一、概述

結構健康監測（Structural Health Monitoring，SHM）是利用安裝在結構中的傳感器，通過對結構的物理力學性能進行無損檢測，在線實時地獲取與結構健康狀況相關的結構信息（應力、溫度、振動特性等），結合信號處理和損傷識別，對結構的安全狀況做出評估，提出使用和維護意見。

作為健康監測的實現載體，它涉及多個交叉領域，包括現代檢測技術、計算機技術、網絡技術、通信技術、信號分析技術和人工智能技術等，隨著這些技術的迅速發展，結構健康監測系統正向自動化、實時化、網絡化的趨勢發展。目前，測試上具有快速大容量的信息采集與通信能力，力求用各種可能的傳感器對結構行為進行實時監控和結構狀態的智能化評估的結構健康監測系統已經成為監測技術發展的前沿結構健康監測系統。

二、云計算相關理論及技術

“云計算”（Cloud Computing）是分布式處理（Distributed Computing）、并行處理（Parallel Computing）和網格計算（Grid Computing）的發展，或者說是這些計算機科學概念的商業實現。

1.云計算的特點

云計算的特點如下：

1）超大規模。

2）虛擬化。

3）高可靠性。

4）通用性。

5）高可擴展性。

6）按需服務。

7）極其廉價。

2.云的分類

從部署類型或者說從“云”的歸屬來看，云計算主要分為私有云、公有云和混合云三種形態。

1）公有云。在此種模式下，應用程序、資源、存儲和其他服務都由云服務供應商來提供給用戶，這些服務多半都是免費的，也有部分按需按使用量來付費，這種模式只能使用互聯網來訪問和使用。同時，這種模式在私人信息和數據保護方面也比較有保證。這種部署模型通常都可以提供可擴展的云服務并能高效設置。公有云環境如圖1所示。

圖1 公有云環境

2）私有云。這種云基礎設施專門為某一個企業服務，不管是自己管理還是第三方管理，自己負責還是第三方托管，都沒有關系。只要使用的方式沒有問題，就能為企業帶來很顯著的幫助。不過這種模式所要面臨的是，糾正、檢查等安全問題則需企業自己負責，否則出了問題也只能自己承擔后果，此外，整套系統也需要自己出錢購買、建設和管理。這種云計算模式可非常廣泛地產生正面效益，從模式的名稱也可看出，它可以為所有者提供具備充分優勢和功能的服務。私有云環境如圖2所示。

圖2 私有云環境

3）混合云?；旌显迫诤狭斯性坪退接性?，是近年來云計算的主要模式和發展方向。我們已經知道私有云主要是面向企業用戶，出于安全考慮，企業更愿意將數據存放在私有云中，但是同時又希望可以獲得公有云的計算資源，在這種情況下混合云被越來越多地采用，它將公有云和私有云進行混合和匹配，以獲得最佳的效果，這種個性化的解決方案達到了既省錢又安全的目的。混合云環境如圖3所示。

圖3 混合云環境

3.云計算的關鍵技術

1）虛擬化技術

虛擬化技術是指計算元件在虛擬的基礎上而不是真實的基礎上運行，它可以擴大硬件的容量，簡化軟件的重新配置過程，減少軟件虛擬機相關開銷和支持更多的操作系統。通過虛擬化技術可實現軟件應用與底層硬件相隔離，它包括將單個資源劃分成多個虛擬資源的分裂模式，也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。

2）分布式海量數據存儲技術

云計算系統由大量服務器組成，同時為大量用戶服務，因此云計算系統采用分布式存儲的方式存儲數據，用冗余存儲的方式（集群計算、數據冗余和分布式存儲）保證數據的可靠性。冗余的方式通過任務分解和集群，用低配機器替代超級計算機的性能來保證低成本，這種方式保證了分布式數據的高可用、高可靠和經濟性，即為同一份數據存儲多個副本。

3）海量數據管理技術

云計算需要對分布的、海量的數據進行處理、分析，因此，數據管理技術必需能夠高效地管理大量的數據。云計算系統中的數據管理技術主要是Google的BT（BigTable）數據管理技術和Hadoop團隊開發的開源數據管理模塊HBase。

4）MapReduce編程方式

云計算提供了分布式的計算模式，客觀上要求必須有分布式的編程模式。云計算采用了一種思想簡潔的分布式并行編程模型MapReduce。MapReduce是一種編程模型，用于大規模數據集（大于1TB）的并行運算。概念Map（映射）和Reduce（歸約）是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。當前的軟件實現是指定一個Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發的Reduce （歸約）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

5）云計算平臺管理技術

云計算資源規模龐大，服務器數量眾多并分布在不同的地點，同時運行著數百種應用，如何有效地管理這些服務器，保證整個系統提供不間斷的服務是巨大的挑戰。云計算系統的平臺管理技術能夠使大量的服務器協同工作，方便地進行業務部署和開通，快速發現和恢復系統故障，通過自動化、智能化的手段實現大規模系統的可靠運營。

4.云計算架構的服務模式

一般來說，目前大家比較公認的云架構是劃分為基礎設施層、平臺層和軟件服務層三個層次的，對應名稱為IaaS、PaaS和SaaS，如圖4所示。

圖4 云架構的三層服務模式

三、起重裝備健康監測一體化系統

健康監測系統集智能傳感元件、數據無線采集和實時處理、結構損傷識別、健康診斷與可靠性預測以及遠程通信與數據管理等硬軟件系統于一體，是工程理論發展與實際綜合的象征、高新技術開發與集成的標志，同時也是現代化健康監測系統未來發展的一種主流模式。

1.系統總體設計

起重機健康監測硬件系統包括傳感模塊、數據集成、數據傳輸、數據中心以及云平臺。傳感模塊采用多種傳感器來測量相關信息，在起重機上根據分析結果確定傳感器的布設位置，多種傳感器信息通過各自的解調儀器進行分別采集，最終匯總至監控室內的工控機。處理器收到數據后進行統計分析并以不同形式顯示出來，然后數據通過GPRS模塊傳輸到數據中心。數據中心實時接收并存儲GPRS模塊傳輸過來的數據，用戶可以通過云平臺提供的服務訪問經過處理后的診斷結果。

圖5 系統總體架構圖

2.數據采集與數據集成

數據采集，是指從傳感器和其他待測設備等模擬和數字被測單元中按照設定的頻率和約定規則進行采集信息的過程。這里數據采集的目的是測量電壓、電流、溫度、壓力或振動等物理量。基于PC的數據采集，通過模塊化硬件、應用軟件和計算機的結合，進行測量。數據采集系統整合了信號、傳感器、激勵器、信號調理、數據采集設備和應用軟件。這里的一體化系統中的通信電路主要采用常用的以太網接口與上位機相連，同時也將232接口作為備用，這樣可以通過網絡形式來對多種設備進行同時數據采集。

數據集成是最基本的集成，主要方法包括數據的整理和加工、規則的描述和數據格式的定義。數據集成的目的是將不同的數據源統一到一致的視圖中，將不同數據庫中的內容進行統籌規劃。網絡集成是其硬基礎，而作為信息資源載體的數據是軟基礎，也是該系統的首要任務。數據集成能夠為監測系統集成搭建平臺基礎，沒有數據集成，監測系統集成就不會合理地存在，其內部一定是雜亂無章的，是信息孤島，這時監測系統集成就沒有辦法為企業管理者提供科學有效的數據信息，達到健康監測的目的。所以數據集成之前一定要對數據結構進行分析。

一般來說，數據結構可以分成結構化數據和非結構化數據。結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型數據庫進行存儲和管理。與結構化數據相對的是不適于由數據庫二維表來表現的非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、XML、HTML、各類報表、圖片和音頻、視頻信息等。

針對起重裝備服役健康監測云平臺中的實時采集的應力、振動以及視頻圖像等多源異構數據，需要基于結構化（數字、文本）和非結構化（圖像、視頻）數據進行數據建模方法和數據存儲技術研究，利用關系型數據庫和實時數據庫聯合解決結構化數據存儲問題，而非結構化數據的數據庫采用多值字段、子字段和變長字段機制進行數據項的創建和管理，也可以通過事前處理將非結構化數據轉換成便于存儲和查詢的結構化數據。

3.數據傳輸技術

針對健康監測系統搭建，無線傳輸方式相對于傳統的有線傳輸方式具有以下顯著優點：

1）組建監測系統的成本更低。有線傳輸必須通過各種方式鋪置電纜，不僅需要大量的企業資源而且浪費大量自然資源；而無線數據傳輸方式只需要在每個無線終端配置相關無線模塊接入無線網絡就可以，且安裝周期短，相比之下節約了投資、提高了系統安裝效率。

2）環境適應性好。傳統的有線傳輸受客觀應用環境的限制太多，在起重機上的應用極其不便，布線工程不易實施，而無線數據傳輸方式則可以適用。

3）更易于監測系統將來可能的擴展。在用戶安裝好一個監測系統之后，會因新監測點的布置或者新功能需要而增加新的監測設備。如果采用有線傳輸，需要重新設計網絡、布線，加大了工程難度，而且還可能影響舊的監測設施；若使用無線方式，只需將新增監測點進行相關配置添加入原有無線網絡即可，更新系統簡單易行。

4）更容易實現多點式監測系統的維護。采用有線傳輸方式的系統一旦出現故障必須逐段篩查，而無線通信方式下設備較少，易于高效檢測，系統維護效率較高。

5）更適于組成多點式監測系統。有線傳輸布線繁多，不適合組建多點式系統，而采用無線傳輸方式簡潔方便，可以很容易實現大范圍的多點式監測，也便于實現缺陷定位，提高監測效率。

無線監測系統是監測技術和無線傳輸技術的結合，它可以將不同地點的現場監測信息實時通過無線傳輸手段傳送到無線監測中心，然后由各個監測客戶端同時讀取數據，這大大加快了工業自動化的腳步，所以工業領域的數據通信、數據傳輸逐步向無線方向發展。這里的起重機健康監測系統是通過融入無線傳輸技術提高系統性能。

無線廣域網絡是移動電話及數據服務所使用的通信網絡，覆蓋范圍可以達到十幾千米乃至上百千米，無線廣域網主要有2G、2.5G及3G等，主要采用GSM、GPRS、CDMA等技術。GPRS無線網絡技術是2.5代移動網絡技術，它具有以下優點：安裝方便；成本低；監控不受距離、地域、時間的限制；運行可靠；數據采集實時性強；漏碼、誤碼極少；硬件模塊體積小、功耗低等。綜合考慮各種應用條件，這里選擇基于GPRS技術的無線傳輸手段。

同步數據在異構數據庫之間的數據分發策略需要依據用戶對數據傳輸量、傳輸穩定性和傳輸安全性等方面的要求進行設計。Web Service是基于應用層HTTP的應用程序通信方式，具有跨平臺的優勢，而且成熟框架較多易于開發，但是相比位于傳輸層之上的Socket、Web Service的傳輸方式在高負載和高并發的情況下容易出現消息阻塞和丟失的現象。這里采用性能較穩定、傳輸數據量較大的Socket通信方式進行更新數據在客戶端和服務器端之間的傳輸。

異構數據庫之間傳送的數據包按照＜數據包頭＞+＜數據包體＞+＜數據包尾＞的格式進行封裝。數據包體為JSON格式的更新數據，數據包頭的開始標識與包尾的結束標識用于判斷數據包的合法性。

XML和JSON都能形成標準的數據格式，但是XML相比于JSON比較冗長而且不易生成與解析，因此這里采用JSON格式表示傳輸數據。同步程序服務器端從哈希影子表中讀取到增量數據變化，將其轉化成JSON格式的字符串，然后將序列化的數據轉化為字節數組進行封包傳輸，到達客戶端后程序執行解包操作并將數據還原成JSON字符串，再通過反序列化獲得更新數據。

4.系統軟件設計

起重機健康監測系統現場應用軟件將分成五大功能模塊，即初始化設置模塊、傳感器設置模塊、數據顯示模塊、數據采集與存儲模塊和數據處理與傳輸模塊，各個功能模塊下面又分別有不同的子功能模塊，如圖6所示。

圖6 健康監測系統軟件功能模塊

1）初始化設置模塊：該模塊由采集方式設置與數據庫存儲設置組成。采集方式設置用于設定采集的采集控制方式與采集頻率。數據庫存儲設置包括本地存儲及服務器的相關參數設置。

2）傳感器設置模塊：主要是查看、添加、刪除和修改傳感器的相關信息，包括傳感器基本參數、安裝位置、測量類型，以及計算相應物理量所需系數。

3）數據顯示模塊：用于監測數據的不同形式的展示，主要是界面設計和圖像繪制。

4）數據采集與存儲模塊：該模塊實現數據的采集和保存，主要工作是建立線程進行后臺操作。

5）數據處理與傳輸模塊：對監測數據進行預處理，并制定相應數據傳輸格式，最后將數據發送到服務器。

四、基于健康監測的起重裝備云平臺

1.云平臺基礎架構設計

通過對起重機各種數據源和起重機健康管理特性分析，需要對起重機特征工程數據、視頻數據、天氣數據、實時業務監測數據和其他應用數據進行采集和分析處理。利用大數據采集、存儲、分析、挖掘技術，從起重機采集到的海量數據中挖掘、提煉關鍵信息，建立安全、故障信息關聯分析監測模型，及時洞察和響應起重機運行狀態，實現起重機安全、健康和故障預測。經過以上分析，滿足分布式計算、實時流計算、非結構化數據處理的大數據平臺可以分為四層，分別是應用層、接口層、分析層和存儲層，它們的關鍵技術和技術特征如圖7所示。

圖7 基于健康監測的起重裝備云平臺整體架構圖

2.云平臺功能模塊劃分

根據系統需求分析，該系統平臺可以分成六大子系統，具體功能劃分如圖8所示。

圖8 平臺功能劃分

1）綜合管理系統

綜合管理系統主要實現對資源、角色及用戶的分配與管理，系統能夠根據實際需要動態調整用戶的角色及權限。為保障起重機系統平臺的安全運行，對不同管理者提供不同的權限，對用戶身份進行驗證，所提供的功能有查看、檢索、修改、增加和刪除等不同操作。

系統管理員進入系統之后，可以查看所有起重機分布情況及監控設備的實時狀態，為企業設備管理人員對設備維護提供了科學的數據基礎，便于綜合管理。

2）安全監控系統

起重機安全監控系統由硬件和軟件組成，其單元構成應包括信息采集單元、信息處理單元、控制輸出單元、信息存儲單元、信息顯示單元、信息導出接口單元等，并根據遠程控制要求預留遠程傳輸單元。本系統主要實現對安全監控系統的升級改造和遠程數據的傳輸、接收和顯示等遠程管理功能。

3）健康監測系統

本系統提供對起重機的電動機、減速機、制動器及支撐機構四個關鍵部位進行監測，各個監測技術已經在前面章節做了詳細介紹，采集和集成技術在上一節也有了相關說明，平臺上面的健康監測系統這里考慮監測數據的呈現方式。

綜合各個監測系統的特點，這里主要采用矢量圖的方式進行數據呈現。矢量圖又稱電圖，是把要顯示的模擬量按照時間的順序顯示在屏幕上。矢量圖是基于X-Y模式顯示，X（水平）軸表示數據出現的實際順序，Y（垂直）軸表示被顯示數值，刻度將根據實測值進行自動調整，每個物理量在屏幕上形成一個點，這些點分布在屏幕上組成一幅幅變化的圖形，這些圖形就是物理量的變化軌跡。

4）狀態診斷系統

根據起重機電動機的結構特點，采用振動加速度傳感器，對其機座、軸承的垂直徑向、水平徑向和軸向三個方向進行振動監測。同時針對電動機轉軸安裝相應的轉速傳感器，為振動信號的分析提供基頻參考信息。通過實時監測采集電動機機座、軸承的振動信號以及轉軸的轉速信號，做時域、頻譜等相關分析并提取振動信號的時頻域故障特征參數，能夠準確判斷電動機的振動故障發生。

減速機軸承的振動信號以及高速軸轉速中含有豐富的減速機運行狀態信息，監測其軸承的振動加速度信號是提取減速箱內部運行狀態信息最常用而有效的方法，而其高速軸的轉速可為振動信號的分析提供基頻參考信息。采用有效的方式對軸承的振動信號以及高速軸轉速進行監測，并對數據進行放大、濾波整形、檢波處理，最后采用包絡分析、倒譜分析，從而預報減速機早期的故障狀態。

通過分析制動器位移監測數據的時間變化曲線，應用特征處理方法，擬合制動器的制動曲線，進而可以判斷制動器的制動性能，為設備管理人員提供設備維修的技術支持。

5）故障預測系統

故障預測系統主要是利用現有的機電設備故障/失效預測的方法預測是否在未來時間發生故障，本系統主要采用時間序列模型與灰色模型綜合以后進行故障預測。因為兩種模型在數列預測中各有所長：灰色模型適用于描述具有確定性指示函數規律的過程，而時間序列模型適用于分析平穩的隨機性信號。采用組合模型發揮二者的優勢，會有效提高數據的預測精度與速度。

6）預知維修系統

通過對在役起重機故障模式進行歸納整理，并對故障的產生原因、檢測方式進行系統的分析。通過綜合整理起重機的故障模式、故障原因及其故障影響，采用風險優先數（RPN）分析方法，考慮故障模式的發生度、檢測度以及故障影響的嚴酷度，確定故障模式危害度。針對起重機重要功能產品，依據規范化的邏輯決斷方法，確定其故障的預防性維修對策，并通過現場的故障統計、專家評估以及定量化建模等手段，在保證安全性和完好性的前提下，以維修停機損失最小為目標，優化系統的維修策略，為起重機的維護保養及設備管理提供決策依據。

3.業務流程分析與數據庫設計

1）業務流程分析

總體業務流程是為達到特定的價值目標而由不同的人分別共同完成的一系列活動。活動之間不僅有嚴格的先后順序限定，而且活動的內容、方式、責任等也都必須有明確的安排和界定，以使不同活動在不同崗位角色之間進行轉手交接成為可能。在本系統中，根據系統用戶角色活動定義畫出系統總體業務圖，如圖9所示。

圖9 系統總體業務圖

從圖9可知起重裝備安全健康管理云平臺的參與者分別是超級管理員、特檢機構管理員、特檢機構普通用戶、廠家管理員、廠家用戶一類/二類。五種參與者的具體功能如下：

a.超級管理員在本系統中進行廠家設備管理、特檢機構管理、用戶管理以及對主頁設備相關信息進行查看。

b.特檢機構管理員在本系統中負責對項目參與人和項目下的文件進行管理。

c.特檢機構普通用戶在本系統中負責對主頁設備相關信息進行查看。

d.廠家管理員在本系統中負責對主頁設備相關信息進行查看和對廠家用戶進行管理。

e.廠家用戶在本系統中負責對主頁設備相關信息進行查看，根據類別不同定制不同的責任范圍。

2）數據庫設計

將需求分析得到的用戶需求抽象為信息結構的過程就是概念結構設計，概念結構設計階段的目標是通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象，形成一個獨立于具體DBMS的概念模型。

起重裝備健康管理云平臺系統包含廠家信息、設備信息、鋼數據參數、傳動系統參數、制動系統參數、電控系統參數、儀器、傳感器、特檢機構、環境數據、安全運行數據。這些實體之間的聯系如下：

a.一個廠家對應多個設備，一個設備對應一個廠家。

b.一個設備對應多條鋼數據參數，一條鋼數據參數對應一個設備。

c.一個設備對應多條制動系統參數，一條制動系統參數對應一個設備。

d.一個設備對應多條傳動系統參數，一條傳動系統參數對應一個設備。

e.一個設備對應多條電控系統參數，一條電控系統參數對應一個設備。

f.一個設備對應一個起重機，一個起重機對應一個設備。

g.一個設備對應多個儀器，一個儀器對應一個設備。

h.一個儀器對應多個傳感器，一個傳感器對應一個儀器。

l.一個設備對應一條環境數據，一條環境數據對應一個設備。

m.一個設備對應一條安全運行數據，一條安全運行數據對應一個設備。

按照上述的設計劃分出來的實體有廠家實體、起重機實體、監測系統實體、傳感器實體和無線傳輸模塊實體等。實體間關系的E-R圖如圖10所示。

本系統使用的是PostgreSQL數據庫， PostgreSQL是一種幾乎可以運行在各種平臺上的免費的開放源碼的對象關系數據庫管理系統，擁有與企業級數據庫相媲美的特性，如完善的SQL標準支持、多版本并發控制、時間點恢復、表空間機制、異步復制、嵌套事務、在線/熱備份、一個復雜的查詢優化器、預寫日志容錯技術。它支持國際字符集、多字節字符編碼、Unicode，并且對格式化、排序、大小寫敏感提供本地化支持。PostgreSQL在管理大數據量方面有良好的可擴展性，對并發用戶管理具有自適應性?，F在已經出現具有管理超過40 000億字節數據能力的實用版本產品。

圖10系統實體關系圖

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