一种起重机械安全监控管理系统的制作方法

本发明涉及起重机械管理，具体涉及一种起重机械安全监控管理系统。

背景技术：

1、起重机械是一种用于吊运和移动重物的设备，被广泛应用于建筑工地、港口、工厂、物流中心以及其他需要进行重物吊装的场所，起重机械通过机械装置、液压系统或电动机等力量源提供动力，可以垂直或水平移动，并能提升、放下或搬运各种重型物；

2、起重机械安全监控管理系统是一种用于监控和管理起重机械运行状态和安全性的系统，由于起重机械在吊装和移动重物时存在一定的风险，为了确保操作人员和周围环境的安全，采用安全监控管理系统可以提供实时监测、警报和数据记录等功能，以减少事故发生的可能性。

3、现有起重机械位于建筑工地使用时，现有技术中，通常是在起重机械运行过程中进行监控和预警，在起重机械使用前，对起重机械的健康状态没有综合评估处理，存在以下缺陷：

4、1、由于对起重机械没有综合评估处理，若起重机械在吊运重物前健康状态差，可能会导致起重机械吊运重物时，还没来得及监测就直接发生安全事故，安全隐患大；

5、2、即便健康状态差的起重机械能够继续用于重物起吊，但在起吊过程中，会进一步增加起重机械的机械磨损，从而导致起重机械损坏，增加起重机械的维修成本。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种起重机械安全监控管理系统，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种起重机械安全监控管理系统，包括静态数据采集模块、健康评估模块、显示模块、判断模块、监测模块、警示模块以及管理模块；

3、静态数据采集模块：在起重机械运行前，获取与起重机械健康状态相关的静态数据，并对静态数据进行预处理；

4、健康评估模块：获取静态数据后，将静态数据代入健康模型评估起重机械的健康状态；

5、显示模块：接收评估结果后，将评估结果进行可视化处理后进行展示；

6、判断模块：依据评估结果判断起重机械是否支持重物起吊，判断起重机械支持重物起吊时，向监测模块发送启动指令；

7、监测模块：在起重机械运行过程中，获取起重机械运行的动态数据，将动态数据以及静态数据代入风险模型，在重物吊运过程中，通过风险模型对起重机械进行风险预测；

8、警示模块：在接收预测结果为预测起重机械吊运重物风险大时，发出警报提示；

9、管理模块：在定期管理建筑工地的所有起重机械时，依据评估模型以及风险模型获取管理排序值，并依据管理排序值选择起重机械的管理顺序。

10、优选的，所述静态数据采集模块在起重机械运行前，获取与起重机械健康状态相关的静态数据，所述静态数据包括构件机械形变指数以及钢丝绳综合磨损率。

11、优选的，所述健康模型的生成逻辑为：将构件机械形变指数以及钢丝绳综合磨损率去除量纲后，取数值综合计算得到健康系数jkx，计算表达式为：

12、

13、式中，为构件机械形变指数，msg为钢丝绳综合磨损率，α、β分别为构件机械形变指数以及钢丝绳综合磨损率的比例系数，且α、β均大于0，i为不同构件的编号库，且i＝{1、2、3}，则式中，xb1为塔身机械形变，xb2为臂架机械形变，xb3为底座机械形变；

14、获取健康系数jkx后，将健康系数jkx与评估阈值jky进行对比，生成健康模型。

15、优选的，所述监测模块在起重机械运行过程中，获取起重机械运行的动态数据，所述动态数据包括塔身平衡状态的标准差、环境风速上升率以及塔身震动幅度。

16、优选的，所述风险模型的生成逻辑为：将构件机械形变指数、钢丝绳综合磨损率、塔身平衡状态的标准差、环境风速上升率以及塔身震动幅度去除量纲后，综合计算获取风险系数fxs，计算表达式为：

17、

18、式中，c为误差修正因子，c取值5.32，为构件机械形变指数，msg为钢丝绳综合磨损率，phd为塔身平衡状态的标准差，fsd为环境风速上升率，tzd为塔身震动幅度，α、β、d1、d2、d3分别为构件机械形变指数、钢丝绳综合磨损率、塔身平衡状态的标准差、环境风速上升率以及塔身震动幅度的比例系数，且α、β、d1、d2、d3均大于0，i为不同构件的编号库，且i＝{1、2、3}，则式中，xb1为塔身机械形变，xb2为臂架机械形变，xb3为底座机械形变；

19、获取风险系数fxs后，将风险系数fxs与预测阈值fxt进行对比，生成风险模型。

20、优选的，所述健康评估模块在起重机械运行前，获取与起重机械健康状态相关的静态数据，并代入健康模型计算健康系数jkx，若健康系数jkx小于评估阈值jky，评估起重机械的健康状态差，若健康系数jkx大于等于评估阈值jky，评估起重机械的健康状态好。

21、优选的，所述钢丝绳综合磨损率的计算表达式为：式中，dm表示每个磨损位置的磨损深度，sl表示每个磨损位置所占据的长度。

22、优选的，所述塔身平衡状态的标准差的计算表达式为：式中，p表示各个数据点的塔身倾斜角度值，表示所有数据点的塔身倾斜角度平均值，n为数据点的数量；

23、所述环境风速上升率的计算表达式为：式中，f2为t2时刻风速，f1为t1时刻风速。

24、优选的，所述管理排序值的计算表达式为：glz＝0.4aavg+0.6bavg，0.4、0.6分别为健康系数平均值aavg、风险系数平均值bavg的权重，glz为管理排序值，aavg为评估模型中小于评估阈值的健康系数的平均值，bavg为风险模型中小于预测阈值的风险系数的平均值；

25、获取管理排序值glz后，将建筑工地上所有的起重机械依据管理排序值glz由大到小进行排序，生成排序表，定期管理建筑工地的所有起重机械时，依据排序表倒叙选择起重机械的维护管理顺序。

26、优选的，所述评估模型中小于评估阈值的健康系数的平均值计算表达式为：式中，a为评估模型中小于评估阈值的健康系数的集合，a＝{1、2、3、...、p}，p为大于等于0的整数，表示第a个小于评估阈值的健康系数求和，p为小于评估阈值的健康系数的数量；

27、所述风险模型中小于预测阈值的风险系数的平均值计算表达式为：式中，b为风险模型中小于预测阈值的风险系数的集合，b＝{1、2、3、...、q}，q为大于等于0的整数，表示第b个小于预测阈值的风险系数求和，q为小于预测阈值的风险系数的数量。

28、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

29、1、本发明通过健康评估模块在重物吊运前将静态数据代入健康模型评估起重机械的健康状态，避免在吊运过程中发生意外事故，通过及时修复或更换有问题的部件，可以提高起重机械的可靠性和安全性，避免起重机械在吊运货物的过程中损坏，降低起重机械的维修成本；

30、2、本发明通过监测模块在起重机械运行过程中，获取起重机械运行的动态数据，将动态数据以及静态数据代入风险模型，在重物吊运过程中，通过风险模型对起重机械进行风险预测，在接收预测结果为预测起重机械吊运重物风险大时，警示模块发出警报提示，警报提示包括声光警报，管理人员收到警报提示信号时，需要及时对当前重物吊运作出相应管理，进一步降低起重机械吊运重物时的风险；

31、3、本发明在定期管理建筑工地的所有起重机械时，管理模块依据评估模型以及风险模型获取管理排序值，并依据管理排序值选择起重机械的管理顺序，从而提高对建筑工地起重机械的管理效率。