朱斌 ，張蕾，林建成，里巍，張瑋，龔紅偉

（1.中京復(fù)電（上海）電子科技有限公司，上海 201306；2.青島港國際股份有限公司，山東 青島 266011；3.青島新前灣集裝箱碼頭有限責(zé)任公司，山東 青島 266520）

隨著全球貿(mào)易的深化和發(fā)展，港口碼頭的發(fā)展逐漸從以功能分類的“運輸樞紐站”，進化為“貿(mào)易樞紐站+服務(wù)中心”，現(xiàn)階段功能定位為“國際物流中心”，港口自身已融入了全球化，國際貿(mào)易航運線聚焦收攏特征愈發(fā)明顯，市場活躍的港口繼續(xù)保持實物商品的強大集散功能、集散效率迅速提高，同時船運實物商品、技術(shù)、資本、信息的集散功能向陸海內(nèi)外聯(lián)動一體化發(fā)展。

我國現(xiàn)在是全球第一大商品出口國與原材料進口國，為適應(yīng)全球化航運需求，我國集裝箱碼頭正在向信息化、數(shù)字化、智能化邁進。隨著5G通信技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、云計算、人工智能等先進技術(shù)涌現(xiàn)，集裝箱碼頭迫切需要引入先進的技術(shù)與理念，創(chuàng)新提效,提質(zhì)降本，保持競爭優(yōu)勢。

1 集裝箱碼頭信息化建設(shè)

自動化集裝箱碼頭在提高作業(yè)安全性和可靠性、降低勞動成本、提高工作效率、綠色環(huán)保等方面做了很多努力，得到了較大改善。但與此同時，也產(chǎn)生了一些新的問題與挑戰(zhàn)。早期建立的應(yīng)用系統(tǒng)在碼頭發(fā)展過程中發(fā)揮了重要的作用，然而隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展、設(shè)備設(shè)施的增多、管理要求的提高，這些應(yīng)用系統(tǒng)逐漸顯現(xiàn)出先天的不足。各個系統(tǒng)都孤立的存在，造成了“信息孤島”的現(xiàn)象，信息不能共享，數(shù)據(jù)交換困難，逐漸成為港口信息化建設(shè)中的主要瓶頸。信息化建設(shè)難以按照頂層設(shè)計、關(guān)鍵支撐、共用底座的模式進行，尤其對自動化碼頭核心設(shè)備運維監(jiān)測的時效性、可靠性需求日益增強。

自動化集裝箱碼頭實質(zhì)是復(fù)雜的機器人系統(tǒng)，相對于傳統(tǒng)人工集裝箱碼頭，最直觀的變化是自動化的設(shè)備代替了有人駕駛的設(shè)備。傳統(tǒng)碼頭靠“人”感知反饋的環(huán)境、箱貨、設(shè)備、任務(wù)執(zhí)行情況等信息；在自動化碼頭完全靠“機”完成，自動化設(shè)備依靠大量的傳感器實時、準確反饋信息。各種類型、數(shù)量眾多的傳感器感知信息的方式多用于自動化碼頭系統(tǒng)單元級的感知。但巨量的感知數(shù)據(jù)沒有形成綜合態(tài)勢，沒有得到有效融合利用。如何有效利用這些數(shù)據(jù)，進行碼頭核心設(shè)備的運行狀態(tài)監(jiān)測，減少甚至“無人”在港區(qū)內(nèi)部巡視檢查，實現(xiàn)港口設(shè)備運行狀態(tài)可視監(jiān)測和運維數(shù)據(jù)可視，是亟待解決的重要難題。

2 設(shè)備運行狀態(tài)可視化監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

2.1 設(shè)計目標

針對超大型自動化集裝箱碼頭大型設(shè)備種類眾多復(fù)雜，運行環(huán)境復(fù)雜多變等現(xiàn)狀，綜合集成傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、新一代通信技術(shù)、計算機技術(shù)、軟件技術(shù)等信息化技術(shù)手段，研究設(shè)計碼頭設(shè)備核心部件運行溫度、振動等環(huán)境參數(shù)采集監(jiān)視系統(tǒng)，建立設(shè)備數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控分析模型，實現(xiàn)對碼頭設(shè)備核心部件的實時遠程檢測和異常報警。

2.2 系統(tǒng)架構(gòu)

面向超大型集裝箱碼頭核心設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測場景，針對橋吊、軌道吊、AGV等核心設(shè)備，在關(guān)鍵部件部署設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測傳感器，如溫度、振動、PLC終端等，按照既定的采集策略、時域頻域?qū)υO(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行實時采集；通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)節(jié)點與碼頭部署的5G通信基站進行通信，將數(shù)據(jù)傳輸至管理中心，進行信號處理、特征分析、異常建模等操作，對數(shù)據(jù)進行清洗、融合、分析、學(xué)習(xí)，實現(xiàn)設(shè)備異常識別與健康診斷；面向碼頭管理、運維和技術(shù)人員研發(fā)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)碼頭設(shè)備運行狀態(tài)可視化監(jiān)測運維，系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 設(shè)備運行狀態(tài)可視化監(jiān)測運維系統(tǒng)架構(gòu)

其中，設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊主要包括對海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的動態(tài)采集、數(shù)據(jù)融合、在線處理分析、傳感器選址優(yōu)化等功能；設(shè)備異常識別與健康診斷模塊包括數(shù)據(jù)采集策略、決策模型融合、異常特征提取、異常特征融合、設(shè)備故障預(yù)警等功能。通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測預(yù)警、優(yōu)化調(diào)優(yōu)（傳感器選址、數(shù)據(jù)分析模型等）的全流程全過程的運營，實現(xiàn)“PDCA”的閉環(huán)管理和持續(xù)優(yōu)化，該系統(tǒng)平臺和傳統(tǒng)的單純物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)相比，具備實時性、可視化、持續(xù)優(yōu)化等特點，并且通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，逐步實現(xiàn)自動優(yōu)化的目標。

3 設(shè)備運行狀態(tài)可視化監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)

3.1 自動化碼頭復(fù)雜場景大容量數(shù)據(jù)快速采集安全傳輸技術(shù)

針對自動化碼頭大型設(shè)備在線實時采集多種類多狀態(tài)海量數(shù)據(jù)，以機器學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)研究設(shè)備數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測分析模型，實現(xiàn)對碼頭裝備運轉(zhuǎn)狀態(tài)及控制系統(tǒng)的實時遠程采集、監(jiān)測、異常識別及設(shè)備全生命周期的健康診斷。

（1）設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)優(yōu)化技術(shù)和自學(xué)習(xí)方法。針對自動化集裝箱碼頭大型設(shè)備種類眾多復(fù)雜，對設(shè)備的材料學(xué)、運動學(xué)、工程力學(xué)、電氣工程及智能化技術(shù)等方面開展研究，結(jié)合傳感器檢測和信號分析與處理等技術(shù)，研究設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)優(yōu)化技術(shù)和自學(xué)習(xí)方法，為構(gòu)建合理的異常數(shù)學(xué)模型，建立了仿真研究對象，持續(xù)優(yōu)化故障預(yù)警模型。

（2）設(shè)備運行狀態(tài)可視化監(jiān)測管理系統(tǒng)。依托信息物理系統(tǒng)理論，構(gòu)建以智能感知、實時傳輸、數(shù)據(jù)可視為特征的碼頭設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測管理系統(tǒng)架構(gòu)。針對設(shè)備異常狀況預(yù)警和無人化特征，研究構(gòu)建以大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化存儲并行處理和云計算的分布式處理及虛擬化技術(shù)，研究設(shè)備遠程監(jiān)控預(yù)警和數(shù)據(jù)實時在線分析技術(shù)，實現(xiàn)對自動化碼頭的智能運維。

3.2 基于多維海量數(shù)據(jù)的異構(gòu)融合和在線快速智能處理技術(shù)

針對智能傳感器采集的多維海量數(shù)據(jù)存儲、處理、分析等問題，研究基于多維大數(shù)據(jù)并行處理架構(gòu)、異構(gòu)融合的新型數(shù)據(jù)庫集群、分布的技術(shù)擴展、智能感知和處理等技術(shù)，實現(xiàn)對多維海量數(shù)據(jù)的智能采集和快速分類、異構(gòu)融合和混合存儲及智能處理。

（1）多源海量運行狀態(tài)數(shù)據(jù)優(yōu)化技術(shù)。針對自動化碼頭設(shè)備進行毫秒級數(shù)據(jù)采集過程中，產(chǎn)生超大規(guī)模的設(shè)備運行狀態(tài)大數(shù)據(jù)，為滿足在線實時運維管理需求，基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，從數(shù)據(jù)采集、傳輸、融合、處理分析等方面入手，研究優(yōu)化傳感器埋設(shè)位置，以最佳的選位和有限的傳感器完整地反映設(shè)備運行狀態(tài)，提高采集數(shù)據(jù)價值；研究大容量數(shù)據(jù)快速安全傳輸技術(shù)與數(shù)據(jù)接口標準規(guī)范，保證采集數(shù)據(jù)快速可靠地傳輸?shù)竭\維分析平臺。

（2）多源海量數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)。研究多維海量數(shù)據(jù)的異構(gòu)融合技術(shù)，對多傳感器數(shù)據(jù)進行融合，緩解高維數(shù)據(jù)的分析壓力；研究在線快速智能處理技術(shù)及設(shè)備運維傳感大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，基于云端分布式計算能力，實時分析設(shè)備運行過程中監(jiān)控指標及抽象特征。

4 系統(tǒng)應(yīng)用實施

設(shè)備運行狀態(tài)可視化監(jiān)測管理系統(tǒng)包括系統(tǒng)管理、設(shè)備管理、數(shù)據(jù)采集、故障預(yù)警、系統(tǒng)配置和通信管理等6個模塊，系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖2所示。系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集、傳輸、融合、處理分析等方面入手，選擇優(yōu)化傳感器埋設(shè)位置，以最佳的選位和有限的傳感器完整地反映設(shè)備運行狀態(tài)，提高采集數(shù)據(jù)價值；制定大容量數(shù)據(jù)快速安全傳輸技術(shù)與數(shù)據(jù)接口標準規(guī)范，保證采集數(shù)據(jù)快速可靠地傳輸?shù)竭\維分析平臺；研發(fā)多維海量數(shù)據(jù)的異構(gòu)融合技術(shù)，對多傳感器數(shù)據(jù)進行融合，緩解高維數(shù)據(jù)的分析壓力；研發(fā)在線快速智能處理技術(shù)及設(shè)備運維傳感大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，基于云端分布式計算能力，實時分析設(shè)備運行過程中監(jiān)控指標及抽象特征。系統(tǒng)達到了設(shè)計指標，實現(xiàn)了對自動化碼頭橋吊、軌道吊、AVG等核心設(shè)備、運行機構(gòu)、部件和傳感器的四級在線監(jiān)測及故障預(yù)警運維。

圖2 設(shè)備運行狀態(tài)可視化監(jiān)測系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖

5 結(jié)語

本研究基于設(shè)備運維傳感大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、多維海量數(shù)據(jù)的異構(gòu)融合技術(shù)和在線快速智能處理技術(shù)，采用智能感知、云計算、機器學(xué)習(xí)、面向?qū)ο蟮拈_發(fā)平臺技術(shù)，研發(fā)完成設(shè)備運行狀態(tài)可視化監(jiān)測管理系統(tǒng)，實現(xiàn)針對大型碼頭設(shè)備的遠程監(jiān)測、異常識別及全生命周期的健康診斷和故障智能預(yù)警。目前已經(jīng)在山東青島某超大型集裝箱碼頭得到了實際應(yīng)用，得到了用戶的好評。