贵冶自动化设备维护模式创新应用

钟耀球，陈 耕，于伴丁

(江西铜业集团公司贵溪冶炼厂，江西 贵溪 335424)

1 引言

随着工厂自动化控制技术和装备水平的不断提高，工艺人员对自动化控制过程系统的依赖不断增强，设备的稳定、可靠运行显得尤其重要。我厂多年来坚持的“以点检为核心的全员预防维修体系”在设备保障体系中发挥了关键作用，但对于精密电子化的仪器、仪表，由于直观、可视的故障较少，采取传统的目视巡检方式，手段较为单一，难以精确的定位故障，对设备的劣化倾向也很难发现。由此，带来了点检发现表层化等一系列问题，造成事后维修发生率居高不下，相比起其它维护模式，事后维修是对已经产生的后果进行补救性维护、因而会对生产造成不利影响，维护压力大。如何确保设备的可靠运行是多年来困扰计控车间的一大难题，迫切需要对点检维护方式和内容进行创新，实现目的性和针对性较强的深入点检，即实现从传统的经验型、被动维护管理模式迅速向主动性和预测性设备维护管理模式转化，从而实现预见性甚至是预测性的维护点检维护，达到丰富点检发现，提高点检效率，创新维护管理模式的目的。

2 贵冶自动化设备维护模式

2.1 贵冶自动化设备传统维护模式

我厂设备维护模式，引进自日本二十世纪70年代，且在世界许多国家应用。这种模式核心是企业的生产管理人员、维护人员、生产操作人员等全员参加的覆盖设备生命周期全过程的生产维护模式，即全员生产维修模式(Total Productive Mantenance，简称TPM)。其要点为:全员参与以提高设备综合效能为目标，以设备寿命周期为对象的综合性设备预防维修体系[6]。其具体内容如下:

(1)目标是使设备的综合效能最大化;

(2)建立包括设备整个寿命周期的生产维修体系(即管理设备的一生);

(3)体系包含与设备有关的所有部门，如设备规划、设备使用、维修部门等;

(4)从最高管理部门到基层员工的全体人员都参加;

(5)开展小组自主管理活动推进生产维修与管理。

以点检为核心的全员预防维修体系TPM模式，不可否认在贵冶设备保障体系中发挥了关键作用;其核心是以采用岗位点检+维护巡检+专业巡检“三级结合”的点检加计划性定期维修 (事故维修)[5]，即传统的预防性维修方式。这种以点检为核心的维护方式作业主要依靠目测和人工测量相结合，但恰恰忽视了最重要、最丰富的信息资源—— “实时数据”的利用。这会带来几方面问题:

(1)点检内容、标准统一呆板，不分层次，盲目性较大，点检发现趋于表层化，更侧重人体感官的依赖，易造成点检误报、漏报、点检数据不准确等情况发生。

(2)以测点为对象的故障判断，割裂了点与点之间的系统关联，在进行复杂系统故障分析排查时，缺乏科学的方法，难以精确的定位故障点。

(3)无论是点检还是维修，都只关注当前状态，缺乏对设备劣化过程的认识，造成事后维修发生率居高不下，不利于展开设备运行规律和设备安全保障等工作。

(4)计划检修是建立在故障统计分析的基础上，根据设备的使用寿命周期，在设备失效之前安排计划性的检修，这样不可避免增加了维护，造成设备过度检修。

(5)另外，事故维修不可避免地存在盲目检修，或设备出现故障时，未能发现，造成生产的无计划停车，从而带来重大损失。

(6)这种模式更适用于机械和电气设备等易于观测和点检的维护，而对于电子自动化仪表仪器这类难于目测观察内部故障的系统则显得适用性、针对性较差。

2.2 贵冶自动化设备创新维护模式

为了提升企业的竞争力，实现企业生产能力和效益最大化，就必须强化设备维护管理，确保设备的完好率。最大限度的降低设备的故障率和减少故障设备的修复时间、降低设备的维护成本，实现设备稳定有效的运行。在这种背景情况下，就必须对现有的设备管理模式进行创新，以克服和消除现有维护模式下存在的问题和不足。

2.2.1 贵冶自动化设备维护模式创新的基础

随着计算机技术、自动控制技术以及信息化技术的发展，一方面，以PLC、DCS、工业控制计算机为代表的计算机控制系统取代了常规仪表模拟控制。在这些技术普及应用的背景下，过程参数可以被方便的进行集中采集、记录、储存和跟踪。过程数据由此可以不再依从于所属设备而被抽象成为一种丰富的信息资源，传统巡检方式中所忽视的采集数据恰恰是现场过程信号最直接的表征，它不仅可以表达信号的“值”，还可以界定和评估信号的各种状态，相比于目测和人工测量，会更为直观和精确[1]。

此前，我们已利用引进的智能设备管理系统作为平台，开展设备诊断技术的研究，取得了阶段性的成果，但这些软件只针对智能型仪表，且监测的设备数量有限，不能跨系统使用，不易推广。但重要的是，它提供的数据分析思路和方法是通用的。另一方面，已投入运行5年的生产实时信息系统很好的解决了异构系统的数据融合问题，通过大量的应用项目开发，对周边技术和业务积累了丰富的经验。结合上述技术优势，在试点的基础上延伸拓展，全面覆盖常规仪表和智能仪表，建立一套全方位的综合数据分析点检系统，作为传统点检的补充手段，切实达到提高点检质量和效率，及时发现和降低故障率的目的，在技术上是可行而且有效的。

状态监测的任务是了解和监测设备的运行状态，包括各种监测，测量、监视、分析和判断的方法，结合系统的历史趋势和现状，考虑环境因素，对设备的运行状态进行评估，判断其是否处于正常或非正常状态，已有部分关键重点设备在我厂得以开展应用，并运用到工厂设备管理网上。

2.2.2 设备维护管理模式创新背景

本项目尝试从优化点检行为入手，通过充分发掘PI实时数据库系统和FF现场设备资源管理器中的软件功能和技术特点，采用数据统计、数据加工、数据挖掘等数据融合技术和数据分析方法，主要针对仪表设备点检的内容、规范和经验习惯进行综合整理分析，设计构建层次丰富，适应不同业务需求的立体应用框架，开发一套综合数据分析点检系统，对点检过程进行科学的指导、跟踪和修正，提高点检维护工作的针对性、科学性、有效性[3]。

本项目把影响闪速炉投料的诱因进行分析和甄别，以减少闪速炉非计划停降料作为项目的主攻方向，为了使设备不良运行状况发现的时间点前移，实现预见性，甚至是预测性的维护点检，在上述成果的基础上，针对关键重点设备，在设备劣化趋势故障预测诊断方面开展了深层次应用研究。

本项目主要涉及到以下两个方面的应用:(1)构建了综合数据分析点检系统，利用该平台，开发了面向不同维护人员所需的个性化维护界面，形成了数字化点检维护方面的应用;(2)基于数据统计分析、数据挖掘技术，以及PI实时数据库系统和现场总线设备管理软件平台技术，开展了设备劣化趋势故障预测分析方面的应用。

2.2.3 设备维护管理模式主要创新内容与做法

总体思路:利用生产实时信息平台实现数据获取，借鉴设备管理系统的数据分析技术完成数据应用和处理，形成准确直观的输出信息，点检人员则根据这些信息的指导开展点检维护作业。

主要内容有:

(1)根据各点检维护人员所维护的仪表设备和考核内容，产生设计需求，形成数字化点检系统平台雏形，再由系统管理人员把各点检员所编写的点检内容，连接到PI实时数据库服务器和WEB浏览服务器中，工段和车间也可以浏览监视;

(2)利用开发工具软件，开发出个性化设备运行状态界面 (或表格、或流程图方式)，以及一些重点设备的劣化倾向分析，同时给出运行状况不良或故障设备的警示信息或提示。形成数字化点检系统与现场点检相结合的点检方式，来提高点检维护效率;

(3)充分利用PI实时数据库系统和现场总线设备管理软件平台，通过数据挖掘、数据的统计分析技术，开展了设备劣化趋势故障预测分析方面的应用，并已成功地应用在年修项目中，另外，还通过一些深层次的开发、来探索设备预测维护和优化控制等方面的应用。具体做法:

充分利用现有的PI生产实时信息系统，以及周边的开发工具软件DataLink、ProcessBook、VB、C++等，进行二次开发，通过分类、估值、预测、相关性分组或关联规则、聚集、描述和可视化、复杂数据类型挖掘 (Text，Web，图形图像，视频，音频等)等多种手段，进行多个层面的应用开发。构建数字化点检系统，把多年积累的维护经验进行知识化、规则化，结合海量实时数据，形成高智能化的计算机数据辅助分析系统，对点检过程进行有效的指导、跟踪和修正;针对关键重点设备，以系统为单元，利用可获取的信号或状态，通过敏感区间的设置和点对点的关联规则的设置，建立科学的设备综合故障诊断分析系统，使设备的劣化过程能够被实时的、直观的跟踪和评估，便于精确地定位维护时机，制定维修策略。已成熟并推广的应用包括:

(1)单一测点的设备劣化趋势预测。

对于简单的、过程值相对固定的测点可以直接用劣化度来评价该测点对应的仪表检测设备的劣化状态，实现检测设备的预知维修。如冷却水电阻点检故障分析方法已成功推广至其他类型仪表的一般故障判断。

(2)关联设备的故障预测。

①将局部生产过程作为一个对象。

将复杂的生产流程按功能拆分成若干个相对独立的单元，每个单元完成特定的生产功能。在生产工艺成熟的条件下，每个单元的功能性取决于各设备状态。如果将该局部生产过程视作一台设备，则生产功能衰退 (或工况恶化)可作为该“设备”劣化的征兆。

②基于工况制定数据融合规则，以获得该单元的状态参数。

首先要确定能够最大程度体现该单元功能性的参数，该参数如果无法从原始监控数据中选取，则通过数据融合的方式来获取。这就需要按照生产工艺中各参数之间的关系，制定相应的数据融合规则。

③状态参数的劣化趋势预测及预警。

可参照前一小节单一测点的设备劣化趋势预测部分。例如大型转动设备包含众多类型的实时状态监测数据 (例如轴承振动、位移、电机温度、电流等等)与人工点检参数。将这些测点按一定规则分为多个子系统，(例如按测点类型类型将轴承的振动及位移测点作为一个子系统、电机的各相电流及功率作为一个子系统)。先做出每个状态测点的单点劣化趋势，再结合点检数据，应用数据融合建立设备子系统及整体设备的劣化趋势模型，据此对设备状态进行评价与故障预测判断，从而实现设备预知维修。

(3)复杂测点的处理。

将所有实时数据编制成动态电子表格，根据点与点之间，点与设备之间的逻辑关系、数据的正常操作范围，计算、判断设备的运行状态的好坏。如闪速炉炉膛压力劣化倾向分析，来判断出该压力点是否故障，避免压力点在完全堵死的情况下进行事后维护。

(4)基于智能设备管理系统平台下的设备诊断技术应用。

借助设备管理和诊断软件，可以在线对FF现场总线仪表和FF现场总线阀门定位器进行远程调校;同时，通过对智能阀门定位器特征曲线进行在线实时分析，可以正确的分析阀体的状况好坏情况，如诊断阀门的填料、阀座与阀芯是否有磨损，诊断执行机构是否有串气或漏气，阀杆磨檫力(填料的松与紧)等情况。并根据诊断的信息结果，来指导、帮助和提醒维护人员对阀门那些地方需要进行维护和维修等工作，已成功地应用在年修项目中[4]。

3 应用实例

(1)针对系统维护人员所开发的个性化维护界面开发。

通过DCS系统运行网络结构状态监视画面(如图一所示)，系统维护人员就可以直接监视到所维护的DCS系统控制器运行状态、控制器运行负荷、系统服务器、各操作站以及底层控制网络和上层监视网络的运行状态等情况。进入该数字化点检系统，就能一目了然的发现设备所出现的问题或故障，并能够确切的定位到故障发生在哪里。初步判断故障或问题出现的原因和结果，这样系统维护人员能够有针对性的对所管辖的设备进行维护，来提高点检维护的效率。

图1 DCS系统运行网络结构状态监视画面图

(2)有目的、有计划、有针对性的开发点检维护方面的应用。

该实例是针对闪速炉水冷电阻点检系统而开发(如图2所示)，实现有目的、有计划、有针对性的点检维护达到提高维护效率。

首先根据数据挖掘的方法将经由PI采集系统采集的数据点进行分类(Classification)和聚集(Clustering)，把与其他测点相对独立的测点数据划分出来，例如冷却水点和其他一些简单测点，然后经过对这些测点做基本判断，进行描述和可视化(Description and Visualization)处理，如下图所示。

这套冷却水点检系统中，首先利用PI中的DataLink将600多个冷却水温度点数据收集起来，并将这些测点数据与冷却水进水总管(冷却水进行冷却前)温度对比，将温度低于总管温度1℃以上，即:

式中:ti为冷却水各点温度，单位℃;t0为冷却水进水总管温度，单位℃。

以及坏值(bad value)和超限报警测点甄别出来进行描述和可视化处理，显然这比以往的传统点检方式更加有效率和准确，能一目了然的知道故障点，并远程拟定故障处理方案[2]。

图2 闪速炉水冷电阻点检系统监视图

4 实施效果与存在的不足

实施效果方面:通过以上所述的应用实例介绍，以及推广应用，确实有效的提高了车间的管理效率、设备预知维修水平及设备故障处理效率，在提升车间员工业务能力方面也起到了积极的作用。如通过2011年的推广应用，到目前为止二系统因仪表故障影响闪速炉投料量由2011年的1185t降低至0t，远低于车间设定的影响二系统闪速炉投料量，达到每年降低影响二系统投料量20%的攻关目标，提高了生产作业率，取得巨大的经济效益与社会效益。

存在的不足:(1)专业人员技术水平要求更高，由于设备维护方式的转变，对设备维护人员知识面、专业知识水平提出了更高的要求，对传统的掌握电子技术和电工基础维护人员将提出了新的挑战;(2)需要专用的设备软件分析工具，由于现场总线设备的应用，设备的预测维护需要专用设备和软件进行信号、波形、噪音等分析;(3)需要有软件开发工具和工具软件平台，如PI实时数据库系统和现场总线设备管理软件平台;(4)受到人才、专业知识方面的限制，只能在一些单参数、简单相关设备之间的故障预测进行分析，而对建立生产装置的安全操作、监视和故障诊断系统对生产过程可能发生的事故实现事先警示和防范没有办法展开工作，需要与科研院校进行合作，共同开发。

5 结语

基于实时数据库技术与设备状态监视与故障诊断技术相结合，使贵冶自动化设备管理模式，取得了设备管理理念上的突破。通过对综合数据分析点检系统的利用，能够做到设备故障前的主动维护和预测性维护，避免传统的事后被动维护修体制。一方面，有目的、有针对性的点检维护，可避免造成设备故障处理效率低的问题;另一方面，还能够避免和减少工厂非计划性停车所造成的损失。因此，其经济效益具体体现在可避免设备非计划检修以及工厂非计划性停车所带来的损失;另外，可减少或预防故障发生的频次，来提高生产作业率，其带来的效益是不可估量的，贵冶设备管理水平得到了突飞猛进的提升，极大的增强了企业核心竞争力。

[1]钟耀球，常春，马英奕.世界有色金属.ISSN 1002－5065，2009:238－244.

[2]陈耕，贵冶2#闪速炉自控系统概况及优化[J].铜业工程，2012(24):55－58.

[3]钟耀球，张卫华.FF总线技术在贵冶新30万吨工程中的应用[J].中国仪器仪表，2010(12):56－59.

[4]钟耀球，创新FF总线智能设备维护管理与应用[J].自动化博览，ISSN1003－04922009，10:50－53.

[5]郝全天，李篙，高玉荣.在线监测与故障诊断在大型复杂设备管理中的应用[J].自动化应用，2011，10:44－45.

[6]张志檩.设备维护管理技术进展[J].自动化博览，2009(07).