石洋，張麗美，戴麗麗

1 前言

隨著全球信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)賦能傳統(tǒng)水泥企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)已成為水泥行業(yè)發(fā)展的新趨勢。其中，水泥裝備數(shù)字化、智能化運(yùn)維逐漸步入快速發(fā)展時(shí)期，先進(jìn)的監(jiān)測控制技術(shù)、通訊和數(shù)字技術(shù)已創(chuàng)新性地應(yīng)用到水泥裝備運(yùn)維服務(wù)中。相比于早期以人工操作為主的運(yùn)維控制方式，現(xiàn)在水泥裝備巡檢、維修維護(hù)等逐步過渡到以信息化、數(shù)字化控制為主。

天津水泥工業(yè)設(shè)計(jì)研究院有限公司（簡稱“天津水泥院”）自主研發(fā)了水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)，對(duì)水泥企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營和水泥裝備的健康使用進(jìn)行全生命周期監(jiān)測，將監(jiān)測數(shù)據(jù)匯聚集成，統(tǒng)一建模，形成水泥裝備智能運(yùn)維自感知、自分析、自決策、自學(xué)習(xí)等功能，將數(shù)字化、智能化運(yùn)維技術(shù)與相關(guān)業(yè)務(wù)場景深度融合，為水泥生產(chǎn)企業(yè)提供了裝備運(yùn)維數(shù)字化、智能化增值服務(wù)。

2 水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)構(gòu)建

天津水泥院開發(fā)的水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)（簡稱“平臺(tái)”）面向客戶，通過采集、分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，反哺水泥裝備產(chǎn)品的設(shè)計(jì)；通過采集、分析水泥裝備運(yùn)行數(shù)據(jù)，協(xié)助遴選裝備產(chǎn)品供應(yīng)商，實(shí)現(xiàn)水泥裝備運(yùn)維少人化及水泥生產(chǎn)過程的自動(dòng)預(yù)警、自主診斷、自動(dòng)專家指導(dǎo)等，同時(shí)也可實(shí)現(xiàn)包括移動(dòng)端應(yīng)用、報(bào)警推送、遠(yuǎn)程監(jiān)控、生產(chǎn)報(bào)表記錄、三維動(dòng)態(tài)數(shù)字大屏展示等基礎(chǔ)功能。平臺(tái)功能設(shè)置充分考慮了客戶需求、使用場景和專業(yè)劃分，精簡了操作流程，優(yōu)化了交互體驗(yàn)。

水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)服務(wù)體系見圖1，智能運(yùn)維策略見圖2，智能運(yùn)維平臺(tái)架構(gòu)見圖3。

圖1 水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)服務(wù)體系

圖2 水泥裝備智能運(yùn)維策略

圖3 水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)架構(gòu)

2.1 數(shù)據(jù)采集

針對(duì)項(xiàng)目現(xiàn)場使用的水泥裝備軟、硬件設(shè)施運(yùn)行要求和信息通訊安全等客觀因素，天津水泥院開發(fā)的水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)對(duì)水泥企業(yè)裝備生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行了充分采集，對(duì)數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制進(jìn)行了創(chuàng)新和標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)作，設(shè)計(jì)了邊緣計(jì)算和服務(wù)器終端數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，規(guī)范了數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)實(shí)施流程，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)體系（如物理地址映射和數(shù)據(jù)登記等），保障了數(shù)據(jù)傳輸安全、穩(wěn)定、高質(zhì)量和存儲(chǔ)空間占用少等要求。

水泥企業(yè)裝備生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和工藝數(shù)據(jù)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)主要指需要主動(dòng)設(shè)定的操作數(shù)值，屬于靜態(tài)數(shù)據(jù)，多為常數(shù)形式。工藝數(shù)據(jù)來自于感知層，需要變換后被系統(tǒng)識(shí)別，進(jìn)行數(shù)據(jù)異構(gòu)，屬于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集可以通過直接與工藝設(shè)備通訊獲取，也可從控制層抓取，需進(jìn)行清洗、處理、分析、脫敏變換、可視化轉(zhuǎn)換后使用，數(shù)據(jù)的采集和處理是其中較為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。天津水泥院對(duì)水泥企業(yè)各個(gè)生產(chǎn)車間和設(shè)備參數(shù)進(jìn)行了編碼并加以語義描述，劃分了數(shù)據(jù)類型，標(biāo)準(zhǔn)化了數(shù)據(jù)采集規(guī)則，如規(guī)定了采集時(shí)間和頻率等，對(duì)復(fù)雜項(xiàng)目進(jìn)行了段和區(qū)域的劃分，在邊緣端進(jìn)行了初步計(jì)算清洗，最終將單點(diǎn)和組合數(shù)據(jù)匯集到平臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)中心融合處理、使用。

2.2 圖形化展示

可視分析學(xué)是以可視交互界面為基礎(chǔ)的分析推理科學(xué)，是描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)的分支。圖形化展示將圖形學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、人機(jī)交互等技術(shù)融合在一起，形成人腦智能和機(jī)器智能優(yōu)勢互補(bǔ)，使復(fù)雜的數(shù)據(jù)更易于訪問、理解和使用，向用戶清晰有效地傳達(dá)信息。

天津水泥院研發(fā)的水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)運(yùn)用數(shù)字大屏、輥壓機(jī)生產(chǎn)“駕駛艙”和實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)字大屏等，將水泥企業(yè)裝備和生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)資源一體化展示，將豐富的圖表與精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)時(shí)直觀地反映各裝備電流、溫度、電耗和生產(chǎn)配比、臺(tái)時(shí)產(chǎn)量、運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間、行程差值、風(fēng)溫曲線等生產(chǎn)運(yùn)行指標(biāo)，方便使用者快速了解設(shè)備和生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行分析和決策。輥壓機(jī)生產(chǎn)“駕駛艙”見圖4。

圖4 輥壓機(jī)生產(chǎn)“駕駛艙”

圖形化展示除了反饋實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)外，還可對(duì)歷史和同期數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比，使用戶更加直觀了解生產(chǎn)和管理變化，輔助用戶及時(shí)做出調(diào)整，提升生產(chǎn)和管理水平，獲得更多收益。天津水泥院在長期跟蹤服務(wù)于客戶中發(fā)現(xiàn)，相同的裝備規(guī)格、相似的生產(chǎn)工藝、不同的生產(chǎn)線，其運(yùn)行效率和生產(chǎn)效益往往存在較大差異，將這些生產(chǎn)線工藝設(shè)計(jì)和生產(chǎn)運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比并圖形化展示，能輔助挖掘設(shè)備選型和生產(chǎn)工藝的升級(jí)改造潛力。

2.3 數(shù)據(jù)分析

水泥裝備運(yùn)維監(jiān)控的數(shù)據(jù)具有海量、高速、多模態(tài)、信噪比極低等特點(diǎn)，有效異常數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于正常數(shù)據(jù)量，很難創(chuàng)造價(jià)值。在離散數(shù)據(jù)中取得高質(zhì)量、連續(xù)、真實(shí)有效的生產(chǎn)運(yùn)維數(shù)據(jù)尤其重要，而水泥生產(chǎn)運(yùn)維數(shù)據(jù)不同于其他行業(yè)，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)量少，具有非典型性、難復(fù)刻性等特點(diǎn)，不適宜使用傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析，需要依賴復(fù)雜的機(jī)理關(guān)系知識(shí)，如生產(chǎn)邏輯參數(shù)之間的調(diào)用關(guān)系、邏輯組件在生產(chǎn)運(yùn)行時(shí)的影響關(guān)系等，才能將各類運(yùn)維信號(hào)相互關(guān)聯(lián)進(jìn)行有效分析。

天津水泥院水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析模塊以數(shù)字專家?guī)鞛楹诵模ㄟ^豐富的“低代碼拖拽式”建模工具，如數(shù)據(jù)建模、機(jī)理建模、仿真建模、優(yōu)化分析建模等工具，快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生、預(yù)警、診斷、優(yōu)化、控制、評(píng)估等各類應(yīng)用場景模型的構(gòu)建與應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析模型包含不同訓(xùn)練算法，如決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可快速建立測點(diǎn)變量之間的函數(shù)關(guān)系，進(jìn)而計(jì)算預(yù)警變量的動(dòng)態(tài)預(yù)測值，為智能預(yù)警規(guī)則的設(shè)定提供支撐。

對(duì)于海量數(shù)據(jù)，通過智能數(shù)據(jù)清洗機(jī)制，可快速、有效清除異常數(shù)據(jù)，降低異常數(shù)據(jù)對(duì)分析模型的影響。如礦渣立磨溫控預(yù)測模型的建立，就是以立磨出風(fēng)口溫度為目標(biāo)值，對(duì)溫控輸入值進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析建模，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括熱風(fēng)、環(huán)境冷風(fēng)和循環(huán)風(fēng)的溫度及閥門開度等。該模型的建立，優(yōu)化了系統(tǒng)子控制回路，實(shí)現(xiàn)了立磨出風(fēng)口恒溫控制，促進(jìn)了系統(tǒng)生產(chǎn)環(huán)境的穩(wěn)定。

對(duì)于敏感性數(shù)據(jù)，通過機(jī)理和數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，剔除不相關(guān)或冗余的變量，協(xié)助理解數(shù)據(jù)產(chǎn)生的過程，輔助完成模型訓(xùn)練時(shí)數(shù)據(jù)的選擇和集成。如立磨振動(dòng)預(yù)測模型的建立，就是以立磨振動(dòng)為核心目標(biāo)值，綜合分析立磨振動(dòng)產(chǎn)生的原因，從振動(dòng)觸發(fā)條件及工藝參數(shù)相互關(guān)系入手，結(jié)合現(xiàn)場調(diào)試手段，進(jìn)行機(jī)理分析和數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，從而建立生產(chǎn)工況辨識(shí)及立磨振動(dòng)預(yù)測模型，進(jìn)而建構(gòu)立磨振動(dòng)智能診斷系統(tǒng)，預(yù)測立磨振動(dòng)趨勢，改善立磨振動(dòng)現(xiàn)象發(fā)生頻率和振動(dòng)幅度。

對(duì)于集成化數(shù)據(jù)，通過將其轉(zhuǎn)化為描述裝備和生產(chǎn)運(yùn)維所需的知識(shí)，建立統(tǒng)一描述裝備和生產(chǎn)運(yùn)維的模型，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)與相應(yīng)制造服務(wù)的有效關(guān)聯(lián)。在關(guān)聯(lián)關(guān)系的基礎(chǔ)上，研究開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的水泥工業(yè)制造與生產(chǎn)運(yùn)維服務(wù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)，包括基于運(yùn)維過程數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品升級(jí)設(shè)計(jì)服務(wù)技術(shù)、基于現(xiàn)場過程檢測數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)制造服務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)度優(yōu)化技術(shù)和面向廣域范圍的主動(dòng)運(yùn)維服務(wù)管理優(yōu)化技術(shù)，從而通過數(shù)據(jù)及其知識(shí)的演進(jìn)，驅(qū)動(dòng)提升水泥裝備產(chǎn)品和生產(chǎn)線工藝設(shè)計(jì)、加工、運(yùn)維全生命周期的服務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析模型見圖5。

圖5 數(shù)據(jù)分析模型

2.4 智能預(yù)警與故障診斷

水泥生產(chǎn)工藝相對(duì)復(fù)雜，單變量預(yù)警已經(jīng)在DCS系統(tǒng)完成，整條生產(chǎn)線智能運(yùn)維預(yù)警要求整合設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和生產(chǎn)工藝參數(shù)，聯(lián)動(dòng)預(yù)測報(bào)警。天津水泥院水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)智能運(yùn)維預(yù)警與故障診斷系統(tǒng)包括生產(chǎn)運(yùn)維和設(shè)備健康管理兩部分。

2.4.1 生產(chǎn)運(yùn)維

通過采集設(shè)備生產(chǎn)、運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)特征提取、數(shù)據(jù)模型和機(jī)理模型建立相融合，對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行全方位感知。數(shù)據(jù)特征提取基于異構(gòu)知識(shí)表達(dá)的非線性故障辨識(shí)與預(yù)測方法實(shí)現(xiàn)；數(shù)據(jù)模型基于挖掘提取設(shè)備分析關(guān)聯(lián)參數(shù)建立，通過深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)，高效訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型；機(jī)理模型基于提取故障特征值和專家經(jīng)驗(yàn)建立。

生產(chǎn)運(yùn)維智能預(yù)警主要面向生產(chǎn)，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)早期故障征兆和劣化趨勢，防患于未然。如，通過立磨振動(dòng)預(yù)警模型，綜合分析預(yù)警磨輥壓力、磨機(jī)出風(fēng)口溫度、磨內(nèi)壓差、主電機(jī)電流、料層厚度等操作和控制變量，從而有效控制立磨振動(dòng)值，及時(shí)有效解決立磨生產(chǎn)問題，保障水泥生產(chǎn)質(zhì)量的穩(wěn)定性。

2.4.2 設(shè)備健康管理

通過預(yù)裝感知傳感器，運(yùn)用水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)關(guān)鍵設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)，結(jié)合生產(chǎn)工藝參數(shù)，綜合分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，準(zhǔn)確解析關(guān)鍵部件失效趨勢，精準(zhǔn)確定故障部位和類型，在設(shè)備已發(fā)生故障時(shí)，分析故障原因，提出解決措施，節(jié)約維修時(shí)間和人力成本，提高生產(chǎn)和維護(hù)效率。

某企業(yè)運(yùn)用關(guān)鍵設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)，針對(duì)礦渣立磨系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)類設(shè)備，如選粉機(jī)和磨輥軸承、主減速機(jī)齒輪和軸承等進(jìn)行振動(dòng)、溫度在線監(jiān)測，建立綜合數(shù)據(jù)分析模型，最高診斷量達(dá)到840 次/日，并結(jié)合生產(chǎn)工藝參數(shù)和油液在線監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)分析。經(jīng)過18個(gè)月持續(xù)監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)1號(hào)立磨選粉機(jī)上、下軸承振動(dòng)異常情況，根據(jù)故障等級(jí)定義確定為7 級(jí)故障（設(shè)備有較大故障，需盡快安排設(shè)備檢修）。按計(jì)劃停機(jī)后，對(duì)選粉機(jī)軸承進(jìn)行了維修更換，發(fā)現(xiàn)軸承實(shí)際損壞程度與診斷預(yù)測結(jié)果相符，極大程度降低了非計(jì)劃停機(jī)損失。關(guān)鍵設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)見圖6，推力軸承失效照片見圖7，調(diào)心軸承失效照片見圖8。

圖6 關(guān)鍵設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)

圖7 推力軸承失效照片

圖8 調(diào)心軸承失效照片

2.5 建立數(shù)字專家?guī)?/h3>

數(shù)字專家?guī)斓慕樗嘌b備故障診斷、預(yù)警推送、智能運(yùn)維、數(shù)據(jù)分析等功能模塊提供了知識(shí)依據(jù)，當(dāng)設(shè)備或系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)可自主決策并提供處理建議。數(shù)字專家?guī)炀哂兄R(shí)檢索功能，用戶可通過模糊檢索獲取相應(yīng)內(nèi)容。

數(shù)字專家?guī)焱ㄟ^列表形式清晰顯示出目前故障知識(shí)庫中錄入的所有設(shè)備，并且支持對(duì)所有設(shè)備進(jìn)行管理，基礎(chǔ)管理包括新建、刪除、模糊查詢；高級(jí)管理包括故障樹、判定樹錄入。知識(shí)庫支持?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)出，在離線情況下，可以通過數(shù)據(jù)導(dǎo)入形式同步到本地交互式診斷系統(tǒng)。

天津水泥院將工藝、知識(shí)、創(chuàng)新等技術(shù)能力資源以數(shù)字化形態(tài)置于企業(yè)的資源平臺(tái)中，形成了共享資源庫，匯聚知識(shí)基礎(chǔ)、沉淀核心能力、發(fā)揮知識(shí)洞察價(jià)值，促進(jìn)了知識(shí)儲(chǔ)備與傳承，服務(wù)于從業(yè)者，加速了技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，降低了能源、勞動(dòng)力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)水泥生產(chǎn)的影響。

3 水泥裝備智能運(yùn)維面臨的挑戰(zhàn)

（1）水泥企業(yè)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)封閉，網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)施水平參差不齊，很多現(xiàn)場數(shù)據(jù)交互范圍僅限于內(nèi)部局域網(wǎng)，與外界數(shù)據(jù)交互難度大。另外，水泥裝備智能運(yùn)維數(shù)據(jù)來源多、傳輸距離遠(yuǎn)、干擾大，且數(shù)據(jù)類型和時(shí)效不一致，不利于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的融合處理。

（2）水泥生產(chǎn)和設(shè)備運(yùn)行故障狀態(tài)多變，參數(shù)響應(yīng)差、數(shù)據(jù)冗余量多，分析算法模型建立復(fù)雜。

（3）水泥廠生產(chǎn)運(yùn)營管理水平參差不齊，更多傾向于關(guān)注與生產(chǎn)安全相關(guān)的傳感器和設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，易忽略輔機(jī)設(shè)備和經(jīng)驗(yàn)上與生產(chǎn)操作相關(guān)性低的設(shè)備和傳感器的運(yùn)行狀態(tài)，影響數(shù)據(jù)的連續(xù)性記錄和統(tǒng)計(jì)，易破壞數(shù)據(jù)分析鏈的完整性。

4 水泥裝備智能運(yùn)維展望

天津水泥院開發(fā)的水泥裝備智能運(yùn)維平臺(tái)秉承“設(shè)備+服務(wù)”的理念，以機(jī)理知識(shí)引導(dǎo)為主線，以技術(shù)應(yīng)用為基礎(chǔ)，以應(yīng)用實(shí)踐為驅(qū)動(dòng)，著力實(shí)現(xiàn)水泥生產(chǎn)線從工藝設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、運(yùn)維服務(wù)和業(yè)務(wù)生態(tài)等環(huán)節(jié)的實(shí)踐應(yīng)用和融合貫通，建立與上下游供應(yīng)鏈的新生態(tài)轉(zhuǎn)型，形成高效的產(chǎn)業(yè)生態(tài)運(yùn)營模式，共建低重復(fù)、低成本、高收益業(yè)務(wù)場景和服務(wù)模式，為水泥企業(yè)開拓新的利潤空間。