肖裕君,高 帆

(1.湖南華菱漣源鋼鐵有限公司,湖南 婁底 417001;2.重慶川儀自動(dòng)化股份有限公司,重慶 401121)

0 引言

螺紋鋼新國(guó)標(biāo)《鋼筋混凝土用鋼 第2部分:熱軋帶肋鋼筋》(GB/T 1499.2—2018)自2018年11月1日起正式執(zhí)行[1]。鋼鐵企業(yè)需按照新國(guó)標(biāo)的要求,對(duì)生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行升級(jí),以提高產(chǎn)品質(zhì)量。面對(duì)螺紋鋼新國(guó)標(biāo)以及貫徹落實(shí)鋼鐵產(chǎn)業(yè)綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展的雙重要求,鋼鐵企業(yè)對(duì)于棒材生產(chǎn)新型工藝的需求越來(lái)越迫切。雙高速棒材(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“雙高棒”)工藝成為解決傳統(tǒng)切分棒材工藝問(wèn)題的有效途徑。自2020年至今,多條雙高棒項(xiàng)目開(kāi)工建設(shè)。在此期間,不少鋼鐵企業(yè)基于智能制造理念開(kāi)拓探索和實(shí)踐,依托傳感器、通信網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)工業(yè)軟件等,實(shí)現(xiàn)人、設(shè)備、產(chǎn)品等要素的實(shí)時(shí)聯(lián)通[1-2]。其中,設(shè)備狀態(tài)感知受到5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的影響,逐步進(jìn)化為基于設(shè)備狀態(tài)變化趨勢(shì)的智能決策。也有學(xué)者將設(shè)備狀態(tài)感知稱(chēng)為“設(shè)備智能運(yùn)維”。陳開(kāi)雙[3]介紹了鄂鋼設(shè)備遠(yuǎn)程智能運(yùn)維平臺(tái)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)及功能模塊。張宏杰等[4]介紹了首鋼京唐設(shè)備智能運(yùn)維體系建設(shè)及推進(jìn)思路。廖勇等[5]介紹了寶鋼2 050 mm熱軋產(chǎn)線(xiàn)重點(diǎn)關(guān)鍵區(qū)域設(shè)備智能運(yùn)維技術(shù)應(yīng)用和探索。佟明星等[6]提出了針對(duì)鋼鐵行業(yè)各產(chǎn)線(xiàn)的遠(yuǎn)程液壓潤(rùn)滑系統(tǒng)建立的在線(xiàn)監(jiān)控具體方案、應(yīng)用場(chǎng)景以及特點(diǎn)。姜興奎等[7]介紹了智能運(yùn)維系統(tǒng)在本鋼集團(tuán)北營(yíng)煉鐵總廠(chǎng)燒結(jié)混合機(jī)上的應(yīng)用場(chǎng)景。

在上述研究?jī)?nèi)容的基礎(chǔ)上,本文重點(diǎn)介紹雙高棒產(chǎn)線(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備智能運(yùn)維管理的研究及應(yīng)用實(shí)踐過(guò)程。該過(guò)程首先基于設(shè)備故障信號(hào)特征、健康趨勢(shì)分析等研究?jī)?nèi)容,在設(shè)備常見(jiàn)故障結(jié)構(gòu)樹(shù)的基礎(chǔ)上,建立常見(jiàn)故障診斷模型,并形成故障特征知識(shí)庫(kù);其次,在雙高棒產(chǎn)線(xiàn)上引入應(yīng)力波分析技術(shù),通過(guò)故障特征匹配,在勻速運(yùn)行以及變速變載設(shè)備(如電機(jī)、軋機(jī))的實(shí)際應(yīng)用案例中實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù),并在設(shè)備檢修過(guò)程中得到驗(yàn)證。

本文所介紹的雙高棒產(chǎn)線(xiàn)具備3個(gè)特點(diǎn):①實(shí)現(xiàn)了全部設(shè)備的國(guó)產(chǎn)化;②設(shè)備智能運(yùn)維中心在產(chǎn)線(xiàn)設(shè)計(jì)階段即參與了管理設(shè)計(jì);③組建了設(shè)備智能運(yùn)維生態(tài)圈。本文研究成果推動(dòng)了在線(xiàn)監(jiān)測(cè)、故障診斷、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合應(yīng)用,對(duì)軋鋼產(chǎn)線(xiàn)的智能運(yùn)維建設(shè)具有示范效應(yīng)。

1 設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷

模塊軋機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 模塊軋機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)示意圖

模塊軋機(jī)采用短傳動(dòng)鏈設(shè)計(jì),具有更低的傳動(dòng)能耗及空載功率。同時(shí),所有機(jī)架輥箱和錐箱相同,使得維護(hù)備件量少。這提高了設(shè)備綜合利用率,降低了備品備件費(fèi)用。目前,國(guó)內(nèi)新建的雙高棒產(chǎn)線(xiàn)大多應(yīng)用兩切分柔性軋制、低碳熱機(jī)軋制、免加熱直接軋制等先進(jìn)工藝,在實(shí)現(xiàn)少人化的同時(shí)提高了生產(chǎn)效率。

本文創(chuàng)新性地協(xié)同智能運(yùn)維中心、設(shè)備生產(chǎn)制造方及設(shè)備健康管理技術(shù)服務(wù)方,構(gòu)建關(guān)鍵設(shè)備旋轉(zhuǎn)部件參數(shù)信息數(shù)據(jù)庫(kù),并以軋機(jī)為例介紹設(shè)備常見(jiàn)故障結(jié)構(gòu)樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程[8]。

軋機(jī)設(shè)備常見(jiàn)故障結(jié)構(gòu)樹(shù)如圖2所示。

圖2 軋機(jī)設(shè)備常見(jiàn)故障結(jié)構(gòu)樹(shù)

在設(shè)備常見(jiàn)故障結(jié)構(gòu)樹(shù)的基礎(chǔ)上,本文建立常見(jiàn)故障(如滾動(dòng)軸承、齒輪、軸系等)的故障診斷模型,并形成故障特征知識(shí)庫(kù)。以滾動(dòng)軸承為例,軸承在運(yùn)行過(guò)程中,隨著時(shí)間的推移,會(huì)逐漸出現(xiàn)表面金屬剝落、裂紋、壓痕、凹坑等缺陷或損傷[9-10]。經(jīng)某軸承制造廠(chǎng)家統(tǒng)計(jì),自2021年以來(lái),鋼鐵行業(yè)軋機(jī)減速機(jī)軸承失效的故障中,92%為軸承保持架斷裂故障。這些故障包括故障預(yù)警的以及未預(yù)警的突發(fā)性故障。

滾動(dòng)軸承內(nèi)外圈金屬脫落時(shí),呈現(xiàn)凹凸?fàn)?。滾動(dòng)體運(yùn)行至該凹凸?fàn)顡p傷部位時(shí),會(huì)產(chǎn)生1個(gè)瞬時(shí)沖擊。因此,對(duì)于軸承、齒輪進(jìn)行監(jiān)測(cè)所采集到的信號(hào)存在較多沖擊波形,且具有非平穩(wěn)、周期性、沖擊性及調(diào)制性等特點(diǎn)。軋鋼產(chǎn)線(xiàn)機(jī)械設(shè)備,尤其是軋機(jī)齒輪箱的早期故障診斷技術(shù),已成為近年來(lái)鋼鐵行業(yè)設(shè)備健康管理的應(yīng)用創(chuàng)新研究熱點(diǎn)。胡睿[11]提出了將互相關(guān)能比熵作為性能退化指標(biāo)用于軋機(jī)早期故障的檢測(cè),并通過(guò)包絡(luò)譜分析驗(yàn)證指標(biāo)的有效性,建立雙向門(mén)控循環(huán)單元(bidirectional gate recurrent unit,BiGRU)網(wǎng)絡(luò),以實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承性能退化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。孫海亮等[12]提出了1種將最小化Stein的無(wú)偏風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)(Stein’s unbiased risk estimate,SURE)作為約束條件的多小波自適應(yīng)分塊閾值降噪方法,并將其成功應(yīng)用于軋機(jī)齒輪箱故障診斷中。嚴(yán)?？档萚13]提出了1種基于稀疏特征的連軋機(jī)故障信號(hào)分離方法,并進(jìn)行了仿真和在連軋機(jī)組上的現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證。沈陸垚等[14]提出了1種通過(guò)支持向量機(jī)以及遺傳算法建立軋機(jī)齒輪箱的診斷模型,實(shí)現(xiàn)了齒輪箱軸承故障的模式識(shí)別和智能診斷。

（1）技術(shù)人員年齡結(jié)構(gòu)偏大據(jù)統(tǒng)計(jì)在我國(guó)縣鄉(xiāng)畜牧獸醫(yī)技術(shù)推廣服務(wù)體系中，年齡在35歲以下的占28%，36-45歲的占 31%，46-60歲的占41%，年齡結(jié)構(gòu)趨于老化。

設(shè)備健康狀態(tài)趨勢(shì)分析對(duì)于設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)起到數(shù)據(jù)支撐、決策支撐的作用。健康狀態(tài)趨勢(shì)分析與設(shè)備性能退化研究相輔相成。上述研究成果將旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備性能退化分為突發(fā)性、漸發(fā)性?xún)深?lèi)[13]。突發(fā)性退化發(fā)展過(guò)程在事先無(wú)明顯的征兆,具有偶然性和突發(fā)性。突發(fā)性退化難以提前預(yù)判。漸發(fā)性退化發(fā)展過(guò)程具有一定的規(guī)律性。但這些規(guī)律性之間又存在細(xì)微差別。漸發(fā)性退化發(fā)展的特點(diǎn)是性能退化的趨勢(shì)與設(shè)備運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)有關(guān)。漸發(fā)性退化發(fā)展通常可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。除了突發(fā)性和漸發(fā)性,還存在兩者兼有的復(fù)合型性能退化趨勢(shì)。對(duì)于本文所涉及的產(chǎn)線(xiàn),大部分的軋機(jī)設(shè)備性能退化過(guò)程屬于漸發(fā)性。

基于對(duì)機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件主要失效形式以及設(shè)備性能退化過(guò)程趨勢(shì)的分析,鋼鐵企業(yè)、設(shè)備生產(chǎn)制造方、設(shè)備健康管理服務(wù)提供方多方協(xié)同,在雙高棒產(chǎn)線(xiàn)上引入應(yīng)力波分析技術(shù)。應(yīng)力波傳感器的(38±2)kHz頻率范圍濾除了軋機(jī)在咬鋼、軋鋼、拋鋼過(guò)程中產(chǎn)生的低頻振動(dòng),對(duì)于變速變載、瞬時(shí)工作、受外界振動(dòng)干擾大等設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷的實(shí)際應(yīng)用效果較好。應(yīng)力波技術(shù)對(duì)機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件相對(duì)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的摩擦/沖擊事件的劇烈程度進(jìn)行量化[15],以判斷該部件的損傷程度。摩擦事件的劇烈程度與旋轉(zhuǎn)部件的表面面積、光滑度、相對(duì)表面速度、接觸壓力、潤(rùn)滑條件、速度/負(fù)載變化等因素相關(guān)。沖擊事件的劇烈程度與沖擊速度、受損深度、受損尺寸以及面積等因素相關(guān)?；诖嗽?應(yīng)力波技術(shù)可以量化機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件損傷區(qū)的深度和廣度,即量化損傷區(qū)的面積大小。

針對(duì)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)信息的頻譜分析方法,其理論基礎(chǔ)為傅里葉變換?？焖俑道锶~變換(fast Fourier transform,FFT)是1種計(jì)算離散傅里葉變換的高效、快速的方法?；贔FT的頻譜分析方法在設(shè)備故障診斷中應(yīng)用廣泛。當(dāng)軸承出現(xiàn)軸承內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體及保持架這4類(lèi)故障時(shí),基于FFT的頻譜分析方法將通過(guò)識(shí)別故障特征頻率的方式判斷故障類(lèi)型[9-11]。軸承故障特征頻率指軸承旋轉(zhuǎn)時(shí)缺陷點(diǎn)與相關(guān)部件接觸的頻率。滾動(dòng)軸承主要包含4種故障特征,分別為軸承內(nèi)圈故障特征頻率(ball pass frequency innerrace,BPFI)、軸承外圈故障特征頻率(ball pass frequency outerrace,BPFO)、滾動(dòng)體故障特征頻率(ball spin frequency,BSF)、保持架故障特征頻率(fundamental train frequency,FTF)。上述4種軸承故障頻率是軸系旋轉(zhuǎn)頻率的非整數(shù)倍。齒輪嚙合頻率(gear mesh frequency,GMF)為軸系旋轉(zhuǎn)頻率的整數(shù)倍。

(1)

式中:n為軸的轉(zhuǎn)速,rad/min。

(2)

式中:N為滾動(dòng)體數(shù)量;d為滾動(dòng)體直徑,cm;D為滾動(dòng)軸承平均直徑,cm;α為徑向方向接觸角。

(3)

(4)

(5)

(6)

式中:Z為齒輪齒數(shù)。

鋼鐵企業(yè)智能運(yùn)維中心作為發(fā)起單位,聯(lián)合產(chǎn)線(xiàn)設(shè)計(jì)方、設(shè)備生產(chǎn)制造方及設(shè)備健康管理技術(shù)服務(wù)方,協(xié)同建立產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備關(guān)鍵部件故障特征頻率數(shù)據(jù)庫(kù)。上文所述故障特征頻率的計(jì)算結(jié)果同時(shí)也歸檔于“設(shè)備數(shù)字檔案”中。

2 雙高棒產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備智能運(yùn)維體系架構(gòu)

以漣鋼為例,目前鋼鐵企業(yè)設(shè)備管理體系中的不足之處主要體現(xiàn)在以下方面。

①檢修模式以定期維修為主,預(yù)測(cè)維修、主動(dòng)維修所占的比例不高(低于5%),造成了過(guò)維修、欠維修。

②對(duì)軋鋼產(chǎn)線(xiàn)2016年至2018年期間2 h以上故障進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。其中,軸承、齒箱類(lèi)故障占比約為32.6%。產(chǎn)線(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備在線(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)覆蓋率較低(低于5%)。

③現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)側(cè)重生產(chǎn)管理,缺乏對(duì)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、過(guò)程數(shù)據(jù)(如溫度、電流、壓力、油位等)的采集及分析,并且各類(lèi)狀態(tài)信息相互獨(dú)立,無(wú)法實(shí)現(xiàn)綜合分析。

目前,國(guó)內(nèi)新建的雙高棒產(chǎn)線(xiàn)多以“產(chǎn)線(xiàn)少人化、系統(tǒng)數(shù)字化、操控智能化”為實(shí)施目標(biāo),將設(shè)備在線(xiàn)監(jiān)測(cè)從“治已病”到“防未病”的設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)作為設(shè)備管理的大方向。設(shè)備智能運(yùn)維體系主要由物理層、感知層、數(shù)據(jù)層、孿生層、應(yīng)用層和運(yùn)維層等層級(jí)組成。通過(guò)各層級(jí)的協(xié)同運(yùn)行,串聯(lián)起設(shè)備全生命周期過(guò)程中的健康管理環(huán)節(jié),為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷、預(yù)測(cè)性維護(hù)、全生命周期智能運(yùn)維管理提供科學(xué)依據(jù)[16-17]。

設(shè)備智能運(yùn)維體系如圖3所示。

圖3 設(shè)備智能運(yùn)維體系

設(shè)備智能運(yùn)維體系架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)線(xiàn)設(shè)計(jì)方、設(shè)備生產(chǎn)制造方、鋼鐵企業(yè)以及設(shè)備健康管理服務(wù)方之間的多方協(xié)同[18]。該體系對(duì)每臺(tái)軋機(jī)對(duì)應(yīng)建立獨(dú)一無(wú)二的“數(shù)字出生證”。其信息包括機(jī)組條形碼、生產(chǎn)信息、調(diào)試信息。設(shè)備在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)投運(yùn)后,出生證明即轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)字身份證”。設(shè)備擁有設(shè)計(jì)、生產(chǎn)組裝(出生)、投入使用(少年-成年)、性能退化(中年-老年)的全生命周期。設(shè)備在此完整的周期內(nèi)建立數(shù)字化后臺(tái)管理機(jī)制,并在“設(shè)備數(shù)字檔案”中完整記錄設(shè)備臺(tái)帳、在線(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)保養(yǎng)記錄、維修記錄等信息。漣鋼雙高棒產(chǎn)線(xiàn)中的粗中軋機(jī)、預(yù)精軋機(jī)、模塊軋機(jī)、剪切機(jī)等設(shè)備在設(shè)計(jì)階段即設(shè)計(jì)了狀態(tài)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)及故障診斷系統(tǒng),可基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)終端上查看、統(tǒng)計(jì)、管理設(shè)備健康/故障隱患。

3 關(guān)鍵設(shè)備全生命周期監(jiān)測(cè)診斷案例

3.1 設(shè)備早期故障監(jiān)測(cè)診斷案例

在重要電機(jī)主要旋轉(zhuǎn)部件部署的應(yīng)力波狀態(tài)監(jiān)測(cè)傳感器固定于電機(jī)兩端軸承座部位。監(jiān)測(cè)點(diǎn)部署方式將覆蓋電機(jī)的軸系、軸承故障。

電機(jī)應(yīng)力波狀態(tài)感知傳感器部署如圖4所示。

圖4 電機(jī)應(yīng)力波狀態(tài)感知傳感器部署

本文基于第1節(jié)介紹的FFT方法,對(duì)應(yīng)力波傳感器所采集的原始信號(hào)進(jìn)行處理。電機(jī)驅(qū)動(dòng)端FFT頻譜中出現(xiàn)明顯波峰100.7 Hz。根據(jù)所建立的機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件故障特征知識(shí)庫(kù),當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)速為976 r/min時(shí),軸承生產(chǎn)廠(chǎng)家為SKF、型號(hào)為22332CC/W33的軸承故障特征頻率可根據(jù)式(2)～式(4)進(jìn)行計(jì)算。計(jì)算結(jié)果如下:BPFI為143.15 Hz、BPFO為100.69 Hz;BSF為88.49 Hz;FTF為6.67 Hz。因此,電機(jī)驅(qū)動(dòng)端FFT頻譜中的100.7 Hz滿(mǎn)足軸承外圈故障規(guī)則。鑒于該頻譜波峰還未出現(xiàn)倍頻信號(hào),故障特征較為輕微,故預(yù)測(cè)性維護(hù)建議為:對(duì)該軸承加強(qiáng)關(guān)注,并擇機(jī)通過(guò)改善潤(rùn)滑的方式避免軸承故障的進(jìn)一步惡化。

另外1臺(tái)同類(lèi)型電機(jī)FFT頻譜中出現(xiàn)127.56 Hz頻率及其倍頻。根據(jù)機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件故障特征知識(shí)庫(kù),當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)速為994 r/min時(shí),軸承生產(chǎn)廠(chǎng)家為SKF、型號(hào)為NU234E的軸承故障特征頻率也可根據(jù)式(2)～式(4)計(jì)算。計(jì)算結(jié)果如下:BPFI為170.45 Hz;BPFO為126.56 Hz;BSF為108.9 Hz;FTF為7.1 Hz。因此,電機(jī)FFT頻譜中的127.56 Hz頻率滿(mǎn)足軸承外圈故障規(guī)則,并且出現(xiàn)諧波(2、3、4、5、6、7倍頻)頻率特征。其預(yù)測(cè)性維護(hù)建議為:對(duì)該軸承重點(diǎn)關(guān)注,盡快通過(guò)改善潤(rùn)滑的檢修方式避免軸承故障的進(jìn)一步惡化。

3.2 設(shè)備中后期故障監(jiān)測(cè)診斷案例

在重要軋機(jī)主要旋轉(zhuǎn)部件部署的應(yīng)力波狀態(tài)監(jiān)測(cè)傳感器固定于電機(jī)兩端軸承座以及軋機(jī)齒輪箱的1～3軸軸系。

軋機(jī)應(yīng)力波狀態(tài)監(jiān)測(cè)傳感器部署如圖5所示。

圖5 軋機(jī)應(yīng)力波狀態(tài)監(jiān)測(cè)傳感器部署

軋機(jī)1軸監(jiān)測(cè)部位FFT頻譜出現(xiàn)明顯波峰372 Hz、17.7 Hz及其倍頻。根據(jù)機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件故障特征知識(shí)庫(kù),當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 060 r/min時(shí),根據(jù)式(1)計(jì)算電機(jī)轉(zhuǎn)頻為17.66 Hz。齒輪齒數(shù)為21的GMF根據(jù)式(6)計(jì)算為371 Hz。軸承生產(chǎn)廠(chǎng)家為SKF、型號(hào)為23040CC/W33的軸承故障特征頻率根據(jù)式(2)～式(4)計(jì)算如下:BPFI為243.62 Hz;BPFO為198.04 Hz;滾動(dòng)體故障特征頻率BSF為167.48 Hz;保持架故障特征頻率FTF為7.95 Hz。因此,軋機(jī)1軸FFT頻譜中的372 Hz頻率波峰滿(mǎn)足齒輪嚙合故障規(guī)則、17.7 Hz及其倍頻滿(mǎn)足軸系故障規(guī)則。17.7 Hz頻率幅值較高,且諧波(2、3、4、5、6、7倍頻)特征明顯,表明故障已到了中后期階段。預(yù)測(cè)性維護(hù)建議為:盡快準(zhǔn)備該減速箱的齒輪、軸承備件,并在盡可能早的合適時(shí)機(jī)對(duì)該齒輪箱進(jìn)行檢修。

鑒于上述故障隱患繼續(xù)發(fā)展極有可能引起設(shè)備非計(jì)劃停機(jī),管理人員應(yīng)立即部署檢修工作。設(shè)備開(kāi)蓋后確認(rèn)齒輪箱1軸與2軸嚙合的傘齒出現(xiàn)斷齒。從識(shí)別出故障特征到設(shè)備檢修驗(yàn)證,本案例實(shí)現(xiàn)了提前1個(gè)月準(zhǔn)備齒輪備件,避免了設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)所造成的產(chǎn)線(xiàn)生產(chǎn)中斷。

4 結(jié)論

本文研究了雙高棒產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備智能運(yùn)維的架構(gòu)設(shè)計(jì)和應(yīng)用實(shí)踐。該產(chǎn)線(xiàn)以“產(chǎn)線(xiàn)少人化、系統(tǒng)數(shù)字化、操控智能化”為實(shí)施目標(biāo)。在設(shè)備智能運(yùn)維方面,該產(chǎn)線(xiàn)創(chuàng)新性地實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)線(xiàn)設(shè)計(jì)方、設(shè)備生產(chǎn)制造方、企業(yè)智能運(yùn)維中心以及設(shè)備健康管理技術(shù)服務(wù)方之間的多方協(xié)同。產(chǎn)線(xiàn)投運(yùn)及實(shí)施智能運(yùn)維管理以來(lái),實(shí)現(xiàn)了以下成果,并明確了未來(lái)的改善方向。

①針對(duì)變速變載設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的非平穩(wěn)振動(dòng)以及受外界振動(dòng)干擾嚴(yán)重的情況,通過(guò)多方協(xié)同應(yīng)用應(yīng)力波分析技術(shù)對(duì)模塊軋機(jī)、飛剪、冷剪等關(guān)鍵機(jī)械設(shè)備實(shí)施狀態(tài)監(jiān)測(cè)。本文基于智能運(yùn)維中心建設(shè)的設(shè)備故障特征知識(shí)庫(kù),并通過(guò)應(yīng)力波監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的FFT頻譜與軸系、軸承、齒輪等故障特征匹配,在勻速運(yùn)行以及變速變載設(shè)備(如電機(jī)、軋機(jī))的實(shí)際應(yīng)用案例中實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù),并在設(shè)備檢修過(guò)程中得到驗(yàn)證。

②產(chǎn)線(xiàn)投運(yùn)及實(shí)施智能運(yùn)維管理以來(lái),實(shí)現(xiàn)了雙高棒產(chǎn)線(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備在線(xiàn)監(jiān)測(cè)覆蓋率100%、點(diǎn)巡檢負(fù)荷量下降60%、設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間下降35%、設(shè)備運(yùn)維成本降低25%。設(shè)備全生命周期精細(xì)化管理有利于打造“高效、精簡(jiǎn)、集成、少人”的現(xiàn)代工業(yè)控制體系智慧鋼廠(chǎng)。

③鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)為多工序、長(zhǎng)流程。本文的應(yīng)用案例重點(diǎn)關(guān)注設(shè)備投產(chǎn)后以及報(bào)廢前的流程。未來(lái)需要通過(guò)更為精細(xì)的采購(gòu)、安裝投產(chǎn)、運(yùn)維、檢修、備件、報(bào)廢等流程銜接,完善設(shè)備故障預(yù)測(cè)、健康管理與生產(chǎn)、檢修之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,以實(shí)現(xiàn)更完備的、覆蓋設(shè)備供應(yīng)鏈上下游的全生命周期健康管理。