設備狀態在線監測平臺在旋轉型機械中的應用*

萬 麗，范海龍，張玉龍

( 酒泉鋼鐵集團信息自動化分公司，甘肅 嘉峪關 735100)

0 引 言

在現階段的工業生產過程中，旋轉型機械設備的運維模式以預防性的點巡檢為主。傳統的方式是通過相應儀器，檢測設備振動實時數據，進而完成對其故障的診斷。常見的儀器是磁電速度的傳感器、壓電加速度的傳感器和渦流位移的傳感器等。其中，壓電加速度的傳感器具備靈敏度較高、頻率范圍較寬和體積小等優勢，在鋼鐵企業得到了廣泛的使用。但是這種傳統的檢測方法需要現場人員去設備周圍檢測，效率低下，且鋼鐵企業現場環境惡劣并存在安全隱患。采集到的設備狀態數據也都是獨立的數據，不能進行同類設備的橫向對比，難以對設備進行根源性分析，導致設備診斷工作完全依賴于設備維護人員的經驗，因而時常會由于設備隱患發現不及時，造成設備的非計劃停機，帶來經濟損失。

隨著診斷技術的發展，鋼鐵行業旋轉型機械設備故障的診斷與監測方法也向智能化和自動化方向發展，基于大數據、工業互聯網等新技術的智能化設備狀態在線監測平臺，將機械設備運行狀態數據上傳至大數據平臺，通過智能分析模型，可以實現設備狀態的提前智能報警、診斷和預防性維修管理。為了更好地實現設備狀態在線監測平臺在旋轉型機械設備中的故障的控制及應用，結合實踐，從設備狀態在線監測平臺的主要架構、組成與鋼鐵企業的應用方面進行闡述，對有效監控旋轉型機械設備運行情況、保證設備的安全穩定運行具有借鑒意義。

1 設備狀態在線監測平臺技術架構和原理

1.1 設備狀態在線監測平臺基本原理

設備狀態在線監測平臺(Online monitoring platform)是對設備關鍵數據(振動、溫度)進行采集、分析處理后上傳服務器，并由診斷工程師根據數據波形進行故障診斷并分析，以避免非計劃停機，降低人員勞動強度，降低因監控不到位引發的設備故障，提高設備管理水平。杜絕重點設備因運行狀態監控不到位而引發的設備故障造成的損失以及故障造成的生產停機損失,同時節約備件和維修費用。

該平臺的基本原理是在旋轉設備運行時，伴隨故障的發生，其振動、噪聲、溫度、壓力等物理參數也會隨之變化，通過對這些物理參數進行總值、頻域、時域等分析產生特征波形數據，再運用模糊邏輯診斷技術和神經網絡診斷技術得到故障診斷結論、原因分析、故障概率、建議措施等內容，從而達到設備預測性維修的目的[1]。

1.2 設備狀態在線監測平臺技術架構

平臺采用了工業互聯網分層的設計方式，從下到上分別分為邊緣層(采集平臺)、基礎層(數據平臺)、平臺層(業務中臺)以及應用層(應用平臺)四大模塊。其中業務中臺、數據平臺以及采集平臺通過消息中心進行連接，應用平臺和業務中臺通過服務代理連接。如圖1所示。

圖1 設備在線監測平臺技術架構

1.2.1 邊緣層(采集平臺)

針對工業場景自研采集平臺，支持常規的工業協議及業務數據庫數據的導入導出以及自定義規則開發，提供對工業生產設備的接入、協議適配和邊緣計算的功能。這些功能一般包括具有不同性能的工業(IoT)網關(硬件)和相應的軟件，具備良好的架構設計，擁有對不同設備接入協議的適配能力，支持多種設備工業總線的連接，并能通過與工業互聯網平臺的網關管理軟件對接，實現對網關的遠程管理，包括配置、軟件更新、日志上載、安全以及維護管理等功能。同時，平臺也支持第三方采集驅動集成。

1.2.2 基礎層(數據平臺)

針對工業場景自研數據平臺，包括數據引擎(數據處理)，算法引擎(算法開發)，存儲引擎(數據存儲)以及監控引擎(平臺監控)，覆蓋算法開發、部署上線、數據處理以及數據存儲等工業算法應用場景的主要方面。平臺自帶振動相關的智能算法，支持簡單規則及第三方算法的開發和部署，能夠降低企業的算法使用成本。

1.2.3 平臺層(業務中臺)

業務中臺是平臺業務核心部分,其包括公共服務和業務服務。公共服務包括用戶中心、權限中心、資產中心以及配置中心等基礎服務。業務服務包括流程管理、報警管理等。

1.2.4 應用層(應用平臺)

主要由前端和BFF層組成。前端又分為web應用平臺和移動小程序應用平臺，前端采用模塊化設計，支持二次開發和第三方插件。前端模式的后端(BFF)層作為前端和業務中臺的連接層采用松耦合的設計。應用層平臺實現了前后端業務的徹底分離。

2 設備狀態在線監測平臺在鋼鐵企業的應用

隨著信息技術、云計算、物聯網、大數據等技術的快速發展，國內外有很多在設備狀態監測方面的探索與實踐，物聯網技術得到了很好的應用，結合鋼鐵企業設備種類繁多，工藝流程段復雜的實際情況，預測設備故障，監控故障劣化趨勢，以減少非計劃停機時間和運維成本的設備監測新技術的需求日益迫切。

設備狀態在線監測平臺在酒鋼已得到廣泛的應用，已有五百余臺設備數據接入，共計三千多個監測數據點，已發現設備故障百余例，實現了良好的社會效益和經濟效益。

2.1 設備狀態在線監測平臺在旋轉型設備的應用

2.1.1 設備在線監測系統組成

旋轉型機械設備在運行中，必然會伴隨振動的產生，振動又可分為周期性振動和隨機性的振動等，振動會產生一定的振幅，以此可以代表振動的強度以及振動的能量，而頻率也是機械發生振動的重要特征，因此可以對旋轉型機械設備進行振動監測來實現對設備的故障診斷。在旋轉型機械設備安裝傳感器，將設備數據上傳至服務器，現場人員可遠程監控設備，并通過故障診斷的專家進行診斷。設備在線監測系統一般在機械設備轉子故障、齒輪箱的故障和滾動軸承的故障監測中應用廣泛。

系統主要由測溫測振一體傳感器，數據采集器及在線監測平臺程序組成，監控終端安裝于酒鋼各廠礦各控制室內。設備在線監測系統采集站電源由就近電磁站內備用回路接引，無線傳感器電源由自身電池供電,有線傳感器由采集站供電。網絡從集中控制室接入酒鋼骨干網。系統組成如圖2所示。

圖2 設備在線監測平臺硬件拓撲圖

2.1.2 設備在線監測溫度及振動檢測

設備故障診斷中，許多參數均可作為故障診斷之用，但是由于變換緩慢或者生產現場環境惡劣而導致參數檢測困難，在具體應用時存在許多的困難[2]。在當前的鋼鐵企業應用中，只有振動檢測優勢明顯，不但反應迅速而且容易檢測安裝，因而得到了廣泛的應用。振動值只要數據采集準確，設備故障就可以被診斷正確，那么設備劣化和故障原因就很容易被確定。因此對于旋轉型機械設備的狀態監測及故障診斷，采用最為直接、快速、準確的振動檢測方式。

酒鋼各廠礦關鍵旋轉型機械設備的溫度、振動檢測元件采用測溫測振一體傳感器，安裝于設備旋轉部位,安裝方式采用磁吸座+粘貼或螺紋的方式；生產設備就近位置設置一套數據采集器，將設備振動溫度信號上傳至各廠礦控制室。

2.1.3 設備在線監測系統前端程序顯示及功能

目前設備在線監測及專家診斷平臺在設備振動、溫度的監測與診斷分析技術方面已經非常成熟，增加測點后可以實時監控設備的相關參數，當參數出現異常后能夠通過報警及時提醒崗位人員，避免隱患發現不及時。通過完善程序，可以進一步細化連鎖，在程序中設置防止誤操作的連鎖條件，減少誤操作的發生。

系統提供四級報警，從低到高表示設備故障等級。檢修人員在查看設備報警時應注意報警部位和級數。 當設備運行數據異常時，自動觸發報警，并可通過短信、郵件以及手機APP方式推送至現場相關設備管理人員，設備管理人員可登錄前端程序界面進行查看，確認設備運行狀況，如圖3所示。

圖3 設備運行監測示意圖

在檢修旋轉型機械設備故障時，需要分析發生故障的原理，根據設備故障位置，進一步監測，獲取故障數據，并持續設備故障報警信息，對報警信息進行收集、處理和存儲。與此同時，還要比對旋轉型機械設備該位置的歷史波形數據，通過多時間點數據對比判斷設備故障發生的原因，確定故障類型與位置。根據旋轉型機械設備的監測方法，我們可以獲得旋轉型機械設備故障信息處理方法，現場工程師可通過系統程序軟件中的分析工具對設備數據進行追蹤回溯，判斷當前設備狀態，也可通過診斷專家支持，實現云端故障診斷，幫助現場確定設備異常原因、部位、損傷嚴重程度、部件剩余壽命評估等，為運維檢修決策提供數據支撐[3]。數據存放在設備狀態在線監測系統云診斷中心，可以借助云診斷中心的數據分析專家以及專家系統協助判斷設備狀態，如圖4所示。

圖4 設備故障診斷波形

2.2 設備狀態在線監測平臺診斷常見設備故障應用

機械松動類故障是旋轉機械常見的故障之一，在基礎、支撐系統，部件、殼體等任何有連接件的部位都可能發生[4]。據統計，設備在線監測系統投運以來，發現的設備故障中有五分之一是旋轉性松動故障。機械松動類故障普遍存在且危害性較大。

通過實驗、分析，總結出直觀的旋轉性松動故障波形特點，提高診斷工程師診斷效率，同時讓毫無診斷基礎的技術人員也能通過波形特征診斷出設備松動故障，及時發現設備故障，避免設備出現更大的事故，延長備件更換周期，節約備件更換成本。

首先，需觀察設備加速度、速度總值是否上升。

如圖5所示，某廠設備由于出現設備故障，振動加劇，在程序中顯示速度加速度振動總值存在明顯上升趨勢。

圖5 設備總值波形圖

其次，需觀察時域波形中是否有轉頻間隔的沖擊，此時時域波形的形態更像一把“梳子”，如下圖6所示。

圖6 設備時域波形波形圖

一般時域波形出現轉頻間隔的沖擊，主要有旋轉性松動、軸承內圈故障、齒輪故障。此時需要區分振動來源來確定，此設備振動特征來源于電機負荷端，排除齒輪故障。

最后，需要觀察故障設備的頻譜。旋轉性松動頻譜中徑向1X諧波，諧波數量較多(嚴重時出現0.5X諧波)，如圖7所示。

圖7 設備頻譜波形圖

由于軸承徑向間隙的存在，根據損傷和滾動體發生沖突的位置不同，響應振幅會受到調制(內圈轉動)。反應在頻譜上，倍頻有轉頻邊帶，如圖7所示，頻譜中并未發現邊帶。排除軸承內圈故障。經過以上三步判斷即可確定，這臺設備是旋轉性松動故障。現場停機檢修后振動總值明顯下降，時域波形沖擊消失，頻譜諧波減少。

3 結 語

針對目前鋼鐵企業旋轉型機械設備管理工作面臨的設備狀態不受控、設備欠維修或過維修、作業人員存在安全隱患等問題，改變現有設備的常規檢修思路和方法，從普遍采用的定期檢修向以提高設備可靠性安全性為核心、基于設備運行狀況的狀態檢修方向轉變[6]，構建了基于物聯網技術的設備運行狀態在線監測平臺，該平臺應用工業互聯網、大數據和智能診斷技術，通過遠程監測診斷中心與現場作業人員聯合對數據進行分析，診斷異常信息，實現設備故障分析和診斷，并為維修決策提供依據，避免非計劃停機，降低人員勞動強度和安全風險，為實現企業效益最大化目標做出貢獻，并取得了良好的社會效益和經濟效益。