船舶電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)管理及故障預(yù)警研究

王金榮，曾忠平，喻 丹，羅 珊，王曉花，郭 威

(中船動力鎮(zhèn)江有限公司，江蘇 鎮(zhèn)江 212000)

0 引言

電機(jī)作為現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)最主要的原動力和驅(qū)動裝置，在工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著越來越重要的作用，但是電機(jī)在使用過程中的運(yùn)行維護(hù)與保養(yǎng)費(fèi)用也在不斷增加。傳統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)模式不僅存在著維修周期長、時(shí)間成本和人力成本高等缺點(diǎn)，還存在著維修過剩與維修不足的矛盾、備件多余與備件不足的矛盾。因此，傳統(tǒng)的運(yùn)行和維護(hù)模式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)的需要。

電力系統(tǒng)是船舶運(yùn)行的動力來源，而電機(jī)又是電力系統(tǒng)的最核心部分，一旦電機(jī)突發(fā)故障停止工作，將會嚴(yán)重影響船舶的穩(wěn)定運(yùn)行。隨著船舶規(guī)模的不斷擴(kuò)大，船舶電機(jī)數(shù)量也在不斷增加，原有的電機(jī)管理系統(tǒng)已經(jīng)很難滿足實(shí)際使用需求。為此，本文將建立一套大型船舶電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)管理及故障預(yù)警系統(tǒng)，主要對船舶電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、特征值提取，并建立船舶電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)特征數(shù)據(jù)庫。船舶電機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行時(shí)，該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)比對、趨勢化分析等手段，能夠?qū)Υ半姍C(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行故障及其前兆判識。

1 系統(tǒng)部署意義

系統(tǒng)具有生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)管理、運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)管理、維修狀態(tài)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等功能。系統(tǒng)組成見圖1。建立船舶電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)管理及故障預(yù)警系統(tǒng)具有較大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，具體體現(xiàn)如下：

(1)建立船舶電機(jī)電子檔案。記錄船舶電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)、保養(yǎng)維護(hù)等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。通過二維碼管理，可以快速查看船舶電機(jī)相關(guān)信息。

圖1 船舶電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)管理

(2)通過船舶電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測，實(shí)時(shí)獲取船舶電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)利用故障前兆診斷分析模塊，對船舶電機(jī)健康指數(shù)進(jìn)行評估。當(dāng)船舶電機(jī)健康指數(shù)較低，通過訪問船舶電機(jī)電子檔案，可以提前做好靠岸維修和備件采購計(jì)劃，做到按計(jì)劃維護(hù)，避免由非計(jì)劃停機(jī)造成的嚴(yán)重后果。

(3)通過狀態(tài)監(jiān)測及故障前兆診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)由故障維修到計(jì)劃維修、計(jì)劃維修到狀態(tài)維修的改進(jìn)，解決了維修過剩和維修不足的矛盾，節(jié)省了時(shí)間成本和人力成本。

(4)通過長期的數(shù)據(jù)積累形成大數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)中提取船舶電機(jī)故障運(yùn)行特征，形成故障特征庫。豐富的故障特征庫可以為船舶電機(jī)故障識別提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

(5)船舶電機(jī)制造工廠將出廠試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)管理與運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)管理一體化，有利于實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量可追溯，充分挖掘船舶電機(jī)全生命周期價(jià)值鏈。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)技術(shù)構(gòu)架

系統(tǒng)技術(shù)構(gòu)架包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲與訪問層、數(shù)據(jù)分析與決策層、應(yīng)用展示層。

數(shù)據(jù)采集層可以接收數(shù)據(jù)采集終端的數(shù)據(jù)，也可以接收來自其他平臺的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)存儲與訪問層主要包括數(shù)據(jù)存儲、備份與恢復(fù)、數(shù)據(jù)訪問接口、訪問權(quán)限等。數(shù)據(jù)存儲與訪問層為上層服務(wù)提供數(shù)據(jù)支持。

數(shù)據(jù)分析與決策層對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)得出數(shù)據(jù)分析結(jié)論，評估船舶電機(jī)健康狀態(tài)，制定相應(yīng)的保養(yǎng)維修計(jì)劃。

應(yīng)用展示層包括波形顯示管理、頻譜顯示管理、運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)顯示管理、系統(tǒng)設(shè)置、報(bào)告生產(chǎn)等系統(tǒng)操作與交互界面。

2.2 系統(tǒng)組成構(gòu)架

系統(tǒng)組成構(gòu)架見圖2。系統(tǒng)核心組成包括船舶電機(jī)生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)管理、運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)管理與船舶電機(jī)維護(hù)數(shù)據(jù)管理。

圖2 系統(tǒng)組成構(gòu)架

3 系統(tǒng)功能介紹

3.1 運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)管理

通過前端數(shù)據(jù)采集設(shè)備，獲取船舶電機(jī)在運(yùn)行過程中的電量參數(shù)和非電量參數(shù)，如：電壓、電量、溫度、振動加度數(shù)、振動速度、軸心軌跡等。實(shí)時(shí)監(jiān)測這些電量參數(shù)與非電量參數(shù)，可以全面評估船舶電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)。通過對原始波形數(shù)據(jù)進(jìn)行譜分析、特征值比對、趨勢分析等可以識別早期潛在的微弱故障信息，從而制定針對性維修計(jì)劃。運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)管理是電機(jī)全生命周期的數(shù)據(jù)管理及遠(yuǎn)程運(yùn)行診斷系統(tǒng)的核心模塊。

由于船舶電機(jī)的數(shù)量及類型各不相同，因此船舶運(yùn)行過程中需要搭建局域網(wǎng)進(jìn)行在線監(jiān)控，主要包括以下幾個部分。

3.1.1 數(shù)據(jù)采集終端

數(shù)據(jù)采集終端通過電機(jī)廠家自帶模擬量傳感器采集船舶電機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，將模擬量信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字量；數(shù)據(jù)采集終端通過基于局域以太網(wǎng)的高速通訊協(xié)議與船舶服務(wù)器通訊，將實(shí)時(shí)采集的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)上傳至船舶服務(wù)器。

3.1.2 在線運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測

船舶服務(wù)器通過獲取的數(shù)據(jù)不斷對電參數(shù)和非電量參數(shù)進(jìn)行分析處理，并展示分析結(jié)果。當(dāng)監(jiān)測的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)超過閾值時(shí)，系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信息，并將預(yù)警信息發(fā)送給監(jiān)管員。閾值可由用戶預(yù)先設(shè)定，也可以由歷史數(shù)據(jù)分析計(jì)算得到。在線運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測示意圖見圖3。

圖3 在線運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測

3.1.3 歷史趨勢數(shù)據(jù)比對

通過連續(xù)的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測，對波形數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到加速度和速度有效值、幅值、峰值、波形因數(shù)、脈沖因數(shù)、峭度系數(shù)、頻譜、電壓電流有效值、幅值、功率因數(shù)、諧波、溫度等能夠反應(yīng)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征數(shù)據(jù)，并將這些時(shí)域、頻域特征值存儲至服務(wù)器，形成歷史數(shù)據(jù)。在進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測時(shí)，可以將實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，當(dāng)數(shù)據(jù)差異較大時(shí)，系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信息。歷史趨勢數(shù)據(jù)對比見圖4。

圖4 歷史趨勢數(shù)據(jù)對比

3.1.4 故障前兆診斷預(yù)警

系統(tǒng)的核心是電機(jī)故障前兆診斷模塊。在線狀態(tài)監(jiān)測只能簡單查看電機(jī)是否有異常，無法準(zhǔn)確判斷故障早期的微弱故障或潛在故障。故障前兆診斷預(yù)警模塊通過頻譜分析、數(shù)據(jù)趨勢化分析、歷史數(shù)據(jù)比對分析，可以識別癥狀不明顯、特征信息微弱、信噪比低等特點(diǎn)的潛在故障。故障前兆診斷預(yù)警系統(tǒng)有利于檢修人員制定有針對性的維修計(jì)劃。

3.2 船舶電機(jī)維護(hù)數(shù)據(jù)管理

船舶電機(jī)維護(hù)數(shù)據(jù)管理主要記錄船舶電機(jī)維修記錄、更換零部件、報(bào)廢等相關(guān)信息。在船舶電機(jī)出現(xiàn)異常狀態(tài)運(yùn)行時(shí)，通過查看船舶電機(jī)維護(hù)記錄信息，可以幫助維修人員快速找到異常運(yùn)行的原因，排除故障。在故障前兆診斷時(shí)，相關(guān)零部件的尺寸參數(shù)直接影響故障特征頻率，從而影響故障前兆診斷結(jié)論，因此記錄電機(jī)維修記錄、零部件更換信息對故障前兆診斷具有重要作用。提前采購備件時(shí)也需要查看維修記錄、更換零部件等相關(guān)信息。電機(jī)維護(hù)數(shù)據(jù)管理是電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)管理的重要環(huán)節(jié)。

3.3 生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)管理

系統(tǒng)提供其他平臺數(shù)據(jù)接口用于接收電機(jī)生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)，包括電機(jī)生產(chǎn)過程中使用的原材料信息、工藝流程數(shù)據(jù)、電機(jī)出廠試驗(yàn)等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，對電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)管理進(jìn)行完善和補(bǔ)充。

4 系統(tǒng)特點(diǎn)

4.1 多參數(shù)加權(quán)融合監(jiān)測

船舶電機(jī)在線運(yùn)行涉及電路系統(tǒng)、磁路系統(tǒng)、絕緣系統(tǒng)、機(jī)械系統(tǒng)、通風(fēng)散熱系統(tǒng)和負(fù)載等，其運(yùn)行參數(shù)可分為電參數(shù)和非電參數(shù)。電參數(shù)主要包括電壓、電流、功率、功率因數(shù)、諧波比例等。非電量參數(shù)主要包括溫度、流量、壓力、振動等。這些參數(shù)包含了豐富的電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息，船舶電機(jī)在異?；蚬收线\(yùn)行時(shí)，異?；蚬收闲畔谙鄳?yīng)的電參數(shù)或非電參數(shù)中有所體現(xiàn)。如：電機(jī)發(fā)生偏心和軸承故障等機(jī)械故障時(shí)，會導(dǎo)致振動烈度值變大，直接反應(yīng)到振動信號中，也會導(dǎo)致船舶電機(jī)氣隙不均勻，磁路不對稱；間接反應(yīng)到定子電流信號中。對船舶電機(jī)運(yùn)行時(shí)的電參數(shù)與非電參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并結(jié)合船舶電機(jī)運(yùn)行環(huán)境及工況，分析計(jì)算各參數(shù)的加權(quán)值，最終進(jìn)行多參數(shù)加權(quán)融合診斷。相對于多參數(shù)獨(dú)立監(jiān)測，加權(quán)融合監(jiān)測可以更加準(zhǔn)確地獲取船舶電機(jī)在線運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)及故障前兆預(yù)警信息。

4.2 故障前兆診斷專家系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性、平行分布處理、學(xué)習(xí)和自適應(yīng)性、數(shù)據(jù)融合、多變量系統(tǒng)等特點(diǎn)。通過信號處理技術(shù)獲取電機(jī)在線運(yùn)行狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，結(jié)合電機(jī)運(yùn)行工況進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)，構(gòu)建基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)。將電機(jī)運(yùn)行工況作為輸入?yún)?shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以結(jié)合工況進(jìn)行故障前兆診斷，得到更準(zhǔn)確的診斷結(jié)論。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)在知識獲取、并行推理、容錯能力等方面具有明顯的優(yōu)越性。在進(jìn)行故障前兆診斷分析時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)可以處理復(fù)雜的機(jī)械故障，具備人類專家級水平故障前兆診斷的能力。

4.3 大數(shù)據(jù)云平臺

每套船舶電機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)均是獨(dú)立運(yùn)行系統(tǒng)，實(shí)時(shí)對船舶電機(jī)的運(yùn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測管理。船舶服務(wù)器存儲電機(jī)生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、檢修維護(hù)數(shù)據(jù)等全生命周期過程相關(guān)的數(shù)據(jù)，并在靠岸維護(hù)保養(yǎng)時(shí)與安全局域互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)積累，形成大數(shù)據(jù)，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得電機(jī)在全生命周期各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，以此作為比對標(biāo)準(zhǔn)，可以提高船舶運(yùn)行服役質(zhì)量。

5 結(jié)論

(1)保證船舶電機(jī)服役質(zhì)量。船舶電機(jī)在線運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測實(shí)時(shí)監(jiān)控反映船舶電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征參數(shù)，以保證船舶電機(jī)處于安全、可靠的運(yùn)行狀態(tài)。

(2)降低運(yùn)維成本。船舶電機(jī)故障前兆診斷技術(shù)可以準(zhǔn)確判斷船舶電機(jī)故障點(diǎn)和故障類型，給出合理的維修計(jì)劃，節(jié)省人力成本和時(shí)間成本。

(3)充分挖掘船舶電機(jī)全生命周期價(jià)值鏈。船舶電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)管理可以優(yōu)化船舶電機(jī)制造工藝流程、合理配置資源、提高生產(chǎn)效益。

(4)系統(tǒng)對船舶電機(jī)全生命周期進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，可以提高船舶電機(jī)生產(chǎn)和使用過程中的信息化水平、促進(jìn)電機(jī)行業(yè)的發(fā)展。

本文研究目前尚處于理論研究階段，尚未應(yīng)用于實(shí)際。后續(xù)該系統(tǒng)應(yīng)用于船舶后將結(jié)合某船安裝實(shí)例進(jìn)行介紹，并對實(shí)際經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行分析。