由于大型船只载重量大,吃水深度深,船只无法驶入内河或靠岸进行物料卸载,因此设计了一种海上转载平台也称移动式码头来解决这个问题。转载平台的装卸设备大,集成度高,作业环境也比较复杂、恶劣,作业时的安全问题尤为重要。本文从理论、仿真以及实验方面,针对海上转载平台设备钢结构应力状态进行实时在线监测与数据分析系统进行研究,实现设备钢结构应力的实时监测,并通过BP神经网络专家系统的分析给出具体结果与相应指令,确保整个平台安全、高效的转载作业,具体研究工作如下:针对转载平台装卸设备工作环境、运转方式、设备结构等进行研究分析,制定了整个转载平台系统的监测与分析方案,并运用Pro/E三维软件建立了平台上卸船机、装船机的三维模型。研究分析了卸船机钢结构的风载荷分布与大小,运用ANSYS有限元软件中的线性静态强度分析模块以及模态分析模块对设备钢结构应力、模态振型进行了仿真与分析,找出了设备钢结构的薄弱或是最先出现安全问题的区域,为后续监测系统中传感器的最优布置提供了依据。针对平台设备钢结构应力监测系统中传感器的多个解调技术进行了对比分析,并对监测系统中的信号采集模块进行了硬件和软件方面的设计;针对信号处理模块进行了信号分析部分算法的研究与信号处理部分FIR数字滤波器的设计。对无线数据传输模块(GPRS DTU)进行了研究,解决了整个平台设备多,集成度高,布置数据传输线路会影响机械设备正常运行对的问题。研究工作实现了监测系统中信号的快速采集、处理与无线传输功能。在数据收集和专家经验的基础上,分析了BP神经网络的结构、学习规则,建立了基于BP神经网络技术的专家分析系统的基本结构,并针对系统中的知识库模块、推理机模块、解释器模块进行了设计;通过现场实验验证,对监测与专家分析系统的有效性进行分析。研究工作建立了基于BP神经网络技术的专家分析系统。