挖泥船泥泵系统预测性维护实现方法

邓义斌 黄龙归 赵六军

(武汉理工大学船海与能源动力工程学院1) 武汉 430063) (长江武汉航道工程局2) 武汉 430014)

0 引 言

当前状态评估、趋势预测[1]等预测性维护技术已在风电、机电等领域得到广泛应用,这些技术从数据驱动的角度出发,通过实时更新的数据来优化设备的运维方案,使其更加贴合实际[1].泥泵作为挖泥船作业的主要大型部件,其健康状态直接关系到挖泥船工作的展开,但目前以泥泵为对象的预测性维护研究还大多停留在数值仿真层面[2],在泥泵日常工作过程中产生、采集到的海量相关数据并没有得到充分的利用,难以匹配日益复杂化、综合化的泥泵运维要求.

文中基于实船SCADA数据,以大型挖泥船泥泵为对象,采用聚类算法、双向清洗等方法对数据进行预处理,构建灰云模型开展泥泵健康状态评估,通过EEMD-NARX神经网络开展泥泵性能预测,完成预测性维护技术在泥泵系统的相关应用.

1 挖泥船泥泵维修大纲

本文以国内自主设计的采用“一拖二”驱动艏楼形式某大型耙吸式挖泥船泥泵为研究对象,所配泥泵为荷兰IHC公司进口,重达66 940 kg,最优工况下转速可达166 r/min,由泥泵主体、封水系统、齿轮箱等多个子系统组合工作.根据GJB1378A—07,通过确定该泥泵系统重要功能设备,从系统级自上而下分析某一层级故障后果[3],开展故障模式和影响分析(FMEA分析)、RCM逻辑决断、形成维修大纲等,形成维修大纲样例见表1.依次包含维修级别、实施人员等内容,其中针对泥泵系统中封水子系统封水泵机封泄露的故障模式,传统维修策略选取的工作类型为定期维修,维修间隔根据同类型泵及维修经验确定为1 074 h.

由封水泵机封泄露的故障机理可知,机封的泄露既有可能是由于动静环面粗糙而导致机封逐渐劣化,后期出现泄露,也有可能是泵轴窜动而引起机封加速劣化,在早期即出现泄露.仅靠固定时间间隔的定期维修,难以匹配复杂多变的故障情况和时机,因此以封水泵机封泄露为例,研究预测性维护技术的相关应用.

2 数据预处理

收集到近半年内泥泵SCADA数据并以此作为研究基础.泥泵SCADA数据属于典型的非平稳时间序列,具有非平稳性、含有“脏数据”等特点,其数据质量的高低直接影响到预测结果是否精准.选取该耙吸式挖泥船泥泵系统中流量、进出口压力等共计18个监测参数,通过分析可知,该泵存在多个稳态工况,在不同工况下,泥泵的比转速、效率等工作性能参数也会随之发生相应的变化,若不同工况间数据混杂,不利于后续预测性维护技术的顺利开展.由于泥泵SCADA系统每2 min记录一次数据,时间间隔较长,颗粒度不够细化,致使数据稳定性减弱,易受随机扰动的影响,使得同等工况下对应不同的功率输出,对数据的分析和预测造成了障碍.采用k-means聚类[4]对样本数据进行聚类,计算2～30不同聚类数下的样本silhouette平均值,当聚类数是4时,silhouette平均值最大,该泵转速共有100～180、180～220、170～190、0～50 r/min四类,对应工况分为{u1,u2,u3,u4}四个数据子集,见图1.从u1数据子集中取泥泵功率曲线,见图2.

图1 聚类结果

图2 泥泵功率曲线

由图2可知:部分工况点SCADA记录值为负值或大于零的极小值,这些是很明显的“脏数据”,这是由于挖泥船作业时传感器受到扰动、各机电设备非线性耦合等多因素导致.高质量的数据是后续评估、预测等预测性维护技术开展的坚实基础,如果数据质量不高,出现如信噪比过低、数据维度过高导致算法适应度低等问题,造成模型评估、预测结果和真实情况误差过大,无法对设备运维工作给予正确的意见,则预测性维护和视情维修也就无从谈起.由于泥泵SCADA系统数据记录时间间隔较长,颗粒度不够细化,致使数据稳定性减弱,易受随机扰动的影响,使得同等工况下对应不同的功率输出,对数据的分析和预测造成了障碍.采用平滑曲线[5]对实际功率曲线进行拟合,可得基准效率曲线,见图3.

图3 滑差曲线

由图3可知:滑差值逐渐递增,在横坐标600附近出现拐点.可以明显看到,在拐点之前的滑差呈线性关系变化,滑差变化率近似恒定,而拐点之后滑差曲线显著上扬.造成这种现象的原因主要是由于数据集中的异常数据所引起的,异常数据同基准曲线的偏差明显且越来越大.因此,可以通过寻找滑差曲线的拐点划分正常数据集和异常数据集.数据子集u1中正常数据和异常数据散点分布图见图4.

图4 双向数据清洗

采用主成分分析法[6]对18个检测参数进行降维,选择总体贡献率80%以上的五个成分作为主成分,见图5.前五个主成分的总体贡献度为 84.93%,代表二者含有原时间序列84.93%的信息.

图5 各成分贡献率

3 预测性维护技术

3.1 状态评估

采用灰云模型[7]对泥泵健康状态进行评估,用相对劣化度表征泥泵系统各指标当前实际状态与正常工况的偏离程度,将泥泵的健康状态划分为“健康”“亚健康”“警告”“故障”四个等级;采用正态灰云模型结合各指标劣化度得到隶属度矩阵;权重的确定采用层次分析法与熵权法结合的组合赋权法对各项指标进行赋权,基于泥泵数据集可求得泥泵相应时段的健康状态,该泵最近一个月状态评判向量为[0.461 4,0.480 8,0.055 1,0.002 7],健康状态为“亚健康”.

3.2 趋势预测

采用EEMD-NARX[8]神经网络对泥泵系统劣化趋势进行预测,采用EEMD将处理好的数据分解为若干个本征模态分量(IMF),若直接对EEMD所得多个分量分别进行建模、预测、叠加,一方面自适应叠加的预测结果会引入多重随机误差,另一方面增加预测部分工作量,因此根据fine to coarse准则[9]将IMF分量依次重构为高频分量、低频分量和趋势项;分别将各频率分量作为NARX神经网络的输入,将各频率分量预测值叠加即为EEMD-NARX神经网络预测结果.针对表1中的维修项目,以泥泵系统中封水子系统为例,进行后续分析.

封水泵机封泄露严重降低封水流量,根据封水的原理[10]可知,只要确保始终有足够流量的封水进入泥泵的密封,就说明密封处没有泥浆进入,因此流量是判断封水系统状态的关键指标,结合封水机理,选取吸入端封水压力、轴端封水压力、砂水分离器出口压力、泥泵吸入压力和排除压力作为相关指标进行分析.

由于该泥泵定期维修周期为1 074 h,故以2个月为一个完整维修周期,选取某耙吸式挖泥船泥泵封水系统相关数据进行预测,EEMA-NARX预测流量,见图6.其中横轴零点坐标为新维修周期的起点;虚线处为一个完整定期维修周期的终点,则起点时泥泵封水系统健康状态评判向量为[0.178 4,0.726 3,0.076 1,0.019 2],状态判定为亚健康,终点时泥泵封水系统健康状态评判向量为[0.184 6,0.735 8,0.071 5,0.008 1],状态判定为亚健康.

图6 预测流量图

由图6可知:泥泵整体劣化趋势预测技术在封水系统数据上也有很好的适用性,在一个完整的维修周期内,预测性维护技术对流量进行持续跟踪和判定.流量始终在114～120 m3/h区间内来回波动,这属于封水泵在一定工况下的正常波动.当时间来到1 074 h时,即紫色虚线处,传统定期维修认为此时应对封水泵进行检修,而此时泥泵封水系统健康状态评估为亚健康,预测流量仍在正常范围内波动,说明封水系统在目前及未来一段时间内将保持正常工作,维修周期可以相应的往后延长,不必进行维修,从而可以节省一次检修费用,从而达到预测性维护,即视情维修的效果.

4 维修策略对比分析

大型挖泥船泥泵多用于采砂、造岛等大型工程项目,在考虑泥泵系统维修策略时,经济性、安全性、任务性都是重要的衡量指标,为了便于比对,采取考虑到将连锁损失量化的经济性作为评判维度.故为了验证本文所提出的视情维修策略的有效性,采用单位时间内的维修费用来作为评价准则[11].该费用C为

(1)

式中:cm为一次状态检测的费用;N为在更换发生前的状态检测次数;cp为一次预防性更换的费用;cf为一次故障更换的费用;ck为视情维修相关费用;y为示性函数,当y=1时发生预防性更换,当y=0时发生故障更换.

cm、cp、cf等费用参数均包含采取该行动时带来连锁反应而产生的费用,如检测时产生的停机损失,发生故障更换时的备件及人工费用,其中视情维修相关费用包括传感器安装费用、传感器运维费用、数据处理的人工费用等.实船经验表明,事后维修损失及连锁损失远大于预防性更换带来的损失及连锁损失,由于封水泵相较于泥泵体型小得多,日常运维检查船员即可完成,而预防性更换费用根据封水泵需要替换部件的不同,从轴封到叶轮,花费也从数千到数万元.当封水泵故障时,导致泥泵停机而带来的停产损失是巨大的,根据项目的不同可从数十万到上百万元不等.综上,经过调研,假定状态检查费用cm=400 元/次,预防性更换费用cp=10 000 元/次;故障更换费用cf=200 000 元/次;ck=0.2 元/h.

cf>cp>cm

(2)

表2为计划维修策略和视情维修策略的对比结果.由表2可知:当封水系统故障出现在后期时,即后期故障时,由于视情维修策略比定期维修策略减少了更多的状态检查次数,使得单位时间维修费用从1.77降至1.60 元/h,相较于定期维修成本,视情维修费用可下降9.6%.对于加速故障来说,虽然视情维修策略将封水系统寿命从3 393降至3 108 h,但有效的避免了事后维修的发生,所以极大的降低了维修成本,单位时间维修费用从6.13降至3.54 元/h,相较于定期维修成本,倘若采用视情维修策略,费用可下降42.3%,效果明显.事实上,针对某些重要任务,提前监测出劣化状态的意义更非经济性可以衡量.综上,可以看出随着时间的延长,泥泵系统需要检修次数的增多,视情维修策略对比传统定期维修策略的优势就更加明显,同时在长期运维,故障发生频率较低的情况下,它不仅能有效的降低检查成本,而且能够有效避免事后维修的发生,从而节省大量的事后维修成本和保障疏浚任务的顺利完成.所以,视情维修策略优于传统的定期维修策略.

表2 计划维修策略和视情维修策略的对比结果

5 结 束 语

文中基于大型泥泵的SCADA数据开展其健康状态评估及趋势预测.通过对泥泵维修大纲的分析,以封水系统为例,结合数据预处理手段和预测性维护相关技术,以考虑到将连锁损失量化的经济性作为评判维度,比较了后期故障和加速故障下采取两种不同维修策略的经济性,得出视情维修策略相对于定期维修策略的优越性.后续可通过积累大量泥泵监测数据和故障数据样本,并考虑模型的在线更新与实时预测,进一步提升评估和预测的及时性、精准性和可靠性.