大型起重机普遍采用液压、电气综合控制,控制系统越来越复杂,快速、及时地检测、识别系统中的故障,已经远非操作人员力所能及,远程状态监测是判别大型起重机是否偏离正常功能、监视其发展趋势和预防突发性故障发生的有效手段。采集起重机必要状态参数,并实时地,准确地,有效地发送到远程的服务器上是整个大型起重机远程状态监测系统重要的一部分。而在高性能的服务器上,通过有效的计算机技术对采集的海量数据进行存储,联机分析和数据挖掘,将海量的数据流转化成有用的信息流是整个系统正常运行的关键和最终目的。本文讨论的就是在整个的大型起重机远程监控系统中,对数据流本身的可靠性,正确性和有效性进行系统的研究和其实现。良好的起重机远程监控系统涉及大量的各种状态数据,对这些数据的有效分析利用是高质量监控系统的重要保证,而目前缺少对此较为系统的研究和实现。在终端上,长时间连续远程监测起重机运行状态信息,数据流量及其庞大。通过分析实时监测过程中的数据流模型,和比较讨论了常用的无损数据压缩方法的不足,本文充分利用数据流本身的冗余特性,提出了多种数据压缩方法混合的压缩策略,并通过实际应用验证了算法的简单实时性及压缩效率,来提高底层数据流的有效传输性能。在中心服务器上,通过对大量,繁杂的数据提取所需要的信息,以数据仓库系统为平台,根据起重机的特性,对其进行相应合理的联机分析(OLAP),且根据已得到的起重机性能的知识库上进行数据挖掘,从而对起重机能够进行性能趋势分析。论文首先介绍了课题的研究背景、意义和研究现状,分析了起重机现场采集数据的特性,并设计出数据采集和传输的智能终端;然后在终端上,对底层数据流进行编码和数据压缩算法研究和设计,提高数据在传输上的有效性,安全性和完整性;在中心的服务器上通过数据接收解码解压软件来得到起重机的状态数据流,并建立了ER数据模型来存储数据,再在数据库基础上建立数据仓库系统;然后在建立的远程监控的数据仓库系统上,对数据进行联机分析和根据时间序列算法进行数据挖掘;最后根据监控平台的特性,设计和实现了B/S式起重机远程监控软件平台,实现起重机信息的管理。论文的最后针对大型起重机远程监控系统做出了总结和评价。论文的最后也提出了一些对今后大型起重机控制系统研究和展望。