基于大数据的起重机定期检验数据挖掘与风险评估体系构建

摘要：起重机定期检验通常依靠检验人员的经验以及常用的检验方法，存在检验效率低、主观因素影响大、难以全面而科学地判断起重机的安全风险等问题。大数据技术的运用使得海量的起重机运行数据、检验数据等不断被收集和存储。这些数据包含了关于起重机的运行规律、故障模式以及安全风险等大量重要信息。通过运用大数据技术对这些数据进行分析挖掘，可以发现起重机运行规律，从而科学地开展起重机定期检验和安全风险评估。
关键词：大数据；起重机；定期检验；安全风险评估

前言：起重机广泛应用于港口、矿山、工厂等各行各业，其主要任务就是起重搬运或吊装等作业。起重机的正常运行关系着生产能否顺利进行，产品质量能否得到保证，同时，也关系着人员的生产安全，关系着财产的安全。随着工业的发展，越来越多的起重机被使用，起重机的型号、数量不断增加，使用的环境、工况不断复杂，这就对起重机的定期检验工作提出了新的挑战。基于大数据的起重机定期检验数据挖掘与危险性评估研究，利用大数据的优势，对起重机进行全面、客观、科学的危险性评估，可以提高起重机定期检验的工作效率和质量，发现和消除起重机的危险状态，为起重机管理提供依据，减少生产损失，保证工业生产的顺利进行。因此，有重要的研究和现实意义。

1基于大数据的起重机定期检验数据挖掘

1.1大数据在起重机定期检验数据挖掘中的应用优势

起重机定期检验数据分析是一个庞大的系统工程，涉及到起重机从制造、安装、使用、维护等各个时期的所有数据。包括起重机的基本参数、运行参数、起重量参数、故障情况、维修保养情况等。这些数据量大，结构繁多，及时运用大数据技术，检验人员可以根据这些数据全面掌握起重机以往和现在的状况，为判定其目前的安全状况提供丰富的依据。大数据的种类繁多，包括结构化和非结构化。结构化如传感器采集的运行参数，能够证明起重机现在的运行状况；非结构化如维修报告中的文字，可以描述故障场景、记载维修排除过程。综合分析结构化和非结构化的数据，可以找出规律，发现偏见，发现故障规律和安全隐患。大数据的速度极快。在起重机运行的时候，传感器不断上传数据，运用大数据技术，可以分析处理和判定当前的数据，及时发现异常情况，发布预警信息。

1.2起重机定期检验数据挖掘的方法与技术

通过对起重机定期检验数据的挖掘分析，发现规律，指导生产，为起重机定期检验提供数据支持。数据清洗是挖掘分析的前提。由于收集到的数据中可能含有噪声、缺失值、重复记录等无效信息，因此，需要对数据进行清洗，包括去除干扰信息、填补缺失值、校正错误值，提高数据质量，使其能够被后续挖掘分析过程所使用。关联规则挖掘是数据挖掘的重要方法之一。通过对起重机不同运行参数之间的关联规则进行挖掘分析，可以发现起重机不同运行参数之间存在的相关性，例如，起重机的起重量越大，运行速度越快，电机温度越高。掌握了这些关联规则，就可以预测起重机在某种工况下其他方面的参数情况，提前做好维护准备。机器学习是数据挖掘的重要方法。例如，决策树算法可以根据起重机的不同特征进行分类、预测，判断起重机是否存在安全隐患；神经网络算法可以根据起重机的复杂模式进行学习，实现对故障诊断。通过对这些算法模型进行训练、优化，可以逐步提高其挖掘分析的准确度和可靠度，为起重机定期检验服务。

1.3数据挖掘结果在起重机定期检验中的应用与价值

数据挖掘得到的结果在起重机定期检验中具有重要的应用价值。(1)指导制定检验计划。根据数据挖掘的成果合理确定不同起重机的检查重点和检查周期。对容易发生故障的部件提高检查频率，对运行稳定的部件适当延长检查周期。既可保证检查的全面性，又可提高检查效率，降低检查成本。(2)指导故障诊断和预测。根据历史故障数据建立故障诊断模型，当起重机出现异常数据时，可及时准确地判断出故障类型和故障部位。应用预测模型还可预测可能出现的故障，为维修保养赢得时间和做好准备，如预测起重机的钢丝绳在将要到来的时期可能会出现磨损，可以提前做好更换的准备，避免由于钢丝绳断裂而引发的事故。(3)为起重机的设计改进提供依据。分析不同型号起重机的运行和故障数据，找出哪些型号设计存在缺陷或不足，为起重机的研发生产提供改进方向，提高起重机整体性能和安全性。

2基于大数据的起重机定期检验数据风险评估体系构建

2.1风险评估体系构建的基础数据收集与整合

构建基于大数据的起重机定期检验数据风险评估体系，基础数据的收集与整合至关重要。首先要采集各类相关的数据是建立和应用风险评估体系的基础，包括起重机的基本信息，如起重机的型号、规格、生产厂家等；起重机的运行数据，如运行时间、起重量、启停次数等；起重机的维护保养数据，包括曾经发生过的故障维修、已经更换的零部件等。其次，使用不同的技术手段采集数据，一方面使用各种传感器采集起重机运行参数的数据，另一方面人工采集维护保养的数据。最后，从不同的渠道采集到的数据，其格式、标准都不一样，因此，需要融合。将上述数据融合到一个数据仓库中，对数据进行清洗、预处理，去掉噪声和错误的数据，保证数据的正确性和一致性。通过对上述数据的融合，可以为建立风险评估模型提供全面、高质量的基础数据，从而为发现起重机所存在的风险问题提供支持。起重机数据仓库层级结构如表1。

表1起重机数据仓库层级结构示例

2.2风险因素识别与分析模型建立

在完成数据收集与融合后，需要确定起重机定期检验中的多种风险因素，并建立相应的分析模型。风险因素包括机械部件磨损、电气系统故障、检验人员失误等。可以采用故障树分析、鱼骨图分析等方法，对这些风险因素进行分析，找出导致风险发生的各种直接或间接原因（如表2所示）。在此基础上，运用机器学习、统计分析等技术建立风险分析模型。例如，采用决策树模型根据不同的风险因素组合，判断起重机发生故障的可能性；采用回归分析模型分析各种风险因素与风险程度之间的量化关系。这些模型可以对风险进行量化，进而为后续的风险分级和预警提供支持，帮助检验人员更好地了解起重机所面临的各种风险。

表2 起重机风险评估主要分析方法优劣势对比

2.3风险分级预警机制设计

风险分级预警机制是风险评估体系的重要组成部分。首先要根据风险的严重程度和发生概率对风险进行分级，例如可以分为低、中、高三个等级。低风险可能是一些轻微的部件磨损，对起重机运行影响较小；中风险可能涉及部分功能的异常，但仍可在一定条件下继续运行；高风险则可能导致起重机无法正常运行甚至引发安全事故。然后为每个风险等级设定相应的预警阈值。当起重机运行数据超过预警阈值时，系统自动发出预警信号。预警方式可以包括声光报警、短信通知、系统弹窗等，确保相关人员能够及时获取风险信息。通过这种分级预警机制，能够让检验人员和管理人员根据不同的风险级别采取相应的措施，及时处理风险，避免事故的发生。风险分级预警机制是风险评估体系的重要组成部分。首先要根据风险的严重程度和发生概率对风险进行分级，例如可以分为低、中、高三个等级。风险等级L可以通过风险矩阵或风险值R来确定，风险值R可定义为事件发生概率P与后果严重程度S的乘积：

R=P×SR=P×S

根据R的取值区间划分风险等级。低风险可能是一些轻微的部件磨损，对起重机运行影响较小；中风险可能涉及部分功能的异常，但仍可在一定条件下继续运行；高风险则可能导致起重机无法正常运行甚至引发安全事故。然后为每个风险等级设定相应的预警阈值。当起重机运行数据超过预警阈值时，系统自动发出预警信号。预警方式可以包括声光报警、短信通知、系统弹窗等，确保相关人员能够及时获取风险信息。通过这种分级预警机制，能够让检验人员和管理人员根据不同的风险级别采取相应的措施，及时处理风险，避免事故的发生。

2.4风险评估体系的验证与持续优化

（1）体系验证方法
风险评估体系的验证通常采用历史数据回测与现场应用检验相结合的方式。

历史数据回测：使用已积累的起重机运行与故障数据，输入风险评估模型，检验模型输出结果与实际情况的吻合程度。可通过准确率、召回率、F1值等指标量化评估模型的性能。现场检验验证：在部分起重机中部署该评估体系，实时采集数据并输出风险等级，与实际检验结果及设备运行状态进行比对，验证其在实际场景中的有效性与时效性。

（2）体系优化机制
风险评估体系应具备动态学习与持续改进的能力：模型迭代更新：随着数据积累，定期使用新数据对机器学习模型进行再训练，优化模型参数，提升预测准确性。阈值动态调整：根据实际运行反馈，对风险预警阈值进行校准，避免误报与漏报。专家知识融合：将检验人员的经验判断以规则或权重形式融入评估体系，增强其在复杂场景下的解释性与适应性。系统性能监控：建立体系自身的监控机制，对数据输入、处理、输出各环节进行日志记录与异常检测，保障系统稳定运行。通过上述验证与优化机制，可确保风险评估体系在实际检验工作中不断自我完善，逐步提升其对起重机安全状态的识别能力与预警精度，为实现起重机的智能检验与精准管理提供可持续的技术支撑。

3结束语

基于大数据的起重机定期检验数据挖掘与风险评估体系研究，是为了充分利用大数据技术，更好的对海量起重机数据进行分析利用，更好的为起重机定期检验和风险评估提供更科学的方法和依据，更好的打破传统的检验方式，更好的提高定期检验的工作效率和质量，更好的使检验人员全面了解起重机的运行及安全状况，更好的依据精准的风险评估结果制定企业维护计划，更好的减少起重机的停机时间和维修成本，更好的提高起重机使用寿命和安全度。

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