提高重型工程机械性能的新兴技术综述 笔记

前言

论文：Overview of Emerging Technologies for Improving the Performance of Heavy-Duty Construction Machines

ABSTRACT

本研究采用混合审查方法（系统审查systematic review和文献计量分析bibliometric analysis），评估新兴技术，如数字孪生digital twin、网络物理系统cyber physical systems、地理信息系统geographic information systems、全球导航卫星系统global navigation satellite systems、机载仪器系统onboard instrumentation systems、射频识别radio frequency identification、物联网internet of things、远程信息处理 telematics、机械学习machine learning、深度学习deep learning以及机器生产力的计算机视觉computer vision for machine productivity，并提供了如何使用它们来提高施工设备性能的见解。

本研究定义了三种主要的设备操作领域，包括监控monitoring and control、跟踪导航 tracking and navigation以及数据驱动性能优化data-driven performance optimization，对技术进行分类，并探讨了它们如何提高机器生产率。还强调了影响机器操作的其他环境问题以及机器工艺中使用的现有创新工具的漏洞。

Ⅰ. INTRODUCTION

挖掘机、装载机和自卸卡车等重型机械的性能对整个项目效率有重大影响。电气施工设备的日益普及预计将在未来几年为原始设备制造商（OEM）提供新的收入来源。提高重型机械的利用率不仅对生产率至关重要，对成本管理也至关重要。

建筑项目用于管理重型机械操作的传统程序可能是该行业效率低下的原因之一。此外，高级挖掘机、起重机和卡车等关键齿轮的高成本使该行业更加传统。相比之下，采用数据驱动的方法，诸如人工智能、大数据、机器学习和物联网（IoT）等数字技术可以提高重型机械操作的生产率。

作者使用综合综述技术（文献计量分析和系统综述）收集了2002年至2022年的文献，研究了这一主题的趋势，并将论文分为对重型机械重要的主要领域。本研究侧重于已分类的、对提高机器性能的有潜在贡献的技术。

文献综述旨在回答以下研究问题（RQ）：
•RQ：新兴技术如何提高主要建筑项目中使用的重型工程机械的性能？
为了回答的主要研究问题，确定了三项研究任务（RT）：
•RT1：确定新兴技术可能有助于增加价值的机器操作领域？
•RT2：哪种技术可用于机器操作的特定区域？
•RT3：现有的挑战是什么？如何使用新技术解决这些挑战？

Ⅱ. METHODOLOGY

首先，使用PRISMA协议指南¹和文献计量分析对文献进行了系统搜索。通过数据获取DATA ACQUISITION、数据库和关键字DATABASE AND KEYWORDS、搜索策略SEARCH STRATEGY、数据过滤DATA FILTRATION四个部分介绍了获取相关文献资料的过程。

其次，进行文献计量分析，以提高研究质量，并通过定量分析发现研究趋势。从期刊‘‘Automation in Construction’’ ‘‘Information Technology in Construction’’, ‘‘Journal of Computing in Civil Engineering’’, and ‘‘Advanced Engineering Informatics’’以及会议 Construction Research Congress, IEEE, and ASCE中得到的相关文献最多。

III. EMERGING TECHNOLOGIES

A. MONITORING AND CONTROL

尽管研究人员和从业人员正在致力于推出配备数字设备的机器，但他们尚未成功开发出全自动机器。新的尖端技术有潜力显著改进现有硬件。

1) DIGITAL TWIN (DT)

DT是系统、流程或资产的信息物理集成，用于虚拟模拟、评估和测试。信息物理系统(CPS)是一个工业4.0范式，可用于构建DT。DT充当物理世界和虚拟世界之间的链接，允许收集实时实体数据。

虽然DT和建筑信息建模（BIM）²的思想似乎与一些学者的思想相似，但建筑专业人士指出了两者之间的区别。它们在不同阶段有所不同，包括目标、能力、用户和开发。BIM应用程序主要关注建筑知识库和目标建筑客户。

DT还可用于跟踪、调节和检查设备。在项目执行或远程操作期间的极端情况下，如果手动监控具有挑战性，DT可以实现自我意识和自我优化，因为它提供双向数据交换和控制。因此，承包商可以在数字机械的支持下，在危险或拥挤的建筑工地上实现其日常目标。除了提高稳健性外，DT还可以帮助从业人员和管理人员节省能源和其他资源。

尽管DT是一项新技术，尚未在建筑行业得到开发，但它仍在不断发展。文献表明，研究人员建议了几种DT设计（详情见Table4），以将此技术用于制造业的自动化机器操作。DT的研究仍处于早期阶段，必须解决许多挑战和缺点，才能在建筑部门广泛使用DT。构建DT或将其描述为包罗万象的技术所需的技术组件、协议和工具尚待商定。还可以集成复杂技术，如无线传感器网络、工业人工智能、区块链和传输学习算法，以提高DT在不同领域的功能和能力。

2) CYBER PHYSICAL SYSTEMs (CPS)

CPS结合了信息学、实时控制子系统、组件和人工操作员，通过协作和部分自动化控制机制影响物理过程。DT和CPS之间的主要区别之一是，CPS嵌入了一种基于网络化产品和功能的系统级思维方法（集成连接性原则），而DT是一个工程系统，它驱动新的能力来设计、执行、维护和开发新的服务，以优化其价值。CPS通过传感器和致动器将物理系统与其数字副本耦合，而DT则提供设计和实施的设施的数字副本。

由于单值过程的现场交联在建筑项目中变得越来越重要，未来的建筑过程将需要快速适应以应对不利情况。CPS可以解决移动机器开发中的这些挑战。未来通信策略的转变将要求把移动机械中的数据分类为时间依赖性、数据相关性和数据收集与消费的程度。与已经采用工业4.0的其他行业相比，CPS可以将建筑生产率提高三倍。

B. MACHINE TRACKING AND NAVIGATION

跟踪施工机械的运行效率可提高其生产率和可持续性。施工设备效率的自动评估为寻找提高生产力和减少环境影响的方法提供了关键信息。

1) GEOGRAPHIC INFORMTAION SYSTEM (GIS)

重型机械的实时监测和定位在许多施工和采矿作业中都很有用。它可以在大型建筑场所进行综合资产跟踪和资源的主动分配。此外，地理空间数据可用于分析机器活动，从而评估效率。GPS和GIS集成解决方案增加了施工设备的有效运行时间，缩短了施工工期和劳动力成本。GIS可以直观地分析空间信息，准确地预测和分析方案，并在现实世界中评估地理数据。 此外，GPS和GIS技术的集成已被证明是预测运输资产运营所需时间和成本的有效且简单的方法。

2) GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM (GNSS)

运用全球导航卫星系统可提供准确和及时的定位。机器和车辆可以在指定的区域内定位，如工作现场。大多数物体定位系统都基于测量距离。定位系统依靠众所周知的距离信号评估和将数据转换为位置信息来正确工作。它取决于发射机和接收机载波的距离和类型。全球导航卫星系统（GNSS）是定位技术的一个例子。
两种最著名的GNNS技术是基于美国的GPS和俄罗斯制造的 GLObal’naya NAvigatsionnaya Sputnikovaya Sistema (GLONASS) 。然而，这些方法有一定的局限性。由于每件设备都必须贴上标签，因此在使用租用设备或分包商时，这可能会很麻烦，时空数据可能不足以识别活动，因此需要多模式传感。

C. DATA DRIVEN PERFORMANCE OPTIMIZATION

建筑业是产生数据最多的行业之一。因此，利用这些数据来提高产量的潜力很大。数据可用于训练复杂的原型模型，该模型可以理解不同输入因素之间的复杂联系，并提供相关输出，以帮助工程师改进其设计过程。

1) DATA COLLECTION

a: ONBOARD INSTRUMENTATION SYSTEM (OBIS)

OBIS是一个功能强大的资产管理应用程序，为经理和操作员提供从不同工作活动中收集的相关数据。它旨在收集数据以避免设备故障或发现异常以提高安全性。系统通过在受监控单元中放置传感器来检测设备多个部件中的故障。OBI可有效节省成本，并用于许多土方作业过程中的各种任务，例如避免装载机侧翻、调节刮板轮打滑和变速箱换档，以及提高推土机生产率。

然而，基于OBI的系统成本高昂，无法以确定性或随机性的方式预测车队性能、项目成本或完工时间。使用OBI跟踪进度有几个缺点。在基于编码器的电缆长度测量中，信息质量被证明较差。此外，通过OBI收集的数据对于跟踪生产率没有用处。因此，为了使其更有效，它必须与材料质量和现场环境相关信息相结合。

b: RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION (RFID)

RFID是一种基于无线的技术，它使用射频（RF）与独特的可追踪标签进行交互。RFID系统包括标签和阅读器。与设备相连的标签用于收集数字数据，并通过无线电波将其传输给阅读器。这些标签用于跟踪和识别对象。RFID可用于测量距离、识别目标和确定接近度。使用三角测量（triangulation）和信号传播时间，可以计算标签的位置。

另一方面，RFID有一些缺点。由于固定RFID阅读器仅安装在项目入口点，因此该技术无法查明性能不佳的根源，因为提供的数据不足以确定挖掘了多少土壤或卡车何时完全装载。这种定位传感器仅收集位置和时间数据，很难区分机器的生产状态和闲置状态。

潜在的基于RFID的解决方案将降低成本，增强设备存储，扩展无线电波的传输范围和功率传输，并增强数据处理。

c: INTERNET OF THINGS (IoTs)

物联网传感器可以检测热、力、光、电、声和位移信号，为处理、传输、分析和反馈提供相关数据，并使管理人员能够执行预防性维护，以最大限度地提高性能并避免事故。

d: TELEMATICS

远程通信是指使用无线技术连接设备监控系统。远程通信包括无线通信、车辆监控系统和定位传感器，可提供实时位置和操作数据。这些设备中使用的传感器通过蜂窝网络和GPS网络捕获和传输数据。与RFID相比，远程信息处理默认传输频率较低，这限制了它在精确追踪方面的使用。也可以增加远程通信的频率，但这样做需要一个健壮的数据存储系统来支持大量信息。

2) DATA ANALYTICS

a: MACHINE LEARNING (ML)

b: DEEP LEARNING (DL)

c: COMPUTER VISION (CV)

在建设项目中使用可靠和自动化的系统还有很长的路要走。尽管一些研究人员提出了从视频中提取周期时间的方法，并将其作为过程模拟工具的输入，但结合施工过程模拟和基于视觉的监测来分析现有土方生产力并提出最佳资源分配方案的文章数量很少。

V. INDUSTRY 4.0

VI. DISCUSSION

由于在工作现场同时使用太多的机器来完成工作，单个增值过程的连通性非常重要。在体系结构需求、时间安排和对项目完成的承诺方面，每个阶段都必须在初始阶段仔细规划和安排，以避免与可能影响所有后续过程的预期结果的差异。理想情况下，目标是优化工作流，而不是优化各个阶段。由于工作是同时进行的，因此需要更好的同步，以避免在活动输出偏离时发生严重的死锁。必须有一个持续的信息流到执行其他工作的设备和监控系统，最好是并行的。时间、燃料使用量、设备和人员数量等参数也涉及到确定最佳性能。因此，为了达到预期的效果，需要针对整个施工过程的具体情况进行多准则性能评估。

重型设备最重要的信息之一是停机时间downtime。尽量减少机器的闲置时间可以减少排放和燃料的使用。自动化生产力数据收集的两个主要挑战是底层数据信息的潜在溢出，这可能给项目经理带来负担，以及在评估施工操作中的工作流方面缺乏方向。

以前，来自机器、维护和订阅的文档一直被忽视，但现在它像金矿一样被揭示出来，提供了以前未知数据的提取、不可见性和其他重要细节，以提高预测和生产力。必须设计连续数据技术来收集、保留、过滤和分析大量数据，以最大化其效用，而不是将时间花在要生成的数据上。