一、行业痛点

在塔吊和升降机安全管理中，普遍存在以下问题：

1. ⚙️ 缺乏实时监测系统：传统塔吊仅依赖机械限位或声光报警；
2. 📈 数据分散：传感器数据无法集中分析，缺乏趋势判断；
3. ⏱️ 人工巡检滞后：往往在事故发生后才发现异常；
4. 🌐 网络依赖强：云端方案延迟高，不适合实时控制。

✅ 解决思路：
使用 电鱼 AI 工控机 部署在设备侧，
实时采集多维度传感器数据，
在本地执行AI算法，完成实时识别、预警与数据上报。

二、核心硬件平台

参数	电鱼 EFISH-RK3588 工控机	电鱼 EFISH-RK3568 工控机
CPU	8核 Cortex-A76 + A55	4核 Cortex-A55
NPU算力	6 TOPS	1 TOPS
接口	RS485 / CAN / Ethernet / GPIO	RS485 / CAN / Ethernet / GPIO
存储	eMMC + SSD	eMMC + TF卡
系统	Linux 5.10 / Ubuntu	Linux 5.10 / Debian
特点	高算力AI推理 / 多传感器接入 / 工业宽温设计	低功耗 / 稳定性高 / 成本优

⚙️ 两款产品均可作为边缘计算节点，
实现多路传感器数据采集与AI算法推理，
适合塔吊、升降机等现场部署环境。

三、系统功能模块

模块	功能	技术说明
数据采集模块	实时采集传感器数据	RS485 / CAN / Modbus
AI判断模块	本地AI识别异常状态（倾斜、超载）	LSTM模型 + 规则引擎
报警输出模块	触发声光报警 / 断电保护	GPIO / 继电器输出
数据记录模块	本地存储与日志管理	SQLite / CSV缓存
通信上报模块	上传结果与状态信息	MQTT / HTTP / 4G
远程维护模块	OTA升级 / 参数远程调整	RESTful接口

四、AI异常判断逻辑

angle = get_sensor("tilt_angle")

load = get_sensor("load_weight")

vibration = get_sensor("vibration_rms")



# AI模型综合分析风险等级

risk_score = ai_model.predict([angle, load, vibration])



if risk_score > 0.8:

    trigger_alarm("高危异常！停止运行")

    upload_event(level="High", data=[angle, load, vibration])

elif risk_score > 0.6:

    log_event("轻微异常，建议巡检")

💡 通过融合传感器多维特征（角度+载荷+振动），
AI模型能更准确判断设备风险，减少误报率。

五、报警与安全控制机制

事件类型	条件触发	响应策略
倾斜报警	倾角 > 6°	声光报警 + 停机保护
超载报警	实际载荷 > 额定载荷 110%	输出继电器信号停止操作
振动异常	RMS值异常波动	发送运维提示 / 上传事件
通信中断	数据丢失 > 3次	离线缓存 + 重连上报

六、方案优势

✅ 多维监测：角度、振动、载荷数据同步分析；
✅ AI智能识别：比阈值报警更精准，减少误报；
✅ 实时反应：边缘端本地分析，毫秒级响应；
✅ 独立运行：断网可本地报警与缓存；
✅ 工业级稳定性：支持宽温运行（-20℃~75℃）；
✅ 远程管理：支持OTA算法升级与参数下发。

七、实施流程

1️⃣ 部署传感器至塔吊关键结构（臂架、吊钩、基座）；

2️⃣ 安装电鱼RK3588工控机并接入数据采集模块；

3️⃣ 部署AI判断算法模型；

4️⃣ 联调报警逻辑与监控中心；

5️⃣ 启用远程管理与日志上报功能；

系统支持模块化扩展，可接入风速、电流、视频监控等多维信息，实现更全面的安全管控。

八、典型应用场景

• 🏗️ 塔吊姿态实时监测与倾覆预警
• 🚧 施工升降机载荷与运行状态分析
• ⚙️ 吊装设备振动与疲劳检测
• 💡 施工现场多设备安全综合预警系统