智能選煤中的設備智能健康管理應用

郎 軍

(1.中國礦業大學 化工學院,江蘇 徐州 221116；2.國家煤加工與潔凈化工程技術研究中心，江蘇 徐州 221116)

在第四次工業革命浪潮中，隨著科學技術的飛速發展，工業系統新一輪的升級換代在全球范圍內迅速展開。企業不斷進行科技創新，積極利用新設備、新技術、新工藝，實現資源利用最大化。根據目前我國國情和工業發展水平，新設備、新技術、新工藝的應用可能帶來巨大的成本投入和嚴重的資源浪費。因此，在較低成本和較低復雜程度條件下，在充分利用現有設備和工藝系統的前提下，實現產業合理升級，提高資源利用效率，成為當前亟需解決的問題。對選煤廠而言，對現有設備進行智能化升級，實現設備利用效率最大化，降低生產成本，不但具有可行性和可操作性，而且易于實施與實行。

隨著物聯網技術的不斷發展與壯大，設備運行狀態數據的實時采集、傳輸、存儲成為可能。在充分利用硬件與軟件部署和配置的基礎上，實現選煤生產系統設備的互聯，在選煤廠內部搭建設備物聯網體系，將設備的實時運行狀態數據(如振動加速度、振動位移、運行溫度、油液品質等)采集、傳輸給數據分析平臺，通過大數據分析比對技術，實現在線監測設備運行狀態，并給予設備故障預判和定位，這是智能選煤中設備智能健康管理的核心內容。

1 選煤廠信息化發展

煤炭洗選是提高煤炭企業經濟效益的一種有效途徑[1-2]，20世紀后期，隨著煤炭行業精細化發展和不同質量產品的價格差異，選煤及其技術越來越受重視。

回顧選煤廠信息化發展歷程發現，選煤初期選煤廠主要是將煤炭中的矸石分離出去，以提高煤炭產品質量，主要是提高煤炭產品的發熱量，這個階段的主要分選方式是人工選撿。隨著工業技術的發展，選煤設備具備了自動分選功能，煤炭分選效率大大提高；這個階段以單機分選為主，不能系統、有效地控制產能和生產效率，也不能避免非計劃停機和由此帶來的生產損失，生產系統穩定性沒有保障。20世紀末期，信息化和自動化建設與系統升級在選煤廠得到大力推廣與大量應用，這標志著煤炭洗選進入一個新的發展階段；但設備自身的健康管理仍然處于較低水平，人工點檢、人工經驗故障判斷及為了應對設備突發故障預備的大量庫存成為選煤廠效率提升的瓶頸。與此同時，不完全信息化帶來的信息“孤島”現象，也成為選煤技術進一步發展的障礙。在這種情況下，設備運行狀態不能實現系統管理，非計劃停機現象時有發生。因此，在現有設備和選煤工藝基礎上，實現設備智能健康管理意義重大[3]。

2 選煤廠信息化存在的問題

目前，各個選煤廠根據自身情況或多或少地實現了信息化，但現場面臨的問題不容忽視，主要包括以下六個方面：

(1)缺乏統一的信息化系統規劃。在選煤廠信息化過程中，缺乏統一的系統規劃，單一設備信息化、部分區域或功能信息化、信息化迭代障礙、信息化的網絡化障礙等成為選煤廠進一步升級的難點和瓶頸。

(2)沒有實現設備互聯。智能生產管理和智能制造的前提是信息互聯體系的建立，設備互聯是其根本，但目前國內實現設備互聯、信息互通的選煤廠較少。

(3)設備維護效率低，安全風險高。人工點檢和維護受人員經驗、管理水平和責任心的影響較大，點檢、維護效率低；對于高危區域的點檢和維護，存在高的安全風險。

(4)備件庫存率高，資金占用多。由于信息不全面、不系統，無法得知具體設備的生命狀態，加之必須保證正常生產，因此必須對設備的整機或零部件進行提前備庫，備件庫存率高，資金占用嚴重，浪費巨大。

(5)沒有搭建設備運行共享大數據平臺。目前，很多選煤廠的生產設備通過手動輸入設備編碼和數據到軟件中，實現設備信息化管理。主要設備的信息沒有形成共享大數據平臺，全廠設備被人為設置或軟件設置成多個單元，無法實現統一、協調管理。

(6)沒有設置設備健康診斷系統。企業聚焦于信息化和自動化帶來的產出，但忽略了設備自身健康管理，而設備自身健康運行是信息化和自動化實現產出優化的前提。沒有形成設備狀態評估，包括設備健康狀態等級、運行狀態、狀態描述、維修建議等診斷系統，設備健康狀態只能通過人員現場點檢或依據經驗判斷，誤判漏判現象時有發生。

3 選煤廠智能化升級方案

在生產過程中，選煤廠既要保證生產系統的先進性、安全性和可靠性，又要考慮設備使用和維護的科學性和高效性。當前許多選煤廠正在積極尋找各種方法努力提高設備的綜合使用效率和維護效率，在工藝沒有大的革新前，可以通過設備的智能化升級間接提高生產系統產能，降低運維成本，從而達到開源節流的目的。

3.1 設備物聯網系統的建設

實現全廠洗選設備的智能化、系統化是將選煤廠升級成智能化選煤廠的核心內容。采用先進的智能化系統，從源頭建立全廠設備的物聯網系統，搭建設備網絡化感知層，通過部署設備運行監測信號傳感器，對設備運行狀態數據進行采集；利用互聯網信息傳輸技術，將采集到的數據(振動頻率、溫度信號、故障信號、趨勢信號等)，按時序排列并傳輸給大數據分析平臺；通過算法分析和數據比對，形成設備運行曲線和動態監測報告，對潛在故障實施預警和定位；結合智能專家診斷系統，將設備運行狀態和檢測報告推送給集控系統和移動終端，進而實現預警和報警服務。設備管理人員可以通過系統賬戶，調用查看設備運行狀態、故障屬性及與故障發生相關的信息歷史數據[4-6]。選煤廠設備智能健康管理系統畫面如圖1所示，設備預警系統畫面如圖2所示。

圖1 設備智能健康管理系統畫面

圖2 設備預警系統畫面

3.2 設備運維的科學分析與智能預判

目前，選煤行業的智能化幾乎還處在概念層面，或只是幫助客戶搭建了設備感知層，數據采集平臺也可能搭建完成，但無法根據數據為客戶提供深層建議和有效解決方案。智能化系統通過對數據分析，形成設備狀態評估報告，包括設備健康狀態等級、運行狀態、狀態描述、殘余壽命預測、維修建議等服務，同時能夠實現現場故障實時報警、設備故障實時查看和歷史查詢，通過故障信息、圖片信息和預警信息，追溯故障發生時相關設備的狀態信息和導致報警故障值，結合設備運行曲線圖，幫助維修人員進行設備健康診斷和分析，以提升整個生產體系科學優化的水平[7]。

3.3 數據安全與多屏展示

在云服務建立的基礎上，在保證客戶信息安全的前提下，對運行狀態、狀態描述、維修建議、故障信息、圖片信息及預警信息等內容實現多種展示層的輸出，幫助設備管理人員實時對設備進行有效管理。

3.4 第三方專業實時在線服務

這種服務不應是某個企業的數據建立，也不是幾家企業就可以實現的。它應該由一個專業的第三方企業為這些廠家提供平臺型設備數據采集與分析，再綜合多家企業的數據，將最優的設備維護方案反饋給參與平臺服務的生產企業。

平臺型服務企業是專業的系統方案解決商，提供包括智能化系統升級方案、企業設備智能化檢測系統建立、整體設備維保方案等服務，同時生產企業參與數據的共建與共享。通過開放與協作發展，共同推動整個行業的進步，從而實現企業自身發展。同時，服務企業需要提高企業信息的安全性和保密性。通過設備物聯網實現行業大數據的高效利用，進而推動行業智能化升級[8-9]。

4 酸刺溝選煤廠設備智能健康管理

4.1 系統組成

(1)硬件系統。根據酸刺溝選煤廠生產需要，對54臺關鍵設備健康狀態進行監測，共布置監測點440個。設備智能健康管理系統主要設備包括無線傳感器、采集站和網絡設備等，納入管理系統的設備涵蓋各個流程的重要設備，包括帶式輸送機、刮板輸送機、破碎機、振動篩四大類及其配套電機、減速機、激振器等。

設計中傳感器選用加速度傳感器，靈敏度為100 mV/g，且集有溫度傳感器，采用無線傳輸方式將采集的數據發送給采集站；采集站用于連接傳感器，最多可連接40個傳感器，傳感器到采集分站選用無線(ZIGBEE)傳輸方式，在無格擋情況下傳感器與采集站的信號傳輸距離最遠為200 m；通過4G、以太網、光纖等三種信號傳輸方式，將采集站收集的數據傳輸給現場服務器；現場服務器通過分屏將有關數據投射到廠內各個區域設備管理者的PC端。

無線傳感器的主要技術參數如下：

參數

數值

溫度量程/℃

-40～125

測溫精度/℃

±1

振動量程/g

±50

線性度/%

1

頻率響應(2～20 kHz)/dB

±3

采樣頻率/kHz

1.28～51.20

(2)軟件系統。軟件系統用于分析設備的振動數據、溫度數據和出具分析報告等，其包括數據庫、云服務器、遠程診斷中心、專業數據分析人員、移動客戶端(APP)等。數據庫用于存儲現場服務器數據，云服務器等用于數據存儲和APP讀取數據；遠程診斷中心是數據分析軟件，為專業數據分析人員提供數據分析平臺；專業數據分析人員定期出具設備診斷報告，并指導設備維修。

4.2 數據的采集與分析

將傳感器安裝在設備的軸承位置，實時采集設備旋轉部件(如軸承、齒輪、旋轉軸等)的振動數據和溫度數據，并對設備振動數據、溫度數據進行分析。遠程診斷中心集有20多種數據分析方法，在確保采集數據有效、準確的基礎上，可對數據進行充分、準確的分析，確保及時、準確的發現設備故障，并通過獨有算法對損壞部件殘余壽命進行預測，進而指導設備維修。

由專業分析人員通過頻譜分析、時域分析、包絡分析、長波形分析等專業分析工具，對采集到的數據進行處理；在完成數據分析的基礎上，準確把握設備的真實狀況，并提前預測故障發生時間和故障位置，進而對設備進行有效管理。

4.2.1 振動篩激振器故障監測

振動篩激振器的無線傳感器安裝位置如圖3所示，其用于收集激振器軸承的運行數據，以分析設備健康狀況。經過長時間的數據采集，形成設備狀態發展趨勢圖，如圖4所示。

從圖4可以看出，激振器的健康狀態發生明顯變化。為此，采用頻譜分析對其進一步研究，結果如圖5所示。由圖5可知：頻譜中有164 Hz的多階次諧頻產生，其與軸承的內圈缺陷頻率相符，初步認為軸承的內圈已經損壞，需要停機更換。在將激振器軸承拆解后，發現軸承內圈滾道存在嚴重的剝落問題(圖6)。

圖3 振動篩激振器的傳感器安裝位置圖

圖4 設備狀態發展趨勢圖

圖5 振動加速度頻譜圖

圖6 軸承拆解圖

4.2.2 帶式輸送機故障監測

帶式輸送機的無線傳感器安裝位置如圖7所示，其用于收集電機驅動端、減速機輸入軸輸入端的運行數據，以分析其健康狀況。經過長時間的數據采集，形成設備狀態發展趨勢圖，如圖8、圖9所示。

圖7 帶式輸送機的無線傳感器安裝位置圖

圖8 電機驅動端振動趨勢圖

圖9 減速機輸入軸輸入端振動趨勢圖

從圖8、圖9可以看出，兩個測點的振動趨勢相同，初步判斷是由一種故障造成的。為此，采用頻譜分析技術對兩者進一步分析，結果如圖10、圖11所示。

圖10 電機驅動端頻譜圖

由圖10、圖11可知：頻譜中存在摩擦松動跡象，結合趨勢變化分析，可以判斷電機與齒輪箱的連接部件存在磨損。

現場技術人員將聯軸器拆解后發現，聯軸器中的尼龍棒出現磨損(圖12)，造成振動上升，進而影響設備健康。在更換聯軸器后，設備運行狀態恢復正常。

圖11 減速機輸入軸輸入端頻譜圖

圖12 尼龍棒磨損現場

4.3 智能化升級的效用

該選煤廠的智能化升級，可以解決高危作業和非計劃停機問題，實現企業無風險運營與管理。智能化升級實現了設備狀態的實時查看，設備故障判斷具有數據支撐，具備科學性和客觀性，可為高層決策提供高效、科學的依據；人與設備可以無障礙交流，對設備的故障預警、潛在隱患等實現智能決策；在對大數據長期積累的基礎上，可以反向優化生產系統，提高作業效率，優化產能配置；實現設備的預警、故障預判，能夠降低設備備件庫存，減少企業運維成本，間接提升企業經濟效益。

5 結語

通過設備智能健康管理系統升級，實現了設備的遠程集中管理與監控，現場數據采集完整、準確、高效，設備故障減少，管理效率得到提高，備件庫存得以優化。通過一定數量數據的積累與挖掘，能夠進一步優化現場設備技術參數，實現真正意義的預防性檢修，使其處于最優工作狀態。此外，遠程監控系統的建立，能夠降低巡查人員進入高危工作地點的次數，有助于保證巡查人員安全，從而為安全生產、高效管理提供保障。