智能化技术在工程机械设备安全管理中的应用

智能化技术在工程机械设备安全管理中的应用

刘金鹏

天津海鸥表业集团有限公司

摘要：随着科技的飞速进步，尤其是信息技术的革新，智能化技术正以前所未有的速度渗透进各行各业，其中包括工程机械设备领域。传统的设备安全管理依赖于人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且容易受人为因素影响，导致安全风险难以有效控制。因此，研究智能化技术在工程机械设备安全管理中的应用，已经成为提升行业整体水平和保障作业安全的必要举措。

关键词：智能化技术；工程机械；安全管理

1智能化技术概述

智能化技术，作为当代科技的核心驱动力之一，其定义和内涵随着技术的演进而不断丰富。简单来说，智能化技术是指通过计算机、传感器、网络通信等技术手段，赋予机器或系统模仿人类智能行为的能力，实现自主学习、决策、执行任务等功能。这些技术涵盖了人工智能、物联网、大数据分析等多个领域，它们相互融合，共同构成了智能化技术的体系。

人工智能（AI），作为智能化技术的核心组成部分，包含机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，旨在让计算机模拟人类的思维过程，进行模式识别、推理和决策。机器学习，特别是深度学习，使计算机能从大量数据中自动提取特征，构建模型，实现对复杂情境的适应和预测。

物联网（IoT），则是将物理世界中的物体与互联网连接起来，通过传感器收集数据，实现设备间的互联互通。物联网在工程机械设备安全管理中的应用，使得设备状态信息的实时传输成为可能，远程监控和故障预警得以实现。通过物联网技术，不仅设备的位置、运行状态等基本信息可以实时获取，而且环境数据、操作行为等信息也能被整合，形成全面的设备健康管理。

大数据分析则是在海量信息中发现规律、预测趋势的能力，它通过数据挖掘、统计分析等方法，从海量设备数据中提取有价值的信息。在设备安全管理中，大数据分析可以揭示设备的使用模式，预测潜在故障，有助于制定更精准的预防性维护策略，从而降低设备停机时间，提高整体运行效率。

智能化技术的发展历程可以追溯到20世纪中叶的人工智能研究，随着计算机硬件性能的提升和算法的不断创新，智能化技术的应用逐渐从实验室走向现实世界。特别是近年来，随着云计算、5G通信等技术的成熟，智能化技术在各个领域得以广泛应用，其中包括工程机械设备安全管理。

2智能化技术在工程机械设备安全管理中的应用

2.1备状态监测与故障预测

设备状态监测与故障预测是智能化技术在工程机械设备安全管理中的关键环节。通过实时监控设备运行状态，可以及时发现潜在问题，为预防性维护提供依据，从而显著降低设备故障率，提高安全性。

物联网技术在设备状态监测中担当了重要角色。安装在设备上的传感器就像医生的听诊器，持续监测设备的“心跳”——温度、振动、电流等关键参数。这些信息通过无线通信实时传输至云端数据中心，工作人员可以在远程监控平台上实时查看，如同拥有千里眼一般，即使在千里之外也能对设备状况了如指掌。一旦发现异常，系统可以立即发出预警，避免故障发生或将其影响降至最低。

大数据分析在故障预测方面发挥着不可或缺的作用。通过对历史数据进行深入挖掘和分析，可以揭示设备磨损、故障发生的规律，构建预测模型。例如，通过机器学习算法，系统能够学习并理解设备在正常和故障状态下数据的差异，从而在出现早期故障迹象时，提前预测设备可能的故障时间，使得维护人员能提前规划，进行预防性维护，而不是等到设备完全故障时才进行被动修复。

深度学习则能够在处理复杂数据和模式识别上超越传统算法。例如，在分析设备振动数据时，深度学习模型可以捕捉到微小的变化，这些变化可能是设备即将故障的先兆。这种能力不仅减少了因故障导致的停机时间，还通过降低维护成本，提高了设备的经济效益。

以中联重科为例，其推出的自动吊装设备就充分利用了智能化技术进行设备状态监测和故障预测。通过集成的传感器和大数据分析，设备能够在复杂环境中实时评估自身状态，并预测潜在的故障风险。这种自动化、智能化的管理方式，使得设备的运行效率提升了50%，能耗降低了30%，而操作人员的工作强度也减轻了40%。这充分展示了智能化技术在设备状态监测与故障预测中的实际应用效果。

2.2智能安全预警与决策支持

在工程机械设备安全管理中，智能安全预警与决策支持是智能化技术发挥关键作用的另一个重要方面。通过对设备运行数据的实时分析和对工况的深度理解，智能化系统能够为操作人员和管理人员提供智能预警，及时发现并预防可能的事故，同时辅助他们在复杂工况下做出更明智的决策。

智能安全预警系统，结合了物联网、大数据和人工智能技术，能够实时监控设备的运行状态，识别潜在的安全隐患。例如，通过分析设备传感器数据，可以发现异常的振动模式、过高的温度或不正常的电流变化，这些都可能是设备故障的前兆。系统一旦检测到这类异常，就会立即向操作人员或监控中心发送预警信息，提醒采取预防措施，从而避免设备故障对作业安全的威胁。

深度学习模型在智能安全预警中尤其有用，它可以学习和理解正常工况下设备数据的模式，并识别与之偏离的潜在风险。例如，在挖掘机的工作过程中，深度学习算法可以分析挖掘动作的模式，一旦发现操作偏离正常轨迹，系统可以预测可能的机械损伤或操作失误，提前发出预警，确保操作者及时调整，避免事故的发生。

在决策支持方面，人工智能技术能够处理大量复杂信息，辅助专家在复杂工况下做出最佳决策。例如，在恶劣天气条件下的施工，系统可以利用实时的环境数据和设备状态信息，通过机器学习算法预测设备的性能衰减和风险增加，然后根据预设的决策规则，推荐最适合的作业模式或调整施工方案，降低事故风险。

中联重科的智慧施工平台就是一个成功的案例，它通过数字孪生技术实现了智能调度和全场景的孪生可视，允许管理人员实时了解工地上的设备状态，分析施工过程中的风险，并基于大数据进行决策支持。该平台能够根据设备的实时状态、工况信息以及历史数据，动态调整作业计划，确保工程的高效和安全进行。

然而，智能安全预警与决策支持系统也面临着挑战，如数据的实时性和准确性、模型的持续优化、以及人工与智能系统的有效融合。未来的研究需要解决这些挑战，进一步提升系统的精确性、响应速度和适应性，以实现更全面、更深入的设备安全管理。同时，随着技术的不断发展，还需要关注如何确保预警信息的及时传达，以及在智能决策支持过程中如何保持操作人员的参与度，确保人工干预的必要性和安全性。

结语

智能化技术在工程机械设备安全管理中的应用，既是科技进步的必然结果，也是行业发展的内在需求。通过深入研究其应用背景和意义，我们旨在揭示这一技术在提升设备安全、降低成本、推动行业进步等方面的重要作用，为未来智能化技术在该领域的广泛应用提供理论支持和实践指导。随着科技的不断进步，智能化技术将在工程机械设备安全管理中发挥更大的作用，为行业的可持续发展注入新的活力。

参考文献

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[3] 杨旭.智能化技术在污水处理工程施工安全管理中的应用[J].《智能建筑与智慧城市》,2024年第4期157-159,共3页