雙高棒產線關鍵設備智能運維設計及應用

肖裕君,高 帆

(1.湖南華菱漣源鋼鐵有限公司,湖南 婁底 417001;2.重慶川儀自動化股份有限公司,重慶 401121)

0 引言

螺紋鋼新國標《鋼筋混凝土用鋼 第2部分:熱軋帶肋鋼筋》(GB/T 1499.2—2018)自2018年11月1日起正式執行[1]。鋼鐵企業需按照新國標的要求,對生產設備進行升級,以提高產品質量。面對螺紋鋼新國標以及貫徹落實鋼鐵產業綠色低碳高質量發展的雙重要求,鋼鐵企業對于棒材生產新型工藝的需求越來越迫切。雙高速棒材(以下簡稱“雙高棒”)工藝成為解決傳統切分棒材工藝問題的有效途徑。自2020年至今,多條雙高棒項目開工建設。在此期間,不少鋼鐵企業基于智能制造理念開拓探索和實踐,依托傳感器、通信網絡、移動互聯工業軟件等,實現人、設備、產品等要素的實時聯通[1-2]。其中,設備狀態感知受到5G、人工智能、大數據等技術的影響,逐步進化為基于設備狀態變化趨勢的智能決策。也有學者將設備狀態感知稱為“設備智能運維”。陳開雙[3]介紹了鄂鋼設備遠程智能運維平臺總體架構設計及功能模塊。張宏杰等[4]介紹了首鋼京唐設備智能運維體系建設及推進思路。廖勇等[5]介紹了寶鋼2 050 mm熱軋產線重點關鍵區域設備智能運維技術應用和探索。佟明星等[6]提出了針對鋼鐵行業各產線的遠程液壓潤滑系統建立的在線監控具體方案、應用場景以及特點。姜興奎等[7]介紹了智能運維系統在本鋼集團北營煉鐵總廠燒結混合機上的應用場景。

在上述研究內容的基礎上,本文重點介紹雙高棒產線關鍵設備智能運維管理的研究及應用實踐過程。該過程首先基于設備故障信號特征、健康趨勢分析等研究內容,在設備常見故障結構樹的基礎上,建立常見故障診斷模型,并形成故障特征知識庫;其次,在雙高棒產線上引入應力波分析技術,通過故障特征匹配,在勻速運行以及變速變載設備(如電機、軋機)的實際應用案例中實現預測性維護,并在設備檢修過程中得到驗證。

本文所介紹的雙高棒產線具備3個特點:①實現了全部設備的國產化;②設備智能運維中心在產線設計階段即參與了管理設計;③組建了設備智能運維生態圈。本文研究成果推動了在線監測、故障診斷、工業互聯網技術的融合應用,對軋鋼產線的智能運維建設具有示范效應。

1 設備健康狀態監測及故障診斷

模塊軋機機械結構如圖1所示。

圖1 模塊軋機機械結構示意圖

模塊軋機采用短傳動鏈設計,具有更低的傳動能耗及空載功率。同時,所有機架輥箱和錐箱相同,使得維護備件量少。這提高了設備綜合利用率,降低了備品備件費用。目前,國內新建的雙高棒產線大多應用兩切分柔性軋制、低碳熱機軋制、免加熱直接軋制等先進工藝,在實現少人化的同時提高了生產效率。

本文創新性地協同智能運維中心、設備生產制造方及設備健康管理技術服務方,構建關鍵設備旋轉部件參數信息數據庫,并以軋機為例介紹設備常見故障結構樹的構建過程[8]。

軋機設備常見故障結構樹如圖2所示。

圖2 軋機設備常見故障結構樹

在設備常見故障結構樹的基礎上,本文建立常見故障(如滾動軸承、齒輪、軸系等)的故障診斷模型,并形成故障特征知識庫。以滾動軸承為例,軸承在運行過程中,隨著時間的推移,會逐漸出現表面金屬剝落、裂紋、壓痕、凹坑等缺陷或損傷[9-10]。經某軸承制造廠家統計,自2021年以來,鋼鐵行業軋機減速機軸承失效的故障中,92%為軸承保持架斷裂故障。這些故障包括故障預警的以及未預警的突發性故障。

滾動軸承內外圈金屬脫落時,呈現凹凸狀。滾動體運行至該凹凸狀損傷部位時,會產生1個瞬時沖擊。因此,對于軸承、齒輪進行監測所采集到的信號存在較多沖擊波形,且具有非平穩、周期性、沖擊性及調制性等特點。軋鋼產線機械設備,尤其是軋機齒輪箱的早期故障診斷技術,已成為近年來鋼鐵行業設備健康管理的應用創新研究熱點。胡睿[11]提出了將互相關能比熵作為性能退化指標用于軋機早期故障的檢測,并通過包絡譜分析驗證指標的有效性,建立雙向門控循環單元(bidirectional gate recurrent unit,BiGRU)網絡,以實現對軸承性能退化趨勢的預測。孫海亮等[12]提出了1種將最小化Stein的無偏風險估計(Stein’s unbiased risk estimate,SURE)作為約束條件的多小波自適應分塊閾值降噪方法,并將其成功應用于軋機齒輪箱故障診斷中。嚴?？档萚13]提出了1種基于稀疏特征的連軋機故障信號分離方法,并進行了仿真和在連軋機組上的現場驗證。沈陸垚等[14]提出了1種通過支持向量機以及遺傳算法建立軋機齒輪箱的診斷模型,實現了齒輪箱軸承故障的模式識別和智能診斷。

（1）技術人員年齡結構偏大據統計在我國縣鄉畜牧獸醫技術推廣服務體系中，年齡在35歲以下的占28%，36-45歲的占 31%，46-60歲的占41%，年齡結構趨于老化。

設備健康狀態趨勢分析對于設備預測性維護起到數據支撐、決策支撐的作用。健康狀態趨勢分析與設備性能退化研究相輔相成。上述研究成果將旋轉機械設備性能退化分為突發性、漸發性兩類[13]。突發性退化發展過程在事先無明顯的征兆,具有偶然性和突發性。突發性退化難以提前預判。漸發性退化發展過程具有一定的規律性。但這些規律性之間又存在細微差別。漸發性退化發展的特點是性能退化的趨勢與設備運行時長有關。漸發性退化發展通常可以進行預測。除了突發性和漸發性,還存在兩者兼有的復合型性能退化趨勢。對于本文所涉及的產線,大部分的軋機設備性能退化過程屬于漸發性。

基于對機械旋轉部件主要失效形式以及設備性能退化過程趨勢的分析,鋼鐵企業、設備生產制造方、設備健康管理服務提供方多方協同,在雙高棒產線上引入應力波分析技術。應力波傳感器的(38±2)kHz頻率范圍濾除了軋機在咬鋼、軋鋼、拋鋼過程中產生的低頻振動,對于變速變載、瞬時工作、受外界振動干擾大等設備的狀態監測及故障診斷的實際應用效果較好。應力波技術對機械旋轉部件相對運動產生的摩擦/沖擊事件的劇烈程度進行量化[15],以判斷該部件的損傷程度。摩擦事件的劇烈程度與旋轉部件的表面面積、光滑度、相對表面速度、接觸壓力、潤滑條件、速度/負載變化等因素相關。沖擊事件的劇烈程度與沖擊速度、受損深度、受損尺寸以及面積等因素相關?；诖嗽?應力波技術可以量化機械旋轉部件損傷區的深度和廣度,即量化損傷區的面積大小。

針對機械設備狀態信息的頻譜分析方法,其理論基礎為傅里葉變換?？焖俑道锶~變換(fast Fourier transform,FFT)是1種計算離散傅里葉變換的高效、快速的方法。基于FFT的頻譜分析方法在設備故障診斷中應用廣泛。當軸承出現軸承內圈、外圈、滾動體及保持架這4類故障時,基于FFT的頻譜分析方法將通過識別故障特征頻率的方式判斷故障類型[9-11]。軸承故障特征頻率指軸承旋轉時缺陷點與相關部件接觸的頻率。滾動軸承主要包含4種故障特征,分別為軸承內圈故障特征頻率(ball pass frequency innerrace,BPFI)、軸承外圈故障特征頻率(ball pass frequency outerrace,BPFO)、滾動體故障特征頻率(ball spin frequency,BSF)、保持架故障特征頻率(fundamental train frequency,FTF)。上述4種軸承故障頻率是軸系旋轉頻率的非整數倍。齒輪嚙合頻率(gear mesh frequency,GMF)為軸系旋轉頻率的整數倍。

(1)

式中:n為軸的轉速,rad/min。

(2)

式中:N為滾動體數量;d為滾動體直徑,cm;D為滾動軸承平均直徑,cm;α為徑向方向接觸角。

(3)

(4)

(5)

(6)

式中:Z為齒輪齒數。

鋼鐵企業智能運維中心作為發起單位,聯合產線設計方、設備生產制造方及設備健康管理技術服務方,協同建立產線設備關鍵部件故障特征頻率數據庫。上文所述故障特征頻率的計算結果同時也歸檔于“設備數字檔案”中。

2 雙高棒產線設備智能運維體系架構

以漣鋼為例,目前鋼鐵企業設備管理體系中的不足之處主要體現在以下方面。

①檢修模式以定期維修為主,預測維修、主動維修所占的比例不高(低于5%),造成了過維修、欠維修。

②對軋鋼產線2016年至2018年期間2 h以上故障進行統計。其中,軸承、齒箱類故障占比約為32.6%。產線關鍵設備在線狀態監測覆蓋率較低(低于5%)。

③現有的數據采集系統側重生產管理,缺乏對設備狀態數據、過程數據(如溫度、電流、壓力、油位等)的采集及分析,并且各類狀態信息相互獨立,無法實現綜合分析。

目前,國內新建的雙高棒產線多以“產線少人化、系統數字化、操控智能化”為實施目標,將設備在線監測從“治已病”到“防未病”的設備預測性維護作為設備管理的大方向。設備智能運維體系主要由物理層、感知層、數據層、孿生層、應用層和運維層等層級組成。通過各層級的協同運行,串聯起設備全生命周期過程中的健康管理環節,為設備狀態監測、故障診斷、預測性維護、全生命周期智能運維管理提供科學依據[16-17]。

設備智能運維體系如圖3所示。

圖3 設備智能運維體系

設備智能運維體系架構實現了產線設計方、設備生產制造方、鋼鐵企業以及設備健康管理服務方之間的多方協同[18]。該體系對每臺軋機對應建立獨一無二的“數字出生證”。其信息包括機組條形碼、生產信息、調試信息。設備在生產現場投運后,出生證明即轉變為“數字身份證”。設備擁有設計、生產組裝(出生)、投入使用(少年-成年)、性能退化(中年-老年)的全生命周期。設備在此完整的周期內建立數字化后臺管理機制,并在“設備數字檔案”中完整記錄設備臺帳、在線監測數據保養記錄、維修記錄等信息。漣鋼雙高棒產線中的粗中軋機、預精軋機、模塊軋機、剪切機等設備在設計階段即設計了狀態在線監測及故障診斷系統,可基于工業互聯網技術在手機、平板電腦等移動終端上查看、統計、管理設備健康/故障隱患。

3 關鍵設備全生命周期監測診斷案例

3.1 設備早期故障監測診斷案例

在重要電機主要旋轉部件部署的應力波狀態監測傳感器固定于電機兩端軸承座部位。監測點部署方式將覆蓋電機的軸系、軸承故障。

電機應力波狀態感知傳感器部署如圖4所示。

圖4 電機應力波狀態感知傳感器部署

本文基于第1節介紹的FFT方法,對應力波傳感器所采集的原始信號進行處理。電機驅動端FFT頻譜中出現明顯波峰100.7 Hz。根據所建立的機械旋轉部件故障特征知識庫,當電機轉速為976 r/min時,軸承生產廠家為SKF、型號為22332CC/W33的軸承故障特征頻率可根據式(2)～式(4)進行計算。計算結果如下:BPFI為143.15 Hz、BPFO為100.69 Hz;BSF為88.49 Hz;FTF為6.67 Hz。因此,電機驅動端FFT頻譜中的100.7 Hz滿足軸承外圈故障規則。鑒于該頻譜波峰還未出現倍頻信號,故障特征較為輕微,故預測性維護建議為:對該軸承加強關注,并擇機通過改善潤滑的方式避免軸承故障的進一步惡化。

另外1臺同類型電機FFT頻譜中出現127.56 Hz頻率及其倍頻。根據機械旋轉部件故障特征知識庫,當電機轉速為994 r/min時,軸承生產廠家為SKF、型號為NU234E的軸承故障特征頻率也可根據式(2)～式(4)計算。計算結果如下:BPFI為170.45 Hz;BPFO為126.56 Hz;BSF為108.9 Hz;FTF為7.1 Hz。因此,電機FFT頻譜中的127.56 Hz頻率滿足軸承外圈故障規則,并且出現諧波(2、3、4、5、6、7倍頻)頻率特征。其預測性維護建議為:對該軸承重點關注,盡快通過改善潤滑的檢修方式避免軸承故障的進一步惡化。

3.2 設備中后期故障監測診斷案例

在重要軋機主要旋轉部件部署的應力波狀態監測傳感器固定于電機兩端軸承座以及軋機齒輪箱的1～3軸軸系。

軋機應力波狀態監測傳感器部署如圖5所示。

圖5 軋機應力波狀態監測傳感器部署

軋機1軸監測部位FFT頻譜出現明顯波峰372 Hz、17.7 Hz及其倍頻。根據機械旋轉部件故障特征知識庫,當電機轉速為1 060 r/min時,根據式(1)計算電機轉頻為17.66 Hz。齒輪齒數為21的GMF根據式(6)計算為371 Hz。軸承生產廠家為SKF、型號為23040CC/W33的軸承故障特征頻率根據式(2)～式(4)計算如下:BPFI為243.62 Hz;BPFO為198.04 Hz;滾動體故障特征頻率BSF為167.48 Hz;保持架故障特征頻率FTF為7.95 Hz。因此,軋機1軸FFT頻譜中的372 Hz頻率波峰滿足齒輪嚙合故障規則、17.7 Hz及其倍頻滿足軸系故障規則。17.7 Hz頻率幅值較高,且諧波(2、3、4、5、6、7倍頻)特征明顯,表明故障已到了中后期階段。預測性維護建議為:盡快準備該減速箱的齒輪、軸承備件,并在盡可能早的合適時機對該齒輪箱進行檢修。

鑒于上述故障隱患繼續發展極有可能引起設備非計劃停機,管理人員應立即部署檢修工作。設備開蓋后確認齒輪箱1軸與2軸嚙合的傘齒出現斷齒。從識別出故障特征到設備檢修驗證,本案例實現了提前1個月準備齒輪備件,避免了設備非計劃停機所造成的產線生產中斷。

4 結論

本文研究了雙高棒產線設備智能運維的架構設計和應用實踐。該產線以“產線少人化、系統數字化、操控智能化”為實施目標。在設備智能運維方面,該產線創新性地實現了產線設計方、設備生產制造方、企業智能運維中心以及設備健康管理技術服務方之間的多方協同。產線投運及實施智能運維管理以來,實現了以下成果,并明確了未來的改善方向。

①針對變速變載設備運行過程中的非平穩振動以及受外界振動干擾嚴重的情況,通過多方協同應用應力波分析技術對模塊軋機、飛剪、冷剪等關鍵機械設備實施狀態監測。本文基于智能運維中心建設的設備故障特征知識庫,并通過應力波監測系統中的FFT頻譜與軸系、軸承、齒輪等故障特征匹配,在勻速運行以及變速變載設備(如電機、軋機)的實際應用案例中實現預測性維護,并在設備檢修過程中得到驗證。

②產線投運及實施智能運維管理以來,實現了雙高棒產線關鍵設備在線監測覆蓋率100%、點巡檢負荷量下降60%、設備非計劃停機時間下降35%、設備運維成本降低25%。設備全生命周期精細化管理有利于打造“高效、精簡、集成、少人”的現代工業控制體系智慧鋼廠。

③鋼鐵行業生產特點為多工序、長流程。本文的應用案例重點關注設備投產后以及報廢前的流程。未來需要通過更為精細的采購、安裝投產、運維、檢修、備件、報廢等流程銜接,完善設備故障預測、健康管理與生產、檢修之間的關聯關系,以實現更完備的、覆蓋設備供應鏈上下游的全生命周期健康管理。