彭 程
(山东石横特钢集团有限公司,山东肥城 271612)
20世纪80年代,设备点检制由工业先进国家引入中国,得到广泛应用。最早实行点检制度的钢铁企业是宝钢,通过几十年的点检管理经验积累,宝钢已形成成熟的点检制度及管理体系,体系中核心内容已广泛被国内钢铁企业借鉴。
随着信息技术不断发展,智能化概念逐渐渗透到各行各业。近年来智能化点检技术在国内钢铁企业的发展如同雨后春笋,各类新型智能化点检技术衍生的产品(如在线监测、手机点检、大数据分析系统等)广泛应用在钢铁企业。目前,从事钢铁企业智能点检的专业公司主要分为智能化点检平台软件开发和智能化点检硬件产品技术研究两类。大部分钢铁企业目前的点检系统只是应用其中部分软件和硬件产品,缺乏系统性的研究和规划。
山东石横特钢集团有限公司在已应用的智能点检技术基础上,从2017年开始对国内多家钢铁企业和智能点检专业公司进行考察调研。结合多家单位的技术特长,通过不断研究和摸索,最终实现多种点检数据在智能化点检系统的集成,通过点检大数据分析,全面掌握设备运行状态。
石横特钢集团有限公司是一家综合性钢铁联合企业,主要生产车间有原料场、烧结车间、高炉、炼钢车间、轧钢车间、焦化车间、微粉车间和石灰车间等,配套水、电、煤气、蒸汽、氧气、压缩空气等能源供应系统相关的制氧车间、发电车间、供电车间等辅助车间,同时配套物流运输系统。
钢铁联合企业下的车间设备类型差异较大,专属设备种类繁多,不同单位的点检体制各不相同。为确保点检系统的统一性、规范性,在原宝钢三级点检管理制度的基础上对点检管理制度进行改革优化。明确各类点检数据的来源和如何利用点检数据进行设备裂化分析的基本原则。对在线、离线等专业智能化点检设备、仪器的数据传输方式、数据类型进行归类统一,同时融合人工点巡检系统,建成综合性大数据智能化点检系统。此外,公司的设备管理平台为上海宝信公司开发,点检系统通过数据的互通方式,为设备管理平台的检修、采购、状态管理等管理模块提供基础点检数据来源,进一步丰富了设备管理平台的管理内容,提供了设备基础状态管理的依据。
根据点检数据的来源,分为在线点检实时数据和人工点巡检周期性数据两大数据模块。通过这两大模块实现各类软、硬件产品的融合,将企业所有设备的点检数据及记录信息均放置在点检平台中,完全取代传统纸质点检记录的方式,实现了各类智能化硬件产品数据的集成。将以前很多只能在现场主控室查看的设备实时运行数据传输至点检平台,并在系统平台上以设备树结构,清晰展现各类数据的关联关系,解决了企业内各类点检数据的孤岛问题。
(1)在线点检实时数据。通过现场PLC、DCS及各类在线监测设备获取在线实时点检数据。从PLC、DCS中获取温度、压力、流程等设备运行过程中实时的关键指标数据;从在线监测设备中获取专业性实时监测数据,例如,旋转机械振动监测、润滑油油质监测、配电柜触点无线测温、电机绝缘监测、高压设备局部放电监测和水系统水质监测等。通过自动生成实时数据的报警及数据曲线,能够及时掌握设备短期的瞬间裂化趋势,及时采取相关措施,避免设备发生故障及设备关键部件的恶化。
(2)人工点巡检周期性数据。通过手机点检及专业离线检测仪器获取人工点巡检数据。点巡检人员通过智能手机上的APP,在设备现场扫描NFC芯片后填写点巡检记录,并将记录信息上传至点检系统;通过专业离线检测仪器获取专业性检测数据,例如,旋转机械离线振动检测仪、润滑油液分析检测仪等。通过系统对周期性数据曲线的自动生成,并结合人工点检的异常状态,对设备长期的裂化趋势进行分析,指导相关技术人员制定后续的维护及检修计划,确保设备运行状态在一定检修周期内受控。
图1 点检系统数据交互流程
(1)在线点检数据。现场PLC、DCS及各类在线监测点检设备通过数采器、交换机,按照OPC调用方式将数据实时传输给智能点检平台,并设置报警阈值。通过软件平台手机APP,将发现的实时报警信息推送给系统账号下的相关人员,确保相关人员能够及时获取报警信息。
(2)人工点巡检数据。智能手机及专业离线检测仪器通过4G网络、WiFi、USB等方式,将定时采集的数据及点检记录传输给智能点检平台,报警信息的推送方式同上。
(3)智能点检平台的数据还可和第三方软件平台进行远程自动传输,并可根据第三方平台的需求选择性传输数据。目前,给上海宝信开发的设备管理平台主要推送异常和报警数据信息,设备管理平台接收到相关数据信息后通过人工干预的方式进行后续的检修、备件采购、状态管理等设备隐患消缺的闭环管理流程。点检系统数据交互流程见图1。
(1)点检数据整合、展示、统计功能。按照公司设备树的架构对各类点检数据进行整合,具备相关参数、实时及周期性数据展示(包括振动数据各类波形图谱的展示)、统计、数据曲线生成等功能,包括设备基础信息及相关参数、测点数据、设备报警状态记录、设备历史故障记录、诊断报告等内容。同时系统支持设备监测点及相关参数的修改和无限扩展,将相关点检标准的具体内容分类型存放至设备树下的具体设备中,便于快速查询,修改完善,如图2和图3所示。
(2)数据报警功能。根据设备类型,结合各类点检数据制定不同的报警策略。可按照监测值分为绝对值报警(标准阈值预警)和相对值报警(自适应阈值预警),也可按照监测对象分为设备级报警和部件级报警。报警信息和人员账号、所属单位关联,确保每一条报警信息准确推送至相关的岗位人员。
(3)旋转机械故障自诊断功能。基于模糊故障诊断原理,使用当前测量的故障信号、故障诊断规则库(专家知识库)、大数据征兆事实库、人工录入故障特征进行推理,得到可能的故障排序,出具可能的故障原因。例如,转子动不平衡故障、轴不对中故障、结构松动、摩擦、齿轮啮合不良等,滚动轴承本体的内圈、外圈、滚子、保持架,轴承安装过松或过紧等故障,轴心与轴承座配合不良、滑动轴承的油膜失稳故障、转子碰摩故障、齿轮故障等,并可出具自动诊断报告,如图4所示。
(4)手机APP功能。通过手机APP软件可进入系统平台,浏览、查看采集的数据、曲线、报警信息等内容,具备手机APP报警信息实时推送功能。根据账号设定的设备范围权限,对账号设备范围权限下的设备报警信息进行推送。
图2 巡检数据
(5)点巡检实绩管理功能。具备分车间、分时间段对人工点巡检漏检情况统计分析功能。通过查询点巡检实绩,可以清晰获取点检违规信息。同时对人工点巡检的时长进行统计,由此初步判断采集人员的点检质量,如图5所示。
2019年7月,智能点检平台投入使用。通过不断完善和优化,目前系统已基本成熟,系统投运后点检管理工作出现本质性的提升,主要表现在以下方面。
(1)通过报警信息的推送,设备管理人员能够及时获取点检发现的异常和隐患信息,及时采取相关措施,减少设备故障的发生。特别是在线数据的报警,使得相关技术人员在赶赴设备现场前已清楚了解设备存在的异常,减少现场询问操作人员相关信息的时间,可以高效处理设备隐患。
(2)通过各类在线、离线专业设备及仪器采集的数据,对专业性检测方法获取的精密点检数据进行综合分析,实现设备潜在隐患的预判,减少设备故障率。特别是旋转机械自诊断功能,系统基于故障库自动分析判断出具的故障排序,为后续的检修处理方案提供了科学依据,减少了盲目排查花费的大量检修停机时间。
(3)通过对各类设备运行数据的曲线分析,改变了以往单一数据分析方式。通过多类数据的综合分析,全面掌握设备裂化倾向,提供预知性维修依据。
(4)通过手机APP进行人工点巡检,减少点巡检人员纸制记录的工作量。通过平台监督功能,提升人工点巡检工作的规范性,基本杜绝了漏检、虚假点检等违规现象。
图3 在线数据
图4 旋转机械故障自诊断功能模板
图5 点巡检实绩管理
通过建立大数据智能点检系统实现数据共享,提高点检工作过程监督力度,规范点检工作过程管理流程。通过点检数据的趋势分析和借助各类专业检测技术,提前发现设备隐患,开展针对性的检修消缺,使设备状态受控,减少非计划性故障停机时间。减少点检人员工作量,提高工作效率。