巷道式堆垛机健康状态综合评估研究

皇甫宜龙，盛亚飞，王成林，刘 斌

（1.北京物资学院，北京 101149；2.北京顺鑫农业股份有限公司牛栏山酒厂，北京 101301）

0 引言

随着智慧物流的发展，物流机械设备综合构建仓储一体化，存取自动化，物流和信息流一体的高度柔性化物流系统。其中，巷道式堆垛机以其在电气控制方式、整体调速性能、定位准确度、起升精度、耐磨性等方面的突出特点得到广泛应用，特别是用于在高层货架的巷道内来回穿梭运行，作为智慧物流的核心机械设备，长时间、高强度和超高速的使用造成巷道式堆垛机存在随机且复杂的故障隐患，降低整个设备的可靠性，直接影响物流系统的正常运作。在现实工况下，设备仍采用定期维护方式，一旦发生故障，将会对整个物流系统产生严重影响，特别是突发性停机，易带来重大经济损失。因此，本文建立基于巷道式堆垛机健康状态管理和智能维护方案，基于多特征参数健康状态综合评估模型，进行设备实时监测，结合历史维修数据和专家系统，进行全方面健康状态反馈，实现设备综合智能管理维护。

1 巷道式堆垛机健康管理与智能维护综合方案

图1 双立柱巷道式堆垛机结构

双立柱巷道式堆垛机健康检测实验为双立柱巷道式堆垛机。该种双立柱巷道堆垛机的主要组成结构主要有上横梁、下横梁、左右立柱、主控柜、载货台、货叉机构、货叉伸缩电机、行走机构、提升机构、提升链条、天轨导向轮、载货台导向轮、地轨导向轮、主动轮、从动轮（图1）。根据双立柱巷道式堆垛机核心零部件工作状态进行监控，结合现有状态检测技术，建立了振动、电机、电压、电流、传感器和转速等多种状态实时检测以及智能维护体系。

设备健康状态是反映设备当前工作状态，通过量化设备工况下运行采集数据形成设备健康指数，采用设备磨合后正常性能状态健康指数做参考，真实反映设备目前性能的偏差程度。要实现设备健康状态综合评估，需要针对被评估设备的数据采样，以及历史数据分析处理。设备健康状态评估需要在待评估设备关键监控部位装载传感器记录实时工作数据，并结合历史维修数据形成综合评估数据，根据设备构成进行层次划分提取特征参数，建立健康状态模型计算特征参数阈值和标准值，得到健康指数判断设备健康状态。巷道式堆垛机健康状态综合评估框架如图2 所示。

图2 基于特征参数设备健康状态综合评估框架

设备健康管理与智能维护综合方案，采用分布式调用架构，采用5G 网络通信技术，综合设备状态监测传感器、健康状态综合评估技术、设备状态管理和工作人员统一管理交互平台，设计健康状态综合评估系统、智能维护系统和信息交互系统，其中，按照功能分为设备运行状态监测部分、数据交互平台部分、设备维护保养部分三部分。在运行状态监测部分集合监测仪器和传感器基于工业以太网和5G 无线网络实现运行状态数据收集和数据库上传工作；在数据交互平台部分，通过信息交互进行健康状态综合评估，结合智能维护系统，实现系统内自动生成检测报告并进行维修任务发布；设备维护保养部分通过系统预警或定期检查状态检测报告，实施设备维护措施，执行人员将设备实际维护以文字和图片形式上传数据库，建立完整智能维修闭环控制。综合方案数据库中会统一保存每次诊断数据和反馈信息，形成系统知识库，更新健康状态综合评估中特征参数，优化诊断结果提高智能维护准确率。

图3 设备健康管理与智能维护综合方案

2 巷道式堆垛机综合健康状态综合评价模型

设备在使用寿命内经过磨合阶段、正常使用阶段和急剧磨损阶段，在不同阶段各项指标因时间变化而变化，结合设备设计参数、状态监测数据和故障维修数据，进行健康状态综合评估。因为巷道式堆垛机不是一个单一结构机械设备，设备是一个完整系统，需要综合系统内子系统健康状态进行评价，最终得出设备整体性能健康数值代入计算模型得到0 到1 之间数值。该健康数值越高代表设备健康状态越好，1 是最佳状态，0 是完全损坏状态。

通过收集设备运行过程中状态信息，实时监测振动、电压、电流、噪音和转速等信息，可以构建多个特征状态参数评价模型，量化设备综合健康状态数值。仅考虑监测信息的反馈是无法进行全面评价，建立设备监测状态故障性、设备可靠性、零件经济性和零件可维修性的综合框架才能反映设备真实状态。建立评价指标体系：

（1）监测状态故障性。指标包含设备各传感器采集数据值、历史维修数据值和使用时长。

（2）设备可靠性。指标包含设备内各组件对设备正常运行影响程度、各个组件之间关联度，损坏后是否可替代和设计生命周期。

（3）零件经济性。指标包含设备内各组件价值、折旧费用、失效损失费用和维修费用。

（4）零件可维修性。指标包含设备内各组件维修更换难易程度和同等功能可替代性。

首先建立单一组件特征参数计算模型，通过设备设计参数、性能测试和历史数据综合评估，综合得到时间序列参数阈值范围，建立基于时间序列函数f（t）与最大阈值xmax和最小xmin之间计算模型。

其中，H（t）为基于时间序列特征参数；f（t）为此刻设备监测反馈值为此刻设备设计时标准值。

根据设备组件之间零件进行编码建立每个重要零件的权重评价值，根据上述指标体系进行进一步完善，区分零件健康状态对设备健康状态影响程度。采用均一化权重赋值模式可能会导致核心零件影响程度弱化，非核心零件影响程度强化，不能真实反馈设备健康状态。本项目采用经典变权公式，结合上述构建指标体系进行权重设定。

其中，为设备第i 个零件第j 个特征参数值；m 为特征参数总数为特征参数标准权值为综合结果权值；a 为综合常数，取值范围（0，0.5）。

基于时间序列建立设备综合健康状态综合评估计算模型如下：

基于H（t）计算值结合历史维修数据建立设备健康状态分级体系，根据设备运行状态反馈确定映射关系，如表1 所示综合健康状态分级体系。

表1 巷道式堆垛机综合健康状态分级体系

3 巷道式堆垛机健康状态实验分析

本项目采用北京顺鑫农业股份有限公司牛栏山酒厂双立柱巷道式堆垛机为例进行健康状态综合评估分析，首先搭建设备健康管理与智能维护综合平台，在设备上进行健康状态监测采样。本实验搭建数据采样台，其中振动传感器采用ICP 型三向加速度传感器，在上导轨、立柱4.5 m 处和下导轨布置；速度传感器在右侧立柱1 m处布置；环境检测采用台达温湿度噪声传感器，在立柱两侧2 m 处布置；电机系统数据采用台达变频器收集，振动数据采集仪采用东方所研制INV3018CT 高精度采集仪，中心控制采用台达PLC 控制单元，集中在在电控柜内布置。双立柱巷道式堆垛机工作状态下，采样平台收集数据采样频率为100 Hz，采样数据包含整机速度、各向加速度、峭度值、关键点电流电压值、电机转速、机柜温度、整机温湿度和噪音，数据打包通过无线网络进行传输，结合相应人工服务数据构建数据库进行分析处理。

通过采样检测平台数据和设备设计数据进行分成计算，得到设备内各个组件特征参数及其详细数值，如表2 所示。以完整特征参数和权重表为基准，进行设备健康状态综合评估。

巷道式堆垛机健康管理与智能维护系统如图4 所示，是基于线上动态监测技术和设备智能维护管理开发基于“综合健康评价模型”的网络管理平台，该系统基于JAVA 开发语言，数据服务器采用SQL Sever 2013 为数据库，支持Win7 以上运行环境。该系统主要包含20 个巷道式堆垛机实时健康状态动态监测、设备状态、预警和报警、工作环境监测、统计报表、用户管理和自检测试模块。该系统以健康状态综合评估为基础，通过网络进行设备数据采样、数据传输、健康状态评估、工程师、维修人员等统一平台实施管理，能够有效进行库房部门、维修部门和管理部门之间信息沟通，实现快速效应智能维修。综合健康状态评估基于实时设备采样数据、专家知识系统、评价模型、原始设计数据和历史维修数据生成运行状态诊断报告，判断故障类型和原因，提出维修建议。通过维修部门现场勘察情况，工程师进行健康状态反馈，优化综合健康状态评估模型，实现巷道式堆垛机完整闭环智能维护。

4 结论

通过采用5G 网络通信技术，综合设备状态监测传感器、健康状态综合评估技术、设备状态管理和工作人员深度融合统一在线管理，促进动态监测技术和健康状态诊断技术在巷道式堆垛机领域中的发展，搭建工业以太网和5G 传感网络提高设备到管理人员之间信息传递效率，避免了巷道式堆垛机定期查看传统维修模式，为巷道式堆垛机建设基于状态管理先进智能维护手段，丰富设备健康管理内容，为巷道式堆垛机维护提供可靠参考依据。

表2 巷道式堆垛机特征参数

图4 巷道式堆垛机健康管理与智能维护系统

目前尚未解决问题：淤由于系统设计需要大量试验数据采集，开发周期长，数据量大，涉及设备内零件多，整体系统需要大量工作人员相互配合才能完成；于该系统涉及多个特征参数计算和权值判断，针对性强，很难进行普适性推广应用，针对不同设备需要重新计算并进行针对性研究。在设备传感监测技术不断发展的同时设备健康管理水平也在不断进步，基于设备状态进行管理，能够使设备产生更大使用效益和经济效益。