李莉芳

（山西天地王坡煤業(yè)有限公司，山西 晉城 048021）

洗煤廠設(shè)備繁多且分布范圍廣，人工點(diǎn)檢勞動(dòng)強(qiáng)度大，且受經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)水平等條件的制約，易發(fā)生漏檢[1-2]。因此，在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)是洗煤廠設(shè)備智能化運(yùn)行的重要保障之一[3-5]，同時(shí)也是國(guó)內(nèi)研究的熱點(diǎn)。蔡輝開(kāi)發(fā)的洗煤廠機(jī)電設(shè)備參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的采集[6]，但是該系統(tǒng)只是實(shí)現(xiàn)洗煤廠設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的采集與數(shù)據(jù)集成。王晴晴等人開(kāi)發(fā)了洗煤廠機(jī)械設(shè)備健康模式庫(kù)，是以EMD 分解為基礎(chǔ)，建立的正常狀態(tài)和異常狀態(tài)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒至繋?kù)[7]。白建等針對(duì)選煤廠振動(dòng)篩異常振動(dòng)、激振器軸承故障以及支撐彈簧故障等問(wèn)題而設(shè)計(jì)了振動(dòng)篩故障智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可在一定程度上提升振動(dòng)篩運(yùn)行保障能力[8]。

綜上所述，當(dāng)前洗煤廠在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)研究的重點(diǎn)集中在兩個(gè)方面：一是以參數(shù)集成為主導(dǎo)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，以閾值預(yù)警為核心診斷技術(shù)；二是以洗煤廠某個(gè)設(shè)備為研究對(duì)象，應(yīng)用單一的方法實(shí)現(xiàn)該設(shè)備多種故障的診斷。這些研究成果促進(jìn)了洗煤廠故障診斷技術(shù)的發(fā)展，但是洗煤廠不同類型的設(shè)備在運(yùn)行中具有不同運(yùn)行特性、環(huán)境特性，且設(shè)備故障也越來(lái)越隱蔽，單一的方法并不能適用于洗煤廠所有設(shè)備的故障診斷需求。為此，本文針對(duì)洗煤廠不同種類的設(shè)備對(duì)故障診斷技術(shù)的不同需求，開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)了一套洗煤廠在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)需求分析

結(jié)合洗煤廠現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備點(diǎn)檢與維護(hù)的特點(diǎn)，并考慮到智能化洗煤廠對(duì)設(shè)備安全可靠運(yùn)行的要求，梳理出洗煤廠在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)的總體需求。

1）設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息的一站式查詢

隨著洗煤廠智能化的推進(jìn)，更多的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息被不同的智能系統(tǒng)采集。這些信息從不同角度反映了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，需要在同一個(gè)系統(tǒng)中，統(tǒng)一采集、統(tǒng)一存儲(chǔ)、統(tǒng)一分析，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息的一站式查詢。同時(shí)，將這些孤立的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，使其具有較大的數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值。

2）不同種類設(shè)備能夠配置專屬診斷模型

由于洗煤廠不同設(shè)備的運(yùn)行特征及環(huán)境特征不同，必須摒棄一種故障診斷模型可以診斷所有不同設(shè)備故障的“萬(wàn)能方法”思想。針對(duì)設(shè)備的運(yùn)行特征和環(huán)境特征，開(kāi)發(fā)專屬設(shè)備故障診斷模型，并可以實(shí)現(xiàn)靈活加載及配置。

3）現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備診斷與維護(hù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)K化

洗煤廠設(shè)備技術(shù)員及點(diǎn)檢與維護(hù)人員，長(zhǎng)期從事設(shè)備點(diǎn)檢與維護(hù)工作，在實(shí)踐中積累的許多有效、實(shí)用的設(shè)備故障診斷與維護(hù)經(jīng)驗(yàn)，可以快速地實(shí)現(xiàn)洗煤廠設(shè)備故障的診斷。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，提供快速建模功能，能夠?qū)⑦@些經(jīng)過(guò)實(shí)踐驗(yàn)證的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)樵\斷規(guī)則和模型，實(shí)現(xiàn)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)到現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的轉(zhuǎn)化。

4）設(shè)備維護(hù)模塊

隨著設(shè)備維護(hù)隊(duì)伍的年輕化，以及設(shè)備智能化水平的提升，能夠發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常僅是洗煤廠設(shè)備維護(hù)的基礎(chǔ)和前提，更重要的是如何處理、排除設(shè)備異常。因此，在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)不僅能夠發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常，同時(shí)，還需提供異常的處理方法，以便工人能夠迅速有效地排除設(shè)備異常。

5）第三方數(shù)據(jù)的共享與共通

隨著洗煤廠智能化的推進(jìn)，數(shù)據(jù)共享與共通已經(jīng)成為必然趨勢(shì)，能夠便捷地為第三方提供數(shù)據(jù)接口是洗煤廠智能化的必然要求。

綜上所述，在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)的主要需求包括：多源信息的采集與存儲(chǔ)、經(jīng)驗(yàn)到診斷模塊的生成、靈活的診斷模塊配置、維護(hù)策略庫(kù)與設(shè)備故障關(guān)聯(lián)、開(kāi)放的數(shù)據(jù)接口服務(wù)。為了支撐在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上述功能，首先，應(yīng)用重采樣技術(shù)，將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，從而統(tǒng)一采樣策略、統(tǒng)一采樣頻率、統(tǒng)一采樣時(shí)鐘，這是進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘與應(yīng)用的前提。同時(shí)，獲取與設(shè)備相關(guān)的設(shè)備維護(hù)信息、設(shè)備備件庫(kù)存等信息，最終實(shí)現(xiàn)設(shè)備信息的一站式查詢。其次，針對(duì)不同設(shè)備不同故障開(kāi)發(fā)專屬診斷模型，并建立設(shè)備故障診斷模型庫(kù)，實(shí)現(xiàn)測(cè)點(diǎn)與模型的靈活配置，系統(tǒng)具有快速模型生成、模型導(dǎo)入功能。第三，構(gòu)建設(shè)備故障維護(hù)策略庫(kù)，并與設(shè)備故障進(jìn)行管理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)“發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題”。針對(duì)數(shù)據(jù)共享與共通問(wèn)題，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)開(kāi)放接口，以滿足不同的數(shù)據(jù)需求。

2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)及功能設(shè)計(jì)

在線監(jiān)測(cè)與故障診斷智能診斷系統(tǒng)框架如圖1。

圖1 在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)架構(gòu)

1）運(yùn)行狀態(tài)信息展示

運(yùn)行狀態(tài)信息展示是系統(tǒng)的主界面，集中展示了設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的關(guān)鍵運(yùn)行狀態(tài)信息，包括通過(guò)數(shù)據(jù)接口從第三方平臺(tái)獲取經(jīng)過(guò)重采樣的信息，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息的一站式查詢。

2）趨勢(shì)分析

趨勢(shì)分析，提供橫向和縱向?qū)Ρ确治?。橫向?qū)Ρ确治鍪侵腹r類似的相同設(shè)備之間進(jìn)行對(duì)比分析?？v向?qū)Ρ仁侵冈O(shè)備本身一段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)行趨勢(shì)之間的對(duì)比分析。通過(guò)橫向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ确治?，可以發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱藏的故障隱患。

3）報(bào)警查詢

報(bào)警查詢可以查詢歷史報(bào)警，從而找出設(shè)備的薄弱環(huán)節(jié)。同時(shí)，也可以對(duì)設(shè)備的備品備件的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

4）報(bào)表生成

根據(jù)相關(guān)要求，系統(tǒng)自動(dòng)生成由人工測(cè)量填寫的報(bào)表，從而減輕工人的勞動(dòng)強(qiáng)度。

5）診斷報(bào)告查詢

對(duì)于設(shè)備異常，系統(tǒng)智能診斷模塊運(yùn)行，生成智能診斷報(bào)告，通過(guò)診斷報(bào)告查詢功能進(jìn)行查看。

6）診斷模型庫(kù)

診斷模型庫(kù)主要負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理設(shè)備故障診斷模型。

7）快速建模

為將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備異常識(shí)別及維護(hù)經(jīng)驗(yàn)融入到系統(tǒng)中，提供快速建模工具模塊，以便快速生成設(shè)備診斷及維護(hù)模型。

8）維護(hù)策略庫(kù)

維護(hù)策略庫(kù)涵蓋了設(shè)備故障處理應(yīng)急處理方法和預(yù)案，是現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)、專家知識(shí)、廠家建議的集大成。其目的在于發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常后，對(duì)如何處理設(shè)備異常給予指導(dǎo)。

9）測(cè)點(diǎn)與模型匹配

通過(guò)測(cè)點(diǎn)與模型匹配模塊，建立測(cè)點(diǎn)與模型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。從診斷模型庫(kù)中調(diào)用相關(guān)的診斷模型，根據(jù)設(shè)備運(yùn)行特性進(jìn)行合理匹配。

10）自學(xué)習(xí)模塊

自學(xué)習(xí)模塊主要實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常數(shù)據(jù)的收集，建立有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)樣本集。利用深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘，從而完善現(xiàn)有診斷模型或新建更為有效的診斷模型。

3 關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì)

在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，有三個(gè)關(guān)鍵核心的功能模塊：診斷模型庫(kù)模塊、快速建模模塊及維護(hù)策略管理模塊。診斷模型庫(kù)模塊是在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷的大腦，構(gòu)建了從單個(gè)測(cè)點(diǎn)、零部件到整機(jī)故障智能診斷的模型體系，是在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)的根基所在?？焖俳ＤK主要是為吸收現(xiàn)場(chǎng)已經(jīng)被驗(yàn)證的、有效的設(shè)備異常識(shí)別方法和設(shè)備維護(hù)經(jīng)驗(yàn)，提供快速建模的途徑。維護(hù)策略庫(kù)涵蓋設(shè)備故障異常應(yīng)急處理預(yù)案、設(shè)備維護(hù)方法等。維護(hù)策略庫(kù)中的維護(hù)策略與設(shè)備異常一一對(duì)應(yīng)，并滿足現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際設(shè)備維護(hù)活動(dòng)的基本要求。這也是在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)能夠被應(yīng)用的基礎(chǔ)之一。

3.1 診斷模型庫(kù)模塊開(kāi)發(fā)

診斷模型庫(kù)在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，首先將按照納入系統(tǒng)的設(shè)備進(jìn)行分類。梳理出各個(gè)設(shè)備的常見(jiàn)故障及敏感參數(shù)。針對(duì)不同設(shè)備故障開(kāi)發(fā)相應(yīng)的算法模塊，如圖2 所示。這些算法模塊包含了設(shè)備的運(yùn)行特性和環(huán)境特性信息。

圖2 洗煤設(shè)備故障診斷算法模型庫(kù)

3.2 快速建模模塊開(kāi)發(fā)

快速建模的核心是通過(guò)若干個(gè)監(jiān)測(cè)參數(shù)的關(guān)聯(lián)分析，能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備異常的診斷，功能設(shè)計(jì)如圖3?？焖俳：w了故障的判斷條件及維護(hù)策略。

圖3 快速建模模塊設(shè)計(jì)

3.3 維護(hù)策略庫(kù)模塊開(kāi)發(fā)

維護(hù)策略模塊的核心在于集成洗煤廠設(shè)備維護(hù)策略。同時(shí)將每一條維護(hù)策略與現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)涵蓋日常維護(hù)、設(shè)備狀態(tài)維護(hù)、設(shè)備應(yīng)急處理于一體的設(shè)備維護(hù)輔助決策庫(kù)。

4 系統(tǒng)應(yīng)用與驗(yàn)證

在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)應(yīng)用情況如下：

1）診斷模型庫(kù)模塊

已經(jīng)完成洗煤廠膠帶機(jī)、煤泥泵等設(shè)備常見(jiàn)故障專屬模塊的開(kāi)發(fā)，共計(jì)開(kāi)發(fā)各種故障診斷模型30個(gè)。診斷模型庫(kù)可以靈活地進(jìn)行模型加載，具有良好的可擴(kuò)展性。通過(guò)測(cè)點(diǎn)匹配界面可以實(shí)現(xiàn)測(cè)點(diǎn)與診斷模型庫(kù)中模型關(guān)聯(lián)。

2）維護(hù)策略庫(kù)模塊

維護(hù)策略庫(kù)模塊共計(jì)集成各類維護(hù)策略100 余條，可以滿足現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備維護(hù)的需求。

5 結(jié)論

本文提出洗煤廠在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)能夠在現(xiàn)場(chǎng)獲得應(yīng)用的基本需求，搭建了一套洗煤廠在線監(jiān)測(cè)與故障智能診斷系統(tǒng)，構(gòu)建了開(kāi)放的診斷模型庫(kù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備專屬模型靈活加載，能夠?qū)崿F(xiàn)洗煤廠設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障的智能診斷，并給出相應(yīng)的維護(hù)建議。后期將繼續(xù)開(kāi)發(fā)洗煤廠振動(dòng)篩、破碎機(jī)等設(shè)備的專屬診斷模型，進(jìn)一步完善系統(tǒng)。