基于智能運行維護的鋼鐵廠液壓潤滑設備集中在線監測系統淺析

佟明星，吳根生

(寶武裝備智能科技有限公司，上海 201900)

0 引言

智能制造是設備管理的新要求，也是設備管理需要提升的方向，遠程智能運維是智能制造背景下制造業設備管理必由之路[1]。目前國內鋼鐵廠針對液壓潤滑設備管理大多仍采用點檢定修制來進行日常設備管理和維護，該種手段已在設備管理領域發展了三十幾年，隨著數據存儲技術、數據傳輸技術以及設備數據分析手段的不斷完善，點檢定修制也隨之發展了很多模式。依據智能制造標準體系，面向設備管理領域，遠程智能運維是智能工廠的主要運維方式。應用在線監測技術代替人工點檢、狀態智能判斷規則替代人工技能經驗決策、基于數據決策結果驅動的檢修維護任務替代基于固化標準生成的檢修維護任務，是實施遠程智能運維的關鍵所在[2]。隨著工業互聯網，大數據分析，遠程診斷平臺集中監控等方法的日趨成熟，基于液壓潤滑系統智能運維平臺的設備管理模式也逐漸形成現場設備管理變革的新方式。鋼鐵廠的液壓潤滑系統具有環境復雜和覆蓋面廣等特點，在目前的維護手段下，系統安全性和可靠性不能滿足穩定生產對整體設備狀態的要求。

1 液壓潤滑系統設備狀態監測現狀分析

目前鋼鐵廠液壓潤滑系統的故障多集中在漏油、跳泵、油溫突變、液位突變等方面。導致漏油和跳泵的主要因素是油品污染導致閥門動作不到位、油品劣化、泵輸出壓力不穩定、日常慢泄露未及時處理等。以上問題可通過包含污染度、黏度、油位、油溫、泵輸出壓力等參數的在線監測系統平臺進行實時監測，并在系統平臺上布置狀態預警模型對故障進行趨勢預判，達到預防性維護的目的。

液壓潤滑系統的在線監測設備少，缺乏檢測數據，雖然有些設備有部分離線檢測數據和在線位置開關報警信息，但沒有送入設備狀態管理系統，只能在現場機旁進行觀察，對液位、油溫、壓力等參數進行日常紙質的點檢記錄，造成液壓、潤滑系統出現故障時，不能進行趨勢分析、及時發現，使設備不能處于最佳的工作狀態，容易出現主設備缺油燒損或動作不到位，造成嚴重后果。

鋼鐵廠油站基本在地下油庫，且機旁控制柜通訊板卡存在滿負荷運行現象，新增數據通訊路徑極容易對原有控制系統造成影響，油庫處于地下封閉狀態，目前市面上所能采用的無線數據通訊方式也有局限性；原系統部分仍采用開關量信號便于及時對現場異常進行控制，但是對數據采集和分析并沒有實際意義。

目前現場液壓潤滑設備管理存在的不足：

(1)點檢方式主要依靠人工“五感”，如溫度和液位每日兩班紙質記錄等形式，對設備狀態把控缺乏趨勢化和精準度。目前點檢方式只是靠傳統的聽棒、測溫儀器、測振儀器來對關鍵設備進行檢查，通過點檢只是反映設備的一些最基礎的運行數據，不能有效的反映出設備運行的劣化趨勢;往往是出了問題再處理，處理事故的時間較長，對生產影響較大，工作相當被動[3]。

(2)已有數據無法遠程共享，有些系統雖有在線監測模塊，但也存在以下問題：①部分無模擬量傳輸，對數據趨勢化管理沒有實際意義；②部分模擬量已有，但沒有實現集中遠程監控，信息處于“孤島”狀態，狀態信息無法及時通知相關人員。

鋼鐵廠關鍵液壓潤滑設備集中在線監測系統的實施，一方面可以替代大工作量的日常點檢工作，減少現場點檢，大幅降低日常點檢和專業點檢的工作負荷，降低點檢的安全風險，為以后的點檢人員優化創造條件。另一方面通過系統智能化監測技術應用，提升預警判斷準確率，縮短故障定位時間和故障范圍，提高液壓潤滑系統的整體狀態把握能力。

2 液壓潤滑設備集中在線監測系統結構

液壓潤滑設備集中在線監控系統是以點檢管理系統為基礎，對液壓潤滑設備管理系統進行多系統融合，形成一套智能化設備運行信息的交匯與處理的智能運維管理系統，對匯集的各類信息進行分析、處理和判斷，采用最優控制手段，對液壓潤滑設備進行分布式監控和管理，使各子系統和設備始終處于有條不紊、協調一致的高效、經濟的狀態下運行[4]。該系統，在設備正常運行不停機的情況下，通過對原有系統關鍵參數、在用油理化參數、雜質和水分等參數進行實時原位監測，通過數據的趨勢化管理和平臺的模型管理判斷設備狀態，診斷設備的異常部件、油品劣化程度，方便技術人員有針對性地維護和修理，以達到及時避免事故發生的目的。

在線監測系統的參數類型可分為：(1)關鍵參數監測，如油箱液位、溫度、壓力、油缸位置給定和反饋、伺服閥位置給定和反饋等信號；(2)油品理化性能在線監測，如黏度、介電常數、密度等；(3)系統污染在線監測，如水分、磨粒數量特征、污染度等。具體布置如圖1所示。

圖1 液壓潤滑系統傳感器布局

常規關鍵參數監測，現場實施基本屬于更換替代，故安裝位置和采樣點可依照原有采集點上更換或新增，如傳統的磁翻板液位傳感器只有開關量信號，可以在磁翻板套筒處新增液位變送器，將開關量轉換為模擬量信號輸出。壓力監測建議在單體泵上通過壓力插入線新增一個壓力傳感器，通過遠傳模擬量趨勢變化判斷泵的輸出壓力波動。在各生產線配置一套PLC控制系統和一個工程師站，PLC之間和站內系統網絡使用ProfiNET通訊[5]。

油液在線監測系統需要與液壓潤滑系統形成閉合的循環系統。取樣監測點建議選擇油箱取樣口或系統主管路。在確定取樣點處焊接不銹鋼管和一次閥門，便于連接油液在線監測系統；回油管建議選擇無壓回油管或油箱加油口。系統進油口前端和出油口后端適當安裝二次閥門，用以控制油液在線監測系統與液壓潤滑系統的閉合。

區域服務器主要負責數據的采集、處理、存儲，然后按照設計的通信機制發送給匯聚節點，或者為其他路由節點來進行數據的中轉[6]。采集系統通過信號線和網線匯集采集信息，將匯集信號通過光纖引入區域服務器。

2.1 在線監測系統監測參數的目的

液壓潤滑系統常見問題：

設計和安裝缺陷：(1)高壓油泵選型不合理；(2)油缸設計缺陷；(3)管路接頭、密封形式選用不合理；(4)管路(包括軟管)設計布局不合理；(5)旋轉接頭易漏油。

技術管理的不足：(1)液壓泵周期性點檢維護落實不到位，未能及時發現隱患；(2)液壓泵運行維護管理制度不健全；(3)液壓泵站運行周期不穩定；(4)伺服系統污染控制和伺服閥運行維護中存在問題[7]。在線監測系統監測參數及目的如表1所示。

表1 在線監測系統監測參數及目的匯總表

2.2 液壓潤滑設備集中在線監測系統設計原則

高可靠性：系統主要設備器材需選用國際化、專業化、規模化生產的高品質產品。

先進性：設備選型要保證技術領先，性能可靠，操作簡便、實用，維護簡單，性能價格比最優，并留有擴展余地。

經濟性：在滿足安全防范級別的要求前提下，在確保系統穩定可靠、性能良好的基礎上，在考慮系統的先進性的同時，按需選擇系統和設備，做到合理、實用，降低成本，從而達到極高的性能價格比，降低安全管理的運營成本。

系統完整性：管理系統是一個較完整的集成化系統，系統的設計必須著重考慮與其他系統的管理綜合、互動集成等因素。

發展性：系統應在初步設計時，就考慮未來良好的發展性，以降低未來發展的成本，使系統具有良好的可持續發展性。

外觀效果美觀：前端裝置安裝均考慮標準化、安全性、隱蔽性及美觀性，根據實用和美觀的原則。

開放性和標準性：為了滿足系統所采用的技術和設備的協同運行能力、系統投資的長期效應以及系統功能不斷擴展的需求，必須追求系統的開放性和標準性。

安全性和保密性：在系統設計時，既考慮信息資源的充分共享，更要注意信息的保護和隔離，因此系統需針對不同的應用和不同的網絡通訊環境，采取不同的措施，包括系統安全機制、數據存取的權限控制等。

可擴展性和易維護性：為了適應系統變化的要求，必須充分考慮將來系統與智能運維結合、擴展的需要，在設計時應有彈性，并且以最簡便的方法、最合適的投資，實現系統的擴展和維護。

2.3 液壓潤滑設備集中在線監測系統平臺功能設計

2.3.1 數據采集管理模塊

數據采集管理模塊的主要作用是實現各采集儀表(壓力、溫度、液位和流量等)、采集系統(油品在線監測系統)之間的數據通訊、根據配置策略進行數據采集，通過配置實現采集數據的接收與數據解析的調度與管理。

模塊功能主要是提供上發數據的整體管控，通過配置實現外部數據的上送接收與數據解析。該模塊針對配置的通訊鏈路進行數據通路的實時監控，對各通訊鏈路進行通訊過程狀態跟蹤，針對上傳數據所出現的通訊異常進行自動修復，對長期無應答通路所形成的通訊故障預警并上報。該模塊保證展示與分析系統數據接口的穩定與安全。

2.3.2 數據處理管理模塊

數據處理管理模塊的主要作用是提供了對不同來源的采集數據歸并、臨時存儲及根據配置對數據進行上層設備狀態數據分析處理中心的通訊管理功能。

2.3.3 數據通訊管理模塊

數據通訊管理模塊的主要作用是提供了不同類型數據(TCP/IP、4～20 mA等)的解析功能，通過配置實現針對不同類型的數據的自動解析，并按照配置將數據歸并至所對應的設備的指定測點下，完成測點與數據之間的自動關聯。同時對需要進行進一步加工的數據按照配置完成各類數值計算，實現各種分析需要的特征量提取。

2.3.4 數據存儲模塊

數據存儲由不同的數據采集系統實現，采集系統根據不同的數據類型進行本系統數據臨時存儲，針對需要高頻次使用的實時數據需要存儲在實時數據庫中，計算和預警等信息存儲在各類持久化數據庫中。數據存儲按存儲一年進行硬件資源配置。

該功能主要根據數據類型進行數據實時存儲、臨時存儲管理。臨時存儲根據專業需要存儲不超過一個月的原始分析數據。根據數據分類針對需要高頻次使用的實時數據需要存儲在redis等實時數據庫中，對各類診斷結果、采集定量值等關聯數據信息存儲在Postgresql、Mysql等系統關系型數據庫中。針對各類采集狀態、系統工藝參數等系統模型和大數據分析所需要的數據量大的數據存儲在Hbase數據庫中。

2.3.5 數據分析預警模塊

根據配置策略對采集數據、現場原有的工藝數據和各類設備的狀態數據進行狀態判定，形成設備狀態預警事件，利用區域服務器作為數據的匯集中心，區域服務器通過預警模型綜合各類狀態數據，保證設備預警的及時性。

2.4 液壓潤滑設備集中在線監測系統監控模型類型

針對鋼鐵廠液壓潤滑系統設備(油箱、泵站、管路、閥組、電氣控制系統和執行機構等)的復雜性，通過建立模型并不能做到全部設備的預測性維護。結合液壓潤滑設備工況及特性，依照系統內關鍵設備的失效模式，判斷設備發生故障時能否進行預測和診斷定位，確定液壓潤滑設備集中在線監測系統監控模型類型，擬作如下分類：

預測型模型：此類模型主要解決系統層級的問題。由于液壓潤滑系統所在的工況相對固定，通過將過程數據(如黏度、位置等信號)進行特征值提取，采用當前與過往或同類數據比較的方法，對系統功能的劣化進行趨勢分析。預測型模型可以判斷一些緩慢變化的參數，通過橫向和縱向對比數據匯總，梳理出適合當前油品性能、執行機構動作規律等關鍵因素的模型，從而達到提前發現異常，降低趨勢性劣化故障的目的。

機理型模型：此類模型主要解決系統層級和單體設備的問題。通過對傳感器特性(精度、掃描頻率和測試范圍等)、液壓潤滑系統原理和現場排故經驗等綜合分析，平臺的規則編輯器將相關參數匯總，結合算子進行邏輯運算，驗證發生故障時各參數的邏輯關系后，固化為機理型模型納入平臺模型庫。此類模型可以深度將現場采集數據、設備原理和現場經驗有效地結合，通過設備故障原因逐個搭建系統診斷模型，起到系統故障關聯參數異常項提示、單體設備異常快速定位的作用。可以縮短液壓潤滑系統故障的排查時間，降低維護人員素質要求。

閾值型模型：此類模型主要針對單一監測信號的閾值報警數據統計。通過將原有系統報警值和一些開關量的位置信號，轉換為平臺模擬量數值信號，對具體單體設備的監測數據進行趨勢化分析管理，保留設備運轉過程中的監測數據有效信息(排除啟停、檢定修等干擾時間段數據)，對產線生產運行過程中，設備相關參數(液位、壓力、溫度等)進行閾值趨勢化管理和預警值優化，為預測型模型和機理型模型提供有效、準確的趨勢化分析數據，降低設備維護成本。

2.5 液壓潤滑設備集中在線監測系統設備監控模型樹構建

對于液壓潤滑設備集中在線監測系統的診斷模型搭建，需要遵循樹狀結構，模型的搭建以最小系統為基礎進行拓展和豐富。在一個系統的模型樹搭建過程中，預測型模型的難點在于有效特征值的提取上。定位型模型的難點在于系統原理，耦合關聯關系的清晰界定。

對于不同模型預警值的設定遵循點-線-面的方式，其中點理解為極限值報警，線理解為單一工況下趨勢報警，面理解為多工況下系統失效甄別及相互判斷。

將產線的設備按照“區域-設備-系統-子系統”的思路進行劃分，劃分至具備監測條件的最小系統，劃分過程遵循以下兩條原則：

產線設備、系統劃分遵循總分原則，父項與子項為包含關系，父項與父項、子項與子項為并列關系。存有功能交叉的同類設備或系統，需要進行提取和歸并。

2.6 液壓潤滑設備集中在線監測系統界面設定

鋼鐵廠液壓潤滑監測管理系統界面包括：(1)系統管理：熱軋液壓潤滑系統、冷軋液壓潤滑系統；(2)單套設備管理：精軋高壓系統、粗軋高壓系統、摩根系統等；(3)測點管理：泵壓力、管道流量、油箱溫度、伺服系統位置信號等。在整個系統管理界面中需明確采集協議、采集策略、預警規則及設備檔案等指標設定。

3 液壓潤滑設備集中在線監測系統的作用

通過液壓潤滑設備集中在線監測系統的狀態監測、遠程診斷、故障預測、健康管理等功能模塊的靈活調度，全面科學管理設備健康狀態，打造設備全生命周期的業務協同體系[12]。依托產線智能運維管理模式為核心，以液壓潤滑系統日常點檢、故障因素控制為基礎，通過新增測試點采集和原有數據收集、利用平臺各管理模塊的綜合分析系統，與設備管理平臺、采購平臺等系統的接口交互信息，形成針對于液壓潤滑系統無優化運行解決方案，通過鋼鐵廠的“點—線—面”推廣模式，逐步實現液壓潤滑系統智能運維的管理模式(圖2)。

圖2 液壓潤滑系統智能運維管理模式

該系統具有如下作用：

(1)支撐企業減員后，巡檢人力資源的不足，替代日常巡檢記錄工作。

液壓潤滑設備集中在線監測系統的實施，一方面可以替代大工作量的日常點檢工作、減少現場點檢、大幅降低日常點檢和專業點檢的工作負荷、降低點檢的安全風險、為以后的點檢人員優化創造條件。另一方面通過系統智能化技術應用，提升預警、判斷準確率，提高狀態把握程度。

(2)避免突發事故導致的停機損失。

運用智能模型、大數據分析和人工智能技術，有效監測預報故障，依賴于遠程監測診斷系統的采集數據以及監測設備狀態的主動、及時提示，可以大幅提升點檢的準確性，減少非計劃停機和事故發生次數，防止故障擴大化。

(3)增加基于預知狀態的維修數量。

通過自動采集液壓潤滑系統運行狀態數據、智能預警診斷，把控設備狀態，實現關鍵設備、部件和產線的狀態預知，優化設備管理策略，提升檢修的針對性、有效性，從而實現以數據為驅動，以模型為基礎的設備狀態管控模式，防止過維修，減少備件費用。

4 結束語

在鋼鐵廠中，液壓潤滑系統設備的分布比較分散，點檢周期比較長，需要的點檢人員也比較多，現場所測量數據與監測器數據更是有一定差別，導致對設備故障判斷標準也不一樣。設備智能化集中網絡監控是結合新時代科技和信息網絡的發展，利用當下有線和無線傳感器進行設備運行狀態在線監測[13]。基于液壓潤滑設備智能化現狀與未來設備管理技術發展趨勢，液壓潤滑系統有必要借助“智能檢測、智能預警、智能診斷、智能決策”等智能制造的手段。利用智能傳感、物聯網、大數據分析和人工智能等技術有機地融合在一起，實現與設備管理系統及物料采購系統的實時連通、相互識別和有效數據結合，從而構建一個高度靈活的個性化和數字化的設備智能集中管控模型，幫助把控設備狀態維護、物料備庫、檢修質量，提升設備管理效率、優化設備檢修策略，提升液壓潤滑設備管理的信息化、智能化水平。