大连理工大学科技成果——智能起重机

示意图：
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
7. 智能机器人（智慧柔性加工系统） 机器人物联网感知端：BC-RB/M-100-I 物联网网安接入单元：BC-RB/WAN-SAF-100-I SENSOR：
示意图：
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
智能制造体系中的智能装备
一.智能制造体系中的智能装备
□ 智能制造是“中国制造2025”的核心； □ 智能装备——装备智能化是智能制造的基础与保障； 智能装备： • 拥有服务于“智能生产”系统（MES系统、智能控制系统）的自 动化、智能化能力； • 拥有全面的状态信息、过程信息感知，具备自我健康认知—— 健康评估、故障预警与故障诊断能力； • 具备基于物联网的“全生命周期”智能运维、智能服务能力； 智能制造——企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
4. 智能压缩机（流程工艺的主动力环节） 压缩机机智能感知单元：
2/4/8/16通道一体化高速同步振动（3轴加速度）、温度、 转速数据的同步采集功能，支持齿轮故障本地报警功能； SENSOR： BC-JX/M-208-I系列小型埋入式3轴振动加速度传感器；
智能装备——智能起重机
王孝良
大连理工大学电信学部控制科学与工程学院
School of Control Science and Engineering Dalian University of Technology
汇报提纲
一、智能制造体系中的智能装备 二、智能起重机的智能化功能 三、支撑智能起重机智能化的新单元 四、BC-2600 智能装备IOT健康监测服务平台
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
3. 智能轴减速机（大型机械设备传动单元） 埋入式减速机智能感知单元：BC-JX/M-208-I
2/4/8/16通道一体化高速同步振动（3轴加速度）、温度、 转速数据的同步采集功能，支持齿轮故障本地报警功能； SENSOR：BC-JX/M-208-I系列小型埋入式3轴振动加速度传感器； 示意图：
示意图：
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
6. 智能制冷机（流程工艺的主动力环节） 制冷机智能感知单元：
2/4/8/16通道一体化高速同步振动（3轴加速度）、温度、 转速数据的同步采集功能，支持齿轮故障本地报警功能； SENSOR：B BC-JX/M-208-I系列小型埋入式3轴振动加速度传感器；
2.2.2 大型工程机械机械、液压系统运行状态感知
（机械转转部件、智能化单元同2.2.1）
1. 智能液压缸 液压缸智能感知单元：BC-JX/MC-100-Ⅰ 由缸内油压、行程感知单元和缸外感应供电一体化单元组 成，与智能液压系统主机单元采用CAN-bus现场总线通讯模 式组网通讯。 sensor： 示意图：
支撑智能起重机智能化的新单元
1. 安全监测智能化单元 ▪ 过载监测与保护； ▪ 过速监测与保护； ▪ 环境风速过速与保护； ▪ 主梁形变异常与保护； ▪ 主结构位置异常（倾角、限位）监测与保护； ▪ 报警关联“故障数据录波”（报警黑匣子）； 2. 机械系统健康感知单元 ▪ 主轴承振动监测、健康评价与故障预警； ▪ 吊载减速机状态监测、健康评价与故障预警； ▪ 皮带传动系统状态监测与故障诊断； ▪ 液压系统健康监测、故障预警与诊断；
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
2. 智能液压站 智能液压系统主机单元：BC-JX/MC-200-Ⅰ 感知油箱的油温、泵工作状态、各油路压力，基于CAN-BUS总 线实时感知液压缸的之际状态。。 sensor： 示意图：
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
3通道3轴振动加速度、缸体温度、2路4-20 毫安信号（泵出口压力、泄漏微流量）； 示意图：
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
2.1.4 智慧土木工程结构体
1.智慧码头
码头基础智能感知端：BC-TJ/MT-100-Ⅰ 码头独立沉箱体的倾斜、沉降、缝隙参数采集。具备2 路倾角、4路缝隙、1组沉降（RS-485，多参数）信息 感知，zigbee数据通讯；
2.1 生产的智能化功能
▪ 环境自辨识； ▪ 高精度预设轨迹自动运行； ▪ 吊具高精度定位； ▪ 物料自动抓取； ▪ 闭环防摇控制； ▪ 多车协同控制；
▪ 网络化综合能力（调度、任务下置、调测、支持、服务）；
2.2 安全防护功能
▪ 限载、限速、限位保护； ▪ 环境风过速保护； ▪ 电气故障保护； ▪ 机械故障保护； ▪ 网络控制的网络安全防护；
运维决策； ▪ 故障预警与报警诊断； ▪ 故障事件处置过程监管；
▪ 易损部件的基础数据档案管理和备品管理；
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的功能
面向装备制造企业的功能：
（具体功能是基于产品的地区、分类、型号、时间、事件展开的）
▪ 设备运行状态远程监测、部件运行时间累计； ▪ 运行数据统计及“同类大数据”分析； ▪ 基于机理与特征的故障预警与远程支持； ▪ 基于部件运行“大数据”、故障“大数据”
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
2.1.4 智慧土木工程结构体
3.智慧桥梁
智慧桥梁专用感知单元：BC-AQ/M-100-Ⅰ 内置倾角、微位移监测、振弦式锚索力SENSOR， 电池供电、报警触发式通讯，支持NB/GPRS/4G;
支撑智能起重机智能化的新单元
3. 电气系统健康感知单元 ▪ 配电回路负荷监测与异常感知； ▪ 配电回路漏电、电弧监测与预警、报警； ▪ 电机健康感知与预警、报警（漏电、“马保功能”）； 4. 健康评价、预警与运维服务软件平台 （详见后文）
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的组成
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
2.1.1 大型机械装备机械系统运行状态感知 1. 智能轴承（大型机械设备、风力发电等主轴承）
智能感知单元：BC-JX/M-108-I 2/4/8通道一体化高速同步数据采集单元，具备 ，振动（3轴加速度）、温度、转速数据的高速 同步采集功能，支持多方法、本地/远程报警功 能；
面向装备使用企业的能：
面向自动控制系统的功能: ▪ 机械系统、电气系统运行状态实时监测； ▪ 综合数据分析； ▪ 故障预警与报警诊断； ▪ 运行数据管理与基础数据查询； 面向设备运维系统的功能： ▪ 机械系统、电气系统运行状态监测； ▪ 基于运行特征的健康趋势分析； ▪ 基于“损耗统计”规律和当前特征的预测性
智能港口机械、工程机械、大型窑炉等； 简单对象：大型轴承、轧辊、减速机、卷取机、电机等； 动力系统：机械传动系统、电气配电系统、液压系统、气动系等； 流程制造领域 复杂对象：水处理系统、化工加工流程、发酵系统等； 简单对象：压缩机、鼓风机、离心泵、柱塞泵、屏蔽泵、管线、
大型专业阀门等;
智能起重机的智能功能
智能起重机的智能功能
2. 故障处置与支持
▪ “故障录波”（故障时刻前、后的关键传感器数据）； ▪ 基于手机APP设备信息远程监测的故障处置支持服务； ▪ 运维支持人员的行为管理； ▪ 基于手机APP的故障处置信息远程交互； ▪ 故障处置过程的节点信息记录、管理；
3. 远程调测
▪ 生产过程中的远程辅助调测； ▪ 故障处置过程的远程辅助调测； ▪
成服务为中心”转变。
智能制造体系中的智能装备
“云端”机智器能物装联备网物远联程网监远测程诊监断测服诊务断系服统务系统
物联网“智能预警诊断”服务
“全生命周期”数据跟踪，追溯，监测
部件测试 产品测试
运行监测
物联网感知端
销售
智能装备制造企业
智能化产品
智能装备使用企业
智能制造体系中的智能装备
智能装备——装备智能化的对象： 目的： ▪ 智能、无人化制造能力的支撑—装备的智能生产、作业能力； ▪ 装备自身工作能力的有效性保障—装备的健康、运维智能保障； 离散制造领域 复杂对象：工业机器人、AGV车、数控加工中心、智能起重机、
智能起重机的智能功能
2.4 物联网智能服务功能
基于物联网的“全生命周期运维服务系统”——以智能感知 为基础、具备装备的机械系统和电气系统健康评价、故障预警、 故障诊断、“预测性运维”决策以及IOT服务能力。
1. 智能运维：（智能装备在“全生命周期”内具备的能力）
核心能力： ▪ 基于设备运行机理与运行大数据的故障预警、报警; ▪ 基于机理特征指标及趋势分析的设备健康评价； ▪ 基于健康评价与预警分析的预测性运维决策； ▪ 基于报警实时数据与设备基础数据的即时维修支持； ▪ 应急处置作业过程记录与过程数据管理； ▪ 智能装备制造企业IOT远程支持服务；
码头系泊智能感知端：BC-TJ/MT-200-Ⅰ 泊位状态、沉箱受力感知。2路应力、2路接近状态， zigbee数据通讯；
码头分区物联网终端：BC-TJ/MT-W-100-Ⅰ Zigbee无线传感器网络中继“码头基础智能感知端”、 “码头系泊智能感知端”信息，并具备4路AI和1路RS485(32对象、MODBUS)，上行信道：GPRS/4G
2.1.3 智慧油田 1.智慧管线 智慧管线RTU：BC-GW/PIPE-100-Ⅰ
GPS授时同步采集压力、管道噪声、管线端设备状态 （DI）、变频器频率； 管网噪声感知sensor：BC-GW/PSen-100-Ⅰ 示意图：
BC-2800 IOT智能装备健康监测与智能运维系统的核心技术
2.智慧注水 柱塞泵智能感知单元：BC-GW/PUMP-100-Ⅰ
的运维支持服务； ▪ 故障处置支持服务； ▪ 数据管理与统计分析；