電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

臧理萌，韓克宏

（1.鞍鋼集團(tuán)自動(dòng)化有限公司，遼寧 鞍山114009；2.鞍鋼股份有限公司冷軋廠，遼寧 鞍山114021）

20世紀(jì)80年代，國(guó)內(nèi)從國(guó)外引進(jìn)了大型機(jī)組并開(kāi)展了設(shè)備全生命周期管控系統(tǒng)的技術(shù)研究，到了80年代中后期，國(guó)內(nèi)開(kāi)始研究設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，但由于價(jià)格昂貴，因此系統(tǒng)市場(chǎng)化程度不高［1］。與國(guó)內(nèi)相比，國(guó)外相關(guān)的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)較豐富，美國(guó)、日本、加拿大等國(guó)家的專(zhuān)家學(xué)者早已開(kāi)展了設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警及故障分析研究，例如德國(guó)西門(mén)子公司的數(shù)字工廠，美國(guó)GE公司的炫工廠［2］。國(guó)內(nèi)目前能夠提供相關(guān)平臺(tái)的有霍尼韋爾和上海寶信等公司?，F(xiàn)階段國(guó)內(nèi)有關(guān)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用仍處于起步階段，大部分生產(chǎn)廠商仍停留在一些常規(guī)檢測(cè)或傳統(tǒng)的定時(shí)預(yù)防性維護(hù)檢修及事故后的維修工作上，急需使用智能手段提前發(fā)現(xiàn)劣化趨勢(shì)。工業(yè)數(shù)據(jù)采集是智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，是信息化和工業(yè)化融合的先決條件，在采集數(shù)據(jù)后發(fā)展設(shè)備全生命周期技術(shù)也已成為必然趨勢(shì)。

電機(jī)在發(fā)生故障時(shí)通常有異常征兆，不同種類(lèi)故障的征兆也存在差異，電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)集成和整理，使設(shè)備狀態(tài)可視化，將電機(jī)真實(shí)狀況與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，判斷電機(jī)是否處于健康狀態(tài)，做到故障預(yù)警、預(yù)測(cè)維修，完成對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的實(shí)時(shí)優(yōu)化控制。電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)通過(guò)對(duì)積累的工業(yè)大數(shù)據(jù)的深入處理，實(shí)現(xiàn)智能化決策，提高設(shè)備類(lèi)資源利用效率，提升產(chǎn)線設(shè)備運(yùn)行水平，減低能耗與成本。

1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

針對(duì)企業(yè)組織結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，采用多級(jí)系統(tǒng)層次的組織方式，系統(tǒng)管理員可以根據(jù)使用者身份的不同為其開(kāi)放相應(yīng)的功能，實(shí)現(xiàn)一個(gè)系統(tǒng)面向所有業(yè)務(wù)人員、分析人員，完成企業(yè)中的信息流共享。

電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)見(jiàn)圖1，劃分為三個(gè)部分，第一部分為現(xiàn)場(chǎng)傳感器數(shù)據(jù)采集部分，第二部分為工程師站，第三部分為業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺(tái)。

圖1 電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Network of Full Life Cycle Control System on Motor

電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示，采用了三層架構(gòu)：

（1）數(shù)據(jù)訪問(wèn)層：數(shù)據(jù)訪問(wèn)層可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作，或通過(guò)數(shù)據(jù)接口和通訊協(xié)議與其他外部系統(tǒng)或設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和共享。

（2）業(yè)務(wù)邏輯層：業(yè)務(wù)邏輯層不僅具備可靠的操作系統(tǒng)兼容性，同時(shí)還具備人性化的操作界面［3］，能夠提供系統(tǒng)的核心功能，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳遞和處理。

（3）業(yè)務(wù)表現(xiàn)層：業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺(tái)采用B/S方式，工程師站采用C/S方式。業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺(tái)面向生產(chǎn)方相關(guān)人員，可使用瀏覽器直接訪問(wèn)；工程師站面對(duì)現(xiàn)場(chǎng)分析人員；電機(jī)在線APP面對(duì)有移動(dòng)辦公需求的人員。

圖2 電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)架構(gòu)Fig.2 Framework of Full Life Cycle Control System on Motor

2 系統(tǒng)參數(shù)監(jiān)測(cè)

常見(jiàn)電機(jī)對(duì)故障敏感性的指標(biāo)包括電流、振動(dòng)和溫度，系統(tǒng)根據(jù)這三項(xiàng)參數(shù)來(lái)進(jìn)行電機(jī)故障的預(yù)測(cè)和診斷。對(duì)于不同的故障，電流值、振動(dòng)狀態(tài)及各種頻譜圖均會(huì)發(fā)生異常。電機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)的同時(shí)，內(nèi)部進(jìn)行著能量轉(zhuǎn)換，電機(jī)的各種損耗最后都將變成熱能，電機(jī)出現(xiàn)故障前后，溫度會(huì)脫離其典型特性和允許限值。

系統(tǒng)能夠記錄電機(jī)原始參數(shù)狀態(tài)形成軌跡，運(yùn)行中隨著電機(jī)匝間絕緣老化，繞組阻抗會(huì)變得特別低，有燒損到臨界狀態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)，造成匝間短路。這種故障趨勢(shì)將以電流、振動(dòng)幅值增大，溫度升高的形式表現(xiàn)出來(lái)。系統(tǒng)將對(duì)異常情況進(jìn)行預(yù)警，并給出這種趨勢(shì)對(duì)應(yīng)的故障原因。

有時(shí)電機(jī)不同的故障起因，卻表現(xiàn)出相同的故障征兆。例如，直流電機(jī)火花加大這一征兆，可能是由于過(guò)載、換向器變形等原因，出現(xiàn)換向惡化故障的狀況。在這種情況下，系統(tǒng)將結(jié)合電機(jī)的歷史信息從可能的故障原因中進(jìn)行篩選。

電機(jī)的故障原因和故障征兆具有多元性特點(diǎn)，容易造成故障診斷的難度大幅增加［4］。例如，籠型異步電動(dòng)機(jī)因籠條斷裂或開(kāi)焊時(shí)，會(huì)出現(xiàn)振動(dòng)增加，啟動(dòng)時(shí)間延長(zhǎng)，定子電流擺動(dòng)，轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩波動(dòng)，溫度升高等多種故障征兆，且彼此之間存在關(guān)聯(lián)性［5］。在這種情況下，系統(tǒng)結(jié)合所有征兆，利用機(jī)器自學(xué)習(xí)技術(shù)，匹配數(shù)據(jù)模型，判斷故障原因。

電機(jī)的故障原因存儲(chǔ)于故障庫(kù)中，系統(tǒng)提出故障原因的同時(shí)也會(huì)從專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)獲取對(duì)應(yīng)的分析維護(hù)建議，從而可以提前進(jìn)行相應(yīng)處理，避免設(shè)備意外停機(jī)或損壞。

3 系統(tǒng)功能

傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方式和管理手段效率低、局限性大，還耗時(shí)耗力，逐漸無(wú)法滿足如今大批量的設(shè)備使用狀況。電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)則提供了高效易操作的監(jiān)測(cè)管理平臺(tái)，打破了業(yè)務(wù)壁壘，對(duì)圍繞電機(jī)的相關(guān)功能進(jìn)行了整體優(yōu)化。使得監(jiān)測(cè)及診斷類(lèi)功能和管理類(lèi)業(yè)務(wù)功能不再相互獨(dú)立。將電機(jī)從投入使用到報(bào)廢下線這一過(guò)程進(jìn)行數(shù)字化，完整記錄電機(jī)的生命周期。

3.1 PC端功能

電機(jī)生命流程的記錄是判斷電機(jī)當(dāng)前狀態(tài)的重要依據(jù)，作為全生命周期系統(tǒng)，在電機(jī)投入使用前，通過(guò)以使用單位部門(mén)、設(shè)備名稱、設(shè)備編號(hào)、分類(lèi)數(shù)據(jù)、特性數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)參數(shù)等信息作為管理與追蹤的基礎(chǔ)條件，確保設(shè)備的唯一性和可溯源性。

電機(jī)上線后，系統(tǒng)記錄原始運(yùn)行狀態(tài)，并實(shí)時(shí)以數(shù)據(jù)及圖形的形式來(lái)展示一臺(tái)電機(jī)的多種參數(shù)或?qū)⒍嗯_(tái)電機(jī)的同種參數(shù)進(jìn)行比對(duì)。運(yùn)行過(guò)程中，系統(tǒng)將對(duì)電機(jī)狀態(tài)進(jìn)行在線分析，當(dāng)電機(jī)偏離常態(tài)，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出參數(shù)閾值報(bào)警或電機(jī)壽命的預(yù)測(cè)性告警信息，用戶可據(jù)此直接在系統(tǒng)中編制或調(diào)整設(shè)備周期性檢修、預(yù)防性維護(hù)、日常點(diǎn)檢等計(jì)劃，防止設(shè)備失效導(dǎo)致生產(chǎn)非計(jì)劃性中斷。即便電機(jī)因需維修保養(yǎng)等原因離線，用戶也可以根據(jù)統(tǒng)一規(guī)范的電機(jī)檔案資料，對(duì)于電機(jī)維修過(guò)程部件更換做到有跡可循。電機(jī)再次上線后性能下降，健康曲線會(huì)發(fā)生變化，呈現(xiàn)衰減趨勢(shì)，系統(tǒng)會(huì)靈活地根據(jù)當(dāng)前的電機(jī)狀況，調(diào)節(jié)預(yù)警值，并做出壽命判定。系統(tǒng)跟蹤此循環(huán)過(guò)程直至電機(jī)在技術(shù)上或經(jīng)濟(jì)上喪失使用價(jià)值而退出使用。通過(guò)對(duì)電機(jī)使用的合理規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)減少設(shè)備備件的數(shù)量和資金占用。

系統(tǒng)還為用戶提供了統(tǒng)一入口，可以通過(guò)權(quán)限劃分開(kāi)放不同的應(yīng)用功能，易于配置與人員管理。同時(shí)還可即時(shí)進(jìn)行通訊，方便用戶溝通。通過(guò)計(jì)劃任務(wù)功能，自動(dòng)生成各類(lèi)工單和點(diǎn)檢任務(wù)，能夠設(shè)置觸發(fā)周期，減少用戶周期性維護(hù)時(shí)重復(fù)創(chuàng)建流程的過(guò)程。

3.2 移動(dòng)端功能

配合電機(jī)在線監(jiān)測(cè)APP，滿足用戶的移動(dòng)辦公需求。便捷查詢電機(jī)狀態(tài)，自動(dòng)接收新的告警消息記錄。針對(duì)設(shè)備的疑難問(wèn)題，在線會(huì)診模塊通過(guò)語(yǔ)音視頻為用戶提供了一個(gè)實(shí)時(shí)交流的平臺(tái)，可邀請(qǐng)專(zhuān)家進(jìn)行輔助診斷并提交建議。

系統(tǒng)完善的功能與詳實(shí)的記錄確保了判斷的準(zhǔn)確性和可靠性，對(duì)用戶的職責(zé)崗位，電機(jī)的基礎(chǔ)信息、狀態(tài)數(shù)據(jù)及維護(hù)流程進(jìn)行信息共享，管理人員能實(shí)時(shí)全方位掌握企業(yè)設(shè)備的分布使用及運(yùn)行情況。

4 系統(tǒng)實(shí)施方式

4.1 數(shù)據(jù)的傳輸與存儲(chǔ)

系統(tǒng)服務(wù)器置于生產(chǎn)廠的監(jiān)控室內(nèi)，現(xiàn)場(chǎng)的采集器通過(guò)局域網(wǎng)或5G將采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器，對(duì)已有的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)通過(guò)接口上傳到服務(wù)器，業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺(tái)和工程師站可通過(guò)顯示屏操作，電機(jī)在線監(jiān)測(cè)APP可通過(guò)手機(jī)移動(dòng)端顯示。

服務(wù)器用于承載系統(tǒng)平臺(tái)及采集數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析與建模。由于監(jiān)測(cè)電機(jī)狀態(tài)為毫秒級(jí)，這將產(chǎn)生大量狀態(tài)數(shù)據(jù)，所以系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理、分析及統(tǒng)計(jì)選擇使用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)，搭建大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可配合多種組件為設(shè)備參數(shù)的實(shí)時(shí)分析提供可靠的保證。

服務(wù)器存儲(chǔ)空間共分為四部分，第一部分為MySQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)各類(lèi)設(shè)備參數(shù)及管理信息；第二部分為非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB，其語(yǔ)言查詢能力強(qiáng)大且適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，適合作為緩存層；第三部分為web服務(wù)器，向用戶提供系統(tǒng)信息瀏覽操作服務(wù)；第四部分為python分析程序，獨(dú)立部署在應(yīng)用服務(wù)器上，負(fù)責(zé)對(duì)獲取的數(shù)據(jù)建立機(jī)理模型和數(shù)據(jù)模型。

4.2 數(shù)據(jù)分析與智能診斷

系統(tǒng)通過(guò)對(duì)存儲(chǔ)的大量電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工智能分析后，可為不同種類(lèi)電機(jī)的不同種類(lèi)故障（如定子繞組線圈匝間短路、定子繞組斷路故障以及定子鐵心松動(dòng)等）建立具有針對(duì)性的設(shè)備故障機(jī)理模型。統(tǒng)計(jì)學(xué)模型是數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的結(jié)果，在不同工況下，設(shè)備進(jìn)行模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)算法有PCA主成分分析對(duì)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)化分析，SVM支持向量機(jī)針對(duì)線性可分情況的分析，CART分類(lèi)回歸學(xué)習(xí)條件概率分布，K聚類(lèi)k-means特定數(shù)據(jù)的自然關(guān)聯(lián)的尋找，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。

這種機(jī)器自學(xué)習(xí)技術(shù)需要依靠一段時(shí)間的數(shù)據(jù)積累來(lái)建立模型。在訓(xùn)練模型的過(guò)程中，由專(zhuān)家或工程師將故障標(biāo)識(shí)和異常標(biāo)識(shí)信息加入知識(shí)庫(kù)和故障庫(kù)，錄入診斷結(jié)果，指明電機(jī)已發(fā)生的故障信息或可能導(dǎo)致故障的隱患信息，并提出相應(yīng)建議，提升設(shè)備維修水平。由于數(shù)據(jù)模型已與故障種類(lèi)、診斷數(shù)據(jù)等信息相關(guān)聯(lián)，在后續(xù)電機(jī)發(fā)生已識(shí)別出的故障前，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)智能識(shí)別，降低重復(fù)故障標(biāo)識(shí)工作量，并將當(dāng)前狀態(tài)與模型進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)在電機(jī)部件損壞前的壽命分級(jí)預(yù)警。工程師站展示電機(jī)的當(dāng)前狀態(tài)信息，并將分析后的壽命預(yù)警信息、故障告警信息及故障診斷信息推送給相關(guān)工作人員，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自動(dòng)智能診斷。工作人員可及時(shí)消除告警并對(duì)電機(jī)狀態(tài)給出評(píng)級(jí)處理，判斷是否需要停機(jī)或采購(gòu)備件，以保障設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行。

4.3 移動(dòng)端實(shí)施方式

電機(jī)在線監(jiān)測(cè)APP是基于安卓系統(tǒng)、Framework7和Cordova框架的手機(jī)端APP，根據(jù)PC端系統(tǒng)的功能作出了適當(dāng)?shù)暮?jiǎn)化，并加入了新功能。告警消息由工程師站發(fā)出，通過(guò)push方式第一時(shí)間主動(dòng)在客戶端顯示消息推送。對(duì)于已發(fā)生的故障，可自動(dòng)關(guān)聯(lián)標(biāo)出故障區(qū)域的電機(jī)3D模型，大小方向可調(diào)。在線會(huì)診通過(guò)Nginx、Node等服務(wù)器的安裝部署實(shí)現(xiàn)多人視頻通訊。

5 結(jié)語(yǔ)

為了使設(shè)備類(lèi)資源得到充分利用，通過(guò)電機(jī)全生命周期管控系統(tǒng)建立起統(tǒng)一的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)。系統(tǒng)劃分為三個(gè)部分，并采用三層架構(gòu)，能夠結(jié)合各種業(yè)務(wù)功能。實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集中共享；根據(jù)電流、振動(dòng)及溫度三項(xiàng)參數(shù)，基于大數(shù)據(jù)利用人工智能進(jìn)行建模及時(shí)獲取預(yù)警信息；共享專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)，系統(tǒng)自動(dòng)快速針對(duì)異常提供解決方案；集成檢修、維修、點(diǎn)檢業(yè)務(wù)功能，配合智能診斷實(shí)現(xiàn)電機(jī)維護(hù)有的放矢；減少設(shè)備備件的數(shù)量和資金占用，使設(shè)備的維修水平有所提升。系統(tǒng)解決了電機(jī)管理單一，電機(jī)狀態(tài)掌握滯后的問(wèn)題，用戶能夠?qū)崟r(shí)掌握設(shè)備的使用情況和壽命趨勢(shì)，提升了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。