光電子支援的人工智能起重機結構健康監測系統 (ART/392CP)

最近在安達臣道建築工地發生的塔式起重機事故，造成人命傷亡，引起了公眾和政府關注對於起重機作業期間的安全。金屬疲勞是塔式起重機故障的主要原因之一。各界希望能夠有更好方法定期監測塔式起重機結構是否存在安全隠患；同時根據工作量和操作行為，提供能預測塔式起重機剩餘使用壽命，以便有關方面能進行需要的維修保養工作。 因應對起重機作業安全的訴求，應科院旨在開發一款光電子支援的人工智能起重機結構健康監測系統，該系統包括起重機結構峰值區數據採樣子系統和圖像幾何特徵估算子系統。基於圖像分析，圖像幾何特徵估算子系統監測整個塔式起重機結構，檢測是否存在任何靜態和動態的異常行為；而峰值區數據採樣子系統則使用光纖傳感器在特選位置監測塔式起重機的結構參數，這些特選位置是根據塔式起重機結構模型的結構模擬和分析所確定。通過這兩個子系統，可以從宏觀和微觀兩個方面進行實現對塔式起重機結構健康的定期監測。與此同時，利用收集的結構健康參數以及塔式起重機的運作參數和環境參數並通過遙距處理，可逹至收集和預測塔式起重機關鍵結構部件的損傷統計數據。基於這些結構損傷統計數據，利用標準的金屬疲勞估計方法來評估塔式起重機結構部件的剩餘使用壽命。 藉著上述提出的增強監測和預測能力的系統方案，我們可以主動保護建築工地，保障工人和公眾的安全和福祉。這項技術增強了建築行業的安全性、效率和效能，特別是對於塔式起重機的作業。