简介：本文选自《起重运输机械》，如需转载，请注明出处作者：刘武胜 岳文翀 常中龙摘 要：智能运维是对在役起重机械各机构、零件及其故障、维护等进行分类编码、标识，通过在线监控、数据传输、大数据计算，对比边界条件 ...
本文选自《起重运输机械》，如需转载，请注明出处作者：刘武胜 岳文翀 常中龙摘 要：智能运维是对在役起重机械各机构、零件及其故障、维护等进行分类编码、标识，通过在线监控、数据传输、大数据计算，对比边界条件，判断故障并记录，再通过数据分析给出预知性维修计划，实现在役设备智能运维的自动感知、自主分析、自我决策、自动执行等系统功能。文中分析了智能运维的特征和六大关键技术，首次提出了在役设备及其故障、所维护“物品”的编码、标识规则，为在役设备及其运维的自动化、数字化、智能化监控奠定了基础。对在役设备标识系统、智能运维专家系统的初步研究，为设备运维的智能化、在役设备剩余寿命评估、在役设备安全监管具有的引领作用。0 引言根据原国家质检总局近三年关于全国特种设备安全状况的通报（见表 1），截止到 2017 年，在登记在册的七大类特种设备中，起重机械为 223.75 万台，在特种设备数量上虽然占比在 19% ～ 17.26% 间，而事故起数占比和事故死亡人数占比是数量占比的两倍以上。其中，起重机械事故原因排在前三位的是：违章作业或操作不当；设备缺陷和安全附件失效或保护装置失灵；安全管理、维护保养不到位。而且，事故发生在使用、维修环节占比 90% 以上。
1 智能运维定义与人工维护相比，智能维护通过传感器和智能决策软件，对在役设备及其各零部件进行异常检测、异常定位、异常自愈、根因分析、异常预测，代替了人的体力劳动和脑力劳动，代替了人的视觉、听觉、嗅觉、肢体等感知器官，代替了人的主观判断和决策，实现人、机、物的交互和融合。在监控的数据采集、传递、分析、反馈、决策、执行全过程中，实现自动感知、自主分析、自我决策、自动执行，使目前人工为维护阶段的故障抢修、定期检修、预防性定期更换逐步实现基于状态的预知性维修、预防性更换。经过实际在线运行，通过对在役起重机械运维大数据统计分析，自动生成精准“滴灌”式维修和检查计划，并在数据分析的基础上实现剩余寿命评估，形成起重机全生命周期的智能技术服务。2 智能运维的特征2.1 智能运维的应用特征像人工维护需要足够的经验判断一样，智能运维需要庞大的监控体系和工业大数据支撑，智能运维具有跨尺度、协同性、多因果 / 因果性 / 强机理等应用特征。1）跨尺度 在实时在线监测过程中，集成秒级、分级、小时级等不同时间尺度的海量信息—运行、故障、维护的大数据。然而，由于起重机属于间歇性工作设备，待机、停歇时间占比较大，造成信息、数据的质量较低，有价值数据占比较小。同时，为降低后期处理的数据量，提高数据处理速速，需要低质量数据处理技术，即判断并剔除无价值的数据。2）协同性 由于起重机的机构较多，零部件种类繁杂，易造成监控数据多样，数据结构关系复杂，牵一发而动全身。实现设备完好且好用的目标需通过整台设备乃至各机构、各零部件的全部环节、多相关方、大范围协同监控才能完成。3）多因果 / 因果性 / 强机理 多因果是指影响某个目标的因素多；因果性源于工业设备对确定性的高度追求；强机理业务分析技术是获得高可靠分析结果的保证。2.2 智能运维与安全监控的区别1）类似于安全监控 GB/T 28264—2012《起重机械安全监控管理系统》定义，安全监控是指对起重机工作过程进行监控，能够对重要运行参数和安全状态进行记录并管理。智能运维与安全监控一样，二者都是起重机械电气控制系统的一部分，非独立产品。类别于安全监控：安全监控只针对重要运行参数和安全状态，只是发现问题的环节，自动感知部分环节。智能运维则监控全部机构所有的重要零部件，不仅自动感知全部环节，还包括自主分析、自我决策、自动执行，延伸到故障处理和操作变更两大运维主题的维护全过程。在贯穿数据采集、数据传递、数据分析、反馈规划、决策执行的全过程中，智能运维需要必须建立体系化、标准化、工程化、自动化、数字化的运维体系。近几年国内研制的起重机安全监控系统主要监控起重量、力矩、超载、边界极限等涉及设备安全的技术参数和安全保护，尚未涉及起重机各零部件编码分类管理、关键零部件监控、维护专家数据库、判定规则等前沿技术。欧美等发达国家的起重机制造商虽处于国际领先水平，但就智能运维管理技术而言，仅处于初级阶段。在役起重机运维管理的自动化、数字化、智能化在国内外市场均处于起步阶段，而我国互联网、大数据、人工智能技术处于国际领先水平。基于我国国际领先的技术平台，再加上国内在役起重机的庞大市场和国家相关部门对特种设备安全监管的需求，在役设备智能运维专家系统具有广阔的市场前景。
3 智能运维的关键技术3.1 编制在役起重机编码规则针对各种起重机的特殊构造，研究起重机及故障种类的编码规则，为分类管理、记录、统计在役起重机的数据，建设运行、监控数据库统一数据录入规则。智能运维的过程是实现起重机械运行、维护过程的标识、数据采集及信息管理的自动化。鉴于起重机械品种繁杂、属性多样、管理主体众多、运行过程复杂，智能运维首要解决的关键技术是起重机械各机构、零部件及其运行、维护等“物品”的信息数字化，它是自动化、智能化的基石。编码即按一定规则对上述物品赋予易于计算机和人进行识别、处理的代码，建立以物品编码管理为溯源手段的信息系统。编码规则包括：提供独一无二的物品识别方法，方便掌握及追踪物品情况，支持管理自动化系统，配合自动识别技术提高效率，可持续发展且不断完善。即编码的唯一性、稳定性、系统性、科学性和可扩展性。3.2 研制编码、标识系统，建立在役起重机零部件原始数据库根据编码规则编写数据库软件，录入相关信息，形成在役起重机零部件原始数据库，研制起重机运维标识系统。编码系统是指以物品编码为关键字（或索引字）的物品数字化信息系统。标识系统目的在于实现全社会的信息交换、资源共享和互联互通。起重机械编码、标识系统是建立在国家物品编码体系框架基础之上的物品应用编码系统，标识对象涵盖了物品全生命周期的各种存在形式，可供多领域、多行业、多部门、多企业共同应用，或为社会提供公共服务的信息化系统采用的编码系统，保证所有应用单位采用一个共同的数据语言实现信息流和物流快速、准确地无缝链接。3.3 建立起重机及各零部件维修、更换、报废依据数据库根据相关报废标准、使用维护手册、维修更换经验，制定各零部件维护、维修、更换的标准、条件，建立运维保障专家库。3.4 研制在役起重机运行监控管理系统研究起重机各零部件、机构运行状态监控方法、海量的多样式数据采集方法、多模态数据管理方法、强关联数据的集成技术。研制运行、监控的管理系统。3.5 研制智能运维管理专家系统制定判定规则，建立监控、维护的管理系统。按照编码规则，自动记录设备的运行状态、故障种类，通过比对专家数据库给定的边界条件，自动生成维修和检查计划，并在数据分析的基础上提出预知性维修、更换方案或故障原因、修复方案。建立监控、运维的管理系统。按照编码规则，自动记录设备的运行状态、故障种类，通过比对专家数据库给定的边界条件，自动生成维修和检查计划，并在数据分析的基础上提出预知性维修、更换方案或故障原因、修复方案。积累大数据并自主分析、自动决策，给出寿命评估和设计依据。3.6 研制在线监测和远程传输系统针对海量的多样式数据，研究各零部件在线监测装置采集技术和远程数据传输系统。4 智能运维的应用前景4.1 实时监控、智能运维该系统包括传感器监测、实时无线传输、数据管理、信息查询、故障根源分析、趋势分析、专家诊断、状态预知预测、物联网远程监控等技术。通过计算机网络实现的预知性维修以状态监测与故障诊断技术为基础，以设备实际状况为依据，根据生产需要制定预知性维修计划的维修体制。其目标是实现实时停车、对应换件、维修确定的项目。从目前的故障抢修、定期计划维修，逐步实现基于状态的预知性维修、预防性更换。辨别故障的真伪，判断故障的类型、程度、具体部位，预判故障发展的趋势。及时发现故障的早期征兆，以便采取相应的措施，避免、减缓、减少重大事故的发生；一旦发生故障，能自动纪录下故障过程的完整信息，以便事后进行故障原因分析，避免再次发生同类事故；通过对设备异常运行状态的分析，揭示故障的原因、程度、部位及趋势，为设备的在线调理、停机检修提供科学依据，延长运行周期，有效地遏制故障损失和设备维修费用；与资产维修管理系统集成，提升维修效率和设备的工作表现；根据状态监测所获得的信息，结合设备的工作原理、结构特点、运行参数、历史状况，对可能发生的故障进行分析、预报，可充分地了解设备性能，为改进设计、制造与维修水平提供有力证据。4.2 实时在线监管，确保生产安全结合国家相关部门对特种设备安全监管的需求，通过给现有设备安装监控网关，通过 WIFI 或 3G 网络传输数据采集运行状态和故障情况，实现远程监控和可视化管理，建立统一的设备监管平台。提供网络化的紧急维修协调配合机制，通过无线抄表获取设备实时状态，不仅可以自动生成维修和检查计划，还可在数据分析的基础上，对在役设备可能发生的故障进行分析、预报，对已经或正在发生的故障进行分析、判断，以确定故障的性质、类别、程度、部位及趋势，为我国 223.75 万台在役起重机械提供实时、在线的监督管理的支撑平台。对发生事故的故障，可以准确界定事故责任，精准有效地实现安全生产的监督。4.3 科学评估、定制化设计经过一定时间的在线运行，通过对在役起重机械运维大数据统计分析，实现剩余寿命评估，形成“在役起重机智能评估专家系统”，形成起重机全生命周期的智能技术服务。积累的大数据可以为起重机的设计提供数据依据，提高起重机的整体设计水平，有效、有针对性地提高起重机的本质安全和性能，也可用于个性化定制生产。使智能技术即服务于新增设备，也服务于在役设备，贯穿于起重机制造、使用、维护、评估、报废的全生命周期，大幅提高我国起重机的运维和监管水平，提高使用效率，降低企业运行成本，并为起重机的设计、标准制定特别是报废标准制定提供强有力的科学依据。4.4 优化现有业务，实现运维企业提质增效优化维修过程，使维修服务得到快速响应；实现预防性精准维修；使维修企业维修能力大幅提升。4.5 应用维修数据分析，促进运维企业升级转型维修数据智能化应用，不仅对现有业务的优化，更在于支撑企业、行业乃至全社会创新、转型、发展。如：监控产品运行状态和环境，实现服务化延伸；基于全产业链大数据，实现网络化协同；建立先进生产体系，支撑智能化生产；创新研发设计模式，实现个性化定制。参考文献[1] 刘武胜，岳文翀，李力 . 智能起重机关键技术概论 [J]. 起 重运输机械，2017（9）：57-59.[2] 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 . 第 76 号《商 品条码管理办法》[Z].2005.[3] GB/T 33993—2017 商品二维码 [S].[4] 顾俊，苏强，张志峰 . 基于设备可靠性的维修资源管理 [D]. 上海：上海交通大学，2011. 本文仅代表作者个人观点，不代表巅云官方发声，对观点有疑义请先联系作者本人进行修改，若内容非法请联系平台管理员，邮箱2522407257@qq.com。更多相关资讯，请到巅云www.yx10011.com学习互联网营销技术请到巅云建站www.yx10011.com。 |
