预测性维保新科技，港机设备状态智能监测系统

港机设备在港口生产作业中，发挥着极其重要的作用。为了保证港机设备的良好工作状态，降低设备故障率和停机时间，完善的保养和维护必不可少。原始的定期巡检、被动式维修方式过于依赖人工且效率低下。同时由于人工检查的局限性，很难发现一些隐蔽的故障隐患，本期港机圈就和大家探讨一种预测性维保新科技，港机设备状态智能监测系统。

首先我们来探讨一下传统设备维保方式的弊端，由于码头生产的需要，港机设备经常处于满负荷甚至超负荷的工作状态。被动式维保方式在设备发生故障后在进行修理，大大增加了设备的意外停机时间。同时为保证维修效果，要求码头配置较大数量的备品备件，增加了维保成本。

做的比较好的码头虽然建立了一整套的港机设备维护保养管理规范。比如采用“四定”设备维保管理方法，即定部位、定周期、定标准、定人员。采用了主动维护和预防维修相结合的日常管理，加强跟踪监测，起到了比较好的效果。但是这种方法非常依赖人工，需要大量的人力物力配置。同时由于人工巡检的局限性，对设备的一些隐性故障非常难以发现。

如果利用完善的维保流程和制度在加上先进的设备状态智能监测系统，则既可以最大限度的减少人力物力配置，同时又可以及时发现设备隐性故障。实现从被动式维修到预测性维保的转换。

针对这些传统巡检维护及被动式维修弊病提出了预测性维保的概念。那么什么叫预测性维保呢？

预测性维保就是基于对使用损耗特性参数进行设备损坏预测，通过物联网技术对生产设备进行实时监测及响应，做出预测性的设备维护预警，从而将损耗程度降到最低。同时还降低了人力成本的耗费，将资源进行更合理的分配。

港机设备由于作业工况的特殊性，为了最大限度降低非计划停机风险，对预测性维保方案需求更加迫切。下面我们以港机设备中最常见的岸桥为例，详细说明一下状态智能监测和预测性维保的实现方案。

一：设备主要监测位置

在岸桥设备中，电机、齿轮箱、滚筒轴承为主要监测对象。

在齿轮箱的最易失效零件比中，齿轮和轴承占了将近80%的比例。

人工巡检的方案很难在齿轮箱齿轮和轴承的初始损坏阶段就发现异常。待发现异常时已经导致了非计划停机损失。最优的方法就是通过安装震动传感器的方式来检测齿轮箱的运行情况。

二：状态监测系统架构

整套状态监测系统架构由传感器、数据采集单元、在线检测软件以及远程诊断平台组成。对不同位置安装不同功能的传感器，主要有震动传感器、转速传感器、温度与液位变送器三种。

三：传感器安装与信号采集

震动传感器通过M6螺栓与磁座连接，磁座通过金属胶水固定在齿轮箱、电机的轴承座表面。

通过震动传感器采集设备表面震动信号，从而获取时域波形数据。对时域波形进行计算，可以获得震动幅值、频谱、加速度包络谱等数据进行故障诊断。

转速信号采集由在电机输出轴部位安装转速传感器。通过转速数据可以了解设备的运转状态。

温度及液位变送器一般安装在齿轮箱的非轴端伸出部位，常靠电机输入侧一端，具体位置依齿轮箱厂设计而定。通过油温、润滑油液位可以了解齿轮箱的润滑状态。

数据采集单元安装在被监测设备附近。所有的传感器、变送器通过信号线连接至数据采集单元的测量模块中。数据采集单元主要功能为执行数据采集策略，对传感器、变送器采集的信号进行A/D转换，将数据上传至在线监测软件。

四：在线监测软件

通过在线监测软件系统，所有被采集的数据均可以在软件中浏览。支持报警值设定和报警功能。通过数据分析可进行专业的故障诊断。

五：案例展示

下面通过一个风电发电机案例来详细介绍一下这个系统的作用流程。风力发电机由主轴轴承、齿轮箱、发电机组成，其结构与岸桥的小车驱动结构非常类似。在风力发电机的部件表面安装震动加速度传感器采集震动信号。

2014年12月份风力发电机在线监测系统提示报警，齿轮箱多个测点震动幅值出现显著上升。

报警数据的时域波形中显示出周期性的冲击，冲击频率为齿轮箱高速轴转频。

通过频谱分析得知齿轮箱高速级啮合频率两侧伴有高速级转频边带。因此判断齿轮箱高速轴齿轮出现损伤，并导致齿轮箱振动上升。

经过现场检查发现齿轮箱高速级齿轮出现了断齿故障，通过及时提前介入处理，避免了一次重大的设备停机事故。

六：故障诊断服务流程

系统监测到异常信号后，立即通知远程诊断专家进行数据分析，远程诊断专家将故障诊断报告发送给现场设备维保人员，由现场设备维保人员进行现场确认检查维修。

七：系统价值

通过整套设备状态智能监测系统，可以提前预知故障，根据设备状态，合理安排检修计划。实时把控设备状态，使决策有据可依。实现24小时远程实时在线监控，减少现场人员工作量。实时了解设备状态，减少非计划停机带来的经济损失。精确定位故障原因，减少维护工作量，减轻运维压力。实现部件全生命周期滚动预测，提高部件利用率。

虽然预测性维保有非常大的优势，但是要真正完美实现其功能还有四个非常大的困难：（1）需要有足够的设备原始数据（2）需要有足够的故障样本数据（3）所采用传感器进行设备数据监测的精度及可靠性（4）如何根据传感器数据构建预测性维保算法。这也是为什么目前很多企业宣传做的很好，但实际使用效果却大打折扣的原因。

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