基于多源信息融合的铸造起重机智能感知与监测研究
一、感知层技术体系
- 多源传感器部署
- 环境感知：集成温度传感器（监测钢水温度）、压力传感器（吊具载荷监测）、振动传感器（机械部件状态）等，实时采集高温、多尘环境下的物理参数。
- 视觉感知：智能摄像机实现吊钩轨迹跟踪、钢丝绳断丝检测，结合红外/激光雷达进行障碍物识别与避障。
- 位置感知：位移传感器与编码器协同定位吊具三维坐标，结合UWB（超宽带）技术提升定位精度。
- 数据采集与预处理
- 采用分频采样与时间同步机制，解决多源数据异步问题；通过卡尔曼滤波、小波去噪等技术消除噪声干扰。
- 数据标准化处理（归一化、单位统一）以适配后续融合算法。
二、多源信息融合方法
- 数据级融合
- 基于加权平均或主成分分析（PCA）整合传感器数据，例如将振动信号与温度数据关联分析，识别轴承早期故障。
- 混合高斯分布采样技术融合多传感器特征，提升冗余信息利用效率。
- 特征级融合
- 提取传感器信号的时频域特征（如小波包能量熵、频谱峭度），结合卷积神经网络（CNN）进行多模态数据联合建模。
- 变分自编码器（VAE）无监督学习多传感器隐变量分布，实现故障模式自适应识别。
- 决策级融合
- 多模型投票机制（如随机森林+支持向量机）综合不同算法的诊断结果，降低误判率。
- 数字孪生技术构建虚拟映射模型，结合实时数据优化设备运行策略。
三、智能监测与安全应用
- 风险预警系统
- 监测吊物超载、钢丝绳断裂、吊钩偏移等风险，通过阈值报警与异常模式识别实现分级预警。
- 电子围栏技术划定安全作业区域，防止吊物与地面设备碰撞。
- 预测性维护
- 基于历史数据训练寿命预测模型（如LSTM网络），预判减速箱齿轮磨损、电机绝缘老化等故障。
- 自修复材料嵌入关键部件（如吊钩），结合传感器反馈实现损伤主动修复。
- 远程监控与协同作业
- 5G+边缘计算架构支持实时视频流传输与控制指令下发，实现多台起重机协同避让。
- 云端平台整合设备状态、工艺参数与维护记录，支持全生命周期管理。
四、挑战与未来方向
- 技术挑战
- 高温环境下的传感器可靠性、多源数据实时性要求（<100ms延迟）、复杂工况下的模型泛化能力。
- 数据安全与隐私保护（如吊运路径加密传输）。
- 发展方向
- 轻量化传感器网络与无线自组网技术，降低部署成本。
- 联邦学习框架下的跨设备知识共享，解决小样本学习问题。
- 人机协同增强智能，通过AR眼镜实现远程专家辅助操作。
五、标准与检验要求
- 参照《钢铁行业智能装备铸造起重机智能化技术要求》，需满足双检测双校正、视频跟随、电磁兼容性等检验指标。
- 建立故障数据库与仿真测试平台，验证系统鲁棒性。
通过上述技术融合，铸造起重机可实现从“被动响应”到“主动预防”的跨越，显著提升冶金行业的安全生产水平与运维效率。
