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TPM旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的智能狀態(tài)維修實施框架

來源/作者: TPM咨詢服務(wù)中心 丨 發(fā)布時間:2017-12-18 丨 瀏覽次數(shù):

  
  操作安全性,資產(chǎn)可用性和有效的維護成本對公司和組織的競爭力。在各種工業(yè)應(yīng)用的生產(chǎn)系統(tǒng)中,旋轉(zhuǎn)機械是其核心部分,其故障可能會影響到整個工廠的運行。對于用途日益復(fù)雜的各類設(shè)備,要求要有持續(xù)更長的運行時間和滿足極端苛刻的性能標準。雖然目前進展旋轉(zhuǎn)機械的效率和使用壽命得到了不斷的提高,但它們?nèi)匀缓苋菀资艿礁鞣N異常問題的困擾了,以六個工業(yè)設(shè)備類別為代表的年度損失分布。為了方便的實施一種有效的旋轉(zhuǎn)機械維修體系,本文的主要目的是介紹一種基于狀態(tài)監(jiān)測的智能狀態(tài)維修框架。
  
  以六個工業(yè)設(shè)備類別為代表的損失
  
  2、智能狀態(tài)維修的優(yōu)勢
  
  維修是一種恢復(fù)設(shè)備的指定功能的活動集合。盡量減少機械設(shè)備的運行和維護成本是一個有效的維護策略必須具備的重要要素。提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和降低維護成本的有效途徑是從故障處理和修復(fù)中引申出的維修預(yù)測和預(yù)防狀態(tài)檢修。綜合各類維修策略,從收益角度分析,狀態(tài)維修十分之重要。
  
  維修策略的優(yōu)劣對比
  
  3、基于狀態(tài)監(jiān)測的智能狀態(tài)維修框架
  
  狀態(tài)維修(CBM)的主要概念是通過監(jiān)測和數(shù)據(jù)處理提取設(shè)備劣化信息,從而利用預(yù)測和診斷系統(tǒng)實現(xiàn)減少停機時間。要做到如此,一個智能的狀態(tài)維修框架,包括以下幾個關(guān)鍵的步驟和內(nèi)容。
 
智能狀態(tài)維修
智能狀態(tài)維修
  
  基于狀態(tài)監(jiān)測的智能狀態(tài)維修框架
  
  數(shù)據(jù)采集:提供數(shù)字化傳感器或變頻器獲取有用信息(數(shù)據(jù)采集),使用網(wǎng)絡(luò)進行信息傳遞(數(shù)據(jù)通信),以及利用信息傳輸系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù),并提供下一步處理(數(shù)據(jù)存儲和處理)。
  
  數(shù)據(jù)預(yù)處理:首先從數(shù)據(jù)中剔除掉外部干擾信息和偏差的影響,以保證獲取更加可靠的檢測結(jié)果。
  
  特征提取:為實現(xiàn)特定的檢測目的,選取出最重要的,并可靠性高的數(shù)據(jù)特征組合。
  
  健康評定:健康評定是借助狀態(tài)監(jiān)測信息以判定設(shè)備是否是健康運行還是出現(xiàn)劣化,在這一步中明確標準。
  
  預(yù)測:預(yù)測是在早期發(fā)現(xiàn)設(shè)備組件出現(xiàn)的潛在故障,并有一定的手段和技術(shù)來預(yù)測這一缺陷的進展。
  
  診斷:通過故障檢測以發(fā)現(xiàn)問題點,找出故障根本原因并采取有效的隔離措施,是故障診斷的主要三個任務(wù)。
  
  在運行監(jiān)測過程中,一些缺陷,例如局部污染等,導(dǎo)致影響了設(shè)備的運行參數(shù),如流量和效率的變化,而這些又反過來影響觀察參數(shù)的變化,包括壓力,溫度,燃料流量和轉(zhuǎn)速變化等。這些偏離運行參數(shù)的數(shù)據(jù)可以用來偵測故障和隔離故障,同時另一方面,由于機械性能的劣化進行影響到整個設(shè)備的有效運行。這里我們也有很多種技術(shù)用以評估機械劣化的程度,圖4列出了一些有效的監(jiān)測方法,現(xiàn)場的數(shù)據(jù)表明,組合兩種或者更多的監(jiān)測技術(shù)可以讓我們獲取更多地、更可靠地設(shè)備劣化信息。
  
  各類狀態(tài)監(jiān)測方法對比
  
  4、未來展望
  
  為了更方便地實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的故障預(yù)測和診斷,本文提出了基于基于狀態(tài)監(jiān)測的智能狀態(tài)維修框架,該平臺包括基本功能模塊,和對硬件、軟件的要求,以實現(xiàn)對設(shè)備的狀態(tài)維修。在這里我們還應(yīng)該認識到,對于旋轉(zhuǎn)類設(shè)備建立狀態(tài)維修,我們首先要選擇有效的數(shù)據(jù)采集穿感器,其次要提取顯著特征并進行信號預(yù)處理,然后還要充分利用專業(yè)知識進行分析,同時要設(shè)計有效的數(shù)據(jù)模型以便從各類傳感器中獲取信息,最后要善于整合盡可能多的狀態(tài)監(jiān)測方法以提高故障預(yù)測的能力。


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