J9九游会AG

解决方案

重型机械—设备健康监测系统


 

现状和问题:

国际上,大(da)型(xing)冶金机(ji)械(xie)和(he)电(dian)气装备制(zhi)造商,如SMSVAI、三(san)菱、SiemensABB、东芝等都有完备(bei)的设(she)备远程信息检(jian)测和故障(zhang)诊断系统设备(bei)运行(xing)状(zhuang)态(tai)和故(gu)障信息通过网络传递到远程的制(zhi)造商设备(bei)监(jian)(jian)测中心,对设备(bei)状(zhuang)态(tai)实施在线(xian)监(jian)(jian)测。另外,监(jian)(jian)测中心将装备信息与(yu)工(gong)艺紧密结合,对(dui)设备(bei)故障进行(xing)精密分(fen)析和(he)诊断,为设备(bei)健(jian)康维护提供了良好平(ping)台,提升了设备(bei)的现(xian)代化(hua)管理水平(ping),有利于充分(fen)挖(wa)掘设备(bei)潜力,延长设备(bei)使用(yong)期限。而(er)国内引(yin)进装备(bei)信(xin)息与工艺结合应用(yong)不够充分(fen),缺少(shao)数字化(hua)仿(fang)真(zhen)和(he)模型化(hua)设计(MBD)的配合。很(hen)多设备运(yun)营商(shang)即(ji)使有PLMPDM等系统,但(dan)缺少将(jiang)设(she)备群大量数据积累(lei)、整(zheng)合、利用的(de)(de)能力,对(dui)设(she)备状态的(de)(de)预判力不(bu)足。不(bu)能完全(quan)做到在(zai)线实时监测预警。

解决方(fang)案

    设(she)备健康监测智(zhi)能决策系统包括模拟(ni)仿(fang)真和(he)(he)(he)大数据可靠性双预测(ce)(ce)数字平(ping)台(tai)(如图所(suo)示)。该双平(ping)台(tai)是(shi)与真实(shi)(shi)机(ji)器结合的数字化平(ping)台(tai),并(bing)在云平(ping)台(tai)上运行,结合数据驱动的分(fen)析算法和(he)(he)(he)其他(ta)物理量,来模拟(ni)健(jian)康状(zhuang)态(tai)(tai),预测(ce)(ce)使(shi)用(yong)寿命和(he)(he)(he)故障。此系(xi)统首先从(cong)早(zao)期设计(ji)阶段(duan)(duan)即建立起一个(ge)(ge)数字图像,同时(shi)在设计(ji)阶段(duan)(duan),系(xi)统信息(xi)和(he)(he)(he)物理量就被(bei)输入进去,如此,模拟(ni)模型(xing)被(bei)建立起来,这将(jiang)为(wei)未(wei)来的分(fen)析做坚实(shi)(shi)的工(gong)具(ju)基础。初始量可以由统计(ji)产生,也可以从(cong)测(ce)(ce)试或(huo)者(zhe)使(shi)用(yong)数据的制(zhi)造工(gong)艺过程中(zhong)得到。模拟(ni)模型(xing)可以被(bei)看(kan)作是(shi)一个(ge)(ge)真实(shi)(shi)机(ji)械(xie)设备的镜像,或(huo)者(zhe)虚拟(ni)传(chuan)感器,能够不断地记(ji)录在之后(hou)的使(shi)用(yong)过程中(zhong)的各(ge)种机(ji)械(xie)状(zhuang)态(tai)(tai)。最终,它将(jiang)同PLMERP等生产数(shu)据管理软件结合,联(lian)同云(yun)计算(suan)技术和可靠性算(suan)法,这样的(de)(de)模(mo)型(xing)可(ke)使管理者在有限的(de)(de)数据(ju)和(he)恶(e)劣的(de)(de)设备(bei)使用环(huan)境中(zhong),随(sui)时知道机械的(de)(de)物理状(zhuang)态,预测设备(bei)使用寿命和(he)故障,更好的(de)(de)制定维(wei)修保养计划。振华港(gang)机希望提高(gao)自身维(wei)保技(ji)术(shu)服务能力,提高(gao)维(wei)保业(ye)务效(xiao)益和(he)利(li)润率,期望未来设备(bei)维(wei)保成为(wei)新的(de)(de)利(li)润增长点。

通(tong)过(guo)(guo)运(yun)用先进的(de)检测技术,实(shi)时检测起重机(ji)(ji)(ji)状(zhuang)态,通(tong)过(guo)(guo)对岸吊机(ji)(ji)(ji)房(fang)内(nei)小(xiao)车及提升机(ji)(ji)(ji)构的(de)电机(ji)(ji)(ji)、齿轮箱、卷(juan)筒的(de)装(zhuang)填(tian),对钢丝绳磨损(sun)监测实(shi)现小(xiao)车状(zhuang)态受控, 对(dui)(dui)起重(zhong)(zhong)(zhong)机(ji)盐雾度、水分(fen)等(deng)通过传(chuan)感器进(jin)行检测(ce),对(dui)(dui)岸(an)(an)吊小车车轮的(de)状态(tai)(tai)进(jin)行振动(dong)(dong)监测(ce),采用大(da)数据传(chuan)输处理分(fen)析技术,分(fen)析起重(zhong)(zhong)(zhong)机(ji)的(de)金(jin)属结构,可以科(ke)学准确地评估预测(ce)起重(zhong)(zhong)(zhong)机(ji)的(de)剩余疲劳寿命(ming)(ming),尤其是大(da)型起重(zhong)(zhong)(zhong)机(ji)的(de)剩余寿命(ming)(ming)。提前(qian)预知岸(an)(an)桥(qiao)故(gu)障(zhang)隐(yin)患、判断故(gu)障(zhang)严(yan)重(zhong)(zhong)(zhong)程(cheng)度,精确定位故(gu)障(zhang)部位,避(bi)免(mian)飞(fei)机(ji)划(hua)停(ting)机(ji),同(tong)时为维护提供决策支持。进(jin)行有针对(dui)(dui)性(xing)的(de)预防,防止伤亡(wang)事故(gu)的(de)发生,减少经济损失。此外,通过整合(he)设备(bei)管理规章制(zhi)度和(he)业务流程(cheng),紧(jin)密结合(he)状态(tai)(tai)监测(ce)、维修(xiu)、使用和(he)环境等(deng)信息,对(dui)(dui)涉(she)及设备(bei)健(jian)康的(de)因(yin)素进(jin)行全面过程(cheng)控制(zhi),对(dui)(dui)维修(xiu)活动(dong)(dong)进(jin)行计(ji)划(hua)和(he)优化。

系统架(jia)构组成包括(kuo)如下几部分:

(1) 监测信号采集处(chu)理系(xi)统

   (2) 性(xing)能(neng)退化模型(xing)

   (3) 寿(shou)命预测:

   (4) 故障预(yu)警

   (5) 性能评价智能子模(mo)型分析(xi)及设备寿命(ming)预测

   (6) 维修(xiu)专家系统

   (7) 数(shu)值仿真系统

   (8) 数(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)利(li)用(yong)服务:健(jian)康(kang)相关(guan)的工业(ye)数(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)集中存储,并按照利(li)用(yong)模型以(yi)多(duo)维方式(shi)进(jin)行清洗和处理,以(yi)供应(ying)数(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)利(li)用(yong)。

 (9) 管理决策(ce)服务