[发明专利]一种塔式起重机在线监测系统

摘要

本发明提供了一种塔式起重机在线监测系统，包括现场监测装置、异常告警装置和控制中心，所述异常告警装置与控制中心连接，所述现场监测装置通过无线传感器网络与控制中心连接，所述控制中心通过网络接口与网络通信连接。本发明将现有的设备和软件应用到塔式起重机在线监测系统，其中现场监测装置能够实时准确的监测到塔机作业的全部过程和步骤，并且将所监测到的信号通过无线传感器网络传入到控制中心，控制中心会通过分析接受到的信号的类别以及信号是否在安全范围之内，从而判断是否启动异常告警模块，从而实现了塔式起重机作业被全面，实时地监控，消除塔式起重机作业的安全隐患。

主权项

1.一种塔式起重机在线监测系统，其特征是，包括现场监测装置、异常告警装置和控制中心，所述异常告警装置与控制中心连接，所述现场监测装置通过无线传感器网络与控制中心连接，所述控制中心通过网络接口与网络通信连接；所述现场监测装置包括作业安全监测仪，作业安全监测仪连接有显示屏、角度传感器、幅度传感器、倾度传感器、风速传感器、以及起重传感器；还包括对各传感器进行诊断的传感器故障诊断装置，所述传感器故障诊断装置包括信号采集滤波模块、故障特征提取模块、在线特征提取模块、特征向量优选模块、故障分类识别模块；所述信号采集滤波模块用于采集历史传感器信号和在线传感器测试信号，并采用组合形态滤波器对信号进行滤波处理；所述故障特征提取模块用于对滤波后的历史传感器信号进行集成经验模态分解(EEMD)处理，并提取集成经验模态分解(EEMD)的能量熵作为训练特征向量；所述在线特征提取模块用于对滤波后的在线传感器测试信号进行集成经验模态分解(EEMD)处理，并提取集成经验模态分解(EEMD)的能量熵作为待测特征向量；所述特征向量优选模块分别对训练特征向量和待测特征向量进行相似性度量，对于相似度高的特征向量进行剔除；所述故障分类识别模块用于对所述待测特征向量进行故障分类识别；其中，所述对于相似度高的特征向量进行剔除，包括：(1)定义两向量相似度函数S(X,Y)：式中，X、Y分别表示两个特征向量，cov(X,Y)为X与Y的协方差，为X、Y标准差；对于任意两个训练特征向量X1、X2，和任意两个待测特征向量D1、D2，分别采用相似度函数对其相似度进行度量，得到S(X1,X2)和S(D1,D2)；(2)对于S(X1,X2)和S(D1,D2)，若S(X1,X2)>T1，T1∈(0.9,1)，只选取X1作为训练特征向量，若S(D1,D2)>T2，T2∈(0.95,1)，只选取D1作为待测特征向量。