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        面向云服務的立磨粉磨狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的構建與應用

        2020-08-19 18:59:20于偉濤張宏星杜文遼
        礦山機械 2020年8期
        關鍵詞:磨粉監(jiān)控狀態(tài)

        李 客,于偉濤,張宏星,杜文遼

        1洛陽礦山機械工程設計研究院有限責任公司 河南洛陽 471039

        2礦山重型裝備國家重點實驗室 河南洛陽 471039

        3中信重工機械股份有限公司 河南洛陽 471039

        4鄭州輕工業(yè)大學機電工程學院 河南鄭州 450002

        立 式輥磨 (以下簡稱“立磨”) 作為干法粉磨系統(tǒng)的核心設備,與輸送、收塵 (成品收集)、供風、供熱等輔助系統(tǒng)構成了粉磨系統(tǒng) (生產線),對物料的加工過程連續(xù)且不可逆,由于單位時間物料處理量大,其工作狀態(tài)和效率對生產起了決定性作用。立磨的工作環(huán)境封閉,粉磨過程涉及機械運動、氣-固混合流體、熱功、電氣、液壓等多種專業(yè)技術,具有高度集成與耦合的特征。立磨復雜的結構與工況集成,決定了其運行與維護必然是多學科交叉,具有高度的專業(yè)性,而工廠專業(yè)人員匱乏,制約了設備能效的發(fā)揮。

        立磨運動信息、氣-固-熱混合狀態(tài)、電氣信號、液壓數(shù)據(jù)等都通過 PLC集中到了 DCS (分布式控制系統(tǒng),Distributed Control System),生產線上其他輔助設備和工藝數(shù)據(jù)也同步通信到 DCS,在數(shù)據(jù)監(jiān)控與狀態(tài)調整上具有良好的平臺基礎。大量的數(shù)據(jù)匯集、信息甄別、數(shù)據(jù)分析、狀態(tài)識別、調控與優(yōu)化,這些都對工作人員的專業(yè)技能提出了更高的要求,為了應對生產需求,提供更專業(yè)的服務,減少工作人員的勞動強度,以智能化技術替代部分人工,成為立磨粉磨生產的重要支撐技術。

        立磨粉磨生產智能化相關技術正越來越多地得到應用,智能優(yōu)化調控、云計算、云服務等技術,以生產線大數(shù)據(jù)為基礎,成為專業(yè)化高效工具,在生產中逐漸發(fā)揮作用,能夠有效替代人工,優(yōu)化生產工藝,對設備和生產狀態(tài)進行實時監(jiān)控,并提供預警支持,為故障提供數(shù)據(jù)分析,成為促進生產運維精細化、智能化的重要技術。

        在智能化狀態(tài)監(jiān)控方面,常見的做法是通過閾值比較觸發(fā)預警,采用最小二乘法來判斷數(shù)據(jù)變化趨勢[1],結合專家知識,構建立磨故障樹和規(guī)則庫,建立可推理的立磨故障診斷專家系統(tǒng)。隨著工業(yè)互聯(lián)網的快速發(fā)展,基于物聯(lián)網環(huán)境下的立磨狀態(tài)監(jiān)測[2]及分層預警,能夠提供多層次的監(jiān)控服務。這些研究都是基于立磨生產數(shù)據(jù),通過構建數(shù)據(jù)庫和預警系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動計算處理,為生產監(jiān)控提供指導。在構建工業(yè)流程完整數(shù)據(jù)鏈基礎上,基于數(shù)據(jù)流的物聯(lián)網平臺服務體系[3]日漸成熟,狀態(tài)監(jiān)控、故障分析的基礎就是生產大數(shù)據(jù)的自動處理,結合可視化技術實現(xiàn)結果輸出,形成智能化服務。

        1 數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)構建模式

        立磨粉磨行業(yè)經歷了十余年的高速發(fā)展,產業(yè)快速建立,生產線分布零散,行業(yè)注重生產,但缺乏專業(yè)人才,而工業(yè)互聯(lián)網技術的快速發(fā)展與應用,可匯集專業(yè)知識工具,構建云服務平臺,為行業(yè)提供各種專業(yè)的云服務,成為提升立磨粉磨生產專業(yè)化服務的重要途徑。基于業(yè)務模型的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),要求能夠靈活部署,覆蓋大多數(shù)業(yè)務場景,擴展性強,可對不同生產線的數(shù)據(jù)集中處理,促進數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的專業(yè)性提升,為平臺與服務體系的構建提供良好的基礎。

        歷史數(shù)據(jù)庫是未來趨勢判斷的重要依據(jù),也是查詢、分析、評估設備狀態(tài)的基礎。調用數(shù)據(jù)的專業(yè)工具可以是預測模型、知識規(guī)則、專家系統(tǒng),也可以是其他模型,在云服務平臺上具備自動調用分析數(shù)據(jù)功能,根據(jù)需求實現(xiàn)業(yè)務交互,監(jiān)控系統(tǒng)功能模型如圖1所示。

        在平臺上,系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息傳遞互聯(lián)互通,易維護和擴展。復雜問題不僅可以通過專業(yè)工具進行分析,還可以與專家建立信息交互系統(tǒng),解決一些多元問題或處理隨機故障,并建立歷史檔案庫,建立信息匹配關系,不斷補充專家、知識庫,促進專家知識、規(guī)則的積累與完善。

        監(jiān)控系統(tǒng)結構簡單,通過集成專業(yè)工具可實現(xiàn)常用功能,覆蓋日常運維基本需求,不同生產線數(shù)據(jù)接入共性功能模塊,可實現(xiàn)通用化。為滿足監(jiān)控點差異化和個性化的需求,采用可維護和重構的柔性配置,增強系統(tǒng)適應性和靈活性。

        圖1 監(jiān)控系統(tǒng)功能模型圖Fig.1 Function module diagram of monitoring system

        2 監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息處理流程

        立磨粉磨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)主要分為設備數(shù)據(jù)和工藝數(shù)據(jù):設備數(shù)據(jù)反映了設備工作狀態(tài),如立磨振動、軸承溫度、電動機電流等;工藝數(shù)據(jù)主要是反映物料信息和生產介質信息,如選粉機轉速、熱風溫度等。另外,還有一些離散數(shù)據(jù),如人工記錄數(shù)據(jù),這些是在線數(shù)據(jù)的重要補充,為設備狀態(tài)分析提供補充數(shù)據(jù)。設備數(shù)據(jù)是設備維護的重要依據(jù),而工藝數(shù)據(jù)為生產調控提供支撐,同時,工藝數(shù)據(jù)影響著設備運行狀態(tài),如熱風溫度上升,表明熱量供大于求,進而造成磨內物料過干,引起立磨振動加劇。因而在構建狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)時,主要依據(jù)設備運行調控和維護的需求。

        因此,立磨粉磨狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)可以分為工藝數(shù)據(jù)分析和設備狀態(tài)分析,數(shù)據(jù)處理應采用分層處理的方式。對于快速變化的生產運行狀態(tài),實時監(jiān)控可以為運維人員提供初期預警;而基于歷史數(shù)據(jù)運行趨勢,可以評估當前及未來是否偏離生產狀態(tài),用同樣的模式可以評估設備運行狀況是否健康。狀態(tài)識別需要確定穩(wěn)態(tài)特征,通過數(shù)據(jù)分析確定影響因子,根據(jù)權重評估對可能的工況進行聚類分析[4]。健康評價需要通過不同狀態(tài)權重,建立定性與定量相結合的綜合評價體系[5]。

        業(yè)務模型的數(shù)據(jù)處理流程根據(jù)生產實際需求,結合模塊功能和層次來實現(xiàn)。始于數(shù)據(jù)采集,集合多種分析模式與功能模塊,目標是可視化服務,自動分析結果并主動推送,按需進行信息追溯查詢,數(shù)據(jù)信息處理流程如圖 2所示。

        圖2 云平臺數(shù)據(jù)信息處理流程Fig.2 Cloud platform data information processing flow

        狀態(tài)識別是將實時數(shù)據(jù)接入自動處理,反饋設備和生產運行狀態(tài)。故障信息與溯源是故障識別模塊的功能,通過對數(shù)據(jù)綜合分析協(xié)助查找故障源,減少人員工作量,提高反應速度,減少非正常停機。狀態(tài)預測是基于歷史數(shù)據(jù)分析,對立磨等設備和工藝參數(shù)進行評估,判斷狀態(tài)趨勢,為運維決策提供參考。

        在狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)過程中,為了使數(shù)據(jù)可識別,增加通用性,對數(shù)據(jù)統(tǒng)一編碼,測點部位與控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的測點名一一對應,這樣在獲取數(shù)據(jù)時,每一個數(shù)據(jù)都能夠準確反映監(jiān)控點位置。某立磨粉磨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集配置如圖 3所示,通過后臺信息關聯(lián)與數(shù)據(jù)匹配,每個異常數(shù)據(jù)都能夠快速定位到故障點。人工記錄和結果等信息都有記錄,可設置相關條件查詢,進行歷史數(shù)據(jù)趨勢疊加分析,這些功能可通過不同的權限在交互系統(tǒng)上實現(xiàn)。

        圖3 立磨粉磨系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集Fig.3 Data acquisition of vertical roller mill grinding system

        3 面向狀態(tài)識別的數(shù)據(jù)處理

        立磨粉磨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)大部分通過 PLC通信到DCS上傳至云平臺,數(shù)據(jù)采集由任務需求來決定,采樣周期可靈活設置,對于穩(wěn)定的工況數(shù)據(jù) (如軸承溫度),可以減小采樣頻率;而工藝參數(shù)波動幅度大,頻率高,則應調高采樣頻率,區(qū)別處理可以減少數(shù)據(jù)處理量。

        通過數(shù)據(jù)分析識別各部位狀態(tài),對生產線各設備和工藝數(shù)據(jù)進行預處理,建立數(shù)據(jù)庫,通過統(tǒng)計計算構建正常的趨勢通道,獲取健康狀態(tài)特征數(shù)據(jù),并進行實時分析,形成監(jiān)控結果,并進行可視化展示,處理過程如圖 4所示。

        立磨粉磨系統(tǒng)數(shù)據(jù)具有多源異構和非線性特性,按照設定頻率采樣,數(shù)據(jù)質量會影響狀態(tài)識別結果,因此對采集的數(shù)據(jù)進行預處理是必要的,去除少量因為干擾產生的異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的預處理主要是缺值插補和基于時序的跳變數(shù)據(jù)處理。缺值是因為傳感器或者網絡等原因造成數(shù)據(jù)缺失,少量的數(shù)據(jù)缺失插補方法很多,如線性插值,就有很好的適應性,對數(shù)據(jù)趨勢影響較小。因為生產或者設備故障造成的大范圍數(shù)據(jù)缺失,應該重新選擇采樣起點來構建數(shù)據(jù)序列。數(shù)據(jù)跳變是由于傳感器偶發(fā)故障或者信號干擾造成的,此時的數(shù)據(jù)大幅度偏離波動范圍且不連續(xù),通過時域濾波處理有效去除數(shù)據(jù)突變,計算精度與效率和實用性符合立磨粉磨生產工況需求。

        立磨粉磨工況復雜導致數(shù)據(jù)波動較大,不能用單個數(shù)據(jù)來反映實際工況,需要對數(shù)據(jù)進行分段計算,多個連續(xù)采樣周期的數(shù)據(jù)經過處理后,作為特征值和取樣數(shù)據(jù)。以立磨進口和出口壓力差P為例,采樣周期為 Δt,可根據(jù)數(shù)據(jù)敏感度在系統(tǒng)設定,采樣起始時刻T,連續(xù)采樣個數(shù)為n,則采樣數(shù)據(jù)的均值

        P作為這一時間段數(shù)據(jù)的基準值,其波動值

        在狀態(tài)監(jiān)控過程中,需要對采集的數(shù)據(jù)取均值,看是否超出趨勢通道,在構建趨勢通道時,需要前置某些條件,如立磨入料量,這樣采樣數(shù)據(jù)才具有代表性。狀態(tài)識別的可靠性取決于采樣個數(shù)n,當n越大,數(shù)據(jù)準確度越高,但這會造成計算時間過長,使結果偏離了采樣周期,即便結果可靠也失去了指導意義。另外采樣參數(shù)也同樣影響識別精度,因為不同的參數(shù)其波動頻率差異很大,如壓力、頻率等波動較快,而溫度等波動較慢,需要根據(jù)具體情況通過試驗決定。

        圖4 狀態(tài)監(jiān)控時序圖Fig.4 Status monitoring time-sequence diagram

        圖5 趨勢通道構建Fig.5 Construction of trend channel

        在實際工程應用中,狀態(tài)識別可以對采樣個數(shù)n建立多重趨勢通道,短周期的多個n構成長周期的采樣數(shù)量N,這樣可以用長周期趨勢來對短周期識別結果加以復核,以提高監(jiān)控結果的可靠性。故障識別和預測需要集成更多的專業(yè)工具才能實現(xiàn),如聚類算法、時間序列預測方法等。

        4 基于云平臺的狀態(tài)監(jiān)控服務

        基于數(shù)據(jù)自動處理的云平臺可多數(shù)據(jù)源并行處理,集成較多的專業(yè)工具,同時面對不同的服務需要,處理不同的服務請求,一般采用瀏覽器/服務器(B/S) 結構形式,其結構如圖 6所示。部分功能借助成熟的通用工具和平臺,便于集成自己的工具包,常用瀏覽器作為信息交互平臺,通用性強,能夠滿足不同系統(tǒng)的信息互通,易于擴展。

        數(shù)據(jù)獲取一般采用有線網絡或者 4G、5G網絡傳輸,大大提高了數(shù)據(jù)獲取質量和效率。由于建筑物和設備的屏蔽以及外在因素的干擾,無線信號穩(wěn)定性不如有線網絡穩(wěn)定,主要用于缺少網線的地方,使用網絡用于服務信息的發(fā)布會提升云服務的便利性和用戶體驗。

        圖6 瀏覽器/服務器結構Fig.6 Browser/server structure

        某立磨粉磨系統(tǒng)實時狀態(tài)監(jiān)控畫面如圖 7所示。在瀏覽器上有異常狀況會自動提示,可查詢記錄信息和數(shù)據(jù)趨勢為決策提供支持,協(xié)助生產現(xiàn)場提高工作效率。數(shù)據(jù)庫維護與專業(yè)服務工具開發(fā)應用分離,分工更細,基于通用平臺提高了系統(tǒng)構建效率、發(fā)展速度和應用效果。

        5 結語

        工業(yè)互聯(lián)網技術的發(fā)展推動了立磨粉磨系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的建立與應用,專業(yè)工具更加廣泛地得到了集成應用,通過數(shù)據(jù)流的實時分析與統(tǒng)計,建立專業(yè)工具共享環(huán)境,提高了利用率,可為工業(yè)生產提供專業(yè)服務,促進專業(yè)知識轉化為生產力,跨地域的專業(yè)分工與協(xié)作整合了資源,構建了新的生產與服務模式。

        圖7 立磨粉磨系統(tǒng)實時狀態(tài)監(jiān)控畫面Fig.7 Status monitoring interface of vertical roller mill grinding system

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