李益波 肖炳林 黃俊俊

1廣州港集團有限公司 廣州 510100 2廣州港股份有限公司南沙集裝箱碼頭分公司 廣州 511462

0 引言

隨著港口吞吐量的增大和自動化程度的提高，港口機械在整個物流系統(tǒng)中的作用日益顯著，對港口機械的運行要求也越來越高?，F(xiàn)今，港口機械設(shè)備的結(jié)構(gòu)和組成越來越復(fù)雜，負荷也越來越重，港口機械的運行狀態(tài)直接影響著港口作業(yè)的效率和安全。近年來，港口大型設(shè)備事故時有發(fā)生，靠傳統(tǒng)的檢測手段很難及時、有效地發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障的部位和隱患。起重設(shè)備的事故具有不確定性和不可預(yù)見性，但其造成的結(jié)果卻是極其嚴重的[1，2]。因此，完善監(jiān)測手段，提高監(jiān)測技術(shù)對于港口機械的安全穩(wěn)定運行具有重大的實際意義[3]。

港口裝卸機械主要有岸邊集裝箱起重機（以下簡稱岸橋）、軌道式集裝箱門式起重機、輪胎式集裝箱門式起重機（以下簡稱輪胎吊）等。這些設(shè)備通常都包含起升、小車運行、俯仰和大車運行等機構(gòu)，其基本組成均是由電動機通過減速器帶動相關(guān)工作裝置運行、作業(yè)。

通過對設(shè)備的統(tǒng)計分析，目前港口大型機械設(shè)備在監(jiān)測維護上主要存在以下問題[4，5]：

1）部分港口大型機械設(shè)備缺乏先進的監(jiān)測設(shè)備和監(jiān)測技術(shù)，主要還停留在日常檢測和事后維修的維護方式上，不能及時、準確、有效地反映設(shè)備的實際運行狀態(tài)。

2）各港口相關(guān)監(jiān)測人員技術(shù)水平參差不齊，或缺少相關(guān)的技術(shù)人員。造成對關(guān)鍵的失效模式不能進行準確的判斷、監(jiān)測和診斷，缺乏較強的針對性和統(tǒng)一性。

3）現(xiàn)場通訊情況較差，后臺支持不足，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸和存儲存在很大困難，設(shè)備運行狀況相關(guān)數(shù)據(jù)大量流失，造成設(shè)備的健康診斷數(shù)據(jù)匱乏。

設(shè)備故障診斷技術(shù)主要分為簡易診斷和精密診斷[6]。簡易診斷指的是使用簡單的檢測儀器或人為判斷，例如人為目測、耳聽和手摸等，以及便攜式測振儀、軸承檢測儀、電纜測溫儀和超聲波探傷等，通過采集相關(guān)信息，并根據(jù)檢測部位做出初步故障診斷。以上檢測方法局限性較大，對設(shè)備表面清潔度要求較高，此外現(xiàn)場檢測具有一定的危險性，且人為目測、耳聽和手摸易造成主觀誤差。通過這些檢測手段對港口重要機械設(shè)備進行診斷易出現(xiàn)誤判和漏判，且不能實時準確反映設(shè)備的真實狀況，為設(shè)備的運行留下安全隱患。

精密診斷指的是以簡易診斷經(jīng)驗為基礎(chǔ)，使用在線精密專用設(shè)備進行實時在線監(jiān)測，通過頻譜分析等技術(shù)，對設(shè)備進行精密分析和診斷。該監(jiān)測能更好地排除人為干擾，同時可方便收集設(shè)備運行的歷史數(shù)據(jù)，是監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展方向。隨著物聯(lián)網(wǎng)及人工智能等領(lǐng)域新技術(shù)的興起與發(fā)展，故障診斷領(lǐng)域也進入了大數(shù)據(jù)時代。通過高效快速的數(shù)據(jù)采集、存儲、傳遞、處理，實現(xiàn)對更大數(shù)量、更多測點設(shè)備的監(jiān)測，由此產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)給港口機械智能狀態(tài)監(jiān)測的深入研究和應(yīng)用提供了新的機遇。本文提出一種基于振動信號的狀態(tài)監(jiān)測方法，并應(yīng)用于港口實際，主要內(nèi)容包括在線監(jiān)測系統(tǒng)框架建立、故障信號識別算法和實例分析。

1 振動監(jiān)測系統(tǒng)整體框架

集裝箱碼頭存在設(shè)備分散、工況多變、傳動鏈龐大等問題，建立振動監(jiān)測系統(tǒng)需要解決數(shù)據(jù)的離散采集問題。本文根據(jù)港口傳動鏈的關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測要求，設(shè)計并搭建了一套先進可靠的振動在線監(jiān)測系統(tǒng)，具體框架如圖1所示。

振動在線監(jiān)測系統(tǒng)是一款通用的、內(nèi)含診斷功能的在線設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。以網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和故障診斷算法為基礎(chǔ)，采用集成式的數(shù)據(jù)采集處理站為主體，能實時并行采集8、16或32通道的振動、油液、轉(zhuǎn)速及其他過程參數(shù)。該監(jiān)測系統(tǒng)在測量振動信號的同時結(jié)合了設(shè)備的運行狀況，從而使其測量更加全面有效，進而可適用于復(fù)雜設(shè)備的監(jiān)測（例如變轉(zhuǎn)速設(shè)備）。港口機械屬于典型的變轉(zhuǎn)速、非平穩(wěn)工況設(shè)備，使用圖1所示的振動在線監(jiān)測可有效監(jiān)測港口機械設(shè)備的傳動鏈狀態(tài)，從而有效減少港口機械的非正常停機，降低維護費用。

圖1 振動在線監(jiān)測系統(tǒng)框架圖

1）數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 布置多通道傳感器對起重設(shè)備傳動鏈（電動機、減速器以及軸承等）進行振動信號采集，通過內(nèi)置算法可進行初步的故障診斷。

2）數(shù)據(jù)中心 由多臺服務(wù)器組成，負責原始數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的處理與存儲。

3）中控可視化平臺 含有大量分析監(jiān)測模塊，對設(shè)備實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測、狀態(tài)分析以及振動報告的顯示，提供現(xiàn)場管理人員制定快速維護計劃；

4）云端可視化平臺 通過遠程監(jiān)控實現(xiàn)功能2）和功能3）的整合，是融合多種狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的設(shè)備監(jiān)測、預(yù)測維護和故障分析平臺，具體功能為：

①快速完成設(shè)備監(jiān)測設(shè)置 提供測點模板庫、參數(shù)和信號模板庫、軸承庫、設(shè)備復(fù)制粘貼等功能；

②兼容多種狀態(tài)監(jiān)測技術(shù) 多種設(shè)備狀態(tài)參數(shù)，如溫度、電流、電壓等，油品分析數(shù)據(jù)和紅外熱成像數(shù)據(jù)；

③同時支持離線和在線監(jiān)測 便攜式智能數(shù)據(jù)采集和在線數(shù)據(jù)采集；

④故障特征頻率幅值提取；

⑤滾動軸承故障因子DEF 獨有的滾動軸承故障診斷技術(shù)；

⑥針對卷筒低速重載的特點，采用特有的Shock Finder（SFI）監(jiān)測技術(shù)；

⑦提供以太網(wǎng)和Modbus（RS485 Modbus和TCP/IP Modbus）現(xiàn)場總線數(shù)據(jù)輸出，可直接將數(shù)據(jù)提供給控制室內(nèi)的PLC或DCS控制系統(tǒng)。

2 振動信號監(jiān)控算法

根據(jù)港口傳動鏈的關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)運行特征和要求，搭建的系統(tǒng)主要以電動機、減速器的軸承故障監(jiān)測為主目標，主要采集信息為軸承振動信號。

2.1 滾動軸承故障信號

滾動軸承故障特征頻率采用以下方式計算[8，9]：

1）根據(jù)軸承幾何尺寸，保持架故障特征頻率FTF為

軸承外圈固定，內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)時為

軸承內(nèi)圈固定，外圈旋轉(zhuǎn)時為

2）根據(jù)軸承幾何尺寸，假定軸承外圈固定，則軸承的內(nèi)外圈故障特征頻率分別為

2）滾動體的故障特征頻率為

式中：D為軸承節(jié)圓直徑，d為滾動體直徑，N為滾動體個數(shù)，α為接觸角，Rpmi、Rpmo分別為內(nèi)外圈轉(zhuǎn)速。

所涉及的在線監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)內(nèi)置了世界上知名的35個廠家、近3萬多種軸承數(shù)據(jù)庫，同時用戶可編輯該軸承數(shù)據(jù)庫，補充添加新的軸承型號。通過對監(jiān)測點添加相應(yīng)的軸承型號并結(jié)合設(shè)備運行轉(zhuǎn)速，可將該軸承的4個故障特征頻率（內(nèi)圈、外圈、滾動體、保持架）顯示在頻譜上，更易于對故障頻率成分的識別，如圖2所示。圖中C1為保持架故障特征頻率，E1為外圈故障特征頻率，B1為滾動體故障特征頻率，I1為內(nèi)圈故障特征頻率。

圖2 軸承振動信號包絡(luò)譜

為了定量地對運行中的傳動鏈進行監(jiān)測，需要對其中的各個軸承狀態(tài)各自定義1個監(jiān)控指標，許多文獻對此進行了研究[10，11]。使用一種DEF滾動軸承故障因子，能有效指示故障特征。DEF滾動軸承故障因子綜合了峰值因子（PF）和有效值（RMS）的組合，其表示為

式中：a、b為經(jīng)驗系數(shù)，PF為峰值因子，RMS為有效值。

不同參數(shù)量對于滾動軸承各個損傷階段的響應(yīng)變化如表1所示。

表1 不同參考量對滾動軸承不同損傷階段的響應(yīng)

此模型包含了大量有代表性的各類工業(yè)設(shè)備的滾動軸承，DEF具有如下特征：

1）絕對因子共分0～12等級。0～4等級表明滾動軸承運行狀況優(yōu)秀，日常監(jiān)測即可；4～6等級表明滾動軸承出現(xiàn)初期損傷，需加強潤滑和監(jiān)測；6～9等級表明滾動軸承出現(xiàn)中期損傷，需加強潤滑和監(jiān)測，并在適當時間進行停機檢查和更換；9～12等級表明滾動軸承出現(xiàn)中晚期損傷，需盡快停機檢查和更換；

2）滾動軸承整個生命周期的監(jiān)測；

3）不受轉(zhuǎn)速、載荷、尺寸等參數(shù)的影響，便于設(shè)定報警值；

4）易于使用且能快速有效地評價軸承的狀況。

2.2 低速重載設(shè)備沖擊信號

起重機工作的另一個特征是低速、非平穩(wěn)和大沖擊，對于此類設(shè)備需額外考慮沖擊特征指標以進一步確保監(jiān)測準確性。有些低速重載設(shè)備發(fā)生的機械磨損是重復(fù)沖擊造成的，且沖擊的能量值較低。低速重載設(shè)備沖擊的特點為：對整體加速度或速度水平影響較??；現(xiàn)象常常被時域信號中的噪聲所掩蓋；頻譜上幾乎看不到異樣。

Shock Finder指示器（SFI）是一種獨特的指示器，可智能并及時檢測到時域信號中的沖擊。Shock Finder以完全自主的方式分析時域信號，搜索最適合的濾波器并計算出時間間隔內(nèi)發(fā)生的沖擊，如圖3所示。

圖3 典型沖擊信號時域波形

Shock Finder算法用于確定每個時間間隔內(nèi)出現(xiàn)的沖擊次數(shù)，將沖擊次數(shù)值與沖擊次數(shù)設(shè)定的閾值進行比較：如大于設(shè)定的閾值，則當前二進制的SFI是1；反之則為0。如圖4所示。

圖4 Shock Finder算法圖解

SFI的處理過程會產(chǎn)生一系列0和1的值，其數(shù)量取決于每個時間間隔的沖擊次數(shù)。為了排除可能的隨機沖擊和非重大沖擊，通過結(jié)合SFI與可調(diào)整的平滑函數(shù)來消除誤報，平滑函數(shù)用于驗證SFI到報警模式的切換。監(jiān)測期間，當1總數(shù)大于最大觸發(fā)總數(shù)設(shè)置的參數(shù)；或者1連續(xù)的數(shù)量大于最大連續(xù)觸發(fā)數(shù)設(shè)置的參數(shù)，在這2種情況下，SFI處理的最終結(jié)果都是正的，表明存在異常和重復(fù)的沖擊。具體默認參數(shù)值的示例如表2所示。

表2 SFI報警系統(tǒng)默認參數(shù)值

在下列情況下SFI尤其有效和重要：

1）低速重載設(shè)備 SFI適用于轉(zhuǎn)速小于1 500 r/min的旋轉(zhuǎn)設(shè)備，超過1 500 r/min后，SFI將不再運行，速度越慢，SFI運行越好。

2）設(shè)備由于故障現(xiàn)象產(chǎn)生沖擊。在實際應(yīng)用中，SFI可用于許多機械損傷（如軸承損傷或輪齒缺陷）。

4 應(yīng)用實例分析

在廣州港的部分岸橋（起升機構(gòu)、小車機構(gòu)、俯仰機構(gòu)）和輪胎吊（起升機構(gòu)、小車機構(gòu)）安裝振動在線監(jiān)測系統(tǒng)，并根據(jù)該系統(tǒng)測得的數(shù)據(jù)以及內(nèi)含的自動診斷功能，結(jié)合技術(shù)人員詳細分析檢測電動機軸承和滾筒早期故障的出現(xiàn)，以及故障發(fā)生部位。本項目的解決方案以及測點布置如圖5所示。

圖5 岸橋傳動系統(tǒng)振動傳感器安裝位置

4.1 案例1（電動機軸承故障）

某碼頭1臺輪胎吊的起升機構(gòu)裝有振動在線監(jiān)測系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)電動機驅(qū)動端測點的DEF值和振動加速度值存在報警，如圖6所示。

圖6 監(jiān)測界面報警

通過1個月的連續(xù)跟蹤，發(fā)現(xiàn)監(jiān)測值有一定的惡化趨勢。通過現(xiàn)場檢查和該系統(tǒng)配套的數(shù)據(jù)可視化軟件分析發(fā)現(xiàn)：1）時域波形出現(xiàn)明顯的沖擊，且沖擊能量值較大，如圖7所示，Cd1(X=0.06 349 s，Y=30g)，Cd2(X=0.07 287 s，Y= 23g)，dX=0.00 938 s、dY=7g；2）FFT鏈接譜中出現(xiàn)明顯且豐富的諧波（93.5 Hz和29.74 Hz），如圖8所示。

圖7 輪胎吊起升電動機驅(qū)動端時域波形

圖8 電動機驅(qū)動端鏈接譜

通過查詢電動機驅(qū)動端使用的支撐軸承型號并結(jié)合電動機轉(zhuǎn)速，得到該軸承的故障特征頻率為94 Hz。故FFT鏈接譜中出現(xiàn)的93.5 Hz為軸承的故障特征頻率，且由于93.5 Hz周圍的諧波較為豐富，還存在明顯的周期性沖擊特征，振動速度值和加速度值較大，初步分析認為電動機驅(qū)動端軸承存在的磨損跡象，同時造成軸承結(jié)構(gòu)的松動。

廠家對該電動機軸承檢查后發(fā)現(xiàn)，該軸承已出現(xiàn)明顯的磨損故障；更換軸承后，DEF值、振動速度值和振動加速度值均明顯下降恢復(fù)到允許的正常范圍內(nèi)，如圖9所示。

圖9 正常狀態(tài)監(jiān)測界面

4.2 案例2（卷筒故障）

某碼頭1臺岸橋通過振動在線監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)齒輪箱輸出軸的振動速度值和Shock Finder值出現(xiàn)報警的現(xiàn)象，加強監(jiān)測和跟蹤分析發(fā)現(xiàn)，振動速度值和Shock Finder值均持續(xù)出現(xiàn)報警現(xiàn)象，如圖10所示，且振動速度值也有上升趨勢，甚至可以聽到齒輪箱輸出軸存在異響，特別是在設(shè)備工況發(fā)生改變，如轉(zhuǎn)速變化，正轉(zhuǎn)反轉(zhuǎn)方向變化時異響更加明顯。通過軟件分析發(fā)現(xiàn)：1）齒輪箱輸出軸Shock Finder值存在報警，說明齒輪箱輸出軸測點存在明顯的沖擊；2）齒輪箱輸出端時域波形存在明顯的沖擊，如圖11所示，但沖擊周期沒有明顯的規(guī)律性，根據(jù)現(xiàn)場監(jiān)測，這種沖擊與小車機構(gòu)的運行工況變化具有一定的匹配度。

圖10 監(jiān)測界面報警

圖11 小車機構(gòu)齒輪箱輸出端時域波形

綜合分析認為，齒輪箱輸出軸或滾筒側(cè)存在結(jié)構(gòu)松動，導(dǎo)致設(shè)備運行過程中，運行工況變化時，齒輪箱中低速軸輪齒嚙合不良而引起的沖擊與異響。通過現(xiàn)場對小車機構(gòu)的齒輪箱輸出軸側(cè)和滾筒側(cè)檢查發(fā)現(xiàn)，滾筒側(cè)起吊集裝箱的鋼絲繩兩端存在長短不平衡，由此造成了設(shè)備在升降過程中對滾筒的非周期性沖擊，這種沖擊傳遞到齒輪箱輸出軸的輪齒上，引起了中高速軸輪齒之間的不良嚙合。通過對滾筒側(cè)鋼絲繩長度的統(tǒng)一調(diào)整，現(xiàn)場異響明顯降低，振動值也恢復(fù)到了允許范圍內(nèi)。

5 總結(jié)

本文所設(shè)計的在線振動監(jiān)測系統(tǒng)對港口機械的安全穩(wěn)定運行起到了至關(guān)重要的作用，能減少非正常停機，降低維護費用。該系統(tǒng)創(chuàng)新地采用了DEF技術(shù)使得電動機軸承和齒輪箱軸承、齒輪故障的分析和診斷變得更為方便簡單。因此，振動在線監(jiān)測系統(tǒng)在港口機械傳動鏈的應(yīng)用具有一定的實際意義。