制浆设备运行状态监测技术与风险评估技术应用研究

唐英杰

摘 要：本文依据磨浆机设备的特点，为磨浆机设备专门设计状态监测系统。从设备的状态监测、数据采集、数据存储和数据分析多方面入手，完成对磨浆机设备的状态监测。采用航空专用振动传感器和高精度微型温度传感器，可以精确测量磨浆机的运行情况；采用高可靠性、多功能的数据采集模块，将磨浆机监测信号进行频谱划分、高通滤波，形成具有磨浆机特性的数据存储在数据服务器中。选用和研发针对磨浆机设备的分析软件，能够通过各种图形化界面，展示磨浆机的在线运行状态，同时通过频谱图、历史趋势、报警设置，可以对磨浆机的状态进行诊断和预测，实现对磨浆机的精准维护和保养。

关键词：磨浆机；状态监测；数据处理；风险评估

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2017）06-0043-03

Research on the Application of Status Monitoring Technology

and Risk Assessment Technology of Pulping Equipment

Tang Yingjie

（Shanghai Tobacco Group Taicang Haiyan Reconstituted Co.， Ltd.，Taicang Jiangsu 215433）

Abstract： Based on the characteristics of the refiner equipment， this paper specially designed a refiner equipment condition monitoring system. From the aspects of equipment condition monitoring， data collection， data storage and data analysis， the state monitoring of refiner equipment is completed. Aviation dedicated vibration sensor and high precision micro temperature sensor are used to measure the operation of the refineraccurately. High reliability and multifunction are used to divide the spectral andfilter the high pass. This method is convenient to form refiner characteristics， stored in the data server. The refiner equipment analysis software is selected and developed， so that the running status can be displayed through various graphical interfaces. At the same time， the state of the refiner can be diagnosed and predicted by spectrum， historical trend and alarm setting， to achieve the precise maintenance and safeguard of the refiner.

Keywords： refiner；status monitoring；data processing；risk assessment

1 項目由来

烟草薄片行业和造纸行业的制浆车间，磨浆设备较多，目前主要依靠人工观察和记录进行设备点检和故障诊断，造成人员工作量大和出现经验性维护现象。随着产能扩充、设备自动化程度越来越高，设备维护人员越来越少，生产、安全和品质方面的压力要求设备管理更精细，设备运行更健康，数字化设备管理已经提上日程。

目前，制浆车间内磨浆机设备的安全保障采用定期巡检的方式实现，通常在关键设备发生故障或导致重大损失以前，很难发现问题的征兆，主要通过操作人员检修和经验发现。

本项目是对磨浆机设备状态监测作试点与研究，为后续完成此类设备的全面覆盖，采集数据的深入分析应用做研究。因此，本系统状态数据采集的对象是磨浆机设备，主要对磨浆机设备的振动监测、数据采集、数据分析、数据应用进行图形分析、故障追踪和故障判断预测的设计开发。实施该项目后将对磨浆机存在的以下问题进行改进：一是安装设备运行状态监测传感器和数据采集单元，实现对磨浆机在工作时的振动情况、位移情况、效率情况进行检测，代替人为判断，依靠数据分析，不是靠经验判断，减少盲目性；二是增加磨浆机设备状态监测数据记录和图形展示[1]。由于磨浆机是长期运转设备，其运转好坏情况不能用肉眼观察，其运行误差是一个微小过程的积累，也许一个数据的变化需要长达一个月的过程才能形成。单靠人工或者单靠监测都无法对设备状态进行分析。因此，必须建立设备状态数据库。

2 制浆设备监测设备的选型分析

2.1 磨浆机状态检测

磨浆机状态检测是振动传感器和温度传感器。振动传感器采用航天专用传感器，可检测位移、速度、加速度等状态；转速传感器采用航天专用激光传感器，可以测量轴承转速。温度传感器采用微小接触式温度传感器，易于安装和测量。可通过这些传感器的检测实现对设备故障的检测，比如旋转机械变形、磨损、不平整、喘振及谐振，异物进入及碰撞，整流器外形磨损，变形、紊流、装配不当或设计缺陷；也可以对旋转机械不平衡、转子磨损、转子掉块、轴系不平衡、动静件和碰磨等进行检测，还能检测轴弯曲、变形及变速箱磨损等故障。

AIC专用振动传感器特性：测量范围为0～80g，灵敏度为95～108mV/g，振幅线性≤1%，横向灵敏度≤5%，工作温度为-50～120℃，频率响应为1～7 000HZ，质量为（93±5）g，壳体材料为不锈钢，输出连接器为2pin，HIL-C-5015，安装方式为1/4-28UNF螺纹，防爆等级为ia ⅡC T4-T6 Ga。

专用温度传感器特性：型号为KZW/P-200M8L10 PT100，温度范围为-50～180℃，防护等级为IP68，外形尺寸为8m×10mm×2m，引线耐温为-40～250℃。

2.2 磨浆机状态数据采集模块及存储分析

数据采集模块是磨浆机设备状态监测的另一个主要部件。负责从传感器接收监测信号，并把这些信号经过换算、分析和处理，最后以状态信息形式储存于数据服务器。数据采集模块的主板采用ARM9+DSP（高效率处理浮点运算）+FPGA（便于扩展硬件接口），支持ICP振动加速度、速度、电涡流和驱动继电器等开关仪表缓冲输出信号，可设置低通、高通、带通输出、一次积分、二次积分、包络、程控放大倍数和采样频率。每个通道都用单独的A/D，确保通道间不相干扰；每通道0～256kHz采样频率可调；各通道绝对独立的信号处理，确保各通道信号的独立性，杜绝通道间干扰；采样点数为256～512～1 024～2 048～4 096可选择；转速范围在1～25万r/min；支持低通滤波、高通滤波和积分处理。

数据动态范围为24位A/D，～84dB；存储容量为最大64G，可保存上千万条数据，掉电后存储10年以上；通讯接口为USB2.0和以太网口同时使用，10/100Mbps以太网数据传输。

2.3 磨浆机状态数据分析

磨浆机设备状态通过检测和采集，将数据存储在服务器里。监控客户端里装有专门的数据分析软件，客户端通过调用服务器数据在分析软件中运行，形成对磨浆机的设备装置的分析，判断设备的运行情况；分析是否存在故障；及时报警，实现对磨浆机设备状态的全面监控。

2.4 监控内容

2.4.1 数据下发。对系统参数的设定，包括架构（厂、车间、设备、监测点）、通道管理（振动、温度、转速等）、数据采集器参数设置（采样点数、分析频率、报警限、分频设置等）[2]。通过数据下发，完成了数据服务器与客户端监控软件的连接，构成一个完整的磨浆机状态监控系统。

2.4.2 数据显示。将服务器采集到的数据，以图形的方式显示出来，包括显示的图形波形包括频谱图、趋势图、三维频谱图、瀑布图等。

时域振动波形为各测点振动的实时波形曲线，可根据振动波形直观了解机组的振动概况；振动频谱分析图可对振動在频域的分布形貌提供直观的显示，可以很容易找出振动的主要成分，方便分析人员找出机组振动的主要原因；瀑布图是将不同时刻或不同功率及转速下，同一测点的振动频谱分析图描绘在同一三维坐标系中，可以比较不同时刻、不同功率或转速时，机组振动的变化情况。

2.4.3 在线监控。在线监控是实时显示磨浆机设备的监测数据，并通过分布式、平铺式和列表式3种模式，可以实现对同类测点的数据比对、同台设备的数据比对，同一测点的不同参数实时比对，形成对磨浆机状态的全面监控。分布式监视画面依次显示磨浆机检测数据（包括振动和温度），平铺式显示所有测点的频谱图或三维频谱图，列表式显示所有监测数据的变化情况，包括报警，可分类查询。

综上所述，这就是磨浆机设备状态监测系统的组成。通过设计和应用，使得企业设备管理更加规范，给设备运行提供保障，给维护人员带来方便。

3 系统设计与软件开发

3.1 磨浆机结构与布点设计

磨浆机由2个电机加传动轴组成（见图1），磨浆机基本结构主要由磨体、磨片、转盘、主轴、移动座、机盖、齿式联轴器和进刀装置等零部件构成。其由固定在机体和移动座上的2个固定磨片和安装在转盘上的2个转动磨片形成2个磨区。转盘与主轴采用花键浮动联接，从而使转盘可作灵活的轴向移动。进刀装置由进刀箱、丝母、蜗轮、蜗杆、手轮传动、减速箱和双速电机传动构成。主电动机带动整个大轴的旋转，对进入容器的浆料进行挤磨，次电动机控制进刀装置，调节磨浆机主电机的电流，控制磨浆效果。围绕现场设备共研究布置8个监测点，6个为振动监测点，2个为温度监测点。

3.2 系统架构

完成设备现场布点后，下一步进行整个系统架构的搭设及软件设计开发。主要分为三层结构，底层为现场设备（磨浆机）和状态监测，完成设备状态的检测和转换；中层为采集模块，完成对设备数据的采集和转换；上层为数据库和分析软件，完成对设备状态检测数据的存储和分析展示。其示意图如图2所示。

3.3 软件开发

磨浆机状态监测系统数据主要涵盖5大模块：数据下发、数据回放、在线监测、3rd和用户管理[3]。

3.3.1 数据下发。对系统参数的设定，包括厂区架构（总厂、分厂、车间、设备和测点），通道管理（振动、温度、转速、视频）、数据采集器采集参数（采样点数、分析频率、报警值、分频设置）设置等。

3.3.2 数据回放。已采集的数据通过该功能进行回访，显示视图：通频、时域、频域、分频、变工况、时间三维普和转速三维普等。

3.3.3 在线监测。在线监测是对实时采集的数据进行显示，通过三种模式（分布式、平铺式、列表式）、五级架构（总厂、分厂、车间、设备、测点）可以实现同类测点实时数据对比、同台设备测点实时数据对比、同一测点不同参数实时对比等功能。

3.3.4 3rd。第三方数据接入，接入的是振动、温度、转速、视频之外的信号，如压力、流量、料位、急停等外接断点信号。

3.3.5 用户管理。其也是权限管理，包括创建用户、删除用户、分配权限、修改权限和修改密码等。

4 项目实施效果

4.1 磨浆机设备状态监测实时显示

由于磨浆机是薄片生产的重要设备，其运行状况直接关系到生产的稳定和质量。设备状态监测直观显示磨浆机实时运行情况。操作维护人员能够准确掌握设备运行状态，提高生产效率。

4.2 磨浆机状态运行直观分析

磨浆机设备状态监测，通过曲线、频谱图和数据等方式，分析磨浆机设备的运行稳定性、机械可靠性和故障发生报警，对设备运行进行了全方位检测和全过程监控，提高了设备运行寿命，科学安排设备检修，及时发现设备异常，保证设备健康运行。

4.3 磨浆机状态运行维护预防

通过对设备振动、温度、位移等物理数据的监测和频谱分析，通过比对专家系统或者惯性分析，可以预测设备故障，通过机械加固或者故障性检修，可以有效增加磨浆机设备的运行时间，减少不必要的定时检修时间，预防过度维修。

参考文献：

[1]盛兆顺，尹琦岭.设备状态监测与故障诊断技术及应用[M].北京：化工工业出版社，2003.

[2]徐敏.设备故障诊断手册：机械设备状态监测和故障诊断[M].西安：西安通大学出版社，1998.

[3]苏鹏声，王欢.电力系统设备状态检测与故障诊断技术分析[J].电力系统自动化，2003（1）：1-2.