T/CPARK 63-2024 桥式和门式起重机远程监控和维护管理系统.pdf

门式,团体标准
文档页数:14
文档大小:534.01KB
文档格式:pdf
文档分类:团体标准
上传会员:
上传日期:
最后更新:

T/CPARK 63-2024

桥式和门式起重机 远程监控和维护管理系统

长垣市起重装备制造行业协会 发布 出版

目次

前言1范围.2规范性引用文件3术语和定义 4桥式和门式起重机远程监控和维护管理系统架构4.1系统架构 24.2设备层4.3平台层4.4应用层 35通用要求5.1数据采集5.2数据传输 5.3数据存储5.4数据分析5.5可视化显示 8.- g-5.6可靠性6功能要求6.1状态监测 8.6.2故障处理6.3预测性维护7安全要求 6.4运维管理7.1权限管理 -10 107.2数据安全 107.3安全审计7.4备份恢复

前言

起草.

请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承担识别专利的责任.

本文件由长垣市起重装备制造行业协会提出.

本文件由长垣市起重装备制造行业协会标准化技术委员会归口.

本文件起草单位:河南卫华重型机械股份有限公司、长垣市市场监督管理局、河南省特种设备检验技术研究院、纽科伦(新乡)起重机有限公司、河南蒲瑶精密机械有限公司、河南省匠人起重机械有限公司.

本文件主要起草人:丁海洋、单迎歌、周强、张博、孙云龙、王震、崔洪博、张世成、李安婷、祖运攀、王梓、杨丽、陈艳东、赵鹏辉、纪帅朋、李得增、芦严、张栋梁、刘峰、任文、王旭、李方、尚彦军.

桥式和门式起重机 远程监控和维护管理系统

1范围

要求. 本文件规定了桥式和门式起重机远程监控及维护管理系统的系统架构、通用要求、功能要求和安全

本文件适用于桥式和门式起重机远程监控及维护管理系统平台的开发、验证与应用.

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款.其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括的修改单)适用于本文件.

GB/T38112008起重机设计规范 GB/T6974.1起重机术语第1部分:通用术语GB/T6974.5起重机术语第5部分:桥式和门式起重机GB/T20271信息安全技术信息系统通用安全技术要求GB/T28264起重机械安全监控管理系统GB/T28452信息安全技术应用软件系统通用安全技术要求 GB/T39837信息技术远程运维技术参考模型GB/T42136智能制造远程运维系统通用要求

3术语和定义

GB/T 6974. 1、GB/T 6974. 5、GB/T 42136 GB/T 28264 GB/T 39837 GB/T 3811-2008 界定的以及下列术语和定义适用于本文件.

3. 1

远程监控和维护管理系统remotemaintenance system

远程实现起重机状态监测、故障诊断、故障预警、故障告警、运维管理、设备管理、远程维护、预测维护等功能的信息系统.

3. 2

状态信息status information

反映起重机状态属性的各种信息及数据.

3.3

故障诊断fault diagnose

分析起重机的状态信息,判定起重机是否发生故障以及对应的故障类型.

3. 4

寿命分析lifeanalysis

分析起重机中部件的使用历史数据以及性能状态,预测部件的剩余使用寿命.

3.5

预测性维护predictive maintenance

通过分析起重机的历史状态及使用信息来预测其可能出现故障的地方,并给出相应的维护方案.

4桥式和门式起重机远程监控和维护管理系统架构

4.1系统架构

通过数据采集网关将传感器所获取到的起重机状态数据上传到平台.平台通过设备专家知识库、机器学习等算法对数据进行处理分析,获取到起重机当前的状态信息、故障信息、寿命预测信息等,进行数据加密、访问控制,并根据设定条件将分析结果进行存储以及上传到应用层界面进行显示或告警.

桥式和门式起重机远程监控及运维管理系统的具体架构如图1所示.

图1桥式和门式起重机远程监控及运维管理系统架构

4.2设备层

设备层由起重机、数据采集网关组成.通过PLC、变额器、传感器等元器件获取起重机各机构的运行状态以及各设备的状态信息,数据采集网关对获取到的数据进行采集后上传到平台层.设备层需要满足以下要求:

b)每个设备都需要有自己唯一的标识码: a)需要采集状态信息的设备都需要有明确的设备通信协议:c)需要传感器来采集自身信息的设备应有特定的安装位置,保证传感器获取到准确的状态信息.

4.3平台层

等算法对数据进行分析,获取到起重机的运行状态、故障信息、设备寿命预测信息等结果,再将结果发送 平台层将数据采集网关发送的数据进行清洗、降噪、压缩等处理后,采用设备专家知识库、机器学习到应用层.

资源链接请先登录(扫码可直接登录、免注册)
①本文档内容版权归属内容提供方。如果您对本资料有版权申诉,请及时联系我方进行处理(联系方式详见页脚)。
②由于网络或浏览器兼容性等问题导致下载失败,请加客服微信处理(详见下载弹窗提示),感谢理解。
③本资料由其他用户上传,本站不保证质量、数量等令人满意,若存在资料虚假不完整,请及时联系客服投诉处理。
④本站仅收取资料上传人设置的下载费中的一部分分成,用以平摊存储及运营成本。本站仅为用户提供资料分享平台,且会员之间资料免费共享(平台无费用分成),不提供其他经营性业务。
投稿会员:丝雨へい飘渺
我的头像

您必须才能评论!

手机扫码、免注册、直接登录

 注意:QQ登录支持手机端浏览器一键登录及扫码登录
微信仅支持手机扫码一键登录

账号密码登录(仅适用于原老用户)