陈晴岚，胡 雄，王 冰

(上海海事大学 物流工程学院，上海 201306)

0 引 言

岸边集装箱起重机(岸桥)是在港口完成大型集装箱装卸的大型起重设备，该设备具有结构复杂、服役时间长的特点。在工作环境的影响下，码头会出现不均匀沉降，导致大车轨道顶部高低差发生变化。大车轨道顶部高低差能够表征大车轨道的健康状态。根据《GB/T10183-2018》，当该参数超过标准规定的±10 mm公差范围，将会造成车轮踏面与轨道表面接触不实，引发“啃轨”现象，给岸桥带来严重的安全隐患[1,2]。测量该参数的传统方法是定期进行水平度测量，但该方法容易耗费大量的人力物力，且受工况影响，实时性差，不能真正消除安全隐患。对大车轨道顶部高低差进行实时监测和分析，对于提升岸桥的安全可靠性，具有重要的应用价值。

上海海事大学提出的状态监测方案[3]目前得到了一系列应用。该方案监测岸桥前大梁与水平面间的角度振动信号,运用小波包分解方法提取信号中的超低频信号成分，即信号的超低频趋势项，以此刻画由大车轨道顶部高低差引起的角度变化，进而得到大车轨道顶部高低差的状态。研究表明，该问题中待提取的超低频趋势项通常为信号中0.001 Hz以下的极低频率成分，因此需要进行多层的小波包分解才能提取出该部分信号成分，而且小波包分解不具备自适应性[4]。

在时频分析方法中，作为一种具有自适应性的方法，经验模态分解(EMD)法[5]在趋势项提取方面得到了广泛应用。……