大数据驱动的港口机械状态监测平台研究

• 作者: 何威誉 张氢 李恒 李益波 肖炳林
• 来源期刊: 港口装卸
• 关键词: 状态监测 港口机械 大数据 故障诊断 非平稳工况
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 理论探索与技术创新
• 页码范围: 1-5,48
• 页数: 6页
• 字数: 5217字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1000-8969.2020.01.001

摘要

港口码头多采用计划维修的方式定期对起重机设备进行检查和保养,难以发现早期及突发故障,且耗费大量人力物力.以广州港南沙三期码头为例,研究大数据驱动的港口机械状态监测平台的搭建,针对集装箱码头在数据采集、数据存储、故障诊断和故障预测等方面难点进行详细阐述,并提供了相应的解决方法和技术路线.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张氢		141	708	13.0	22.0
2	李恒		4	83	1.0	4.0
3	李益波		4	1	1.0	1.0
4	肖炳林		1	1	1.0	1.0
5	何威誉		1	1	1.0	1.0