机械维修中的常见问题及控制措施分析

胡彦 刘虎刚

摘要：长时期以来，海洋领域机械维修制度始终沿用计划维修制度，已无法满足当前大型起重机及相关装置维修管理工作发展需求。基于此，文章简要分析了机械设备维修的内容及意义，论述了机械维修中的常见问题，并对机械维修中常见问题的控制措施进行了进一步探究。

关键词：机械维修;起重机;状态维修

前言：上海振华重工（集团）股份有限公司是重型装备制造行业的知名企业，主要占领海洋领域。该企业拥有当前最强大的大型起重机制造团队，所生产的智能型恒张力大型锚绞车、大吨位全回转浮吊、无平衡梁四排全滚轮的全回转支承装置等产品不仅覆盖了国内集装箱港口，而且进入了国外近78个港口。文章对该企业现存机械维修中的常见问题及控制措施进行了简单分析，具体如下：

一、机械维修的内容及意义

维修内容

机械维修内容涉及了经济层面管理、技术层面管理两个部分。前者主要包括寿命周期收获利益、设备经济适用年限及折旧处理、备件结构模型与备件流动资金、设备综合效率评估等;后者主要包括设备状态检测点检、设备资产及档案管理、设备规划选型及安装调试、设备维修模式设计及计划执行、维修质量验收及润滑管理、改造更新管理及环保安全管理等。

1、维修意义

一方面，任何一台机械设备若没有经过维修，仅可使用一个大修间隔期，达到机械使用规定年限的四分之一或者五分之一。但是，一台机械设备的大规模整修费用仅占据新机械原有价值的百分之十以上、百分之三十以下，所使用材料也在新機械设备的百分之二十以下，促使机械设备获取相当于新机械设备百分之八十的使用年限。这种情况下，若在机械设备全部使用年限范畴内进行四次大规模维修，就可以获取相当于新机械设备三倍以上的使用年限，降低机械使用资费成本损耗。

另一方面，现存全部港口机械设备，即便是在正常运行情况下，也无法不间断维持高效率运转。这主要是由于内部、外界存在诸多干扰因素，不可避免地促使机械设备零部件出现腐蚀、磨损等不良变化。而通过在机械设备运行期间（修理标志、保养周期内）对其进行维护修理，可以帮助机械设备获取继续运行的能力，保障机械设备处于正常运行状态。除此之外，通过维修领域内绿色再制造工程开展，也可以将机械设备耗油率、耗电率降低至标准数值，节约能源损耗。

二、机械维修中的常见问题

1、维修模式不合理

由于诸多因素影响，当前港口机械维修模式不够稳定，各部分维修作业自始至终都处于各行其是的局面。不同类型机械设备及其组成部件大多采用雷同的计划式维修模式，没有考虑不同类型机械设备工作环境、可靠性及要求，简单地认为设计、生产操作可以保障机械设备部件及整体质量稳定，导致维修效益不佳[1]。

2、技术保养不科学

由于港口机械运行工期紧张，技术保养没有按质量、按时期开展，导致后期机械状况处于一个较为落后的状态，故障问题不断出现，维修费用虚高，增加了企业亏损风险。同时由于机械设备维修保养位置较为固定，集中修理、分散运行矛盾冲突较为突出，对维修从业者价值理念造成了较大冲击，无法保证技术保养工作效率。

3、忽略前期管理

在当前机械维修过程中存在较为突出的“就维修论维修”问题，一旦机械设备运行失常或是出现故障，就从维修管理视角思考根源，而没有从机械设备运行整个寿命周期归因，割裂了机械现代化管理整个过程、整个系统。而忽略前期管理的单一机械设备维修保养，也增加了后期机械维修工作量、资本损耗。

三、机械维修中常见问题的控制措施

1、构建机械设备状态监测及维修决策模式

针对需实施状态监测及维修决策的机械设备，维修者可以根据当前已出台检验规范，选择恰当的油液监测技术、性能参数监测技术。从日常船员监控、油液化验室定期精密监测等方面，构建完善、科学、严格的状态维修决策模型[2]。从功能视角进行分析，机械设备状态监测及维修决策模式具有管理并随时随地提供与维修问题相关组织内外部信息、收集并提供不同类型决策方案执行情况反馈信息、存储并供给应用频率较高数学方法、灵活运用现有或修改后数学模型进行数据分析预测及加工处理、人机对话及图像输出、数据通信性能良好、加工速度较快、响应时间较短等。根据上述功能特征，可以将机械维修状态监测及维修决策定义为计算机工具支撑下，以决策科学理论方法为主体，以人机交互为辅助的半结构化信息系统[3]。

从机械设备状态监测及维修决策组成模块入手，可以从港口及设备登记、维修项目设置、维修决策、维修反馈信息及机械运行情况录入、状态监测管理等几个方面，进行完整的维修决策系统设置。其中状态检测管理涵盖了状态监测计划制定、状态监测结果录入（光谱监测结果、铁谱监测结果、常规理化剖析结果等）、状态监测报告打印等。具体运行流程为录入状态维修标准——录入状态间隔时间——确定与修订状态监测间隔期——执行状态监测周期——录入状态监测信息——维修决策支持（确定维修项目、时机及对状态监测间隔期修订结果核对）——制定维修计划（结合设备技术状态及用户要求）——执行维修计划并反馈维修计划执行情况（为修改状态间隔期提供依据）[4]。以起重机基于油液监测的状态维修为例，监测标准包括粘度、粘度指数、碱值、水分、铜元素含量、大磨粒读数、铁元素含量、小磨粒读数等。若发现主机润滑油更换后机械杂质为0.0096%，铁谱分析发现大量腐蚀磨损颗粒，且光谱分析中铜元素浓度达到12ppm，可判定起重机轴承合金出现快速磨损，需要立即选用高等级润滑油，并更换轴承。

2、推行基于RCM的针对性技术保养支持系统

基于RCM的针对性技术保养支持系统主要是以可靠性为中心的维修管理，强调依据机械设备故障后果预估、机械设备运行可靠性，事先对机械设备故障后果进行评测、估计，自觉以故障模式探索最新成果，构建一个综合故障模式、故障后果的维修策略[5]。随后执行以可靠性为中心、以运行经济性为切入点的维修成本最低方案。一般在基于RCM的针对性技术保养支持系统运行过程中，维修者需要将设备故障、使用时间进行独立分割，以隐蔽功能故障为重点，实施预防性技术保养，降低故障发生频率[6]。

考虑到港口重型机械组成较为复杂、类型较多、数量较多、设备间差异较大，在基于RCM的针对性技术保养支持系统制定过程中，维修者可以根据实际工作情况，从定期维修项目内容、基于状态监测的起重机状态维修项目、不必要设备事后维修方式等多个方面入手，细化每班值班检查、定期润滑油光谱分析检查内容。同时根据船舶机械重要程度、特殊性，从机械技术保养决策视角入手，在模糊综合评判、逻辑决断法支持下，确定不同类别机械技术保养方式，如更换润滑油等。

3、实施以前期管理为重点的全面计划质量维修机制

全面计划质量维修又可称之为TPQM，是一种以机械设备寿命周期内部可靠性、经济性、有效利用率为总体目的的维修技术、资源管理体系。其具有维修范畴全面性、维修技术基础性、维修过程系统性等特征，强调最大程度挖掘质量规定、质量过程、维修职能，获得最佳维修策略后高效运用到资源管理中。机械维修者可以综合考虑管理与组织、维修工艺、质量考核标准、后勤保障、技术文件、维修管理系统、维修任务等元素及相关元素之间联系，保证机械设备维修保养效率。

首先，根据客观层面要求，针对当今时代同一种类别港口机械在安全性、动力性、舒适性、便捷性、适应性等方面存在缺陷，确定机械维修对象用途、工作方式、任务、运行速度、工作循环、运输存储条件、对维修者要求等内容。随后收集港口条件、气候条件、用户要求、社会环境等资料，如维修技术水平、港口电磁干扰、噪音等。在这个基础上，考虑港口建设总体优化对机械维修的要求，应用系统理论进行机械维修规划制定。具体的机械维修规划涉及了平均故障间隔时间、可靠度等可靠性指标以及平均修复性维修时间、平均修复时间等修复性指标，维修组织管理、与现有维修系统配合适应度、全寿命周期费用等维修保障指标。

其次，在维修规划完毕后，将机械维修各项指标逐一分配，以多套独立的设计方案的形式，汇总现有保障系统状况、费用限制、进度要求等约束条件，落实结构简单化、拆装简单化、维护点集中化、部件模块化、检查监控化、易损件通用性、润滑可延长等维修原则。随后建立更高效率的现场维护、专业修理、技术保养、维修模式、维修类别、维修内容交流渠道，保证现场成套维修性能规划及技术诊断工艺准备（确认备件消耗、维修经济性能分析）平稳进行。

再次，在机械维修各项指标分配完毕后，应由各要素具体负责者结合港口机械的零部件设计图纸，进行维修性、维修保障、可靠性内容的详细规划[7]。同时进行专用维修保障设备购置申请，强化维修保障设备各项性能指标与机械设备的配套性、通用性，避免因起重装载机主操纵阀安全密封圈等机械附件质量不佳而导致的维修工作量增加情况。

最后，在工程机械运行阶段，维修管理者不仅需要保障机械设备稳定可靠运行，而且需要不间断收集、分析机械维修性、可靠性、维修保障费用、运行费用、工作压力方面的数据信息，并与前期积累维修数据对比，确定维修保障效果，为下一阶段机械维修作业提供依据。若对应机械设备已经临近运行最终年限，则维修者需要根据对应型号技术改造标准、淘汰处理技术标准，进行技术改造方案、淘汰更新计划设置。

总结：

综上所述，随着我国港口货物运输量不断增加，港口服务水平的不断提高，机械维修制度也在不断变化和进步，状态监测及维修决策在港口机械上应用频率不断提升。为了适应这一形势的要求，企业应全方位分析传统机械维修模式存在的缺陷，构建机械设备状态监测及维修决策机制，全面推行针对性维修支持系统，形成与新形势发展相适应的机械维修机制，为机械维修作业的高效开展提供保障。

参考文献：

[1] 蔡永乐. 桥式起重机的常见故障与维修保养[J]. 四川水泥， 2018， 000（003）：18-18.

[2] 张华. 基于奇异摄动法的机械设备状态监测及诊断技术仿真分析[J]. 工业加热， 2020， 049（001）：35-38.

[3] 练俊君， 魏琳， 饶晓红. 基于嵌入式Linux Web服务器的机械设备状态监测系统设计[J]. 自动化仪表， 2019， 000（7）：43-46.

[4] 张琪烨. 机械设备状态监测与故障智能化诊断技术分析[J]. 内燃机与配件， 2019， 000（019）：200-201.

[5] 葉剑， 轩军厂， 杨建坤. 基于RCM的FPSO动设备完整性管理实践[J]. 新技术新工艺， 2018， 000（006）：50-54.

[6] 胡静波， 罗橙， 贾民平，等. 基于RCM的门式起重机维修策略系统研究[J]. 起重运输机械， 2019， 000（002）：121-125.

[7] 张向平， 周靖. 港口起重机维修保养周期研究[J]. 中国设备工程， 2018， 000（013）：68-69.