隨著港口規(guī)�；�、現(xiàn)代化、信息化建設的推進,港口裝卸設備逐漸向大型化、復雜化、自動化、智能化發(fā)展。雖然當前港口設備一般配有本地或遠程監(jiān)控系統(tǒng),但系統(tǒng)通用性不高、監(jiān)控點不夠、功能也不夠完善、對于數(shù)據(jù)的利用也不充分,無法提供故障預測及專家診斷等等問題,導致維修的時間不可控,對港口的生產作業(yè)造成重大影響。另外,當前大多數(shù)碼頭公司還在采用計劃維修的方式,定期地對起重機設備進行檢查和保養(yǎng),造成了時間、人力、物力上的浪費。因此,越來越多的港口用戶,特別是港口集團用戶希望能開發(fā)出一套智能管控系統(tǒng),為港口設備的管理提供一套真實可用的高可靠信息化管理平臺,提升設備管理水平,提高效率,降低成本。本文對港口裝卸設備運行概況、分類、特點等進行了深入研究和分析,設計和實現(xiàn)了港口裝卸設備智能管控系統(tǒng),取得了以下成果:基于CBM的概念,實現(xiàn)了基于CBM架構的大型港口設備智能管控系統(tǒng),采用的六層體系結構,并對每一層的實現(xiàn)方式及方法進行描述及分析實現(xiàn)。如數(shù)據(jù)源層的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)類型,數(shù)據(jù)采集層的元數(shù)據(jù)及現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集方式,數(shù)據(jù)存儲層的存儲數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)庫存儲方式,數(shù)據(jù)挖掘層的三種數(shù)據(jù)挖掘方法,以及應用層和表示層的四大應用模塊等。搭建了符合OSA-CBM、IEEE1451、IEEE1232等標準的七層結構系統(tǒng),對設備多源異構數(shù)據(jù)采集技術、設備多源異構數(shù)據(jù)可拓展分布式存儲框架、設備大數(shù)據(jù)挖掘技術、智能管控系統(tǒng)應用服務及多維可視化技術、智能管控系統(tǒng)跨平臺技術研究、分層定制服務和用戶權限管理進行研究和實踐。針對振華重工設備,設計了智能管控系統(tǒng),通過對單機設備信號連接及網絡、中控系統(tǒng)網絡、云上系統(tǒng)架構、以及振華總部的監(jiān)控中心網絡及設備運行,說明所設計方案和效果是可行的。研究將物聯(lián)網、工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘技術和機器學習應用于大型港口設備智能管控系統(tǒng),將是該領域有益的探索和實踐,具有理論及實際的應用價值。
【學位單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：U691
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 港口設備管控問題描述
    1.2 智能管控系統(tǒng)在港口的應用現(xiàn)狀
        1.2.1 港口裝卸設備概況
        1.2.2 港口裝卸設備的分類
        1.2.3 港口裝卸設備的特點
        1.2.4 港口設備管理與控制的結構模式
        1.2.5 現(xiàn)狀分析及主要問題
            1.2.5.1 現(xiàn)狀分析
            1.2.5.2 主要問題
    1.3 國內外港口智能管控關鍵技術研究現(xiàn)狀
        1.3.1 物聯(lián)網
        1.3.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)云服務技術
        1.3.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘技術
    1.4 研究方法
    1.5 研究意義
    1.6 研究內容
        1.6.1 設備多源異構數(shù)據(jù)采集技術研究和實踐
        1.6.2 設備多源異構數(shù)據(jù)可拓展分布式存儲框架研究和實踐
        1.6.3 設備大數(shù)據(jù)挖掘技術研究和實踐
        1.6.4 智能管控系統(tǒng)應用服務及多維可視化技術研究和實踐
        1.6.5 智能管控系統(tǒng)跨平臺技術研究、分層定制服務和用戶權限管理研究..
第2章 港口智能管控系統(tǒng)體系結構
    2.1 港口智能管控系統(tǒng)現(xiàn)狀
    2.2 什么是CBM
    2.3 OSA-CBM系統(tǒng)組成
    2.4 港口智能管控系統(tǒng)體系結構簡述
        2.4.1 數(shù)據(jù)源層
        2.4.2 數(shù)據(jù)采集層
        2.4.3 數(shù)據(jù)存儲層
        2.4.4 據(jù)挖掘層
        2.4.5 應用層和表示層
    2.5 本章小結
第3章 振華重工智能管控系統(tǒng)總體方案
    3.1 總體方案
        3.1.1 總體網絡架構圖
    3.2 單機設備信號連接及網絡
    3.3 中控系統(tǒng)網絡
    3.4 云上系統(tǒng)架構
    3.5 監(jiān)控中心網絡及設備
        3.5.1 線下大數(shù)據(jù)分析診斷平臺
        3.5.2 全球起重機檢測算法池與診斷策略池
    3.6 本章小結
第4章 設備數(shù)據(jù)挖掘
    4.1 設備數(shù)據(jù)挖掘規(guī)劃
        4.1.1 機械部件壽命預估
        4.1.2 電氣器件壽命預估
        4.1.3 機械部件信號異常監(jiān)視及故障預測
        4.1.4 電氣器件故障預測
        4.1.5 電氣系統(tǒng)故障診斷
    4.2 故障預測及設備數(shù)據(jù)挖掘
        4.2.1 數(shù)據(jù)預處理
        4.2.2 特征工程
        4.2.3 建模與模型評估
        4.2.4 模型部署
    4.3 本章小結
第5章 起重機設備云平臺及信息門戶
    5.1 起重機設備云平臺
        5.1.1 數(shù)據(jù)收集
        5.1.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)一模型
            5.1.2.1 IoTGateway數(shù)據(jù)統(tǒng)一模型
            5.1.2.2 數(shù)據(jù)存儲策略
    5.2 起重機設備信息門戶
        5.2.1 全球起重機云平臺監(jiān)視
        5.2.2 碼頭起重機云平臺監(jiān)視
        5.2.3 起重機預防性維護及數(shù)據(jù)挖掘GUI
        5.2.4 維保工單系統(tǒng)
            5.2.4.1 操作流程
            5.2.4.2 工單數(shù)據(jù)庫
        5.2.5 緊急維修
        5.2.6 維修保養(yǎng)
        5.2.7 知識庫管理
    5.3 本章小結
第6章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝

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