劉美樂，李 剛，朱信龍，張明祿，李小剛

（1.陜西煤業(yè)化工技術研究院有限責任公司，陜西 西安 710065；2.煤炭綠色安全高效開采國家地方聯(lián)合工程研究中心司，陜西 西安 710065；3.陜煤集團神木檸條塔礦業(yè)有限公司，陜西 榆林 719300）

引言

隨著工業(yè)建設越來越趨向智能化、連續(xù)化，對設備的穩(wěn)定性、安全性的要求也越來越高，設備在線監(jiān)測及故障診斷技術為設備正常運行保駕護航，尤其是大型轉(zhuǎn)動設備振動監(jiān)測技術，能提前發(fā)現(xiàn)設備的早期問題，為設備檢維修及備品備件采購提供充足的準備時間和明確的檢修方向。

應用在線監(jiān)測及故障診斷技術構(gòu)建設備智能運維中心，通過采集設備振動加速度信號，應用智能診斷算法實時分析故障特征頻率，自動識別故障類型、嚴重程度、發(fā)生故障位置等信息，就地顯示并上傳診斷分析結(jié)果，實現(xiàn)設備典型故障的精準定位，擺脫設備故障分析診斷對專業(yè)技術人員的依賴，最后給出專業(yè)的維修建議。

1 在線監(jiān)測及故障診斷技術研究

在線監(jiān)測及故障診斷技術應用的核心是基于設備運行狀態(tài)的實時數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設備狀態(tài)實時受控的設備預測性維護。設備預測性維護是通過設備多源數(shù)據(jù)的綜合分析，涵蓋數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)分析、故障診斷、狀態(tài)預測和維修決策，實現(xiàn)機組狀態(tài)的全方位判斷，區(qū)別于傳統(tǒng)的修復性維修和預防性維修。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的在線監(jiān)測及故障診斷技術是目前特別流行的一種方法。其中，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的在故障診斷方法主要有基于信號分析、基于定量知識數(shù)據(jù)分析以及基于統(tǒng)計分析的方法[1]?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動的在線監(jiān)測方法可以分為信息融合、信號處理、統(tǒng)計分析與機器學習[2]等。信息融合方法的基本思想是利用不同時間與空間的多傳感器數(shù)據(jù)資源，如傳感器、知識庫、數(shù)據(jù)庫等，在一定準則下進行綜合、分析和使用，從而得到可靠的監(jiān)控結(jié)果，該方法又稱為數(shù)據(jù)融合或者多源信息融合[3]；信號處理方法是對各種類型的電信號，按各種預期的目的及要求進行加工過程的統(tǒng)稱，主要為譜分析和小波變換[4]；統(tǒng)計分析方法具有科學性、直觀性和可重復性等特征，主要分為單變量統(tǒng)計和多變量統(tǒng)計[5]；機器學習方法，如隨機森林、支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等需要對故障數(shù)據(jù)進行分類[6]。

2 在線監(jiān)測及故障診斷技術應用（見圖1）

圖1 在線監(jiān)測及故障診斷平臺網(wǎng)絡架構(gòu)

設備在線監(jiān)測及故障診斷技術應用是基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術構(gòu)建的設備在線監(jiān)測及故障診斷平臺，核心是由數(shù)據(jù)驅(qū)動端的設備預測性維護。實時獲取真實有效的狀態(tài)數(shù)據(jù)是系統(tǒng)運行的基礎，通過集成各個現(xiàn)場監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，利用現(xiàn)場已有傳感器、已有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)或新增傳感器等完成底層數(shù)據(jù)的獲取，各類數(shù)據(jù)通過在線監(jiān)測系統(tǒng)或直接上傳至大數(shù)據(jù)平臺，大數(shù)據(jù)平臺可以完成數(shù)據(jù)的清洗、存儲、分發(fā)、共享等，對于已有成熟智能分析模型的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以通過智能診斷模型對數(shù)據(jù)進行處理，實現(xiàn)異常設備的智能報警、智能診斷等。

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的設備在線監(jiān)測及故障診斷平臺系統(tǒng)由三級組成：

第一級為數(shù)據(jù)采集層：在機組振動明顯的部分加裝振動加速度傳感器采集設備振動信號，在電機輸出軸或減速機輸入端加裝轉(zhuǎn)速傳感器，數(shù)據(jù)通過信號線纜/無線方式傳輸至對應設備的數(shù)據(jù)采集器（有線采集RH1500，無線RH560），經(jīng)數(shù)據(jù)采集器處理后，通過有線網(wǎng)絡傳輸方式將數(shù)據(jù)發(fā)送到廠區(qū)服務器。

第二級為現(xiàn)場狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)：與監(jiān)測系統(tǒng)配套一臺服務器，用于存放從數(shù)據(jù)采集器發(fā)回的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)，現(xiàn)場設備維護與管理人員可通過電腦終端訪問在線監(jiān)測系統(tǒng)，了解監(jiān)控機組的實時運行狀態(tài)。

第三級為遠程診斷系統(tǒng)：通過該系統(tǒng)，乙方遠程診斷專家可對所有納入監(jiān)控的設備進行遠程數(shù)據(jù)分析與故障診斷。

2.1 數(shù)據(jù)感知層實施

在線監(jiān)測及故障診斷平臺可以接入多種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，如生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)，生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)以及第三方應用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)平臺接收到數(shù)據(jù)后，通過消息隊列集群以及分布式計算集群對數(shù)據(jù)進行實時處理，然后對處理后的數(shù)據(jù)進行落地存儲和報警推送等操作。容知日新自主研發(fā)的智能傳感設備，包括振動、溫度、位移、轉(zhuǎn)速、傾角、油液、晃動、應變、MEMS等20余種傳感器。該平臺提供標準的數(shù)據(jù)接口，可以接入設備現(xiàn)有的物理量，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的聯(lián)網(wǎng)。

2.2 數(shù)據(jù)平臺部署

提供良好的數(shù)據(jù)接入是數(shù)據(jù)平臺首要解決的問題。工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境復雜，涉及到的數(shù)據(jù)種類繁多、數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不一，因此很難使用傳統(tǒng)的、固定的數(shù)據(jù)接入手段應對各種不同的數(shù)據(jù)接入場景。同時，各種應用和接口都希望在最短的時間內(nèi)獲取到最新的數(shù)據(jù)和最近一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)，因此，讓應用和接口排隊獲取數(shù)據(jù)顯然是遠遠滿足不了需求的。為了達到數(shù)據(jù)最新、允許多應用同時獲取數(shù)據(jù)、最大限度地高效高速獲取到大量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不一的數(shù)據(jù)的目的，數(shù)據(jù)平臺選取Kafka作為數(shù)據(jù)接入和數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮诵摹?/p>

平臺的搭建離不開合適的架構(gòu)，在滿足Kafka、Cassandra的基礎上，數(shù)據(jù)平臺選取Hadoop作為架構(gòu)，支撐平臺對于數(shù)據(jù)的各種復雜計算、快速處理和大量存儲。Hadoop是一個分布式系統(tǒng)基礎架構(gòu)，能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行分布式處理。Hadoop是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對失敗的節(jié)點重新分布處理。Hadoop是高效的，因為它以并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。目前，Hadoop發(fā)展已久，具備完善穩(wěn)定的生態(tài)，在部署和運維上都相對簡單和快捷。

2.3 應用軟件部署

面對海量數(shù)據(jù)的處理，提供配套的數(shù)據(jù)平臺管理應用系統(tǒng)來對大數(shù)據(jù)進行管理和運維，主要包括數(shù)據(jù)源管理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化管理、數(shù)據(jù)池管理、數(shù)據(jù)采集管理、算法管理、主題數(shù)據(jù)分析。

EPM應用系統(tǒng)是我們面對用戶的核心應用，它展現(xiàn)了以設備為中心的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)、算法結(jié)果數(shù)據(jù)、業(yè)務流程數(shù)據(jù)、各種報表數(shù)據(jù)等。

為了應對數(shù)據(jù)源分散這種情況，我們提供了成熟的通訊服務組件，可以保障從數(shù)據(jù)源采集端到大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)的傳輸?shù)姆€(wěn)定性和及時性，只需要在數(shù)據(jù)源側(cè)部署一個與RabbitMQ隊列通訊的DTS數(shù)據(jù)傳輸組件，并在大數(shù)據(jù)平臺應用服務器上安裝RabbitMQ隊列通訊服務，即可實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集端到大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)傳輸。

2.4 “設備無憂”APP部署

“設備無憂”APP部署是圍繞企業(yè)對工業(yè)設備的日常維護和綜合管理需求而開發(fā)設計另一款輔助產(chǎn)品，專為設備管理者和專業(yè)工程師服務，具有實時運維設備狀態(tài)、處理設備問題、跟蹤過程反饋等功能，總體把握設備運行過程，實時監(jiān)控設備的總體狀態(tài)，推送需要處理的問題，查看設備診斷報告；針對于設備的一系列動作在APP上都可呈現(xiàn)。

3 結(jié)語

設備的智能在線監(jiān)測及故障診斷的將成為設備管理的主要途徑之一，容知日新積極響應工業(yè)智能制造的發(fā)展趨勢，提出構(gòu)建公司智能在線監(jiān)測及故障診斷平臺的計劃，并付諸實施，使設備管理由事后維修向預測性維護邁進。借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術為設備與狀態(tài)數(shù)據(jù)建立緊密的聯(lián)系，運用數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)可視化等技術助理設備智能運維，利用實時監(jiān)測的設備數(shù)據(jù)預測故障發(fā)生的時間和部位，結(jié)合人員、資源、時間、費用、效益等多重因素，利用故障樹推理智能故障模型解析、智能維修決策等方法制定檢修策略，最大化零部件工作效率，縮短不必要的停工期，為實現(xiàn)智能制造提供了技術保障。