攪拌主機預測性維護技術研究

吳俊　王彥祺　樊永濤　楊向偉

摘 要：針對混凝土攪拌站實現數字化、智能化生產，攪拌主機需要更加高效與智能的實際需求，總結了現有設備運維技術存在的問題，提出了攪拌主機預測性維護的組成。從數據采集展開介紹了攪拌站場景下數據采集方案，在信號處理、故障診斷、狀態預測、維修決策和狀態評估等方面介紹了攪拌主機預測性維護系統的整體運行方案，為混凝土攪拌站攪拌主機預測性維護提供了解決方法。

關鍵詞：攪拌主機;預測性維護;狀態評估

中圖分類號：U415? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：2096-6903（2022）06-0050-03

0 引言

隨著工程機械智能化程度的不斷提升，對工程機械在線檢測和智能運維的要求趨增，而預測性維護作為實現生產設備網絡化、生產數據可視化、生產過程透明化的主要手段，在工程機械智能化發展過程中尤為重要。攪拌主機作為混凝土攪拌站的核心部件，該設備的運行工況復雜，維修與保養通常為定期檢修或事后維修。定期檢修會導致過度維修，損失生產時間和產能，而事后維修往往在生產高峰期出現停產情況后維修，產生誤工成本，攪拌主機預測性維護技術應運而生。

2018年，預測性維護技術標準首次提到列為智能制造關鍵技術標準[1]。2021年，國家智能制造標準體系建設智能中提到的智能賦能技術標準下工業大數據及數字孿生標準[2]。開展攪拌主機預測性維護技術研究，為工程機械充分賦能，全面看護攪拌站關鍵設備的需求變得更加迫切。本文就攪拌主機采集、監測、診斷、預測、決策等方面，探討攪拌主機的預測性維護技術研究，旨在提高產品質量、提升生產效率，降低設備維修成本。

1 預測性維護概述

攪拌主機維修是保證設備狀態完好的重要措施，一般可分為：事后維修、預防維修（即定期維修）和預測性維護三種方式[3]。這三種不同的維護方式也正是設備管理發展的三個階段，如表1所示。

長期以來，攪拌主機設備普遍實行的是定期檢查、事后維修的檢修機制。而事實證明，多達60%的定期維修是沒有必要的。

預測性維護是在不影響設備正常運行的情況下，通過狀態監測技術和故障診斷等檢測故障發生前的機械狀態，并預測故障發生時間及發展趨勢，制定針對性維護計劃，使絕大部分故障在萌芽狀態得到處理，避免故障惡化，從而有效消除意外停機檢修，大大降低維修成本，以維護代替不必要的維修，降低維修頻次。

2 預測性維護系統組成

攪拌主機預測性維護系統組成包含數據采集、信號處理、故障診斷、狀態預測、維修決策等內容，如圖1所示。

2.1 數據采集

在攪拌主機設備外殼上加裝壓電式加速度傳感器，傳感器安裝在靠近被測軸承最近的位置，如下進行采集設置：

數據采集時長：數據采樣時間越長，采集的周期數越多，獲得旋轉信息越多。

采樣長度原則：所測量部位旋轉16個周期以上。混凝土攪拌主軸轉速為20 RPM，則需采集時長為≥54 S。

采樣頻率：采樣頻率越高信號信息越多;數據量越大，無用信息越多。

采樣頻率原則：采樣頻率=分析上限頻率×2.56。

分析頻帶：頻帶越寬無用信息越多，采樣時間越長;頻帶窄，有可能丟失有用數據。

采樣頻帶范圍設置原則：滿足采樣定理;頻率分辨率適中;頻帶最寬為關心頻率的3倍以上。

濾波器原則：關注當前測點關注的故障信息。例如判斷軸類故障，電機轉頻為18～30 Hz，我們可以選擇10～100 Hz為濾波器頻帶。

時域采集參數計算：

濾波器頻帶=下限頻率?上限頻率，采樣長度=波形長度，采樣時間=波形長度÷（上限頻率×2.56），采樣周期數=采樣時間×機器轉速。

頻譜采集參數計算：

濾波器頻帶=下限頻率?上限頻率，采樣長度=譜線數×2.56，采樣時間=譜線數÷上限頻率，采樣周期數=采樣時間×機器轉速。

2.2 信號處理

對攪拌主機的運行模式通常為間歇性運行，即周期性運行。通過定時采集定長波形數據，對歷史采集數據分別計算出采樣值，并對采樣值實現聚類分析，對停機、空載、負載三種狀態使用Kmeans算法聚類，再分別對空載、負載兩種工況下通過使用數字矢量濾波、積分電路、加窗、FFT（快速傅里葉變換）、調制解調等信號處理方式處理原始數據。

2.3 故障診斷技術

故障診斷，即在不停機或基本不拆卸設備的情況下，能實時定性地掌握設備狀態，了解設備異常或故障的原因，并預測其發展趨勢的技術。對于攪拌主機，即在攪拌主機不拆機的情況下，通過診斷攪拌主機在負載及空載運行狀態下工況，對攪拌主機電機、減速機等關鍵部件進行故障診斷。

本研究采用時頻診斷法結合統計診斷法、模糊診斷，對采樣值異常數據進行時頻分析，異常數據定義為：超過閾值的采樣值或在時間上采樣值增速過大的數據。對異常時頻數據，通過軸系、軸承、齒輪、電機等部件特定故障識別規則，生成故障診斷結論。

2.4 狀態預測技術

狀態預測即通過對設備或生產系統的溫度、振動、噪聲、潤滑油厚度等各種參數的監測與分析，及早發現故障，從而采取主動預防措施，把故障消滅在萌芽狀態。

狀態預測常用的方法有時序模型預測法、神經網絡預測法、模式識別預測法等。預測方法的開發一般通過物理模型、知識系統和統計模型三種途徑綜合分析判斷。本文采用時序模型預測法對攪拌主機運行狀態進行狀態預估，盡早發現故障點，對設備整體運行工況進行狀態預測。

2.5 維修決策技術

維修決策整體方案為根據攪拌主機實時運行狀態，預測設備剩余使用壽命，智能提醒客戶進行備品備件儲存，降低庫存成本、避免缺件等待。基于攪拌主機設備從生產效率、生產計劃、檢修費用、運行周期等多維度出發，根據狀態監測、故障診斷和狀態預測的結果進行維修可行性分析，指定合理的維修計劃，達到降低定期檢修成本的效果。

3 攪拌主機狀態評估

目前旋轉機械的狀態監測目前常用標準為ISO標準。ISO標準中，ISO10816-3適用于通用機械的振動測量和評價[4]。目前，VDI3834是世界上唯一一種專門針對風機的振動標準[5]。另外API610也對機泵振動做出了要求，在石化行業應用廣泛[6]。針對通用減速機，減速箱沒有專業標準，國標GB/T6404.2-2005有減速機的出廠要求，可作為參考[7]。目前攪拌站主機沒有專業標準，可用ISO標準進行參考。

ISO10816-3測量振動速度，采用振動速度的有效值（即振動烈度）作為特征參數，單位為毫米每秒（mm/s），如圖2：

ISO10816-3標準將設備按照功率大小、轉軸高度和安裝方式分成四種類型，并針對每種類型規定了不同的邊界值，用來判別設備的運行狀況。

攪拌主機屬于該標準中第二組情況，額定功率通常為55～75 kW范圍左右，符合額定功率大于15 kW且小于300 kW的中型機器，轉軸高度在250 mm左右，在160～315 mm的高度范圍。

ISO10816-3標準將設備的運行狀況分為ABCD四種，分別用空白格、斜線格、井字格、交叉網格表示，并規定了各個運行狀況的邊界值。

針對攪拌主機運行工況下的多種場景，對A類運行工況的數字積分速度閾值在0～2 mm/s左右，表示振動速率正常，機器正常運行;對B類運行工況的數字積分速度閾值在2～4.5 mm/s左右，表示振動速率有輕微影響，機器運行狀態保持監控;對C類運行工況的數字積分速度閾值在4.5～7 mm/s左右，表示振動速率有中度影響，機器運行狀態要保持嚴密監控，并擇機檢修;對D類運行工況的數字積分速度閾值在大于7 mm/s以上，機器不建議長時運行，并在一個星期內盡快停機檢修。

由于攪拌主機的設計、安裝和運行條件的多樣性，制定監控系統保護機器的絕對標準、等級和準則是不可能的。在設備狀態監測初期，我們根據國際以及國家的相關標準給定一個狀態報警閾值，然后觀察設備的運行情況，一段時間后根據設備的實際運行情況和設備運行的振動趨勢，再閾值對現有閾值進行微調，保證用戶在使用攪拌主機時受干擾最小，生產經濟效益最大。

4 總結

在工業智能發展的潮流中，混凝土攪拌站已經走在了智能化和無人化的方向上，要實現最終的生產、運維無人化，混凝土攪拌站仍需要繼續深入研究。攪拌主機設備預測性維護作為支撐混凝土攪拌站運維無人化的關鍵一環，仍面臨巨大挑戰。在攪拌站場景下，現階段做到對攪拌主機等設備運行狀態的實時監控，在設備故障早期的精準定位及智能保養提醒，足以對攪拌行業起到引領作用。而在后續的研究中，可以繼續以提高攪拌主機的可靠性和可用性，降低設備的維護成本、提升產品質量為核心，最終服務于智能制造。

參考文獻

[1] 工業和信息化部，國家智能制造標準體系建設指南（2018版）[Z].北京：國家標準化管理委員會，2018.

[2] 工業和信息化部，國家智能制造標準體系建設指南（2021版）[Z].北京：國家標準化管理委員會，2021.

[3] 王春喜，王成城，王凱.智能制造裝備預測性維護技術研究和標準進展[J].中國標準化，2021（2）：15-21.

[4] ISO 10816-3：2009， Mechanical vibration—Evaluation of machine vibration by measurements on non-rotating parts — Part 3： Industrial machines with nominal power above 15 kW and nominal speeds between 120 r/min and 15 000 r/min when measured in situ — Amendment 1[S]. ISO standards，2017.

[5] VDI 3834， Measurement and evaluation of the mechanical vibration of wind turbines and their components - Wind turbines with gearbox[S]. Engl. VDI-Gesellschaft Produkt- und Prozessgestaltung，2015.

[6] API STD 610， January 2021-Centrifugal Pumps for Petroleum[S]. American Petroleum Institute（API），2021.

[7] GB/T 6404.2-2005，齒輪裝置的驗收規范 第2部分：驗收試驗中齒輪裝置機械振動的測定[S].中國國家標準化管理委員會，2005.