本报讯（通讯员刘雨晗记者何佳芮）在无人化港口的运行安保现场，一套最新的智能监测系统正在对港口重器进行实时“听诊”……近日，由扬州大学机械工程学院的朱林带领的科研团队成功啃下了港口重器体检“硬骨头”。目前，该大型起重机健康监测方法运用于南京港、南通港等港机作业现场。
“在国家高质量发展的战略背景下，智能大型起重机已成为无人化港口的标配，如何对港口重器进行实时‘体检’是目前有待解决的难题。”团队成员王鹏介绍，国内港口重器的安全监管水平有待提高，无人化港口的健康发展任重而道远，对港口重器进行智能实时“听诊”正是解决上述问题所要掌握的核心技术。
为了有效提高无人化港口安全监管水平，突破其发展中的瓶颈。团队提出了一种基于多通道信号复用的结构健康评估与寿命预测方法，进而精准识别损伤特征，实现起重机结构健康状态的准确评估与剩余寿命的精确预测。
记者了解到，大数据可以改变特种设备事故预测的思维、范式和方法。如果充分运用大数据资源和技术手段，可以实现特种设备事故的科学预测，有效预防事故发生，保障设备长周期安全运行。鉴于此，团队利用大数据技术，逐步由原来的单一判断走向基于大数据的综合智能评价。
团队成员顾慧娟介绍：“在我们看来，运用大数据对港口进行监测是特种设备智能化管理的必然趋势。研发系统的硬件部分主要是通过状态参数监测系统的研制来实时监测参数。对于软件部分，我们提出了一种新型算法来对特征进行提取，同时结合提取的特征和机理模型来实时评估大型无人化港口中起重机的运行安全问题。”
“我们团队将进一步在基于数模联动的起重机健康评估方法上进行深入研究，从而提高其预测评估精度。在此基础上将项目成果推广运用于中国各大港口，这对进一步加强特种设备的安全性评估具有重要意义。”朱林说。
据悉，朱林的科研团队致力于大型港口装备运行安全保障方法的研究，已授权相关发明专利5项，多篇论文在《机械工程学报》《振动工程学报》等国内顶级杂志期刊上发表。