鋼絲鍍鋅生產線健康監測及預測性維護研究

王青葉

（天津工業職業學院，天津 300400）

0 引言

目前《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》已發布，文中對智能制造提出“促進設備聯網、生產環節數字化連接和供應鏈協同響應，推進生產數據貫通化、制造柔性化、產品個性化、管理智能化”的要求。工業互聯網和云平臺技術應用的突破，為生產型企業實現“數智化轉型”提供了技術支撐和保障。而基于企業互聯網和云平臺技術的數字化、網絡化、智能化等系統的研發應用，是推動鋼鐵企業“數智化轉型”的有效方式。同時企業信息化、智能化的發展，對企業提升管理水平、提高經濟效益起到了至關重要的作用，是企業提高生存能力、邁向高質量發展的新動力。

隨著經濟的飛速發展，電力、交通、建筑、航運、海運和石油勘探等諸多行業對鍍鋅鋼絲繩的需求在持續穩步增長，對鍍鋅鋼絲繩的品鑒也在逐步提高，這也對鍍鋅鋼絲的質量提出了更高的要求。目前國內鋼絲鍍鋅生產僅憑人工對生產線生產、設備及環境安全狀況進行監查，因此不能對生產線及時、準確、有效地做出預測性維護，一旦出現問題將會影響鍍鋅鋼絲的產品質量和生產效率。為此，本文結合目前國內鍍鋅鋼絲實際生產情況，提出了一種基于工業互聯網、云平臺等技術的鋼絲鍍鋅生產線健康檢測與預測性維護技術，介紹了生產線健康檢測與預測性維護系統的主要功能和硬件構成，并給出了系統數據采集、通信、分析和應用的設計方案。

1 鋼絲鍍鋅生產線生產工藝

鋼絲鍍鋅生產過程中，鋼絲規格、熱水洗溫度、電解池酸濃度和鋅液的pH值等生產要素都會發生改變，這將導致鍍鋅鋼絲容易出現鍍鋅不均勻、缺鍍、欠渡、漏鍍等缺陷。為全面提升鍍鋅鋼絲的品質，現有的鋼絲鍍鋅生產線已采用了智能調速控制系統，以應對上述生產要素的動態變化[1]。

鋼絲繩是由不同斷面鋼絲捻股而成，為增強鋼絲繩的耐磨性與耐蝕性，有效防止微動疲勞超大幅度，提高鋼絲繩使用壽命，則需要對生產鋼絲繩用鋼絲進行熱鍍鋅加工。鋼絲熱鍍鋅工藝不同于其他類型的鋼鐵工件熱鍍鋅，其熱鍍鋅生產工藝為：工字輪放線→熱水洗→電解脫脂→熱水洗→清水洗→電解酸洗→水洗→復合溶劑處理→烘干→內加熱熱浸鋅→氮氣抹拭→視覺質量檢測→工字輪計米收線→成品。

2 鋼絲鍍鋅生產線存在的問題及解決方案

2.1 鋼絲鍍鋅生產線的問題分析

2.1.1 生產線健康狀況檢測方式落后

鋼絲鍍鋅生產線及設備需要進行定期檢修和維護。以往的生產線健康狀況檢測主要是依靠目測、聽覺或手感等直觀方法，這種靠直觀方法檢測出來的問題多屬于設備健康“異常”或“故障”問題。而對于設備的潛伏期比較長的亞健康問題，使用直觀方法就未必能檢測出來，這對于安全生產是一種潛在的隱患。可見，直觀檢測方法并非完全可靠，而且生產線檢測期間還得停產，這無形中提高了生產線的維護成本，降低了設備的使用率。

2.1.2 生產線設備預測性維護手段落后

考慮到成本、效益等經濟因素，鋼絲鍍鋅智能生產線一旦開啟，就會長時間、不間斷運行。而生產線長時間運行，外加生產線健康狀況檢測方式落后，使得一些設備得不到預測性維護而導致其損壞。比如，鋼絲鍍鋅生產線中的各類電機長時間運行就容易引起發熱，因其沒有預測性維護手段，很容易導致其損壞，影響正常生產。另外檢測鋅液的pH值、電解酸洗的濃度等生產要素的傳感器能否準確無誤地檢測，這些數據有沒有被及時傳輸給控制系統，控制系統有沒有進行實時控制，將直接影響鍍鋅鋼絲繩的品質。

2.2 鋼絲鍍鋅生產線問題的解決方案

為提升鍍鋅鋼絲的品質，提高生產線的生產效率，本文主要使用工業互聯網和云平臺等新技術為鋼絲鍍鋅生產線設計了健康狀況實時監測及預測性維護的方案，并應用于實際生產。而做好實時有效的預測維護工作的關鍵是需要確定檢測哪些數據，這些數據又以怎樣方式傳輸至云端，而云端則針對這些數據進行記錄、計算和分析，并做出正確的健康趨勢研判。研判結果將通過工業互聯網發送有關部門，以便有關部門及時、準確、有效地做出預測性維護或提出應對措施，盡最大可能降低損失，提高產品質量和生產效率。

3 鋼絲鍍鋅生產線的健康狀態及指標

根據生產線及其設備各健康狀態數據的特征，以及在實際生產中所起作用，將鋼絲鍍鋅生產線的健康指標分為三大類，即生產線的生產運行情況、生產線設備的健康情況、生產線運行環境安全情況。鋼絲鍍鋅生產線主要健康指標如表1所示。

表1 鋼絲鍍鋅生產線主要健康指標

3.1 鋼絲鍍鋅生產線生產運行情況

鋼絲鍍鋅生產線的生產運行情況包括兩個方面：生產線的工作情況、生產環節的生產要素。

3.1.1 鋼絲鍍鋅生產線的工作情況

在保證鋼絲鍍鋅生產線正常工作同時，須時時檢測生產線生產任務的完成能力和完成質量情況。其中生產線能否正常工作的檢測，主要通過生產線智能控制系統的PLC上傳生產線實際運行情況相關數據完成；生產任務完成能力的檢測，主要通過計件環節的計數傳感器統計完成；完成質量的檢測，主要通過視覺檢測鋼絲漏鍍、鍍鋅不均勻等情況完成。

3.1.2 生產環節的生產要素

在生產線正常工作的情況下，一些關鍵的生產要素直接影響鍍鋅鋼絲的品質，比如熱水洗池的熱水溫度、電解酸洗池的酸濃度和鋅液的pH值等。因此這些影響要素需時時檢測。

3.2 鋼絲鍍鋅生產線設備健康情況

生產設備的健康情況可以分為健康、亞健康、異常和故障四種狀態。其中接近故障的“異常”和“亞健康”狀態的描述與擬合尤為關鍵，這兩個狀態是進行預測性維護的“黃金”時期[2]。生產線上的電動機、PLC控制器、變頻器、觸摸屏和各種傳感器等設備的健康狀況，會直接影響生產線正常運行。而生產線設備健康狀況診斷是通過檢測反映設備工作特性的有關參數來完成的，例如與電機工作特性有關的主要參數包括電機工作時的電壓、電流、功率、溫度和轉速等，這些參數可以反映電機的實際健康情況。因此，為能夠根據設備的健康情況做出及時地診斷和預測性維護，需實時監測生產線設備健康情況。

3.3 鋼絲鍍鋅生產線運行環境安全情況

為確保生產經營活動在符合安全要求的物質、環境條件下有序正常進行，防止人身傷亡、設備設施損壞和環境破壞等生產事故，必須要消除或控制危險有害因素，將生產的安全、環境數據指標控制在安全范圍內。

4 鋼絲鍍鋅生產線健康檢測與預測性維護系統的設計

4.1 硬件平臺的搭建

鋼絲鍍鋅生產線健康檢測與預測性維護系統硬件平臺的搭建，是從現場層到管理層采用以太網通信完成的，即“一網到底”，生產線健康檢測與預測性維護系統硬件平臺結構如圖1所示。現場層采用PROFINET進行通信，其優勢在于PROFINET是真正的、實時的、開放的工業以太網，它使用TCP/IP和IT標準，可真正地實現“一網到底”。相比現場總線通信方式，這種基于“一網到底”設計方案具有以下優勢：

圖1 鋼絲鍍鋅生產線健康檢測與預測性維護系統硬件平臺

（1）設備安裝簡便、施工周期短；

（2）管理層設備與現場層設備之間、不同層級上的縱向設備之間和相同層級上的橫向設備之間均能夠直接進行數據交互；

（3）滿足基于工業以太網的自動化體系的實時通信要求，即要求在規定的時間內完成數據傳輸；

（4）有利于實現自動化與信息化的無縫對接。

4.2 數據采集

鋼絲鍍鋅生產線的健康檢測是通過采集不同傳感器的相關數據來實現。根據各傳感器在生產線中的用途，將其分為兩類：一類是檢測生產環節生產要素的傳感器，另外一類是檢測安全生產環境、設備的傳感器。

（1）檢測生產環節生產要素的傳感器，主要包括溫度、酸濃度、pH值檢測等傳感器。根據生產線的控制需要，將這類傳感器連接到西門子公司的PLC S7-1215C控制器上，既可準確、及時控制各生產環節生產要素，也可以通過PLC的S7通信將相關數據信息上傳至邊緣交換機。系統之所以選擇S7通信，是因為云平臺可以在不改變、不影響PLC原有控制程序的基礎上，直接讀寫PLC數據塊的數據以及輸入、輸出的數據，實現不受限制的數據通信。需要注意的是PLC選型時，一定要選V4.4以上的版本，否則不支持S7通信。

（2）檢測安全生產環境、設備的傳感器。這類傳感器的數據信息通過遠程I/O模塊收集后由Modbus TCP協議上傳至邊緣交換機，交換機把數據通過網關上傳至云端服務器；云端服務器則通過平臺軟件對生產線和設備上傳的數據進行記錄、計算和解析，得出相關的生產要素和設備的健康情況及趨勢等數據；最后，系統將這些健康和趨勢數據傳給執行部門，各執行部門按照實際生產的要求及時做出相應的采購、維修等應對措施。

4.3 數據通信與處理

“一網到底”各層設備均可通過網線來連接，所以硬件平臺的搭建簡單，易于實施，但該方案實施難點在于現場層與管理層的數據通信及數據處理。這里以鍍鋅鋼絲生產線的智能調速裝置設備為例，介紹生產線的健康檢測與預測性維護系統的數據通信與處理。

鋼絲鍍鋅生產線智能調速系統的運行質量直接影響生產線產品品質。原有生產線速度調節是由現場層的PLC通過工業以太網控制變頻器，變頻器控制電機速度。采用了鍍鋅鋼絲生產線健康檢測與預測性維護系統硬件平臺之后，生產線速度不僅可實現智能調速，健康檢測系統還可以在線檢測生產線智能調速系統的生產要素和設備的健康及趨勢。智能調速系統設備健康情況是生產線安全、穩定運行的重要保障，而其中變頻器和電機是關鍵設備，本文重點介紹鋼絲鍍鋅智能生產線的電機健康數據監測和預測性維護策略的實施。

4.3.1 現場層變頻器組態

（1）添加變頻器設備到現場層網絡中并給設備命名。注意設備的訂貨號和版本號必須與實際設備的數據完全一致。

（2）為變頻器分配IP地址。分配IP地址時，子網掩碼必須一致，每臺設備的IP必須不同。如果設備在同一個網段中，IP地址的前三段必須一致，最后一段必須不同。

（3）組態報文。這里選用自由報文。變頻器接收報文的起始地址是IW100-IW112，長度為6。變頻器發送報文的起始地址是QW100-QW112，長度為6。

（4）在快速調試模式下，嚴格按照電機的銘牌數據設置電機的相關參數。

（5）定義變頻器需要發送的電機狀態數據。鋼絲鍍鋅智能生產線電機工作狀態數據如表2所示。

4.3.2 電機工作狀態數據采集

表2中的數據直接反映著電機的工作健康狀態，為做好控制、檢測和預測性維護等工作，觸摸屏、PLC和云平臺均可通過工業互聯網進行數據交互，這給生產線的安全可靠運行提供了雙重保險。觸摸屏和PLC根據從變頻器采集來的電機相關數據對電機進行實時監控。云平臺將這些數據記錄、計算、解析，進而監測電機健康情況，得出電機的工作狀態的數據趨勢圖，管理人員根據設備的預測性維護策略進行預測性維護。

表2 鋼絲鍍鋅智能生產線電機工作狀態數據

4.3.3 設計電機健康監測和預測性維護的策略

（1）以監測維護生產線電機為例，設計研究生產線單臺設備的健康管理、故障預測及維護的方法和策略。云平臺將采集的電機工作狀態數據進行記錄，結構化存儲到數據庫并繪制數據趨勢圖，該趨勢圖能直觀反映電機的工作健康情況，其健康情況分為健康、亞健康和故障三大類。健康是指電機的工作數據均在要求范圍內；亞健康是指電機的工作狀態數據或者數據趨勢持續一段時間超出要求范圍，但是并沒有達到預警；故障是指電機的工作狀態數據或者數據趨勢持續一段時間超出要求范圍，且達到預警甚至有超出預警的趨勢。這些可以利用平臺的云計算功能進行計算、分析得出。

（2）設計研究生產線上所有設備的健康管理、故障預測及維護的方法和策略。先將相同或者相似的設備歸為一類，根據單臺設備的管理維護策略研究這一類的設備維護管理策略。在此基礎上，設計研究整個生產線上所有設備的預測性維護的策略和方法。此外，設計策略時還需考慮設備的實際工作情況、工作環境等因素。

（3）利用數字孿生技術建立整個生產線的可視化模型。該模型可以直觀監測整條鋼絲鍍鋅生產線的動態運行情況，有助于做好生產線健康管理和預測性維護工作，減少生產線因維修不及時造成的停機、停產損失，保證生產線的產品質量和生產效率。

（4）云平臺將采集來的數據進行記錄，結構化存儲到數據庫。云平臺將對這些數據進行記錄、整理、分析、處理，有些設備數據需要繪制數據趨勢圖，比如電機的電壓、電流等數據趨勢圖，就直接反映了電機健康情況。如果設備處于故障狀態，云平臺將及時通知有關部門進行檢修；如果設備處于亞健康狀態，云平臺將根據系統預測性維護的策略進行數據計算和分析，并做出正確的維護方案。

5 結語

本文介紹了基于工業互聯網、云平臺等技術的鋼絲鍍鋅生產線健康檢測與預測性維護技術，對影響生產線健康狀態的各類因素進行了梳理，在此基礎上提出了鋼絲鍍鋅生產線健康檢測與預測性維護系統的設計方案。

實踐證明，鋼絲鍍鋅生產線健康狀態監測與預測性維護系統的投用，為鍍鋅鋼絲生產線健康監測及預測性維護提供了數據和信息化支撐，有助于對生產線生產、設備及環境安全狀況及時做出準確、有效的預測性維護，對全面提升鍍鋅鋼絲產品的質量和生產效率有著非常重要的意義。另外工業互聯網和云平臺技術的應用，有效避免了各生產環節、部門之間數據傳遞混亂和孤島問題，有效提高了生產線預測性維護效率和水平，全面改善了生產線的產品品質和生產效率。