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摘要：Labview塔式起重机具有工作效率高、使用范围广、操作方便、安装拆卸容易等特点，在工业和民用建筑吊装作业中扮演着十分重要的作用，但减少塔机事故，提高塔机安全性能和作业效率一直是业界关心的问题。接下来本文着重研究的是基于Labview的塔式起重机智能监控系统。
关键词：Labview塔式起重机；智能系统；研究
前言
为了提高塔式起重机的安全性能，防范事故发生，采用虚拟仪器技术构建了新型的塔式起重机监控系统。该仪器可实时监控塔机的工作状态，在对塔机现场进行安全监控、运行记录和声光报警的同时，通过远程、高速无线数据传输，将塔机的运行工况安全数据和预警、报警信号实时发送到可视化平台，并能在报警同时自动触发手机短信向相关人员报警，从而实现实时动态远程监控、远程报警和远程告知，使得塔机的安全监控成为开放的实时动态监控。
1、简述起重机系统组成、工作原理及单片机系统数据采集设计
将高度传感器、回转传感器、幅度传感器、风速仪等模拟电压信号频率送入AVR单片机，经过放大电路的放大和AD转换，完成从模拟信号到数字信号的转换。AVR将处理好的数据按照自定义通信格式通过串口传输到工控机，工控机利用Labview软件存储上传数据，并将数据上传远程服务器，通过可视化界面显示塔机的起升高度、回转角度、工作幅度、风速、起重力矩、起重量以及防碰撞、倾角、禁行区等参数，当指标异常时，进行声光报警和预警，并短信远程提醒。
数据采集单元结构简单，主机仪表的核心MCU选用AVR高性能MPU的Atmega64单片机，其外设资源丰富、速度快，采用很少的外围芯片即可实现数据的采集、处理、传输功能。重量和力矩传感器以应变电桥方式输出电压，采用高精度直流放大器INA126。幅度、高度、角度传感器采用电位器（0～5K），风速传感器输出为0～1000Hz的频率脉冲，采用AVR的输入捕捉实现频率计数，从而确定当前频率。数据采集的各模拟数据通过232端口，以一定格式发送。
2、智能监控系统功能结构
其一，AD采样模块。AD模块是基于TI公司的12位模数转换芯片TLC2543，负责处理塔机起重的质量、塔机小车前进幅度、吊钩上升高度、施工环境风速、塔机回转角度、塔机基座4个方向倾角共9个传感器的AD转换。该芯片与STM32采用SPI的通信方式。
其二，GPＲS远程监控模块。该模块是确保政府相关部门对塔机工作的监督，其通信是基于TCP/IP协议。该模块将塔机运行过程的信息上传到远程监控平台，同时接收远程监控平台发来的控制指令，包括开机允许和设备关机等指令。
其三，人机交互模块。该模块主要功能包括塔机监控系统信息的初始化、塔机系统工况信息的实时显示等。系统的初始化包括塔机安全阈值的确认、AD采样信息的标定、塔机周围区域建筑物的位置确定等。
其四，SD卡数据存储模块。该模块用于把塔机的工况信息存在本地。在该系统中，当GPＲS信号不良时塔机工况信息无法上传到监控平台，此时则会将工况信息保存在本地。SD卡和STM32通过SDIO接口的驱动方式，其传输速度快，信息安全可靠。
其五，ZigBee无线通信模块。该模块主要用于塔机系统中塔机之间的通信。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆传输的数据主要包括塔机旋转的角度、塔机的编号、塔臂的高度和塔机的位置，从而实时监控塔机之间的相对距离。当距离小于设定的安全距离时，会启动监控系统的安全报警功能，有效防止塔机之间的碰撞。
其六，语音报警和控制输出。该模块主要输出报警信息。当塔机出现安全阈值报警或者碰撞报警时，通过语音和继电器控制信号输出，产生警报信号。
3、智能监控系统软件设计用到的技术
3.1 Labview塔式起重机故障诊断中的信息融合
信息融合是将多种类型的信息综合在一起，并从中提取具有更多有用价值信息的技术。信息融合研究最多的领域是多传感器信息融合，是指将来自多传感器或多源的信息和数据进行综合处理，消除信息之间的冗余和互补，形成对环境相对完整的一致性描述，从而得出更为准确、可靠的结论。这里主要将信息融合技术应用于塔机的故障诊断。
塔机的故障诊断信息来自于各传感器的测量，还有某些知识和中间结果，这些信息可能相同、相近或不同，分别成为冗余信息、交叉信息和互补信息。另一方面，塔机故障诊断中来自传感器的信息是最原始信息，利用它们可提取出一些有关塔机故障的特征信息，称为故障表征，然后由故障表征及塔机系统的知识进行更详细的诊断，判断塔机系统是否有故障及故障源的性质。一般说来，检测量越多，诊断结果越可靠，如果检测数目受到限制，就需要很详细的系统模型、故障源及故障表征的知识，才能利用较少的检测量、甚至单个检测量来完成对众多故障的检测及诊断。
为了充分利用检测量所提供的信息，在可能的情况下，可以对每个检测量采用多种诊断方法进行诊断，这一过程称为局部诊断；将各种诊断方法所得结果加以综合，则称为局部融合；将各局部诊断结果进一步综合，将得出系统故障诊断的总体结果，称为全局融合。信息融合作为多源信息处理技术，可以将其通用系统结构分为检测层、时空层、属性层、符号层；将信息融合的层次分为数据层、特征层和决策层。
1）数据层融合。数据层融合是直接在采集到的原始数据的层次上进行融合。由于数据并未经过处理，所以是最低层次的融合，同时也决定融合的数据必须来源于同质或相同量级的传感器。有了融合的原始数据就可以完成类似于单传感器一样的数据处理过程。此层次融合的优点是直接融合现场数据，失真度小，能提供其他融合层次所不能提供的全面信息，信息损失量小。但所需处理的传感器的数据量大，处理代价高、时间长、实时性差，原始数据易受噪声污染，需融合系统具有较好的容错能力。
2）特征层融合。先对各传感器采集到的原始数据进行数据层信息的表示量或统计量提取，然后对提取的特征层信息进行综合分析和处理。特征层融合实现了对原始数据的压缩，减少了大量干扰数据，易实现实时处理，并具有较高的精确度。
3）决策层融合。各个局部处理根据观测而得到局部判决，然后融合中心对来自每个传感器的判决结果进行融合得到全局判决，所以需要的通信量小，传输带宽低，容错能力比较强，对传感器类型的要求比较低，可以是异质也可以是同质的传感器。但是判决精度降低，误判决率上升，同时数据处理的代价比较高。
3.2 Labview塔式起重机神经系统数据融合
集成神经网络是基于信号类型及不同特征向量组合的网络。这种网络基本思想是通过信号的有效组合，用各种子神经网络，从不同侧面诊断故障，最大限度地提高确诊率。它的这种功能，主要通过信息来实现。在集成神经网络中，信息融合有以下两种实现方式。
第一种方式是特征融合或局部融合。这种融合方式是某些子网络基于特征信号而形成的。网络的输入为不同的类型信号，或同一信号形成的不同特征因子，它们从不同的侧面反映设备的故障。单个子神经网络融合这些信息，最终给出故障决策。第二种方式是基于决策的融合或全局融合，这种融合是通过融合决策网络实现。每个子网络由于输入信息特征不同，其决策也从不同方面反映了设备的状态，它们经过重新组合，有利于减少决策间的不确定性，提高确诊率，可见子网络决策间的融合起到了会诊的作用。决策网络的输入为各个神经子网络的诊断结论。
4、结束语
本系统的特点是充分利用价格低廉、技术成熟的单片机技术替代价格昂贵的数据采集卡，同时又利用Labview强大的计算图形显示功能，各取所长、相得益彰，系统功能完备，较好地满足了实际生产要求。
参考文献
［1］刘君华.基于Labview的虚拟仪器设计［M］.北京：电子工业出版社，2013．
［2］杨乐平，李海涛.Labview高级程序设计［M］.北京：清华大学出版社，2013．
论文作者:王超
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2017年第21期
论文发表时间:2018/1/10
标签：信息论文; 塔机论文; 传感器论文; 数据论文; 模块论文; 系统论文; 故障论文; 《建筑学研究前沿》2017年第21期论文;