1 預(yù)測性維護：主動出手，消除非計劃停機

　　在工廠內(nèi)，如電機、泵、風(fēng)機、球磨機等相關(guān)機械類旋 轉(zhuǎn)設(shè)備，其零部件磨損的發(fā)展自有規(guī)律，設(shè)備各零部件的相 對運動趨勢將反應(yīng)出振動、溫度等連鎖效應(yīng)。因此，若能通 過技術(shù)手段對設(shè)備受到的磨損失效規(guī)律進行監(jiān)測，即可提前 分析出各項功能發(fā)生改變的趨勢與結(jié)果，而這便是旋轉(zhuǎn)類機 械設(shè)備預(yù)測性維護的基礎(chǔ)原理。

　　與傳統(tǒng)的響應(yīng)式維護和預(yù)防性維護不同，預(yù)測性維護通 過持續(xù)實時評估設(shè)備的運行狀況，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)等先進的分 析工具，可識別、預(yù)測診斷設(shè)備潛在的故障問題，并提供運 維建議，提前解決問題，從而實現(xiàn)對設(shè)備性能的優(yōu)化、延長 使用壽命。

　　2 數(shù)字化系統(tǒng)：先進架構(gòu)，“軟硬”兼施安全 無虞

　　基于預(yù)測性維護的基礎(chǔ)原理，利德華福變頻顧問大型旋 轉(zhuǎn)類機械設(shè)備預(yù)測性維護方案通過安裝在機械設(shè)備上先進的 MEMS(微機電系統(tǒng))傳感器，能夠采集旋轉(zhuǎn)類機械設(shè)備的 三軸振動及溫度數(shù)據(jù)，經(jīng)過前期的過濾和邊緣側(cè)處理后，會 被上傳至系統(tǒng)平臺，運維人員可以通過手機APP或者WEB端 查看設(shè)備的運行狀況。

　　同時，該方案憑借利德華福變頻顧問數(shù)字化解決方案架 構(gòu)(圖1)，采用數(shù)理模型+機理模型雙驅(qū)動算法，將工藝數(shù) 據(jù)與振動數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過一系列互聯(lián)互通的智能化軟硬件 產(chǎn)品輔助，可精準定位潛在的故障點與故障類型，并及時給 出相應(yīng)維修建議。系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件包括：振動溫度一體傳 感器、邊緣計算網(wǎng)關(guān)以及變頻顧問等(圖2)。

　　振動溫度一體傳感器的性能特點如下：

　　? 全新MEMS傳感技術(shù);

　　? 采樣頻率超20kHz;

　　? 三軸實時振動采集;

　　? 可實時同步輸出振動數(shù)據(jù);

　　? 數(shù)據(jù)預(yù)處理，提供高達百種特征值;

　　? 精密小體積，多種現(xiàn)場安裝方式;

　　? CE認證+IP67防護等級，應(yīng)對惡劣工況。 邊緣計算網(wǎng)關(guān)的性能特點如下：

　　? 支持6路通道的三軸振動傳感器;

　　? 支持無線通信方式;

　　? 內(nèi)嵌故障預(yù)測智能算法模型;

　　? 高性能的邊緣AI計算能力，實時優(yōu)化算法模型;

　　? 支持內(nèi)置和外置天線，適用室內(nèi)外安裝;

　　? CE認證+IP67防護等級，應(yīng)對惡劣工況。 變頻顧問的性能特點如下：

　　? 智能生成設(shè)備每日健康度、精確定位故障部位及評價;

　　? 數(shù)據(jù)分析工具;

　　? 故障預(yù)測及診斷;

　　? 健康診斷報告。

圖 1 利德華福變頻顧問數(shù)字化解決方案架構(gòu)

　　在實際應(yīng)用場景中，利德華福的變頻顧問旋轉(zhuǎn)類機械設(shè) 備預(yù)測性維護能夠監(jiān)測包括電機、風(fēng)機、水泵等在內(nèi)的多種 類旋轉(zhuǎn)類機械設(shè)備，并基于針對分析的機理和梳理模型，預(yù) 測和診斷出一系列人工運維中難以及時發(fā)現(xiàn)的磨損、損壞、 點蝕等細微問題。通過防患于未然的維護，為企業(yè)帶來更多 有利于可持續(xù)發(fā)展的收益價值：

　　? 縮短生產(chǎn)設(shè)備非計劃停機時間，提高生產(chǎn)效率;

　　? 轉(zhuǎn)變企業(yè)維修模式，降低維修費用;

　　? 減少人工勞動量，提升巡檢效率;

　　? 固化設(shè)備運維專家知識，減少人為干擾，實現(xiàn)設(shè) 備故障診斷知識復(fù)用，培養(yǎng)專業(yè)振動診斷知識的復(fù)合 型人才;

　　? 對設(shè)備進行數(shù)字化管理，實現(xiàn)企業(yè)管理精益化，提升管 理效能、降本增效，提高競爭力，助力企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　在工業(yè)企業(yè)中，健康的電機及旋轉(zhuǎn)類機械設(shè)備是支撐連 續(xù)安全生產(chǎn)的關(guān)鍵，也是工業(yè)用戶的核心關(guān)注點。通過對旋 轉(zhuǎn)類機械設(shè)備進行預(yù)測性維護，監(jiān)測設(shè)備受到的磨損失效規(guī) 律，從而提前分析出各項功能發(fā)生改變的趨勢與結(jié)果，能夠 幫助工業(yè)企業(yè)更好地減少非計劃停機風(fēng)險，保證生產(chǎn)連續(xù)性。 下面將繼續(xù)詳細解析該解決方案所采用的診斷技術(shù)原理。

　　3 振動分析：旋轉(zhuǎn)設(shè)備機理狀態(tài)“透視鏡”

　　電機及旋轉(zhuǎn)類機械設(shè)備內(nèi)部有多種振動源，當(dāng)設(shè)備或 組件對中不良、不平衡或組件松動時，機器會產(chǎn)生過度的振 動，這種長期的非正常振動可能會導(dǎo)致設(shè)備損壞甚至系統(tǒng)故 障、引發(fā)停機。因此，預(yù)測性維護將振動作為反映設(shè)備零件 狀態(tài)的信號，以此來確定測量對象在施加的負載或外力作用 下如何響應(yīng)，進而找到故障的根本原因。

　　以常見的除塵風(fēng)機系統(tǒng)為例，正常運行時，風(fēng)機系統(tǒng)軸 承的信號通常是電機轉(zhuǎn)動速度的3-7倍，葉輪信號則更高，為 電機轉(zhuǎn)速乘以葉片個數(shù)。如果空氣均勻流過葉輪，則不會產(chǎn) 生大幅振動，但如果葉片彎曲或者葉片腐蝕等，那么振動將 會增大。如下，本文總結(jié)了三種電機狀態(tài)以及其所對應(yīng)的波 形圖，供大家參考。

　　(1)狀態(tài)1：正常風(fēng)機運行

　　一臺正常的風(fēng)機運行狀態(tài)非常平穩(wěn)，其旋轉(zhuǎn)只會產(chǎn)生處 于設(shè)計接受范圍內(nèi)的輕微不平衡;在振動傳感器中，其波形 為完美的正弦波。

　　(2)狀態(tài)2：幾個月后的磨損狀態(tài)

　　隨著時間的推移，除塵風(fēng)機的少量大顆粒和許多微小 的粉塵顆粒隨高溫高速的煙氣通過引風(fēng)機，使葉片遭受持續(xù) 沖蝕，積累成為葉輪污漬，導(dǎo)致電機不平衡的增加，長此以 往，葉片出口處會形成葉片狀磨損。由于這種磨損并不規(guī) 則，因此造成了葉輪的不平衡或電機轉(zhuǎn)軸的磨損。反映到振動傳感器中，該狀態(tài)下的波形振動幅度變大， 電機轉(zhuǎn)速頻率 增加。

　　(3)狀態(tài)3：轉(zhuǎn)速增加的磨損狀態(tài)

　　振動信號里，每個旋轉(zhuǎn)設(shè)備的振動源都會產(chǎn)生不同的幅值變 化(源頭的振動大小)以及頻率變化(振動速度快慢變化)。

　　4 頻譜分析：旋轉(zhuǎn)設(shè)備信號“分析師”

　　在實際應(yīng)用中，振動分析的結(jié)果并非理想中三種部件的 信號，而是所有信號的疊加(圖3)，只看信號很難分辨出故 障的具體來源，因此，變頻顧問設(shè)備預(yù)測性維護使用了頻譜 分析來識別信號源頭，其中最為普遍的方法又稱為傅里葉變 化，并按照頻率比例把三個振動源拆分。

　　通常，電機為1倍頻，葉輪是電機的10倍頻，利用頻譜 分析的透射原理，即可根據(jù)時域波形到頻域波形的轉(zhuǎn)換來判 斷設(shè)備的狀態(tài)。而在線的狀態(tài)監(jiān)測與振動分析能夠幫助運維 人員觀察到設(shè)備狀態(tài)如何隨時間變化，進而分析得到設(shè)備故 障的主因，保障設(shè)備健康運行。

　　圖4中的三幅圖分別為：

　　a.健康狀態(tài)下的頻譜圖;

　　b.故障持續(xù)一周的頻譜圖(設(shè)備可能產(chǎn)生噪音，且會考 慮是否對軸承造成磨損);

　　c.故障持續(xù)一個月的頻譜圖(不平衡增加，軸承開始出 現(xiàn)磨損，這是軸承失效的根本原因之一)。

　　5 變頻顧問預(yù)測性維護診斷技術(shù)：旋轉(zhuǎn)設(shè)備 健康“問診師”

　　變頻顧問預(yù)測性維護診斷技術(shù)通過以下7大流程(見圖 5) ，實現(xiàn)設(shè)備預(yù)測及診斷數(shù)據(jù)流。同時，變頻顧問旋轉(zhuǎn)類 機械設(shè)備預(yù)測性維護可監(jiān)測電機、風(fēng)機、齒輪箱等旋轉(zhuǎn)類機 械設(shè)備，基于設(shè)備的機理和數(shù)理模型，預(yù)測和診斷包括不對 中、不平衡，基座松動、磨損、點蝕等在內(nèi)的各類設(shè)備問 題，有效幫助運維人員識別故障、預(yù)知風(fēng)險。

　　下面，將為大家介紹變頻顧問設(shè)備預(yù)測性維護中所運用 的多種診斷技術(shù)。

　　(1)數(shù)據(jù)采集——原始波形

　　采集目標(biāo)設(shè)備的振動信號和工藝數(shù)據(jù)(見圖6、圖7)。

　　(2)特征值提取

　　系統(tǒng)針對振動數(shù)據(jù)進行計算，提取多種特征值(圖8)。

　　(3)工況識別

　　故障診斷需要區(qū)分不同工況，可以看到工況一集中在左 下角，工況二集中在右上方(圖9)。

　　(4)狀態(tài)識別

　　隨著平臺數(shù)據(jù)的積累和算法模型的學(xué)習(xí)，工況一對應(yīng) 的點簇不斷地外延發(fā)展，直至系統(tǒng)算法將其診斷為異常狀態(tài) (圖10)。

　　(5)故障定位

　　針對該工況下的異常情況，可以通過頻譜分析進一步故 障定位，圖11可以清楚地看到瀑布圖內(nèi)，某些頻點存在明顯 上升趨勢。

　　(6)故障診斷

　　針對明顯上升趨勢的頻點，進一步結(jié)合故障矩陣(圖 12)，就可以完成對該臺設(shè)備的故障診斷。

　　(7)退化顯著度——健康度降維

　　篩選出機器退化過程中隨時間升降明顯的特征值，將其 進行融合和降維提取，得到機器退化模型，見圖13。

　　(8)壽命預(yù)測

　　擁有退化曲線后，未來有類似的數(shù)據(jù)情況發(fā)生，都可與其 匹配，系統(tǒng)算法進一步深入學(xué)習(xí)預(yù)測設(shè)備的剩余壽命(圖14)。

　　變頻顧問對旋轉(zhuǎn)類機械設(shè)備的預(yù)測性維護，可以幫助客 戶監(jiān)測電機、風(fēng)機、水泵、壓縮機、皮帶機、齒輪箱等旋轉(zhuǎn) 類機械設(shè)備，分析設(shè)備健康狀況，識別設(shè)備風(fēng)險，精準定位 潛在故障點與故障類型，給出問題原因及維護建議，及時排 查隱患，減少非計劃停機風(fēng)險及損失，助力工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)從 基于經(jīng)驗的被動運維向基于數(shù)據(jù)的主動智慧運維轉(zhuǎn)型。

　　從被動響應(yīng)到主動運維，設(shè)備維護方式的進階升級，是 全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個縮影。在此過程中，利德華福持續(xù) 以“專注、專心、專業(yè)、專屬”，為客戶提供更智能、高效的 全生命周期服務(wù)，真正履行“品質(zhì)有保證，服務(wù)伴終身”，賦 能企業(yè)安全連續(xù)生產(chǎn)，相伴工業(yè)而行。