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技術(shù)文章/Technical articles
關(guān)于離心泵智能化及路徑探討
2020-10-09 15:55:13力士霸泵業(yè)

0 前言
當(dāng)你走進(jìn)工廠,除了機(jī)床的轟鳴聲和機(jī)器人精準(zhǔn)的移動之外,幾乎看不到一名工人;當(dāng)你外出時,只要輸入目的地,無人駕駛汽車便自動選擇最暢通的路線、在最短時間內(nèi)將你安全送達(dá)(未來的交通出行,我們只需要把自己帶上就行了);當(dāng)你去便利店購物時,掃碼即可進(jìn)店,無需排隊,無人收銀,即拿即走,無感支付;

當(dāng)你勞累了一天,在下班的路上通過手機(jī)APP,一鍵遠(yuǎn)程控制空調(diào)的開關(guān)、溫度的調(diào)節(jié),到家無需等待即可享受夏天的清涼或冬日的溫暖,同時還可以讓按摩機(jī)器人幫你放松身體;當(dāng)你心情不好或在家無聊時,通過語音或手機(jī)APP即可喚醒家庭影音模式,欣賞音樂或大片,也可以找聊天機(jī)器人聊天;當(dāng)你走進(jìn)餐廳,根本就見不到服務(wù)員,整個用餐過程,不管是排除、點餐還是取餐、結(jié)賬,全靠消費者用支付寶或者口碑自助完成……所有這一切,都與人工智能相關(guān)。

正如百度創(chuàng)始人、董事長兼CEO李彥宏的觀點:“人工智能正在喚醒萬物,催生萬千產(chǎn)業(yè)智能化。人工智能與各行各業(yè)的融會貫通,將掀起產(chǎn)業(yè)智能化新浪潮?!?/p>

隨著人工智能的普及和廣泛應(yīng)用,這為傳統(tǒng)制造業(yè)的離心泵行業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn),“如何使其智能化”是每個泵制造商不得不面對的現(xiàn)實問題。國外不少泵制造商如美國FLOWSERVE公司、瑞士SULZER公司、德國KSB公司等,在“智能泵”方面早已走在了同行的前列;而國內(nèi)絕大多數(shù)泵廠為了生存,還一直在中低端泵市場上苦苦掙扎,“智能泵”對于他們來說,似乎還是遙不可及的夢想。本文將嘗試就“離心泵智能化及其路徑”進(jìn)行探討,以期引起同行們的關(guān)注和借鑒。

1 關(guān)于人工智能

1.1 人工智能的定義
百度百科對人工智能的解釋如下:

人工智能(Artificial Intelligence,英文縮寫為AI)。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為:“人工智能就是研究如何使計算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律,構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng),研究如何讓計算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應(yīng)用計算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

1.2 人工智能與數(shù)據(jù)分析的關(guān)系
很多人或公司錯誤地認(rèn)為,只要其工作與數(shù)據(jù)或工作流程相關(guān),都可以被稱這為人工智能。數(shù)據(jù)分析只是人工智能的基礎(chǔ)。

很多所謂的人工智能公司實際上做的是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析,他們的技術(shù)來源于數(shù)據(jù),而且結(jié)果都被用于實現(xiàn)特定的目的,例如,根據(jù)預(yù)設(shè)定的規(guī)則識別發(fā)送特定的信息。這種根據(jù)上下文來整理數(shù)據(jù)的做法并不是人工智能。它們之間的關(guān)鍵區(qū)別在于:人工智能系統(tǒng)具有迭代性,分析的數(shù)據(jù)越多,系統(tǒng)就會變得越智能,越能干,而且越自主化。真正的人工智能技術(shù)能夠為現(xiàn)實問題提供突破性的解決方案,同時會徹底地顛覆市場。

1.3 離心泵智能化的必要性

隨著社會的發(fā)展、科技的進(jìn)步,人們對健康、環(huán)保、安全等方面的要求越來越高。作為通用機(jī)械的離心泵,廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),其各項指標(biāo)也越來越受到人們的關(guān)注。數(shù)十年來,其維護(hù)方式多為被動式維護(hù)(設(shè)備已經(jīng)失效,進(jìn)行事故后維修)或預(yù)防性維護(hù)(通過采取適當(dāng)?shù)拇胧?,如提高?qiáng)度等,從而防止設(shè)備發(fā)生故障)。

1)市場的需要

隨著人工智能的出現(xiàn),預(yù)測性維護(hù)將成為一種趨勢,并成為制造商和用戶所追求的終極目標(biāo)。人工智能不僅可以使用戶和/或制造商實時監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),在發(fā)生不可逆的故障或停機(jī)之前得到準(zhǔn)確的診斷、確定維護(hù)和保養(yǎng)時間、提高設(shè)備運(yùn)行可靠性并延長設(shè)備壽命,而且還可根據(jù)實際情況或需要,優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行方式、提高運(yùn)行效率、降低運(yùn)營成本。

2)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的需要

在互聯(lián)網(wǎng)時代的大背景下,商業(yè)模式發(fā)生了巨大的變化。傳統(tǒng)制造業(yè)為了生存和發(fā)展,企業(yè)必須由單一制造商向服務(wù)商轉(zhuǎn)型。《中國制造2025》明確提出:要加快制造與服務(wù)的協(xié)同發(fā)展,推動商業(yè)模式創(chuàng)新,促進(jìn)生產(chǎn)制造向服務(wù)型制造的轉(zhuǎn)變 - 就是由單一產(chǎn)品制造向用戶提供一整套系統(tǒng)解決方案。

2 機(jī)械保護(hù)及狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)

人工智能需要依靠大量的數(shù)據(jù)支撐,而數(shù)據(jù)的獲取離不開各種傳感器。在探討離心泵智能化之前,需要了解兩個概念及其之間的關(guān)系 – 機(jī)械保護(hù)和狀態(tài)監(jiān)測。關(guān)于機(jī)械保護(hù)系統(tǒng)和狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),API 670標(biāo)準(zhǔn)[1]中有明確的定義和說明。

2.1 機(jī)械保護(hù)
機(jī)械保護(hù)系統(tǒng)(Machinery Protection Systems,縮寫MPS):感知、測量、監(jiān)測和顯示機(jī)器參數(shù)以表明其運(yùn)行狀態(tài)的系統(tǒng)。當(dāng)一個參數(shù)超過預(yù)先定義的限值、表明出現(xiàn)異常情況時,系統(tǒng)會將事件傳達(dá)給操作人員和/或停機(jī)系統(tǒng)。該系統(tǒng)的目標(biāo)是減輕對機(jī)器的損壞。該系統(tǒng)包括傳感器系統(tǒng)、信號電纜、監(jiān)控系統(tǒng)以及所必需的安裝位置、安裝夾具和說明文件。

2.2 狀態(tài)監(jiān)測

狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)(Condition Monitoring Systems,縮寫CMS):一種測量指定機(jī)器過程參數(shù)和預(yù)測趨勢的系統(tǒng)。提供報警、顯示和分析工具,用于檢測和識別發(fā)展中的故障。允許繼續(xù)監(jiān)視檢測到的故障以確定其傳播和嚴(yán)重性。也可用于管理機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài),以減少因發(fā)展中的故障而產(chǎn)生的意外停機(jī)。CMS的目標(biāo)是最大程度地提高可用性,同時降低運(yùn)營和維護(hù)成本。

2.3 機(jī)械保護(hù)與狀態(tài)監(jiān)測之間的關(guān)系
實際工程應(yīng)用中,由于機(jī)械保護(hù)系統(tǒng)和狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)經(jīng)常安裝在一起,甚至可以緊密地集成在一起,因此,很多制造商/供應(yīng)商和用戶通常將兩種系統(tǒng)混為一談。CMS是一種計算機(jī)化的數(shù)據(jù)采集和分析工具,其與MPS最大的區(qū)別在于對運(yùn)行設(shè)備進(jìn)行趨勢預(yù)測。目前,工程應(yīng)用中所采用的基本上為MPS。MPS與CMS的基本區(qū)別如表1。

表1 MPS和CMS的基本區(qū)別
機(jī)械保護(hù)系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)目的感知、測量、監(jiān)測和顯示機(jī)器參數(shù),以表明其運(yùn)行狀態(tài)。測量機(jī)器過程參數(shù)和預(yù)測趨勢的系統(tǒng)。用于檢測和識別發(fā)展中的故障以確定其傳播和嚴(yán)重性。也可用于管理機(jī)器的工作條件。目標(biāo)防止人員受傷,防止或減輕對機(jī)器或環(huán)境的損害智能化地預(yù)測壽命。使操作人員和管理人員更好地了解關(guān)鍵資產(chǎn)的運(yùn)行狀況。

除了以上區(qū)別以外,兩種系統(tǒng)還有一些相似之處。通常均用于一些重要工況的“關(guān)鍵”設(shè)備,同時,兩種系統(tǒng)共享許多相同類型的傳感器和相同類型的信號處理功能(通常將MPS的數(shù)據(jù)作為CMS的基礎(chǔ))。

3 泵的保護(hù)及監(jiān)測

多年來,制造商一直致力于提高泵的可靠性,并開發(fā)了監(jiān)測泵性能和運(yùn)行狀況的工具 – 機(jī)械保護(hù)系統(tǒng)。然而,這些工具通常只會在故障發(fā)生前或正在發(fā)生時起到“警示或提醒”的作用。

隨著科技的不斷發(fā)展,可以通過監(jiān)測泵(組)過程參數(shù)的變化 – 狀態(tài)監(jiān)測,來確定離心泵的運(yùn)行狀態(tài),并預(yù)測出機(jī)械零部件的壽命、故障可能發(fā)生的時間,以便在預(yù)期或規(guī)定的期限內(nèi)對問題進(jìn)行糾正。

離心泵最常見的監(jiān)測項目通常如下[2]

  • 溫度/溫升。特別是軸承和密封腔的溫度。主要涉及軸承、密封腔、潤滑油、冷卻水以及泵進(jìn)/出口介質(zhì)的溫度;還涉及到泵殼體上/下溫差。通過對泵進(jìn)/出口介質(zhì)溫度的監(jiān)測,有助于預(yù)測汽蝕的發(fā)生;通過對泵殼體上/下溫差的監(jiān)測,判斷是否進(jìn)行了充分的暖泵。

  • 壓力/壓差。主要包括泵進(jìn)/出口的壓力、冷卻水及潤滑油的壓力、機(jī)械密封系統(tǒng)壓力;還包括過濾器前后的壓差。

  • 流量??梢灶A(yù)測泵殼體/葉輪耐磨環(huán)更換時間及開式葉輪間隙調(diào)整時間;通過流量監(jiān)測還可以確定泵出口再循環(huán)系統(tǒng)的狀態(tài)。

  • 泄漏。主要用于預(yù)測密封故障或壓力邊界的失效。壓力積聚是監(jiān)測泄漏的一種方式。通過一個雙重?zé)o壓密封裝置內(nèi)側(cè)密封泄漏,檢測到密封儲罐隔離液壓力的變化。另一種監(jiān)測泄漏的方式是注意到隔離液流量的變化。通過一個雙重?zé)o壓密封裝置內(nèi)側(cè)密封泄漏檢測到從密封到排氣系統(tǒng)或收集系統(tǒng)的氣/液體流量的變化。通過一個雙重有壓密封裝置內(nèi)側(cè)密封泄漏檢測到從循環(huán)系統(tǒng)和儲液罐的隔離液位的變化。

  • 振動。引起離心泵振動的原因很多,包括泵本體設(shè)計原因和外部條件因素兩大類。而泵本體設(shè)計引起的振動主要體現(xiàn)在兩個方面,機(jī)械引起的振動和水力引起的振動。通過振動監(jiān)測可以檢測或診斷出泵及其系統(tǒng)存在的各種問題。

  • 噪音。表示泵發(fā)生了汽蝕、動/靜零部件出現(xiàn)摩擦、軸承損壞或其它一些異常情況。

  • 潤滑劑品質(zhì)。通過對潤滑劑含水量及固體顆粒的檢測,預(yù)測潤滑劑的更換周期。

  • 軸位移。主要用于可傾瓦推力軸承的離心泵,葉輪和機(jī)械密封對軸向位移非常敏感。

其它可能監(jiān)測的項目有:

  • 應(yīng)變。預(yù)測動/靜零部件之間是否會發(fā)生摩擦、泵殼體的腐蝕及現(xiàn)場管路支撐問題;另外,還可以監(jiān)測離心泵軸向力的變化。

  • 功耗。檢查泵的效率,預(yù)測發(fā)熱問題。

  • 轉(zhuǎn)速。主要用于變速運(yùn)行的離心泵,以觀察其對泵性能的影響。

  • 液位。包括供液箱的液位、潤滑油箱的液位及密封系統(tǒng)緩沖/隔離罐的液位。通過對供液箱液位的監(jiān)測,可以預(yù)測泵汽蝕的發(fā)生。

  • 間隙。趨近式表可以記錄開式葉輪與泵殼體之間的間隙。

  • 軸撓度。通過安裝于泵體上的趨近式表來測量軸撓度,以確保旋轉(zhuǎn)部件與靜止部件不會發(fā)生接觸。同時,軸撓度過大,會導(dǎo)致耐磨環(huán)、機(jī)械密封和軸承過早失效。

在實際工程應(yīng)用中,可以將泵(組)的監(jiān)測集成為兩個大的模塊:性能監(jiān)測模塊和機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)監(jiān)測模塊。也可以根據(jù)監(jiān)測內(nèi)容的不同,進(jìn)一步細(xì)分為:振動監(jiān)測模塊、壓力/差壓監(jiān)測模塊、溫度/溫差監(jiān)測模塊、轉(zhuǎn)速監(jiān)測模塊、汽蝕監(jiān)測模塊、泄漏監(jiān)測模塊、液位監(jiān)測模塊、潤滑劑品質(zhì)監(jiān)測模塊、應(yīng)變監(jiān)測模塊等。根據(jù)不同需要,這些模塊可以進(jìn)行隨意組合。

4 數(shù)據(jù)收集

過去,從離心泵及其驅(qū)動設(shè)備上收集數(shù)據(jù)需要花費大量的時間。隨著傳感器及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,無線傳感器應(yīng)運(yùn)而生,實時體現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)收集變得越來越簡單且自動化。

無線傳感器產(chǎn)品為系統(tǒng)級產(chǎn)品,包括現(xiàn)場無線傳感器、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)關(guān)和監(jiān)控主機(jī)等在內(nèi)的整體解決方案。無線傳感器終端產(chǎn)品在檢測和監(jiān)測市場將普遍應(yīng)用于智慧城市、智慧能源、智慧制造、智慧工廠等各種領(lǐng)域。

離心泵的運(yùn)行狀態(tài)可以通過監(jiān)測到的許多跡象來評估[3]

以振動監(jiān)測為例,無線振動傳感器可以提供潛在問題的早期預(yù)警,通過監(jiān)測可以檢測到泵中存在的各種問題,包括軸承問題、轉(zhuǎn)子部件的不平衡或不對中、泵和電機(jī)部件的連接松動以及聯(lián)軸器的問題。

接觸式振動監(jiān)測傳感器安裝在軸承座上以檢測振動的變化。這些傳感器可以永久性安裝并連續(xù)監(jiān)控,也可以臨時性安裝,作為基于路由的定期監(jiān)控系統(tǒng)的一部分。

數(shù)據(jù)可以在設(shè)備的多個位置和方向(水平、垂直和軸向)上收集,振動數(shù)據(jù)被記錄下來,可以通過遠(yuǎn)程或程序進(jìn)行分析以識別故障。

如果我們選擇監(jiān)測泵的性能、并使用這些數(shù)據(jù)來預(yù)測即將發(fā)生的密封或軸承失效(故障),可以通過多種不同的傳感器對以下過程參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測和收集:

1)泵進(jìn)/出口介質(zhì)溫度。

2)泵進(jìn)/出口介質(zhì)壓力。

3)泵軸的撓度。

4)泵的出口流量。

5)泵的惰走時間(@停泵時)。

6)軸承座振動或軸振。

7)泵(組)噪音的變化。

8)電動機(jī)的電流變化等。

汽蝕是離心泵運(yùn)行過程中較常見的一種故障,汽蝕會損傷密封件并縮短零部件的壽命。如果我們選擇監(jiān)測泵是否會發(fā)生汽蝕,那么必須監(jiān)測以下過程參數(shù):

1)入口壓力下降。

2)入口溫度上升。

3)入口流量降低。

4)出口揚(yáng)程下降。

5)泵轉(zhuǎn)速增加。

6)振動增加。

7)噪音增加等。

5 數(shù)據(jù)傳輸

美國水力協(xié)會和美國石油協(xié)會分別在ANSI/HI 9.6.5 "Rotary Pumps - Guideline for Condition Monitoring s"、API670 "Machinery Protection Systems"最新版本中介紹了無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的創(chuàng)新。有幾種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)將無線傳感器連接到接收站進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。圖1顯示了振動診斷星形拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)。星形拓?fù)涫怯梢粋€中心節(jié)點(通常是一個交換機(jī)或集線器)組成的網(wǎng)絡(luò),其作為傳輸信息的管道。

在基于狀態(tài)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中,主要接收機(jī)節(jié)點(PRNs)同時與多個振動傳感器節(jié)點進(jìn)行通信,以收集及時振動數(shù)據(jù)。

反過來,PRNs通過收集服務(wù)器(CS)直接連接到數(shù)據(jù)庫服務(wù)器計算機(jī)或公司的主干網(wǎng)絡(luò)。

實際上,傳感器網(wǎng)絡(luò)是一個兩層星形網(wǎng)絡(luò),中央的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器計算機(jī)直接連接到傳感器網(wǎng)絡(luò),其規(guī)模從一個非常簡單的兩傳感器網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到三傳感器網(wǎng)絡(luò)??梢员O(jiān)控從單臺機(jī)器的運(yùn)行狀況到數(shù)百臺機(jī)器上的傳感器的超大型網(wǎng)絡(luò)的所有內(nèi)容。

圖1 顯示了收集服務(wù)器如何連接到工廠或設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)。

其中包括直接連接到公司主干內(nèi)部網(wǎng)的以太網(wǎng)、連接到公司現(xiàn)有無線網(wǎng)絡(luò)的Wi-Fi或藍(lán)牙連接,以及通過蜂窩電話運(yùn)營商連接到Internet的蜂窩網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)連接。該網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)示例突出了無線、在線狀態(tài)監(jiān)測策略在易于安裝和可擴(kuò)展性/可測量性方面的優(yōu)勢。

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圖1 - 振動診斷星開拓?fù)湎到y(tǒng)網(wǎng)絡(luò)示例(來源于美國水力協(xié)會標(biāo)準(zhǔn))

射頻(RF)無線通信能力包括傳輸范圍、可靠性和數(shù)據(jù)流率,將無線解決方案用于特定應(yīng)用時,不得不在性能和功能方面進(jìn)行權(quán)衡。為此,出現(xiàn)了不同的無線通信解決方案,以滿足不同需求的市場。例如,藍(lán)牙適用于短距離通信的設(shè)備;而無線HART可以實現(xiàn)低數(shù)據(jù)速率的大型網(wǎng)絡(luò);Wi-Fi支持高數(shù)據(jù)速率,但不適用于電池供電操作。

為了實現(xiàn)萬物互聯(lián)以及海量數(shù)據(jù)的傳輸,目前出現(xiàn)了新的無線通信解決方案5G。

5G具有高傳輸速度、泛在網(wǎng)(網(wǎng)絡(luò)廣泛覆蓋社會生活的每一個角落,比如地下車庫、衛(wèi)生間、高山峽谷等)、低功耗、低延遲、萬物互聯(lián)等特點。

6 智能分析預(yù)測未來

對于收集到的泵(組)大量運(yùn)行狀態(tài)的信息,需要強(qiáng)大計算的支持,這將涉及到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和工業(yè)APP。

6.1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺[4]
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是全球工業(yè)系統(tǒng)與高級計算、分析、感應(yīng)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)連接融合的結(jié)果,包括邊緣、平臺(工業(yè)PaaS)、應(yīng)用三大核心層級。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是工業(yè)云平臺的延伸發(fā)展,其本質(zhì)是在傳統(tǒng)云平臺的基礎(chǔ)上疊加物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù),構(gòu)建更精準(zhǔn)、實時、高效的數(shù)據(jù)采集體系,建設(shè)包括存儲、集成、訪問、分析、管理功能的使用平臺,實現(xiàn)工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗、知識的模型化、標(biāo)準(zhǔn)化、軟件化、復(fù)用化,不斷優(yōu)化研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、運(yùn)營管理等資源配置效率,以工業(yè)APP的形式為制造企業(yè)提供各類創(chuàng)新應(yīng)用,最終形成資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進(jìn)的制造業(yè)新生態(tài)。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺功能架構(gòu)圖及設(shè)備智能運(yùn)維云平臺詳見圖2、圖3和圖4。

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圖2 - 工來互聯(lián)網(wǎng)平臺功能架構(gòu)圖(來源于《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺白皮書2017》)

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圖3 – 設(shè)備智能運(yùn)維云平臺架構(gòu)參考圖a(來源于博華科技網(wǎng)頁)

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圖4 – 設(shè)備智能運(yùn)維云平臺架構(gòu)參考圖b(來源于博華科技網(wǎng)頁)

工業(yè)設(shè)備運(yùn)行過程中高頻數(shù)據(jù)(信息)采集,往往會對網(wǎng)絡(luò)傳輸、平臺存儲與計算處理等方面帶來性能和成本上的巨大壓力。為了避免此類情況的發(fā)生,將會用到“邊緣計算”。在邊緣層進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和緩存,成為了主要平臺企業(yè)的共同做法。

當(dāng)前,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用覆蓋范圍不斷擴(kuò)大,數(shù)據(jù)分析程度不斷加深,從以可視化為主的描述性分析,到基于規(guī)則的診斷性分析、基于挖掘建模的預(yù)測性分析和基于深度學(xué)習(xí)的指導(dǎo)性分析。

1)設(shè)備維護(hù)場景中

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺結(jié)合設(shè)備歷史數(shù)據(jù)與實時運(yùn)行數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)字孿生,及時監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),并實現(xiàn)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)。

2)能耗管理場景中

基于現(xiàn)場能耗數(shù)據(jù)的采集與分析,對設(shè)備、產(chǎn)線、場景能效使用進(jìn)行合理規(guī)劃,提高能源使用效率,實現(xiàn)節(jié)能減排。

3)產(chǎn)品/裝備遠(yuǎn)程預(yù)測性維護(hù)場景中

在平臺中將產(chǎn)品/裝備的實時運(yùn)行數(shù)據(jù)與其設(shè)計數(shù)據(jù)、制造數(shù)據(jù)、歷史維護(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,提供運(yùn)行決策和維護(hù)建議,實現(xiàn)設(shè)備故障的提前預(yù)警、遠(yuǎn)程維護(hù)等設(shè)備健康管理應(yīng)用。

6.2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP[5]
隨著制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的縱深推進(jìn),制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型步伐加快,APP從消費領(lǐng)域向工業(yè)領(lǐng)域快速滲透。世界主要發(fā)達(dá)國家正在加快布局工作互聯(lián)網(wǎng)平臺,大力部署工業(yè)APP,通過激活工業(yè)數(shù)據(jù)和知識資源,賦能工業(yè)提質(zhì)增效和轉(zhuǎn)型升級。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP(以下簡稱工業(yè)APP)是基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),面向工業(yè)產(chǎn)品全生命周期相關(guān)業(yè)務(wù)的場景需求,把工業(yè)產(chǎn)品及相關(guān)技術(shù)過程中的知識、最佳實踐及技術(shù)訣竅封裝成應(yīng)用軟件。其本質(zhì)是企業(yè)知識和技術(shù)訣竅的模型化、模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化和軟件化,能夠有效促進(jìn)知識的顯性化、公有化、組織化、系統(tǒng)化,極大地便利了知識的應(yīng)用和復(fù)用。

工業(yè)APP既可以安裝、部署和運(yùn)行在諸如工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、工業(yè)通用設(shè)計軟件平臺、生產(chǎn)管控平臺等系統(tǒng)平臺上,也可以單獨使用在電腦單機(jī)上。用戶可以根據(jù)使用需求安裝、使用、相互調(diào)用、流通、卸載或更換,操作快速、方便、靈活。見圖5。

關(guān)于離心泵智能化及路徑探討


圖5 – 工業(yè)APP開發(fā)及應(yīng)用參考架構(gòu)圖(來源于《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺白皮書2017》)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來工業(yè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長,大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法正在成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的標(biāo)準(zhǔn)配置。工業(yè)APP可由工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動,調(diào)用大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)微服務(wù)或能力,替代人工積累經(jīng)驗,并自動發(fā)現(xiàn)知識,實現(xiàn)自診斷、預(yù)測與優(yōu)化、決策支持。

企業(yè)可以按照工業(yè)APP構(gòu)建自有技術(shù)體系。工業(yè)APP通過將行業(yè)工業(yè)技術(shù)結(jié)構(gòu)化、數(shù)字化和模型化,可以建立各種工業(yè)技術(shù)之間的有序關(guān)聯(lián),形成覆蓋工業(yè)產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)和運(yùn)維全過程的完整知識圖譜。借助工業(yè)APP的可存儲、可計算和可升級,不斷地促進(jìn)著企業(yè)知識的更新?lián)Q代。

6.3 專家系統(tǒng)
盡管離心泵屬于通用機(jī)械,但由于其專業(yè)性非常強(qiáng),屬于一門半理論半經(jīng)驗的學(xué)科,要想順利完成智能化轉(zhuǎn)變,需要專家系統(tǒng)的支持。

專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng),根據(jù)某個領(lǐng)域的專家提供的知識和經(jīng)驗進(jìn)行推理和判斷,模擬人類專家的決策過程。一般的專家系統(tǒng)由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)及知識獲取器五個部分組成。

專家系統(tǒng)在工業(yè)企業(yè)中的典型應(yīng)用:

1)診斷型專家系統(tǒng)。根據(jù)癥狀,得到故障的原因及排除故障的方案。如設(shè)備的故障診斷。

2)解釋型專家系統(tǒng)。根據(jù)表征現(xiàn)象和信息解釋其深層含義。如頻譜分析。

3)預(yù)測型專家系統(tǒng)。根據(jù)以往數(shù)據(jù)預(yù)測未來情況。如根據(jù)趨勢預(yù)測設(shè)備壽命。

4) 控制專家系統(tǒng)。根據(jù)控制過程的狀態(tài)變化,依據(jù)專家經(jīng)驗,合理地選擇控制動作,達(dá)到優(yōu)化的目的。

6.4 數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中通過算法搜索或提取隱藏于其中的潛在有用的信息和知識的過程,是一種能夠智能的自動的將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用信息和知識的技術(shù)及工具。

數(shù)據(jù)挖掘在工業(yè)企業(yè)中的典型應(yīng)用:

1)商務(wù)。主要包括電子商務(wù)、客戶關(guān)系管理等??梢杂脭?shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)客戶的共性和個性的信息、獨立和關(guān)聯(lián)的信息、現(xiàn)實和預(yù)測的信息等,所有這些信息經(jīng)過分析,能對客戶的消費行為等做出統(tǒng)計和分析,為管理者提供決策依據(jù)。

2)運(yùn)維。通過對歷史時間序列數(shù)據(jù)的挖掘、分析,預(yù)測未來一段時間內(nèi)的發(fā)展趨勢及其帶來的影響。

6.5 實際工程案例
實際工程應(yīng)用中,制造商可以將結(jié)合了理論知識、設(shè)計數(shù)據(jù)和最佳工程實踐的離心泵專家系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、模型化、軟件化封裝成不同的工業(yè)APP,如振動、性能、壽命預(yù)測APP等,通過數(shù)據(jù)對比、推理、判斷和挖掘,以發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行中可能潛在的問題,最終的目的是優(yōu)化運(yùn)行、提高效率、延長壽命,同時實現(xiàn)對設(shè)備預(yù)測性維護(hù)。

某核電站反映現(xiàn)場位號為3CEX002MO(立式VS6)的離心泵組長期存在電動機(jī)上軸承(座)振動偏高的問題,提供了以下信息、并做出自己的初步判斷:

1)振動值不穩(wěn)定,泵組啟動后在1~7 mm/s之間來回波動。

2)停泵狀態(tài)下(相鄰泵組在運(yùn)行),電動機(jī)上軸承振動達(dá)到2 mm/s。

3) 單泵試車期間振動正常,凝汽器抽真空后再啟動,振動明顯升高。

4) 泵的振動隨流量升高呈下降趨勢。

現(xiàn)場實測振動頻率與電機(jī)上部的固有頻率一致,由此,現(xiàn)場懷疑電機(jī)的振動是由于流體激振頻率和電動機(jī)固有頻率之間產(chǎn)生共振所致。

帶有專家系統(tǒng)的振動診斷工業(yè)APP(如有)所列出的引起振動偏高的可能的原因有:

1) 轉(zhuǎn)子部件不平衡。

2) 軸發(fā)生彎曲或變形。

3) 動/靜零部件發(fā)生碰擦。

4) 軸承存在缺陷或損壞。

5) 泵組接近臨界轉(zhuǎn)速運(yùn)行。

6) 零部件松動或損壞。

7) 零部件強(qiáng)度不足。

8) 基座松動。

9) 基礎(chǔ)強(qiáng)度不足。

10) 泵在偏小流量或偏大流量處運(yùn)行。

11) 泵入口壓力偏低和/或進(jìn)水箱壓力偏低。

12) 泵發(fā)生汽蝕。

13) 泵葉輪葉片外圓與導(dǎo)葉之間的徑向間隙偏小(葉片通過頻率產(chǎn)生的低頻振動)。

14)泵組不對中。

15)泵或管路沒有充分地排氣。

16)潤滑油/脂品質(zhì)下降……

由于該泵為成熟產(chǎn)品,已廣泛應(yīng)用于國內(nèi)各大核電站,具有很多相同工況非常良好的運(yùn)行業(yè)績。經(jīng)帶有專家系統(tǒng)的工業(yè)APP(如有)對所有信息的對比、分析、排除、推理,最終判斷電動機(jī)上軸承振動偏大可能的原因如下:

1)現(xiàn)場基礎(chǔ)強(qiáng)度不足(相鄰泵之間互相干擾);和/或

2)機(jī)械松動(檢查泵組地腳螺栓是否松動);和/或

3)泵偏離高效區(qū)運(yùn)行。

說明:以上僅提供一種可參考的預(yù)測或診斷思路,結(jié)果不一定非常準(zhǔn)確。

7 分析結(jié)果的實施

當(dāng)發(fā)現(xiàn)潛在問題時,監(jiān)控系統(tǒng)可以通過自動電子郵件報告通知設(shè)備供應(yīng)商和/或用戶和/或現(xiàn)場操作人員,確定報警級別(是否需要立即處理還是需要關(guān)注)和產(chǎn)生的根本原因,提出可行的解決方案。故障模式包括軸承故障、機(jī)械密封失效、性能偏差、聯(lián)軸器未對中、轉(zhuǎn)子不平衡、汽蝕、基礎(chǔ)松動、振動、噪聲等。

對于某些潛在問題,如性能偏差,可以通過現(xiàn)場操作人員或者手機(jī)客戶端APP、工業(yè)APP來調(diào)整設(shè)備的運(yùn)行,甚至可以由工業(yè)APP自動調(diào)整。

8 離心泵智能化現(xiàn)階段建議

8.1 由簡到繁
在現(xiàn)階段,我國離心泵行業(yè)可以借鑒國際同行的一些做法,由簡到繁 - 先對泵賦予某一單一智能化功能(如優(yōu)化運(yùn)行方式、自動啟停泵的數(shù)量等);然后,在經(jīng)驗及市場需求的基礎(chǔ)上,不斷對泵賦予更多的智能化功能。這樣的案例比較多。

德國KSB公司為Calio和Calio S型系列循環(huán)泵專門開發(fā)了一套智能化動態(tài)控制系統(tǒng),它們基于算法自動調(diào)整泵的流量和揚(yáng)程,使工作點始終處于最優(yōu)狀態(tài)。

由于用戶/設(shè)計院通常不知道較準(zhǔn)確的現(xiàn)場系統(tǒng)阻力曲線,因此,設(shè)計人員會選擇一個比系統(tǒng)阻力曲線高得多的設(shè)計曲線,從而導(dǎo)致泵的使用功率超過了實際需要的功率,造成不必要的能源浪費。動態(tài)控制系統(tǒng)依據(jù)從泵組內(nèi)部信號中自動收集到的信息,可以自行判斷出系統(tǒng)阻力曲線,然后自動優(yōu)化運(yùn)行工況。

丹麥GRUNDFOS公司推出了一款實時分析和診斷機(jī)器健康的解決方案系統(tǒng)GMH。GMH系統(tǒng)為工業(yè)、自來水廠和商業(yè)應(yīng)用的旋轉(zhuǎn)設(shè)備提供準(zhǔn)確的內(nèi)部分析。它使用先進(jìn)的無線傳感器監(jiān)控泵及其系統(tǒng),并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)桨踩脑破脚_,該平臺上的算法可檢測到最小的振動、溫度變化和磁通量。任何異常都將轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行的任務(wù)并發(fā)送給維護(hù)團(tuán)隊,從而延長設(shè)備的使用壽命并提高運(yùn)營效率。

2018年,F(xiàn)ramo公司為Aker BP公司提供的用于Ivar Aasen油田的智能海水提升泵,基于傳感器提供的大量實時監(jiān)測數(shù)據(jù),在工業(yè)AI軟件公司Cognite算法的支持下,可以預(yù)測設(shè)備的狀況、預(yù)見未來泵將發(fā)生的情況,從而增加泵的正常運(yùn)行時間,并對其進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。

美國FLOWSERVE公司開發(fā)了基于網(wǎng)絡(luò)的軟件程序 - IPS觀察平臺和Flowstar.net,可以實現(xiàn):通過簡化的示意圖查看性能狀態(tài);監(jiān)控實時設(shè)備性能;進(jìn)行預(yù)測分析;基于事實和可證實數(shù)據(jù)的糾正措施建議;回顧設(shè)備歷史信息;管理設(shè)備更換、維修、保養(yǎng)、調(diào)整的時間及成本等。

至于離心泵運(yùn)行維護(hù)方面的APP的開發(fā):

1)對于一些有實力的企業(yè),可以自行開發(fā)。

2)對于沒有自行開發(fā)能力的企業(yè),可以與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺商或第三方開發(fā)商/開發(fā)者合作,共同開發(fā)。

8.2 人機(jī)結(jié)合
無論基于技術(shù)、成本還是歷史經(jīng)驗,現(xiàn)階段離心泵都無法達(dá)到完全的智能化。因此,通常的做法是進(jìn)行人機(jī)結(jié)合的方式,來處理現(xiàn)場潛在的或已經(jīng)出現(xiàn)的問題。

9 總結(jié)

離心泵智能化是市場和企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的需要。

智能來自所收集的數(shù)據(jù)、如何對其進(jìn)行分析以及如何實施分析的結(jié)果。

智能化有助于預(yù)測性維護(hù)、優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行、節(jié)省停機(jī)時間和能源消耗。同時,通過更主動的預(yù)測性的維護(hù)模型,增加設(shè)備壽命和操作安全性。

智能化離不開工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和工業(yè)APP。

現(xiàn)階段,離心泵智能化應(yīng)由簡到繁、采用人機(jī)結(jié)合的方式。


參考文獻(xiàn)

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[3] How can you implement the IIoT to monitor vibration in a pumping system? HI Pump FAQs by Hydraulic Institute, 03/28/2017

[4] 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺白皮書(2017),2017年11月

[5] 中國工業(yè)APP聯(lián)盟,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP發(fā)展白皮書(2018年),2018年6月

特別說明:未注來源的其它人工智能方面的內(nèi)容,均摘自互聯(lián)網(wǎng)。

摘自泵友圈


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