貴冶自動化設備維護模式創新應用

鐘耀球，陳 耕，于伴丁

(江西銅業集團公司貴溪冶煉廠，江西 貴溪 335424)

1 引言

隨著工廠自動化控制技術和裝備水平的不斷提高，工藝人員對自動化控制過程系統的依賴不斷增強，設備的穩定、可靠運行顯得尤其重要。我廠多年來堅持的“以點檢為核心的全員預防維修體系”在設備保障體系中發揮了關鍵作用，但對于精密電子化的儀器、儀表，由于直觀、可視的故障較少，采取傳統的目視巡檢方式，手段較為單一，難以精確的定位故障，對設備的劣化傾向也很難發現。由此，帶來了點檢發現表層化等一系列問題，造成事后維修發生率居高不下，相比起其它維護模式，事后維修是對已經產生的后果進行補救性維護、因而會對生產造成不利影響，維護壓力大。如何確保設備的可靠運行是多年來困擾計控車間的一大難題，迫切需要對點檢維護方式和內容進行創新，實現目的性和針對性較強的深入點檢，即實現從傳統的經驗型、被動維護管理模式迅速向主動性和預測性設備維護管理模式轉化，從而實現預見性甚至是預測性的維護點檢維護，達到豐富點檢發現，提高點檢效率，創新維護管理模式的目的。

2 貴冶自動化設備維護模式

2.1 貴冶自動化設備傳統維護模式

我廠設備維護模式，引進自日本二十世紀70年代，且在世界許多國家應用。這種模式核心是企業的生產管理人員、維護人員、生產操作人員等全員參加的覆蓋設備生命周期全過程的生產維護模式，即全員生產維修模式(Total Productive Mantenance，簡稱TPM)。其要點為:全員參與以提高設備綜合效能為目標，以設備壽命周期為對象的綜合性設備預防維修體系[6]。其具體內容如下:

(1)目標是使設備的綜合效能最大化;

(2)建立包括設備整個壽命周期的生產維修體系(即管理設備的一生);

(3)體系包含與設備有關的所有部門，如設備規劃、設備使用、維修部門等;

(4)從最高管理部門到基層員工的全體人員都參加;

(5)開展小組自主管理活動推進生產維修與管理。

以點檢為核心的全員預防維修體系TPM模式，不可否認在貴冶設備保障體系中發揮了關鍵作用;其核心是以采用崗位點檢+維護巡檢+專業巡檢“三級結合”的點檢加計劃性定期維修 (事故維修)[5]，即傳統的預防性維修方式。這種以點檢為核心的維護方式作業主要依靠目測和人工測量相結合，但恰恰忽視了最重要、最豐富的信息資源—— “實時數據”的利用。這會帶來幾方面問題:

(1)點檢內容、標準統一呆板，不分層次，盲目性較大，點檢發現趨于表層化，更側重人體感官的依賴，易造成點檢誤報、漏報、點檢數據不準確等情況發生。

(2)以測點為對象的故障判斷，割裂了點與點之間的系統關聯，在進行復雜系統故障分析排查時，缺乏科學的方法，難以精確的定位故障點。

(3)無論是點檢還是維修，都只關注當前狀態，缺乏對設備劣化過程的認識，造成事后維修發生率居高不下，不利于展開設備運行規律和設備安全保障等工作。

(4)計劃檢修是建立在故障統計分析的基礎上，根據設備的使用壽命周期，在設備失效之前安排計劃性的檢修，這樣不可避免增加了維護，造成設備過度檢修。

(5)另外，事故維修不可避免地存在盲目檢修，或設備出現故障時，未能發現，造成生產的無計劃停車，從而帶來重大損失。

(6)這種模式更適用于機械和電氣設備等易于觀測和點檢的維護，而對于電子自動化儀表儀器這類難于目測觀察內部故障的系統則顯得適用性、針對性較差。

2.2 貴冶自動化設備創新維護模式

為了提升企業的競爭力，實現企業生產能力和效益最大化，就必須強化設備維護管理，確保設備的完好率。最大限度的降低設備的故障率和減少故障設備的修復時間、降低設備的維護成本，實現設備穩定有效的運行。在這種背景情況下，就必須對現有的設備管理模式進行創新，以克服和消除現有維護模式下存在的問題和不足。

2.2.1 貴冶自動化設備維護模式創新的基礎

隨著計算機技術、自動控制技術以及信息化技術的發展，一方面，以PLC、DCS、工業控制計算機為代表的計算機控制系統取代了常規儀表模擬控制。在這些技術普及應用的背景下，過程參數可以被方便的進行集中采集、記錄、儲存和跟蹤。過程數據由此可以不再依從于所屬設備而被抽象成為一種豐富的信息資源，傳統巡檢方式中所忽視的采集數據恰恰是現場過程信號最直接的表征，它不僅可以表達信號的“值”，還可以界定和評估信號的各種狀態，相比于目測和人工測量，會更為直觀和精確[1]。

此前，我們已利用引進的智能設備管理系統作為平臺，開展設備診斷技術的研究，取得了階段性的成果，但這些軟件只針對智能型儀表，且監測的設備數量有限，不能跨系統使用，不易推廣。但重要的是，它提供的數據分析思路和方法是通用的。另一方面，已投入運行5年的生產實時信息系統很好的解決了異構系統的數據融合問題，通過大量的應用項目開發，對周邊技術和業務積累了豐富的經驗。結合上述技術優勢，在試點的基礎上延伸拓展，全面覆蓋常規儀表和智能儀表，建立一套全方位的綜合數據分析點檢系統，作為傳統點檢的補充手段，切實達到提高點檢質量和效率，及時發現和降低故障率的目的，在技術上是可行而且有效的。

狀態監測的任務是了解和監測設備的運行狀態，包括各種監測，測量、監視、分析和判斷的方法，結合系統的歷史趨勢和現狀，考慮環境因素，對設備的運行狀態進行評估，判斷其是否處于正?；蚍钦顟B，已有部分關鍵重點設備在我廠得以開展應用，并運用到工廠設備管理網上。

2.2.2 設備維護管理模式創新背景

本項目嘗試從優化點檢行為入手，通過充分發掘PI實時數據庫系統和FF現場設備資源管理器中的軟件功能和技術特點，采用數據統計、數據加工、數據挖掘等數據融合技術和數據分析方法，主要針對儀表設備點檢的內容、規范和經驗習慣進行綜合整理分析，設計構建層次豐富，適應不同業務需求的立體應用框架，開發一套綜合數據分析點檢系統，對點檢過程進行科學的指導、跟蹤和修正，提高點檢維護工作的針對性、科學性、有效性[3]。

本項目把影響閃速爐投料的誘因進行分析和甄別，以減少閃速爐非計劃停降料作為項目的主攻方向，為了使設備不良運行狀況發現的時間點前移，實現預見性，甚至是預測性的維護點檢，在上述成果的基礎上，針對關鍵重點設備，在設備劣化趨勢故障預測診斷方面開展了深層次應用研究。

本項目主要涉及到以下兩個方面的應用:(1)構建了綜合數據分析點檢系統，利用該平臺，開發了面向不同維護人員所需的個性化維護界面，形成了數字化點檢維護方面的應用;(2)基于數據統計分析、數據挖掘技術，以及PI實時數據庫系統和現場總線設備管理軟件平臺技術，開展了設備劣化趨勢故障預測分析方面的應用。

2.2.3 設備維護管理模式主要創新內容與做法

總體思路:利用生產實時信息平臺實現數據獲取，借鑒設備管理系統的數據分析技術完成數據應用和處理，形成準確直觀的輸出信息，點檢人員則根據這些信息的指導開展點檢維護作業。

主要內容有:

(1)根據各點檢維護人員所維護的儀表設備和考核內容，產生設計需求，形成數字化點檢系統平臺雛形，再由系統管理人員把各點檢員所編寫的點檢內容，連接到PI實時數據庫服務器和WEB瀏覽服務器中，工段和車間也可以瀏覽監視;

(2)利用開發工具軟件，開發出個性化設備運行狀態界面 (或表格、或流程圖方式)，以及一些重點設備的劣化傾向分析，同時給出運行狀況不良或故障設備的警示信息或提示。形成數字化點檢系統與現場點檢相結合的點檢方式，來提高點檢維護效率;

(3)充分利用PI實時數據庫系統和現場總線設備管理軟件平臺，通過數據挖掘、數據的統計分析技術，開展了設備劣化趨勢故障預測分析方面的應用，并已成功地應用在年修項目中，另外，還通過一些深層次的開發、來探索設備預測維護和優化控制等方面的應用。具體做法:

充分利用現有的PI生產實時信息系統，以及周邊的開發工具軟件DataLink、ProcessBook、VB、C++等，進行二次開發，通過分類、估值、預測、相關性分組或關聯規則、聚集、描述和可視化、復雜數據類型挖掘 (Text，Web，圖形圖像，視頻，音頻等)等多種手段，進行多個層面的應用開發。構建數字化點檢系統，把多年積累的維護經驗進行知識化、規則化，結合海量實時數據，形成高智能化的計算機數據輔助分析系統，對點檢過程進行有效的指導、跟蹤和修正;針對關鍵重點設備，以系統為單元，利用可獲取的信號或狀態，通過敏感區間的設置和點對點的關聯規則的設置，建立科學的設備綜合故障診斷分析系統，使設備的劣化過程能夠被實時的、直觀的跟蹤和評估，便于精確地定位維護時機，制定維修策略。已成熟并推廣的應用包括:

(1)單一測點的設備劣化趨勢預測。

對于簡單的、過程值相對固定的測點可以直接用劣化度來評價該測點對應的儀表檢測設備的劣化狀態，實現檢測設備的預知維修。如冷卻水電阻點檢故障分析方法已成功推廣至其他類型儀表的一般故障判斷。

(2)關聯設備的故障預測。

①將局部生產過程作為一個對象。

將復雜的生產流程按功能拆分成若干個相對獨立的單元，每個單元完成特定的生產功能。在生產工藝成熟的條件下，每個單元的功能性取決于各設備狀態。如果將該局部生產過程視作一臺設備，則生產功能衰退 (或工況惡化)可作為該“設備”劣化的征兆。

②基于工況制定數據融合規則，以獲得該單元的狀態參數。

首先要確定能夠最大程度體現該單元功能性的參數，該參數如果無法從原始監控數據中選取，則通過數據融合的方式來獲取。這就需要按照生產工藝中各參數之間的關系，制定相應的數據融合規則。

③狀態參數的劣化趨勢預測及預警。

可參照前一小節單一測點的設備劣化趨勢預測部分。例如大型轉動設備包含眾多類型的實時狀態監測數據 (例如軸承振動、位移、電機溫度、電流等等)與人工點檢參數。將這些測點按一定規則分為多個子系統，(例如按測點類型類型將軸承的振動及位移測點作為一個子系統、電機的各相電流及功率作為一個子系統)。先做出每個狀態測點的單點劣化趨勢，再結合點檢數據，應用數據融合建立設備子系統及整體設備的劣化趨勢模型，據此對設備狀態進行評價與故障預測判斷，從而實現設備預知維修。

(3)復雜測點的處理。

將所有實時數據編制成動態電子表格，根據點與點之間，點與設備之間的邏輯關系、數據的正常操作范圍，計算、判斷設備的運行狀態的好壞。如閃速爐爐膛壓力劣化傾向分析，來判斷出該壓力點是否故障，避免壓力點在完全堵死的情況下進行事后維護。

(4)基于智能設備管理系統平臺下的設備診斷技術應用。

借助設備管理和診斷軟件，可以在線對FF現場總線儀表和FF現場總線閥門定位器進行遠程調校;同時，通過對智能閥門定位器特征曲線進行在線實時分析，可以正確的分析閥體的狀況好壞情況，如診斷閥門的填料、閥座與閥芯是否有磨損，診斷執行機構是否有串氣或漏氣，閥桿磨檫力(填料的松與緊)等情況。并根據診斷的信息結果，來指導、幫助和提醒維護人員對閥門那些地方需要進行維護和維修等工作，已成功地應用在年修項目中[4]。

3 應用實例

(1)針對系統維護人員所開發的個性化維護界面開發。

通過DCS系統運行網絡結構狀態監視畫面(如圖一所示)，系統維護人員就可以直接監視到所維護的DCS系統控制器運行狀態、控制器運行負荷、系統服務器、各操作站以及底層控制網絡和上層監視網絡的運行狀態等情況。進入該數字化點檢系統，就能一目了然的發現設備所出現的問題或故障，并能夠確切的定位到故障發生在哪里。初步判斷故障或問題出現的原因和結果，這樣系統維護人員能夠有針對性的對所管轄的設備進行維護，來提高點檢維護的效率。

圖1 DCS系統運行網絡結構狀態監視畫面圖

(2)有目的、有計劃、有針對性的開發點檢維護方面的應用。

該實例是針對閃速爐水冷電阻點檢系統而開發(如圖2所示)，實現有目的、有計劃、有針對性的點檢維護達到提高維護效率。

首先根據數據挖掘的方法將經由PI采集系統采集的數據點進行分類(Classification)和聚集(Clustering)，把與其他測點相對獨立的測點數據劃分出來，例如冷卻水點和其他一些簡單測點，然后經過對這些測點做基本判斷，進行描述和可視化(Description and Visualization)處理，如下圖所示。

這套冷卻水點檢系統中，首先利用PI中的DataLink將600多個冷卻水溫度點數據收集起來，并將這些測點數據與冷卻水進水總管(冷卻水進行冷卻前)溫度對比，將溫度低于總管溫度1℃以上，即:

式中:ti為冷卻水各點溫度，單位℃;t0為冷卻水進水總管溫度，單位℃。

以及壞值(bad value)和超限報警測點甄別出來進行描述和可視化處理，顯然這比以往的傳統點檢方式更加有效率和準確，能一目了然的知道故障點，并遠程擬定故障處理方案[2]。

圖2 閃速爐水冷電阻點檢系統監視圖

4 實施效果與存在的不足

實施效果方面:通過以上所述的應用實例介紹，以及推廣應用，確實有效的提高了車間的管理效率、設備預知維修水平及設備故障處理效率，在提升車間員工業務能力方面也起到了積極的作用。如通過2011年的推廣應用，到目前為止二系統因儀表故障影響閃速爐投料量由2011年的1185t降低至0t，遠低于車間設定的影響二系統閃速爐投料量，達到每年降低影響二系統投料量20%的攻關目標，提高了生產作業率，取得巨大的經濟效益與社會效益。

存在的不足:(1)專業人員技術水平要求更高，由于設備維護方式的轉變，對設備維護人員知識面、專業知識水平提出了更高的要求，對傳統的掌握電子技術和電工基礎維護人員將提出了新的挑戰;(2)需要專用的設備軟件分析工具，由于現場總線設備的應用，設備的預測維護需要專用設備和軟件進行信號、波形、噪音等分析;(3)需要有軟件開發工具和工具軟件平臺，如PI實時數據庫系統和現場總線設備管理軟件平臺;(4)受到人才、專業知識方面的限制，只能在一些單參數、簡單相關設備之間的故障預測進行分析，而對建立生產裝置的安全操作、監視和故障診斷系統對生產過程可能發生的事故實現事先警示和防范沒有辦法展開工作，需要與科研院校進行合作，共同開發。

5 結語

基于實時數據庫技術與設備狀態監視與故障診斷技術相結合，使貴冶自動化設備管理模式，取得了設備管理理念上的突破。通過對綜合數據分析點檢系統的利用，能夠做到設備故障前的主動維護和預測性維護，避免傳統的事后被動維護修體制。一方面，有目的、有針對性的點檢維護，可避免造成設備故障處理效率低的問題;另一方面，還能夠避免和減少工廠非計劃性停車所造成的損失。因此，其經濟效益具體體現在可避免設備非計劃檢修以及工廠非計劃性停車所帶來的損失;另外，可減少或預防故障發生的頻次，來提高生產作業率，其帶來的效益是不可估量的，貴冶設備管理水平得到了突飛猛進的提升，極大的增強了企業核心競爭力。

[1]鐘耀球，常春，馬英奕.世界有色金屬.ISSN 1002－5065，2009:238－244.

[2]陳耕，貴冶2#閃速爐自控系統概況及優化[J].銅業工程，2012(24):55－58.

[3]鐘耀球，張衛華.FF總線技術在貴冶新30萬噸工程中的應用[J].中國儀器儀表，2010(12):56－59.

[4]鐘耀球，創新FF總線智能設備維護管理與應用[J].自動化博覽，ISSN1003－04922009，10:50－53.

[5]郝全天，李篙，高玉榮.在線監測與故障診斷在大型復雜設備管理中的應用[J].自動化應用，2011，10:44－45.

[6]張志檁.設備維護管理技術進展[J].自動化博覽，2009(07).