行车起重系统中智能检测与故障诊断技术研究

行车起重系统是现代工业生产中不可或缺的重要装备，广泛应用于各类大型生产、运输与装卸作业中。设备运行过程中，常常面临机械结构磨损、控制系统故障、传感器失效等多种隐患，若不能及时有效地识别与诊断，极易引发设备停机、生产中断甚至安全事故。尤其在智能制造与工业自动化水平不断提高的背景下，传统依赖人工巡检和经验判断的方式已难以适应复杂多变的实际需求。因此，发展基于智能检测与智能故障诊断的新技术，成为保障行车起重系统高效、安全、智能运行的重要途径。

一、行车起重系统概述与故障特点分析

（一）行车起重系统的组成与工作原理

行车起重系统主要包括桥式和门式起重机，广泛应用于冶金、机械制造、仓储物流等行业。系统由金属结构、驱动装置、控制系统和安全监控单元组成。金属结构多采用 Q235 或 Q345 钢材，具有良好的强度和耐用性 [1]。驱动部分由电动机、减速器、联轴器、制动器组成，部分设备配置伺服电机与变频调速，提升运行精度与效率。控制系统通常采用PLC，结合限位保护与多种传感器，实现实时监测和故障预警，确保设备安全稳定运行。

（二）行车起重系统常见故障类型

行车起重设备在高负荷、恶劣环境下运行，易出现各类机械、电气及系统性故障。机械故障如钢丝绳断股、吊钩变形、制动器磨损、主梁裂纹等较为常见。电气系统可能出现电机短路、变频器故障、线路老化等问题。传感器失效、限位开关误动作也会影响系统的安全功能。此外，控制故障与结构问题叠加，可能引发更严重的系统级故障，威胁设备与人员安全。

（三）传统故障诊断方法存在的问题

目前，行车起重系统多依赖人工巡检和定期维护发现故障，存在明显不足。一方面，人工检查效率低，难以及时发现早期问题，且存在安全隐患。另一方面，诊断主要依赖操作人员经验，缺乏数据支持，易误判或漏判。同时，缺少实时监控与预测手段，导致突发故障难以及时处理，严重影响生产安全与效率。

二、智能检测技术在行车起重系统中的应用

（一）智能检测技术概述

智能检测技术是基于多传感器信息融合、数据采集、边缘计算与云平台分析的新型设备状态监测手段，具备实时性、高可靠性与智能决策能力。通过集成 MEMS 加速度传感器、光纤传感器、激光测距仪、

温度传感器及智能视觉系统，形成全方位、多参数的状态感知网络，实时监控行车系统的机械、结构、电气与运行状态，及时捕捉故障特征，实现系统安全、稳定、高效运行。

（二）基于传感器网络的实时监测方案

行车起重系统智能检测普遍采用多类型传感器协同布置，实现关键部位的实时监控。振动监测方面，在电动机、减速机、结构连接节点部署高频加速度传感器（量程 ±50g ，灵敏度 10mV/g） ），分析设备振动强度与异常冲击，识别轴承故障、结构松动等问题。温度监测通过在电机、制动器、减速机等关键部位安装Pt100 热电阻或红外温度传感器，实时掌握设备温升状态，预防过热引发的故障隐患 [2]。负载监测采用高精度拉力传感器或称重传感器（量程 10＼～100 吨，精度优于 0.5%FS⋅ ），严控吊装重量，防止超载运行。位置与速度监测通过磁编码器、激光测距仪（精度 ±1mm ，量程 30m ），实现小车、大车的精准定位与速度控制。无线传感器网络（WSN）基于 2.4GHz 或 5GHz 频段构建多节点数据采集系统，降低布线难度，提高系统灵活性与稳定性，适应复杂工业环境。

（三）信号处理与数据分析技术

多源传感器采集的复杂数据需通过先进信号处理与分析技术实现有效利用。时域分析方法主要提取均方值、峰值、峭度、偏度等统计指标，初步反映设备运行状态与故障特征。频域分析利用快速傅里叶变换（FFT）将振动信号转换为频谱，识别设备共振、轴承故障特征频率，定位异常源 [3]。针对非平稳信号，采用小波变换（WT）、短时傅里叶变换（STFT）等时频域联合分析技术，实现多尺度、动态故障特征提取，提升复杂环境下的诊断准确性。同时，通过自适应滤波、噪声抑制、异常值剔除等数据预处理手段，保障监测数据的准确性与稳定性。

（四）边缘计算与云端协同的智能检测架构

为兼顾数据实时响应与大规模分析，行车起重系统普遍构建边缘计算与云端协同的智能检测架构。边缘计算设备部署在现场，具备数据采集、预处理、局部分析与初步报警功能，响应时间可达毫秒级，适用于高实时性需求。云平台集中管理设备状态数据，依托大数据存储、AI算法与可视化界面，实现历史趋势分析、故障预测与远程运维支持。完整系统架构包括传感器感知层、边缘计算层、通信传输层与云端管理层，构建智能、高效、可靠的设备状态监控体系。

三、行车起重系统智能故障诊断技术研究

（一）智能故障诊断的技术路径与方法

智能故障诊断技术主要包括基于规则的专家系统、基于模型的方法、数据驱动方法和深度学习方法四类。专家系统依靠行业经验与逻辑规则，可快速识别典型、明确的故障，适用于结构简单的设备。基于模型的方法通过建立设备的力学、电气或热力学模型，结合实时数据分析系统偏差，适用于高精度需求，但模型构建复杂、成本较高。数据驱动方法借助机器学习、统计分析与模式识别技术，提取关键特征，广泛应用于复杂故障诊断。深度学习方法如卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）具备自动特征提取和多层信息融合能力，适用于弱故障、多故障融合及复杂工况下的诊断需求。

（二）典型故障智能诊断案例分析

以某大型冶金企业行车起重系统为例，结合智能诊断技术，显著提升了故障识别效率与准确率。针对电机系统，通过加速度与温度传感器数据融合，结合支持向量机（SVM）算法，准确检测定子短路、转子不平衡与轴承故障，诊断准确率达到 96% 以上，提前实现设备预警。结构健康监测方面，应用超声导波与结构健康监测（SHM）系统，实时监测主梁应变、裂纹扩展过程，缩短疲劳故障预警响应时间 50% 以上。传感器系统冗余设计与数据一致性检测技术，有效避免单点失效，确保整体监测系统的稳定性与高可靠性。

（三）智能故障诊断系统的构建与实施

完整的智能故障诊断系统由高性能传感器网络、数据采集与边缘计算平台、智能诊断软件及人机交互界面组成。系统通过加速度计、温度传感器、拉力传感器、激光测距仪等设备，实现数据的实时、准确获取。软件部分集成数据管理、实时分析、预测性诊断与故障知识库，构建智能化诊断逻辑。人机界面提供图形化监控与远程运维功能，支持报警推送与辅助决策，便于操作人员实时掌握设备状态。系统需结合工况合理布置传感器、优化算法参数，确保高可靠性与适应性。

总结：行车起重系统作为重要的工业装备，其运行状态直接影响生产效率与安全水平。通过引入多传感器融合、智能检测与故障诊断技术，能够有效提升设备运行的实时监控能力，及时发现机械、电气及系统故障隐患，降低突发故障风险。研究表明，智能化技术的应用可显著提高行车起重系统的安全性、可靠性与管理水平，保障设备长期稳定运行。

参考文献

[1] 罗伏隆 . 生产物流中行车称重与运行信息的跟踪管理应用—— 也谈物联网条件下电子称重衡器的技术变革 [J]. 衡器 ，2020，49（03）：11-16.

[2] 陈孟伟 . 基于毫米波雷达与单目相机多传感器信息融合的行车道目标检测与跟踪技术研究 [D]. 长安大学 ，2024.002321.

[3] 王小川 .SYMEO 雷达距离传感器在智能行车上的应用 [J]. 冶金自动化 ，2022，46（S1）：425-426.