基于振動分析技術的醫(yī)院大型動力設備可靠性升級*

倪雨嘉 楊曉東 方舒超

上海市兒童醫(yī)院 上海 200062

1 醫(yī)院動力設備的可靠性需求

醫(yī)院作為全年24小時不間斷運作的機構，醫(yī)院樓宇對于其動力設備的運轉可靠性有著極高的依賴性?，F(xiàn)代醫(yī)院的動力設備從系統(tǒng)上劃分，大致可分為給排水系統(tǒng)、電力系統(tǒng)、暖通系統(tǒng)、蒸汽系統(tǒng)、中心供氧、負壓吸引等。此類系統(tǒng)的核心設備就好比醫(yī)院樓宇的五臟六腑，而其遍布樓宇的龐大管網就好比樓宇的血管神經網絡，保障著末端先進醫(yī)療設備的正常運作，維系著醫(yī)療環(huán)境的安全有序，其重要性可想而知。隨著現(xiàn)代醫(yī)院對動力設備依賴性的不斷提升，其對可靠性的需求也正以成正比的態(tài)勢不斷攀升。同時，近年來醫(yī)院的動力設備在數(shù)量與體量上均在不斷攀升。現(xiàn)代大型醫(yī)院的每一次改擴建都意味著一次動力設備的擴充，而隨著科技的進步，醫(yī)院的每一次改擴建項目往往會新增一批型號不同且更為先進的設備，或是更新原先陳舊老式的設備。以冷源設備為例，二十年前的醫(yī)院多以分體式空調為主要冷源設備，而今一所大型醫(yī)院內可能就擁有VRV機組、離心式機組、螺桿機組、風冷熱泵機組、溴化鋰機組等不同型號的冷源設備。這一系列隨著時代變遷所帶來的發(fā)展與變化，不但需要醫(yī)院后勤部門在技術儲備上與時俱進，更是應在管理理念上不斷突破，才能適應這一變化所帶來的挑戰(zhàn)。

2 醫(yī)院動力設備的可靠性現(xiàn)狀

然而，各大醫(yī)院對于動力設備系統(tǒng)的管理精細化程度以及系統(tǒng)可靠性水平參差不齊?，F(xiàn)代化程度較低的老舊醫(yī)院樓宇內，設備的自動化程度低，大量的運維工作需通過人工操作、人工巡檢等方式完成，甚至部分核心設備未配置冗余量，單臺核心設備發(fā)生故障時，維修期間將導致系統(tǒng)停用從而嚴重影響部分臨床業(yè)務的開展?，F(xiàn)代化程度較高的新建醫(yī)院樓宇，其設備的自動化程度高，通過集成度較高的自動化系統(tǒng)即可完成絕大部分的運行操作以及監(jiān)控預警工作，且對于核心設備均配置了合理的冗余備用量，可做到維修單臺核心設備過程中依托備用設備保障臨床業(yè)務工作不受影響。但是，即便是現(xiàn)代化程度較高的新建樓宇，單純地依靠自動化技術以及核心設備的冗余配置做到動力保障體系的容災可靠遠遠不夠。做好預防性維修工作，是降低設備非計劃性停機維修，降低業(yè)務影響的有效手段。然而，真正做到精準的預防性故障判別、落實預防性維修的醫(yī)院微乎其微，大部分醫(yī)院依然停留在被動式維修、搶修的技術階段，整體動力設備保障體系的可靠性需進一步提升。

3 醫(yī)院動力設備的管理難點——預防性維修判別手段匱乏且不可靠

所謂動力設備的預防性維修，指的是當設備本體出現(xiàn)問題，但并未導致設備失效停用前，即已完成判斷并提前進行有計劃有準備的維修。此類有計劃的維修，臨床可根據(jù)后勤部門的預通知，同步配套業(yè)務計劃的調整，可大大降低維修階段對于臨床業(yè)務的影響。

目前對于動力設備故障預判的手段較為匱乏且不可靠，進而導致了預防性維修率低下。常見的故障預判手段大致有兩種，第一種是通過對設備基本工況參數(shù)的實時監(jiān)測，了解諸如：電流、電壓、溫度、負載等參數(shù)，當監(jiān)測到工況數(shù)據(jù)超過限值則可基本判定設備發(fā)生了故障。此類方式雖然可有效甄別設備的狀態(tài)，但發(fā)現(xiàn)故障時往往為時已晚，因為基本運行參數(shù)的超限，代表了設備已瀕臨失效或已經故障，并不能完全給維修預留充足的計劃和準備時間。第二種方式則是通過少部分經驗豐富的維修技術人員“經驗化”的判別，他們通過豐富的經驗，接收設備的運行聲音即可進行故障預判。此類方式雖可前置設備故障預判時間，但經驗豐富的維修技術人員可遇不可求，且依托人力無法做到對于設備24小時不間斷的監(jiān)測，在人工巡檢的真空期，設備的故障隱患依然難以被挖掘。因此，絕大部分醫(yī)院始終無法有效提升動力設備的預防性維修率。

4 依托振動分析技術構建動力設備的“心電圖譜”

4.1 基于故障顯性機理捕捉隱患“蛛絲馬跡”

大型動力設備故障振動分析系統(tǒng)是基于設備故障顯性的機理，通過大數(shù)據(jù)技術對運行振動頻譜的分析，捕捉故障爆發(fā)前的“蛛絲馬跡”。馬達電機、水泵、空壓機等動力設備的核心部件，在運行過程都會伴隨著振動、聲音、溫度等可被監(jiān)測的變量。正常運行過程中，這些變量普遍相對穩(wěn)定，若產生了部件故障往往首先是振動發(fā)生異常，進而運行聲音產生變化，若未及時處置，則最終演化為溫度的升高直至徹底損壞。對于設備安全監(jiān)管較為重視的醫(yī)院通過點溫巡檢、溫度傳感器實時探測等方式，一般可在溫度升高階段發(fā)現(xiàn)問題，但此時的設備也已接近故障停機。若要給計劃性維修、應急處置預留充足的時間，則須進一步前置故障判別時間，在設備運行異常的最初顯性階段，即振動異常階段發(fā)現(xiàn)問題，進而實施有效的干預。

4.2 振動分析系統(tǒng)的建設方案

建設方式上，在動力設備核心運行部件上設置數(shù)量不等的振動傳感器（一般依設備體積和功率而定），通過數(shù)據(jù)采集器、路由器進行通訊組網并結合物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)分析技術形成此類系統(tǒng)總體建設架構[1]。實現(xiàn)實時振動數(shù)據(jù)采集、存儲、比對分析、預警判別于一體的設備振動分析預警平臺（如圖1所示）。實時采集的設備振動數(shù)據(jù)以振動頻譜的形式呈現(xiàn)，猶如設備運行的“心電圖譜”，工況良好的設備振動頻譜往往規(guī)律且穩(wěn)定，任何部件異常都可能直接反應在頻譜圖中，以不規(guī)則的圖形狀態(tài)顯現(xiàn)，此類情況的發(fā)生即是預示著故障早期隱患的發(fā)生，須跟進下一步故障檢測。數(shù)據(jù)平臺同時具備自主學習、迭代功能，隨著樣本數(shù)據(jù)的不斷累積，其分析輸出的預警信息準確性也將同步提升，為后勤工程人員對于設備故障判別提供重要依據(jù)。

圖1 上海市兒童醫(yī)院動力設備振動分析平臺部分界面

4.3 振動分析系統(tǒng)的應用路線

應用路線方面，首先第一階段需梳理出醫(yī)院動力設備清單，醫(yī)院根據(jù)實際預算情況，若預算充足則建議覆蓋所有動力設備，若預算有限，則可根據(jù)重要度等級，選擇重要度較高、影響面較大的動力設備（諸如：大型生活供水泵、總排水泵、空調循環(huán)泵、空壓機、中央空調冷卻塔電機等等）進行首批次覆蓋。第二階段則是系統(tǒng)搭建階段，根據(jù)前期梳理確定的設備清單，對應部署振動傳感器，搭建通信網絡，軟件調試[2-5]。第三階段則進入了后期運行與維護階段，也是最為關鍵的階段，直接影響到此類系統(tǒng)的應用效果。在后期運行維護階段，后勤工程人員首先須監(jiān)測記錄各設備運行頻譜，同步結合現(xiàn)場設備實際運行情況進行比對，擴充系統(tǒng)內樣本量并與軟件工程師共同優(yōu)化細化各類頻譜圖的定義。隨著樣本量的不斷累積，系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)智能預警能力將得到不斷完善，不但可以精準識別異常狀態(tài)設備，同時可以預測提示異常設備的故障原因，進一步提升后勤工程人員維修效率。

5 振動分析系統(tǒng)的實際應用案例與成效

以某次我院一臺大型電機設備的在線診斷為例，某日系統(tǒng)監(jiān)測發(fā)現(xiàn)1臺高壓三相異步電機電動機非軸伸端振動偏大。從趨勢圖中可以發(fā)現(xiàn)（如圖2所示），開始監(jiān)測機組時振動值已經達到12g，于13:23瞬時降低，而后趨勢緩慢增大，在14:02 再次瞬時降低。調閱非軸伸端分析頻率為10000Hz的波形頻譜圖中顯示，在3500～5500Hz之間存在較大能量，可以看到大量的明顯的底噪，以及120Hz（約7.5倍工頻）為間隔的邊帶，系統(tǒng)提示維修人員是非軸伸端軸承潤滑不良，并伴有軸承外圈早期故障，且大概率發(fā)生軸承松動[6]。經后勤維修人員現(xiàn)場停機查驗，確認存在上述問題，立即落實維修工作，更換老化軸承并添加潤滑油，及時避免了后續(xù)更為嚴重的故障隱患。

圖2 電動機非軸伸端振動趨勢

我院動力設備在線振動分析平臺于2021年正式啟用，應用成效顯著，上半年度預警10次，正確率100%，其中大數(shù)據(jù)故障原因判斷準確率為80%。預防性維修率環(huán)比2020年下半年度上升25%，整體達95%，樓宇內大型動力設備可靠性得到顯著提升。

6 結束語

醫(yī)院動力設備振動分析系統(tǒng)是一次“機電技術+大數(shù)據(jù)技術”的創(chuàng)新融合，通過大數(shù)據(jù)技術的應用，有效解決了傳統(tǒng)機電技術在故障預判時效性方面的短板，進一步前置故障預判時間，也將動力設備的預防性維修引入了更科學、更智能、更精準的發(fā)展軌道，提升了醫(yī)院大型動力設備的可靠性[7]。每一名醫(yī)院后勤管理者應緊跟科學技術迭代的步伐，突破傳統(tǒng)思維，以科學的手段解決管理中的痛點與難點，攜手構筑安全、可靠、高效的后勤保障體系。