王昱,孫超,林煥楚,徐保強(qiáng)
(1.江西中煙南昌卷煙廠設(shè)備科,江西 南昌 330096;2.學(xué)府信息技術(shù)咨詢(廣州)有限公司,廣東 廣州 510096)
南煙卷煙廠在深入實(shí)施TnPM設(shè)備管理體系落地的進(jìn)程中,結(jié)合企業(yè)生產(chǎn)和管理的需求進(jìn)行了設(shè)備管理理念的優(yōu)化提升。工廠將設(shè)備日常維保工作和設(shè)備狀態(tài)采集數(shù)據(jù)相結(jié)合,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)開(kāi)展設(shè)備故障預(yù)測(cè)和狀態(tài)、預(yù)知維修,以廠區(qū)除塵設(shè)備的電機(jī)加設(shè)傳感器的方式,開(kāi)展電流、溫度等方面的狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究應(yīng)用,通過(guò)監(jiān)測(cè)手段來(lái)進(jìn)行故障診斷和預(yù)警,結(jié)合狀態(tài)、預(yù)知維修的策略來(lái)驗(yàn)證和研究,為搭建設(shè)備的健康管理做好鋪墊,有力推進(jìn)了設(shè)備管理智能化和精益化管理。
對(duì)于卷煙生產(chǎn)制造企業(yè)來(lái)說(shuō),作為主要?jiǎng)恿?lái)源的電機(jī)設(shè)備, 在運(yùn)行過(guò)程中,一旦出現(xiàn)故障,往往會(huì)造成設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間停機(jī)影響生產(chǎn)或設(shè)備斷料等嚴(yán)重生產(chǎn)事故,帶來(lái)巨大的生產(chǎn)直接損失和成本浪費(fèi)。以往的設(shè)備點(diǎn)巡檢模式是通過(guò)定時(shí)定期派遣固定的人員對(duì)設(shè)備的電機(jī)等核心部位進(jìn)行人工巡檢,以獲取電機(jī)的日常運(yùn)行狀態(tài),不僅投入的人工成本較高、而且效率低下,存在工作成效不可控的弊端。此外卷煙成品在整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中,環(huán)節(jié)較多,電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)變化相應(yīng)也比較快,點(diǎn)巡檢的人員巡檢是定時(shí)定點(diǎn)的,不能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)或剛好就能發(fā)現(xiàn)電機(jī)的隱患并進(jìn)行處理,從而影響設(shè)備的運(yùn)行效率和煙草的生產(chǎn)效率,甚至可能造成生產(chǎn)安全等問(wèn)題。
基于搭建電機(jī)設(shè)備在線監(jiān)測(cè)狀態(tài)系統(tǒng),來(lái)實(shí)現(xiàn)電機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測(cè)和分析,以此開(kāi)展設(shè)備的預(yù)測(cè)性維修,對(duì)保障設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。南昌卷煙廠通過(guò)對(duì)制絲車間18臺(tái)除塵電機(jī)/風(fēng)機(jī)(55KW)以及卷包車間13臺(tái)除塵電機(jī)/風(fēng)機(jī)(90KW)的振動(dòng)、溫度在線狀態(tài)監(jiān)測(cè),共計(jì)對(duì)124個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行相關(guān)采集信息的跟蹤和分析。
對(duì)關(guān)鍵設(shè)備加裝實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程智能監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)不間斷(24h)高密度的在線監(jiān)測(cè)設(shè)備電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)、智能預(yù)警和提示異常設(shè)備;實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵機(jī)組電機(jī)的遠(yuǎn)程在線看護(hù)的智能服務(wù),最終實(shí)現(xiàn)機(jī)組的狀態(tài)維修和精準(zhǔn)維修:
通過(guò)無(wú)線或有線方式,采集安裝傳感器的設(shè)備振動(dòng)、溫度等運(yùn)行數(shù)據(jù),按照設(shè)備的運(yùn)行特點(diǎn),設(shè)置相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集方式,獲取和定位分析設(shè)備故障的振動(dòng)、溫度等異常數(shù)據(jù),并應(yīng)用智能預(yù)警的策略,及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備機(jī)組其電機(jī)的異常狀態(tài)。設(shè)備電機(jī)在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要有3個(gè)層級(jí)構(gòu)成,采用分布式架構(gòu)模式,來(lái)保證良好的系統(tǒng)擴(kuò)展性。
第一個(gè)層級(jí)為數(shù)據(jù)的采集層:傳感器(溫度、振動(dòng))進(jìn)行最原始的數(shù)據(jù)采集,并傳送到無(wú)線中轉(zhuǎn)器中,無(wú)線中轉(zhuǎn)器通過(guò)光纖或以太網(wǎng)的方式將獲取的原始狀態(tài)數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)服務(wù)器中。
第二個(gè)層級(jí)是現(xiàn)場(chǎng)的軟件監(jiān)測(cè)平臺(tái)軟件:用于存儲(chǔ)由無(wú)線中轉(zhuǎn)站傳回的設(shè)備電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù),現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備理人員可通過(guò)PC端以網(wǎng)頁(yè)的形式訪問(wèn)在線監(jiān)測(cè)平臺(tái),了解監(jiān)控的機(jī)組設(shè)備電機(jī)其實(shí)時(shí)的運(yùn)行狀態(tài)。
第三個(gè)層級(jí)為利用第二層級(jí)接口方式接入iTnPM@EAM設(shè)備全壽命系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)所有納入監(jiān)控的機(jī)組設(shè)備電機(jī)的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如圖1所示。
圖1
主要監(jiān)測(cè)對(duì)象為電機(jī)設(shè)備的振動(dòng)、溫度,根據(jù)故障產(chǎn)生的原因,可以通過(guò)對(duì)不同部位的振動(dòng)進(jìn)行測(cè)量和分析而體現(xiàn)。振動(dòng)測(cè)點(diǎn)遵照以下3點(diǎn)選擇原則:
(1)近距,即振動(dòng)傳播的有效距離最短;(2)剛性支撐,由于軸承承載著機(jī)器的負(fù)荷,許多典型的故障會(huì)將振動(dòng)信號(hào)傳遞給有剛性支撐的位置既軸承位置,在傳遞過(guò)程中振動(dòng)值會(huì)有所衰減,但振動(dòng)故障頻率不會(huì)發(fā)生改變,所以,通過(guò)監(jiān)測(cè)設(shè)備電機(jī)的軸承振動(dòng)就可同步發(fā)現(xiàn)上述典型的機(jī)械故障及軸承缺陷,故傳感器安裝在有剛性支撐的軸承座上;(3)安全,在確保不影響設(shè)備運(yùn)行的情況下,也要保證振動(dòng)傳感器的安裝和防護(hù)。
如圖2所示為除塵風(fēng)機(jī)測(cè)點(diǎn)布置和具體的安裝位置示例。針對(duì)風(fēng)機(jī)機(jī)械故障特征及現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備實(shí)際情況測(cè)點(diǎn)布置明細(xì)如下:電機(jī)負(fù)載端一個(gè)水平測(cè)點(diǎn)、風(fēng)機(jī)端兩個(gè)軸承支撐分別安裝垂直的兩個(gè)測(cè)點(diǎn)。
圖2
表1
針對(duì)性的采集數(shù)據(jù):根據(jù)故障種類不同按調(diào)整采集的參數(shù)配置如:通道數(shù)量、分析頻率、采樣點(diǎn)數(shù)、低通設(shè)置、低通拐點(diǎn)、高通設(shè)置、抗混設(shè)置、包絡(luò)設(shè)置、觸發(fā)方式等。
各種分析功能:時(shí)域分析、頻域分析、、概率分析、相關(guān)分析、趨勢(shì)分析、時(shí)間三維、轉(zhuǎn)速三維(主要是用來(lái)分析啟停機(jī))、軸心軌跡、伯德圖、奈奎斯特圖等功能。
(1)旋轉(zhuǎn)機(jī)械變形、碰磨、不平整、流體不規(guī)則、軸系不平衡、喘振、諧振;(2)旋轉(zhuǎn)機(jī)械平行不對(duì)中、角度不對(duì)中、綜合不對(duì)中、熱變形不對(duì)中;(3)檢查旋轉(zhuǎn)機(jī)械修正誤差及結(jié)果、預(yù)測(cè)潛在故障、判定故障發(fā)展趨勢(shì)。
故障報(bào)警按照監(jiān)測(cè)值分類為:絕對(duì)值報(bào)警和相對(duì)值報(bào)警;按照監(jiān)測(cè)對(duì)象分類:設(shè)備級(jí)報(bào)警和部件級(jí)報(bào)警;按照?qǐng)?bào)警級(jí)別分類:正常、警告和危險(xiǎn)。
電機(jī)異常的設(shè)備可快速定位,預(yù)警后,異常設(shè)備電機(jī)的定位可快速在狀態(tài)監(jiān)視頁(yè)面和機(jī)組故障點(diǎn)之間切換,查看了解機(jī)組設(shè)備的運(yùn)行情況。軟件可快速鏈接顯示報(bào)警測(cè)點(diǎn)和報(bào)警測(cè)點(diǎn)在同一個(gè)設(shè)備的其他監(jiān)測(cè)點(diǎn)頁(yè)面,并調(diào)出歷史的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和運(yùn)維記錄,提供分析應(yīng)用。
可實(shí)現(xiàn)在同一設(shè)備不同測(cè)點(diǎn)、同一測(cè)點(diǎn)不同方向、類似設(shè)備相同位置測(cè)點(diǎn)3種情況下進(jìn)行對(duì)比分析。
系統(tǒng)可以根據(jù)設(shè)置現(xiàn)場(chǎng)情況設(shè)置不同的存儲(chǔ)方案,只要定期更換數(shù)據(jù)存儲(chǔ)滿的硬盤,可以無(wú)限制的存儲(chǔ)數(shù)據(jù),也可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況設(shè)置不同的數(shù)據(jù)刪除方案。
趨勢(shì)圖譜在同一界面最多可以顯示數(shù)年的數(shù)據(jù)趨勢(shì)。
通過(guò)對(duì)大功率電機(jī)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集成,結(jié)合設(shè)備點(diǎn)巡檢和日常維保的記錄數(shù)據(jù)等方面的綜合分析,形成了對(duì)除塵設(shè)備電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)警分析模型,初步實(shí)現(xiàn)了設(shè)備故障發(fā)生前的提前預(yù)知和預(yù)警,使設(shè)備管理模式逐步向過(guò)程管控和健康管理的方向提升。后續(xù)基于此應(yīng)用基礎(chǔ),可以結(jié)合其他數(shù)據(jù)參數(shù)如轉(zhuǎn)速、電壓、電流、設(shè)備啟停等維度,對(duì)設(shè)備的其他關(guān)鍵部件進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測(cè),并結(jié)合預(yù)知維修策略實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)維修。
截止到2022年9月底,南昌卷煙廠除塵等大功率設(shè)備電機(jī),在加設(shè)傳感器等溫度、振動(dòng)監(jiān)測(cè)后,故障率情況較2021年有明顯降低,同比下降63.67%,對(duì)生產(chǎn)影響同比下降54.3%,故障次數(shù)同比下降70%,有力保障了生產(chǎn)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。