基于多元数据融合的起重机检验危险因素识别与智能控制路径

摘要：起重机的检验目前都是依靠人的经验和单一数据进行，这样费时费力，而且不能及时、准确的找出检验的危险因素。多元数据融合技术就是将来自不同传感器、不同系统的多类数据，比如振动数据、温度数据、应力数据、运行数据等，综合在一起，从而更充分、深层次的反映起重机的运行状况，进而通过多元数据融合分析，找出起重机检验的危险因素，为智能控制提供依据。

关键词：数据融合；起重机检验；危险因素；智能控制

前言：基于多元数据融合的起重机检验危险因素识别与智能控制路径研究，正是利用不断发展的现代信息技术，保证起重机的安全和可靠。适当建立多元数据融合系统，对起重机的运行状态进行监测，对多元数据进行融合分析，及时发现起重机的危险因素，及时采取智能控制措施，避免事故发生。这对于保证起重机的安全运行，提高工业生产效率具有重要的理论意义和现实意义。

一、多元数据融合概述

多元数据融合技术指利用相关手段将调查、 分析获取到的所有信息全部综合到一起，并对信息进行统一的评价，最后得到统一的信息的技术。该技术研发出来的目的是将各种不同的数据信息进行综合，吸取不同数据源的特点 然后从中提取出统一的，比单一数据更好、 更丰富的信息。

二、基于多元数据融合的起重机检验危险因素识别
（一）多元数据融合在起重机结构损伤检测中的应用

起重机在运行过程中的材料损伤是一个重大的危险因素。多源信息融合可以通过恰当的手段及早发现起重机材料损伤，保障起重机安全。单一信息源如仅用应力传感器信息或用超声波探伤仪信息进行监测，可能会对结构材料损伤产生一定的漏判或误判，导致对结构材料损伤认识的不准确。多源信息融合是指运用应力传感器信息、应变片信息、超声探伤仪信息等多种信息源对起重机结构材料损伤进行监测。应力传感器可以监测起重机重要部位的应力变化情况，应变片可以监测结构的变形情况，超声探伤仪可以监测结构是否有内部裂纹等缺陷。根据不同信息源的信息，采用信息融合算法，融合上述信息。当应力传感器监测到该部位应力过高，应变片监测到该部位变形过大，超声探伤仪监测到该部位有微小裂纹时，可以确定该部位有材料损伤。多信息融合监测可以更准确地对结构材料损伤进行监测，有助于发现结构安全隐患，避免结构损伤造成的起重机坍塌等事故。

（二）基于多元数据融合的起重机运行状态监测与故障预警

起重机的正常工作直接关系到整个吊装作业的安全。通过对多源数据融合多种运行数据参数的监测，进而达到对故障检测及预警的目的，如起重机的起升速度、运行速度、电机电流、电压、温度等。一个单一的运行数据参数不能说明起重机是否出现故障，比如，电机电流的瞬时变化并不能说明故障。通过融合众多传感器的运行数据参数，可以得出更综合的运行数据参数模型。当起重机的运行情况出现异常，如，起升速度下降，同时电机电流增大、温度升高，则说明起重机的起升机构出现了故障。不同的多源数据融合算法对多源数据进行融合分析，判断故障发生的可能及程度。一旦判断有故障的可能，多源数据融合系统发出相应的故障预警，提示操作人员采取相应的措施，如停止吊装、对起重机进行检修等。利用多源数据融合对起重机的故障进行检测及预警，可以减少故障的发生，减少维修成本，提高起重机的使用率及安全性。

（三）多元数据融合在起重机作业环境危险因素识别中的作用

起重机的作业受很多因素的影响，例如风速、温度、湿度、光照以及四周的障碍物、人员等内因因素。单一的数据数据信息量不足以判断作业环境是否适合起重机作业。多元数据融合通过多种数据融合设备，如气象传感器、摄像头、激光雷达等多角度、全方位采集数据信息，综合判断作业环境是否适合起重机作业。气象传感器，采集风速、温度、湿度等气象信息；摄像头，采集起重机四周是否存在人员、障碍物等；激光雷达，采集起重机距离四周障碍物的距离。通过多元数据融合算法，融合上述数据信息。例如，风速大并且有人员靠近作业区域，起重机距离障碍物的距离低，融合分析后，系统判断作业环境对起重机作业有危险，系统发出危险预警信息，以及相应的控制指令，如降低起重机运行速度、禁止起重机进行危险操作等，避免由于作业环境的因素引发事故，保证起重机正常作业。

三、基于多元数据融合的起重机检验智能控制路径

（一）构建多元数据融合模型实现精准决策控制

要实现起重机检验的智能控制，必须建立合理的多元数据融合模型，收集和利用起重机检验各阶段过程数据，如起重机检验过程中安装和传感器采集的应力、温度、振动等物理信号，以及历史维护记录、操作日志等语义数据；通过对多元数据进行预处理、特征提取和融合算法学习训练，将多源异构的原始数据转换为可用于智能控制的有效信息。例如:通过神经网络算法对不同类型的传感器数据进行训练学习，挖掘不同信号之间的联系。当融合模型监测到某个部位应力信号显著升高，同时温度也超出正常范围，融合模型可以推断出该部位可能发生故障。

（二）基于智能算法的自适应控制策略

起重机在不同的工作条件与工况下，起重机的控制要求不一样。针对起重机不同的工况采用不同的控制参数，实现起重机的智能控制。遗传算法、模糊控制算法等智能算法可以用来优化起重机的控制参数。当起重机起吊不同的重物时，模糊控制算法可以根据当前的起重量、起升高度、吊钩倾斜角度等信息，通过模糊控制算法动态调整电机的输出功率与运行速度，使起重机始终保持稳定运行。同时，智能控制系统可以根据各种传感器与位置传感器采集的信号，实时监控起重机的运行状态，根据当前起重机所处工况，动态调整起重机的控制参数，使起重机能够自适应当前工况。当起重机处于大风天气下工作时，智能控制系统可以根据安装在起重机上的风速传感器采集的风速数据，动态调整起重机的防风等级，增强起重机的抗风能力，从而在不同的工况下，起重机都能安全、稳定的工作。

（三）建立远程监控与协同控制平台

利用物联网和互联网技术，构建远程监控与协同控制平台，实施起重机检验智能控制是现实和可行的途径。通过该平台可以采集分布于不同地域的多种数据(如起重机数据、环境数据、人员数据等)，并对数据进行集中分析、处理。管理人员能够使用手机、电脑等终端，随时随地通过网络访问平台，查看起重机的运行工况。一旦平台监测到起重机出现异常，可自动触发应急响应，通过平台远程控制起重机进行相应的操作，如停止、锁定操作等。此外，平台还可实现起重机之间的协同控制。在大型项目施工中，一台起重机需要与其它起重机协同作业，通过平台可实现相互共享信息并同步控制，提高工作效率及安全性，避免因协同作业不当而发生事故。

结束语：基于多元数据融合的起重机检验危险因素识别与智能控制路径的创新性与应用性研究。利用多元数据融合技术服务于起重机检验，可以实现更加全面、准确的起重机运行过程中的危险因素识别，从而为起重机安全运行保驾护航。在起重机检验中应用多元数据融合模型，能够有效结合多源信息，挖掘数据背后的隐含信息，有利于危险因素识别的科学性和准确性，从而为智能控制策略的制定与实施提供科学依据。
参考文献

[1]张爱锋.起重机检验中危险因素的识别与控制研究[J].模具制造,2025,25(01):259-261.DOI:10.13596/j.cnki.44-1542/th.2025.01.086.

[2]胡攀攀,衣翔楠,曾宪嵩.起重机检验危险因素识别及控制措施研究[J].中国设备工程,2024,(10):157-159.

[3]曾庆贵.起重机检验中危险因素的识别与控制方法[J].中国设备工程,2022,(16):144-146.

[4]雷坤,范平,徐良.浅谈露天作业起重机检验中的危险源及预防措施[J].特种设备安全技术,2021,(01):40-41.