鄧義斌 黃龍歸 趙六軍

(武漢理工大學(xué)船海與能源動(dòng)力工程學(xué)院1) 武漢 430063) (長(zhǎng)江武漢航道工程局2) 武漢 430014)

0 引 言

當(dāng)前狀態(tài)評(píng)估、趨勢(shì)預(yù)測(cè)[1]等預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)已在風(fēng)電、機(jī)電等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,這些技術(shù)從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度出發(fā),通過(guò)實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化設(shè)備的運(yùn)維方案,使其更加貼合實(shí)際[1].泥泵作為挖泥船作業(yè)的主要大型部件,其健康狀態(tài)直接關(guān)系到挖泥船工作的展開(kāi),但目前以泥泵為對(duì)象的預(yù)測(cè)性維護(hù)研究還大多停留在數(shù)值仿真層面[2],在泥泵日常工作過(guò)程中產(chǎn)生、采集到的海量相關(guān)數(shù)據(jù)并沒(méi)有得到充分的利用,難以匹配日益復(fù)雜化、綜合化的泥泵運(yùn)維要求.

文中基于實(shí)船SCADA數(shù)據(jù),以大型挖泥船泥泵為對(duì)象,采用聚類算法、雙向清洗等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建灰云模型開(kāi)展泥泵健康狀態(tài)評(píng)估,通過(guò)EEMD-NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)展泥泵性能預(yù)測(cè),完成預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)在泥泵系統(tǒng)的相關(guān)應(yīng)用.

1 挖泥船泥泵維修大綱

本文以國(guó)內(nèi)自主設(shè)計(jì)的采用“一拖二”驅(qū)動(dòng)艏樓形式某大型耙吸式挖泥船泥泵為研究對(duì)象,所配泥泵為荷蘭IHC公司進(jìn)口,重達(dá)66 940 kg,最優(yōu)工況下轉(zhuǎn)速可達(dá)166 r/min,由泥泵主體、封水系統(tǒng)、齒輪箱等多個(gè)子系統(tǒng)組合工作.根據(jù)GJB1378A—07,通過(guò)確定該泥泵系統(tǒng)重要功能設(shè)備,從系統(tǒng)級(jí)自上而下分析某一層級(jí)故障后果[3],開(kāi)展故障模式和影響分析(FMEA分析)、RCM邏輯決斷、形成維修大綱等,形成維修大綱樣例見(jiàn)表1.依次包含維修級(jí)別、實(shí)施人員等內(nèi)容,其中針對(duì)泥泵系統(tǒng)中封水子系統(tǒng)封水泵機(jī)封泄露的故障模式,傳統(tǒng)維修策略選取的工作類型為定期維修,維修間隔根據(jù)同類型泵及維修經(jīng)驗(yàn)確定為1 074 h.

由封水泵機(jī)封泄露的故障機(jī)理可知,機(jī)封的泄露既有可能是由于動(dòng)靜環(huán)面粗糙而導(dǎo)致機(jī)封逐漸劣化,后期出現(xiàn)泄露,也有可能是泵軸竄動(dòng)而引起機(jī)封加速劣化,在早期即出現(xiàn)泄露.僅靠固定時(shí)間間隔的定期維修,難以匹配復(fù)雜多變的故障情況和時(shí)機(jī),因此以封水泵機(jī)封泄露為例,研究預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用.

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

收集到近半年內(nèi)泥泵SCADA數(shù)據(jù)并以此作為研究基礎(chǔ).泥泵SCADA數(shù)據(jù)屬于典型的非平穩(wěn)時(shí)間序列,具有非平穩(wěn)性、含有“臟數(shù)據(jù)”等特點(diǎn),其數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低直接影響到預(yù)測(cè)結(jié)果是否精準(zhǔn).選取該耙吸式挖泥船泥泵系統(tǒng)中流量、進(jìn)出口壓力等共計(jì)18個(gè)監(jiān)測(cè)參數(shù),通過(guò)分析可知,該泵存在多個(gè)穩(wěn)態(tài)工況,在不同工況下,泥泵的比轉(zhuǎn)速、效率等工作性能參數(shù)也會(huì)隨之發(fā)生相應(yīng)的變化,若不同工況間數(shù)據(jù)混雜,不利于后續(xù)預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)的順利開(kāi)展.由于泥泵SCADA系統(tǒng)每2 min記錄一次數(shù)據(jù),時(shí)間間隔較長(zhǎng),顆粒度不夠細(xì)化,致使數(shù)據(jù)穩(wěn)定性減弱,易受隨機(jī)擾動(dòng)的影響,使得同等工況下對(duì)應(yīng)不同的功率輸出,對(duì)數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)造成了障礙.采用k-means聚類[4]對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,計(jì)算2～30不同聚類數(shù)下的樣本silhouette平均值,當(dāng)聚類數(shù)是4時(shí),silhouette平均值最大,該泵轉(zhuǎn)速共有100～180、180～220、170～190、0～50 r/min四類,對(duì)應(yīng)工況分為{u1,u2,u3,u4}四個(gè)數(shù)據(jù)子集,見(jiàn)圖1.從u1數(shù)據(jù)子集中取泥泵功率曲線,見(jiàn)圖2.

圖1 聚類結(jié)果

圖2 泥泵功率曲線

由圖2可知:部分工況點(diǎn)SCADA記錄值為負(fù)值或大于零的極小值,這些是很明顯的“臟數(shù)據(jù)”,這是由于挖泥船作業(yè)時(shí)傳感器受到擾動(dòng)、各機(jī)電設(shè)備非線性耦合等多因素導(dǎo)致.高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是后續(xù)評(píng)估、預(yù)測(cè)等預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)開(kāi)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不高,出現(xiàn)如信噪比過(guò)低、數(shù)據(jù)維度過(guò)高導(dǎo)致算法適應(yīng)度低等問(wèn)題,造成模型評(píng)估、預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)情況誤差過(guò)大,無(wú)法對(duì)設(shè)備運(yùn)維工作給予正確的意見(jiàn),則預(yù)測(cè)性維護(hù)和視情維修也就無(wú)從談起.由于泥泵SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)記錄時(shí)間間隔較長(zhǎng),顆粒度不夠細(xì)化,致使數(shù)據(jù)穩(wěn)定性減弱,易受隨機(jī)擾動(dòng)的影響,使得同等工況下對(duì)應(yīng)不同的功率輸出,對(duì)數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)造成了障礙.采用平滑曲線[5]對(duì)實(shí)際功率曲線進(jìn)行擬合,可得基準(zhǔn)效率曲線,見(jiàn)圖3.

圖3 滑差曲線

由圖3可知:滑差值逐漸遞增,在橫坐標(biāo)600附近出現(xiàn)拐點(diǎn).可以明顯看到,在拐點(diǎn)之前的滑差呈線性關(guān)系變化,滑差變化率近似恒定,而拐點(diǎn)之后滑差曲線顯著上揚(yáng).造成這種現(xiàn)象的原因主要是由于數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)所引起的,異常數(shù)據(jù)同基準(zhǔn)曲線的偏差明顯且越來(lái)越大.因此,可以通過(guò)尋找滑差曲線的拐點(diǎn)劃分正常數(shù)據(jù)集和異常數(shù)據(jù)集.數(shù)據(jù)子集u1中正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)散點(diǎn)分布圖見(jiàn)圖4.

圖4 雙向數(shù)據(jù)清洗

采用主成分分析法[6]對(duì)18個(gè)檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行降維,選擇總體貢獻(xiàn)率80%以上的五個(gè)成分作為主成分,見(jiàn)圖5.前五個(gè)主成分的總體貢獻(xiàn)度為 84.93%,代表二者含有原時(shí)間序列84.93%的信息.

圖5 各成分貢獻(xiàn)率

3 預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)

3.1 狀態(tài)評(píng)估

采用灰云模型[7]對(duì)泥泵健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,用相對(duì)劣化度表征泥泵系統(tǒng)各指標(biāo)當(dāng)前實(shí)際狀態(tài)與正常工況的偏離程度,將泥泵的健康狀態(tài)劃分為“健康”“亞健康”“警告”“故障”四個(gè)等級(jí);采用正態(tài)灰云模型結(jié)合各指標(biāo)劣化度得到隸屬度矩陣;權(quán)重的確定采用層次分析法與熵權(quán)法結(jié)合的組合賦權(quán)法對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),基于泥泵數(shù)據(jù)集可求得泥泵相應(yīng)時(shí)段的健康狀態(tài),該泵最近一個(gè)月?tīng)顟B(tài)評(píng)判向量為[0.461 4,0.480 8,0.055 1,0.002 7],健康狀態(tài)為“亞健康”.

3.2 趨勢(shì)預(yù)測(cè)

采用EEMD-NARX[8]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)泥泵系統(tǒng)劣化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),采用EEMD將處理好的數(shù)據(jù)分解為若干個(gè)本征模態(tài)分量(IMF),若直接對(duì)EEMD所得多個(gè)分量分別進(jìn)行建模、預(yù)測(cè)、疊加,一方面自適應(yīng)疊加的預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)引入多重隨機(jī)誤差,另一方面增加預(yù)測(cè)部分工作量,因此根據(jù)fine to coarse準(zhǔn)則[9]將IMF分量依次重構(gòu)為高頻分量、低頻分量和趨勢(shì)項(xiàng);分別將各頻率分量作為NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,將各頻率分量預(yù)測(cè)值疊加即為EEMD-NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果.針對(duì)表1中的維修項(xiàng)目,以泥泵系統(tǒng)中封水子系統(tǒng)為例,進(jìn)行后續(xù)分析.

封水泵機(jī)封泄露嚴(yán)重降低封水流量,根據(jù)封水的原理[10]可知,只要確保始終有足夠流量的封水進(jìn)入泥泵的密封,就說(shuō)明密封處沒(méi)有泥漿進(jìn)入,因此流量是判斷封水系統(tǒng)狀態(tài)的關(guān)鍵指標(biāo),結(jié)合封水機(jī)理,選取吸入端封水壓力、軸端封水壓力、砂水分離器出口壓力、泥泵吸入壓力和排除壓力作為相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析.

由于該泥泵定期維修周期為1 074 h,故以2個(gè)月為一個(gè)完整維修周期,選取某耙吸式挖泥船泥泵封水系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),EEMA-NARX預(yù)測(cè)流量,見(jiàn)圖6.其中橫軸零點(diǎn)坐標(biāo)為新維修周期的起點(diǎn);虛線處為一個(gè)完整定期維修周期的終點(diǎn),則起點(diǎn)時(shí)泥泵封水系統(tǒng)健康狀態(tài)評(píng)判向量為[0.178 4,0.726 3,0.076 1,0.019 2],狀態(tài)判定為亞健康,終點(diǎn)時(shí)泥泵封水系統(tǒng)健康狀態(tài)評(píng)判向量為[0.184 6,0.735 8,0.071 5,0.008 1],狀態(tài)判定為亞健康.

圖6 預(yù)測(cè)流量圖

由圖6可知:泥泵整體劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)在封水系統(tǒng)數(shù)據(jù)上也有很好的適用性,在一個(gè)完整的維修周期內(nèi),預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)對(duì)流量進(jìn)行持續(xù)跟蹤和判定.流量始終在114～120 m3/h區(qū)間內(nèi)來(lái)回波動(dòng),這屬于封水泵在一定工況下的正常波動(dòng).當(dāng)時(shí)間來(lái)到1 074 h時(shí),即紫色虛線處,傳統(tǒng)定期維修認(rèn)為此時(shí)應(yīng)對(duì)封水泵進(jìn)行檢修,而此時(shí)泥泵封水系統(tǒng)健康狀態(tài)評(píng)估為亞健康,預(yù)測(cè)流量仍在正常范圍內(nèi)波動(dòng),說(shuō)明封水系統(tǒng)在目前及未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將保持正常工作,維修周期可以相應(yīng)的往后延長(zhǎng),不必進(jìn)行維修,從而可以節(jié)省一次檢修費(fèi)用,從而達(dá)到預(yù)測(cè)性維護(hù),即視情維修的效果.

4 維修策略對(duì)比分析

大型挖泥船泥泵多用于采砂、造島等大型工程項(xiàng)目,在考慮泥泵系統(tǒng)維修策略時(shí),經(jīng)濟(jì)性、安全性、任務(wù)性都是重要的衡量指標(biāo),為了便于比對(duì),采取考慮到將連鎖損失量化的經(jīng)濟(jì)性作為評(píng)判維度.故為了驗(yàn)證本文所提出的視情維修策略的有效性,采用單位時(shí)間內(nèi)的維修費(fèi)用來(lái)作為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則[11].該費(fèi)用C為

(1)

式中:cm為一次狀態(tài)檢測(cè)的費(fèi)用;N為在更換發(fā)生前的狀態(tài)檢測(cè)次數(shù);cp為一次預(yù)防性更換的費(fèi)用;cf為一次故障更換的費(fèi)用;ck為視情維修相關(guān)費(fèi)用;y為示性函數(shù),當(dāng)y=1時(shí)發(fā)生預(yù)防性更換,當(dāng)y=0時(shí)發(fā)生故障更換.

cm、cp、cf等費(fèi)用參數(shù)均包含采取該行動(dòng)時(shí)帶來(lái)連鎖反應(yīng)而產(chǎn)生的費(fèi)用,如檢測(cè)時(shí)產(chǎn)生的停機(jī)損失,發(fā)生故障更換時(shí)的備件及人工費(fèi)用,其中視情維修相關(guān)費(fèi)用包括傳感器安裝費(fèi)用、傳感器運(yùn)維費(fèi)用、數(shù)據(jù)處理的人工費(fèi)用等.實(shí)船經(jīng)驗(yàn)表明,事后維修損失及連鎖損失遠(yuǎn)大于預(yù)防性更換帶來(lái)的損失及連鎖損失,由于封水泵相較于泥泵體型小得多,日常運(yùn)維檢查船員即可完成,而預(yù)防性更換費(fèi)用根據(jù)封水泵需要替換部件的不同,從軸封到葉輪,花費(fèi)也從數(shù)千到數(shù)萬(wàn)元.當(dāng)封水泵故障時(shí),導(dǎo)致泥泵停機(jī)而帶來(lái)的停產(chǎn)損失是巨大的,根據(jù)項(xiàng)目的不同可從數(shù)十萬(wàn)到上百萬(wàn)元不等.綜上,經(jīng)過(guò)調(diào)研,假定狀態(tài)檢查費(fèi)用cm=400 元/次,預(yù)防性更換費(fèi)用cp=10 000 元/次;故障更換費(fèi)用cf=200 000 元/次;ck=0.2 元/h.

cf>cp>cm

(2)

表2為計(jì)劃維修策略和視情維修策略的對(duì)比結(jié)果.由表2可知:當(dāng)封水系統(tǒng)故障出現(xiàn)在后期時(shí),即后期故障時(shí),由于視情維修策略比定期維修策略減少了更多的狀態(tài)檢查次數(shù),使得單位時(shí)間維修費(fèi)用從1.77降至1.60 元/h,相較于定期維修成本,視情維修費(fèi)用可下降9.6%.對(duì)于加速故障來(lái)說(shuō),雖然視情維修策略將封水系統(tǒng)壽命從3 393降至3 108 h,但有效的避免了事后維修的發(fā)生,所以極大的降低了維修成本,單位時(shí)間維修費(fèi)用從6.13降至3.54 元/h,相較于定期維修成本,倘若采用視情維修策略,費(fèi)用可下降42.3%,效果明顯.事實(shí)上,針對(duì)某些重要任務(wù),提前監(jiān)測(cè)出劣化狀態(tài)的意義更非經(jīng)濟(jì)性可以衡量.綜上,可以看出隨著時(shí)間的延長(zhǎng),泥泵系統(tǒng)需要檢修次數(shù)的增多,視情維修策略對(duì)比傳統(tǒng)定期維修策略的優(yōu)勢(shì)就更加明顯,同時(shí)在長(zhǎng)期運(yùn)維,故障發(fā)生頻率較低的情況下,它不僅能有效的降低檢查成本,而且能夠有效避免事后維修的發(fā)生,從而節(jié)省大量的事后維修成本和保障疏浚任務(wù)的順利完成.所以,視情維修策略優(yōu)于傳統(tǒng)的定期維修策略.

表2 計(jì)劃維修策略和視情維修策略的對(duì)比結(jié)果

5 結(jié) 束 語(yǔ)

文中基于大型泥泵的SCADA數(shù)據(jù)開(kāi)展其健康狀態(tài)評(píng)估及趨勢(shì)預(yù)測(cè).通過(guò)對(duì)泥泵維修大綱的分析,以封水系統(tǒng)為例,結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理手段和預(yù)測(cè)性維護(hù)相關(guān)技術(shù),以考慮到將連鎖損失量化的經(jīng)濟(jì)性作為評(píng)判維度,比較了后期故障和加速故障下采取兩種不同維修策略的經(jīng)濟(jì)性,得出視情維修策略相對(duì)于定期維修策略的優(yōu)越性.后續(xù)可通過(guò)積累大量泥泵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)樣本,并考慮模型的在線更新與實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),進(jìn)一步提升評(píng)估和預(yù)測(cè)的及時(shí)性、精準(zhǔn)性和可靠性.