碾米機智能運維體系研究

郭亞麗 程科 周娜 謝健 華釗 宋少云 戴智華

摘要：為實現碾米機提前預測故障和智能運維，以其他行業現有的智能運維框架體系為基礎，根據碾米機的常見故障關鍵點，構建了碾米機的智能運維框架體系。該智能運維系統在碾米機相應的部位安裝對應傳感器采集數據，傳感器將采集的電信號轉化為數字信號，用數據采集卡收集數字信號，然后PLC根據傳感器的數據對碾米機進行調控，并將碾米機內部的壓力、轉速數據進行反饋，根據反饋的數據來提醒用戶碾米機可能出現的故障，做到提前預警。

關鍵詞：碾米機；智能運維；數據處理；PLC

中圖分類號：TS212.3 文獻標識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20220426

Study on the Intelligent Operation and Maintenance System of Rice Milling Machine

Guo Yali1， Cheng Ke1， Zhou Na1， Xie Jian1， Hua Zhao2， Song Shaoyun2， Dai Zhihua3

（ 1. China Grain Wuhan Scientific Research & Design Institute Co.， Ltd.， Wuhan， Hubei 430079； 2. Wuhan Polytechnic University， Wuhan， Hubei 430023； 3. Quzhou Koolmill Sino Cereal Machinery Co.， Ltd.， Quzhou， Zhejiang 324000 ）

Abstract： Based on the existing intelligent operation and maintenance framework systems in other industries， this paper proposes an intelligent operation and maintenance framework system for rice mills according to the common faults of rice mills， so as to achieve the purpose of predicting faults and intelligent operation and maintenance in advance. The intelligent operation and maintenance system installs the corresponding sensor to collect data in the corresponding part of the rice mill， the sensor converts the collected electrical signal into a digital signal， and then uses the data acquisition card to collect the digital signal， and then the PLC regulates the inside of the rice mill according to the data of the sensor， and after the regulation is completed， the internal pressure and speed of the rice mill are fed back， and then the possible failure of the rice mill is reminded according to the feedback data， so as to give early warning.

Key words： rice mill， intelligent operation and maintenance， data processing， PLC

近年來，隨著世界人口不斷增加，稻谷作為基本糧食作物之一，已經上升到戰略地位，其生產和加工也越來越受到國家重視[1-2]。在現代化稻谷加工廠中，如果其中某一臺機械突發故障時，往往導致整條生產線停止運行，嚴重影響稻谷加工的效率。降低突發事故造成的影響，提高稻谷加工線上設備的可靠性，是目前碾米設備研發亟待解決的問題。

20世紀50年代設備運維傳入中國，主要被運用在飛機檢測維護、挖礦機械的預測維護等大型高成本、危險度較高的設備中。最初的設備運維成本高、手段復雜，而且較多地依靠個人經驗，其準確性也不高。隨著時代的發展，尤其是IT技術、互聯網技術、大數據以及云計算技術的出現，傳統設備運維進入到智能運維階段。智能運維使得基于感官判斷設備狀態轉換為基于數據判斷設備狀態，從基于經驗的決策轉換為基于知識的決策[3]。林國峰等[4]提出的空管運維體系可通過前端可視化展示空管自動化系統的監控服務模塊，包括網絡監控、服務器監控、存儲監控、虛擬化監控、數據庫監控以及中間件監控。黃健[5]提出的地鐵運行智能運維以在途車輛綜合檢測平臺、軌旁車輛綜合檢測系統、車輛檢修管理信息系統、地面智能運維平臺四部分組成，在途車輛以一系列傳感器來分別對車輛的車門、行走狀態、電池狀態等一系列的系統進行監控，當出現故障后，及時報警。軌旁車輛一般是停車時檢測周圍的障礙物、行人狀況狀態等情況。

本文基于常見的幾種智能運維體系，結合碾米加工的實際情況，提出碾米機的智能運維體系，并對其中的關鍵技術展開研究。

1 碾米機的智能運維體系

智能運維的一般流程為：信號獲取與傳感器技術、故障機理與征兆聯系、信號處理與診斷方法、識別分類與智能決策四步[6]。借鑒以上智能運維框架，對碾米機的運維框架進行設計，一般碾米機工作時，都是多臺運行，分級控制，以其中一臺為例，設計出如圖1所示的框架。

本文將智能運維系統分成3個部分，分別是數據采集系統、處理系統、智能提醒平臺。數據采集系統根據故障的機理來分析，選用相應的傳感器，一般需要壓力測量、白度測量、碎米率測量、溫度測量、轉速測量、風壓測量等。處理系統分為兩個部分：運行處理和數據處理。二者分別對應的兩個軟件，運行處理一般采用PLC進行智能控制，根據相應的軟件對其進行編程控制。數據處理的方法有很多，PLC本身就具有一定的數據處理能力，但其功能性不夠強，一般采用Labview軟件，在對數據處理方面，PLC只能進行抽樣檢測，在一個時間段里對一個數據進行處理。但Labview可以對連續性的數據進行處理，把所有的數據收集后予以圖形化，然后整體處理。智能提醒平臺，可以根據前處理的數據預測可能出現的各種故障，達到故障預警、故障預測以及故障診斷的目的。

碾米機智能運維框架關鍵技術主要包括數據采集、運行處理系統、關鍵數據閾值設置3個方面。

2 碾米機智能運維的數據采集技術

對碾米機進行運維設計，首先要對碾米機的一系列數據進行采集，根據碾米機所存在的6種常見故障，對碾米機所需要的傳感器進行選型。碾米機數據采集流程見圖2。

可以根據需求在碾米機內部安裝相應的傳感器，進料口需要檢測進料口的壓力和流量；碾白室需要對碾白室的壓力、轉速、溫度等參數進行監控；噴風裝置和吸糠裝置需要對風壓進行監控；出料口需要對其壓力和出米的白度、碎米率及流量進行監控；電機的電流、電壓以及發熱也需檢測。各傳感器采集的數據由數據采集卡進行收集。

碾米機正常運行時，當米粒進入碾米機后，一系列檢測數據被相應的傳感器檢測出并傳入數據采集卡，再由運行處理系統對收集的數據進行一系列的分析計算等操作，即完成一次記錄過程，然后重復多次。

3 碾米機智能運維的運行處理系統

碾米機數據采集完成后，就需要根據采集的數據進行一系列的處理操作。處理系統運行流程如圖3所示。

圖3以PLC S7-1200對碾米機的電機進行控制。當糙米進入電機，進料閥口處對應的壓力和流速傳感器將獲取的數據上傳，當糙米被碾米機加工完成后，大米流出碾米機，出料閥口處的流速和白度傳感器收集數據，然后以大米白度為基準，將白度傳感器收集的數據進行對比，PLC根據檢測的白度信息對碾米機的進出料閥口進行調節，使進出料閥口開大或減小，經過多次調整保證大米的白度。

圖4是對碾米機內部的控制，碾米機內部的電機有碾白室的轉動電機、噴風和吸糠裝置的風壓電機這些都屬于一般的三相電機，只需要對其啟停進行控制，形成自鎖，在碾米機啟動時，保證電機的正常運行。

進出料口需要用步進電機或伺服電機對進出料口開口大小進行控制。當糙米進入碾米機時，進料口開口不適合，傳感器把采集的數據傳入，然后PLC根據信號對開口進行控制。如圖5所示，電機轉數的調控是通過對PLC模擬量拓展模塊和變頻器之間進行控制轉換的：先采集變頻器轉換頻率，頻率的轉換使用模擬量轉換FC模塊實現模擬量和電機真實頻率的相互轉換，通過HMI輸入給定頻率，隨后通過變頻器進行速度調控的實現。在對電機進行調整時，在觸摸屏上輸入調控頻率，將頻率轉換成0 ～ 27648的數字信號，再轉換為變頻器頻率，然后傳給變頻器，對電機進行調控。

4 碾米機智能運維的關鍵數據閾值設置

在進行智能運維時，需要精確的信息來源。碾米時，往往由于操作不當引起進料口異常而引發一系列故障，因此碾米機智能運維的關鍵點在于進出料口獲取的信息種類是否充足、信息采集量是否足夠以及故障閾值的設定是否準確。

碾米機進、出料口的壓力會對碾米環節的出米率、碎米率、加工精度、大米白度等產生一系列的影響。當進口閘刀開大，出口閘刀關小時，碾白室谷粒增多，其壓力增大，碾出的米色白，但碎米多，加工精度較高；反之，若將進口閘刀關小，出口閘刀開大時，碾白室存米少，碾磨壓力降低，碎米率降低，但碾出的米較粗糙，加工精度不夠。所以，進出口閘刀需要密切配合。操作時，進口閘刀開度可控制在整個開度的1/2，最多不超過2/3[7]，而出口閘刀要靈活掌握，初始閉合，啟動碾米機后，根據出米的白度，再對出口閘刀進行調控。米刀間隙略微傾斜和進口閘門的開度保持在整個開度的1/2 ～ 2/3，調好后，一般固定不動，觀察米粒是否完整，米色是否潔白，以此判斷加工精度情況。

對進出料口進行調控時，需根據加工精度、大米白度、出米率，及進出料口的壓力等情況，判斷碾米機是否出現故障，然后對其進行相應調控。當出料口檢測到大米白度達不到要求時，優先檢測進出料口的壓力，判斷是否由于操作不當引發問題，以此確定是否為機械故障，從而提前根據碾米機機腔的傳感器預測碾米機可能出現的故障，并智能提醒用戶可能是碾米機機腔的風壓不足或者碾米機碾白室壓力不足等故障。

5 結 論

本文借鑒現有的智能運維框架體系，根據碾米機的常見故障關鍵點，提出了關于碾米機的智能運維框架體系，框架由前后處理組成，前處理采用傳感器、數據采集卡等技術，將采集的數據傳入數據處理系統，經過一系列后處理，與對應數據閾值進行對比，以此來確定碾米機可能出現的故障，來達到提前預測故障和智能運維的目的。

參 考 文 獻

[1] 吳利.碾米機技術在我國的發展狀況[J].安徽農業科學，2014，42（18）：6 076-6 078.

[2] 姚惠源.世界稻米加工發展趨勢與我國未來10年的發展戰略[J].糧油加工與食品機械，2003（12）：18-21+27.

[3] 楊國明.水泥廠設備智能運維平臺研究及規劃[J].水泥工程，2021（3）：75-77.

[4] 林國峰，詹伶俐，沈德仁.空管自動化系統智能運維技術研究綜述[J].西華大學學報（自然科學版），2022，41（2）：20-26.

[5] 黃健.佛山地鐵車輛全自動運行模式下智能運維的探索[J].機電工程技術，2022，51（2）：177-181.

[6] 茅曉晨.壓力計量在智能運維中的應用[J].儀器儀表用戶，2022，29（3）：109-112.

[7] 薛福連.碾米機提高碾米質量的方法[J].南方農機，2008（4）：31.