蔡道勇 楊相聲 張偉
（沃德（天津）智能技（jì）術有限公司，天津 300000）
摘 要：針對港口設（shè）備維（wéi）護的滯後性、盲目性，運用傳感器技術，實時采（cǎi）集設（shè）備振動、溫度等（děng）運行數據，通過專業診斷分析方法，實時監測設備（bèi）運行狀況。通過專業性技術分（fèn）析方法對采集數據進行比對和分析，判斷設備運行（háng）狀態和潛在故（gù）障，指導設備維護人員進行預測性維護，減少（shǎo）非計劃停機事故；降低零部件準備成本，縮短設備維修工期，有效地幫助企業降低成（chéng）本，提升生產效（xiào）益；避（bì）免點（diǎn）檢（jiǎn）人員的日常高危作業（yè），降低安（ān）全風險。利用Z新的移動端技術，可以通過手機等移動端，實時查看設備運（yùn）行狀態，提前預知（zhī）設備隱患，為設（shè）備管（guǎn）理提供科學、高效的（de）決策依據。
關鍵詞：港口；數據采（cǎi）集；數據分析；故障診斷；預測性運維；可視化
1 港口設備（bèi）維護保養現狀
我國港口數量眾（zhòng）多，各個港口發展狀況不一致，發展較好的如青島港、洋山港四期、廈（xià）門遠海等自動化碼頭，已率先實現智能（néng）化。然而，目前（qián）我國依然有很多由傳統設備和人工操作的碼頭，對於此（cǐ）類碼（mǎ）頭而言，實（shí）現（xiàn）智能（néng）化的挑戰還有很多。
港口設備種類較多，主（zhǔ）要包括：集裝箱碼頭的岸邊起重機、門式起重機等；幹散（sàn）貨碼頭的裝卸（xiè）船機、鬥輪式堆取料機、皮帶式輸送機（jī）等；油料碼頭的輸油泵等。這些設（shè）備均是（shì）港口正常運轉的關鍵，其維護、保（bǎo）養和管理是整（zhěng）個港口設備管理的重點工（gōng）作，且麵臨著（zhe）諸多困難。
（1）設備分布分散。港口作業區域內設備分布（bù）廣、數量大。例如，集（jí）裝箱碼頭岸邊橋式起重機（jī）的起升機構，幹散貨碼頭皮帶輸送機的（de）電機和齒輪箱、門式（shì）起重機俯仰和變幅機構、鬥輪的回轉機構等，在港區內分布較為分散（sàn），且設備運（yùn）行（háng）環境複（fù）雜，例如，翻車（chē）機等地麵下方的設備，點巡檢人員不（bú）易進入，容易造成設備日常巡檢的漏檢。
（2）人（rén）工（gōng）勞動強度大。為（wéi）保證設備運行的可控性，部分港（gǎng）口安（ān）排設備維保人員每（měi）2h對設備巡檢1遍，造成工人勞動強（qiáng）度較高，且不能實時點檢至所有設備，存在漏檢和不能及時發現（xiàn）設備隱患的情況。
（3）技術手段落後。常規的點巡檢手段，如測振筆、測溫槍等，無法（fǎ）準確（què）發現設備故障源，且不能形（xíng）成連續的數據儲備，對設備維護、保養無法提供有效的數據支持。部（bù）分港口為保證（zhèng）設備的正常運行，無論軸承好壞，定期將所有傳動設備軸承進（jìn）行更換，造成大量資金浪費。
（4）作業（yè）環境（jìng）惡劣。海港區域（yù）的基本設備操作多為高空作（zuò）業，遇到（dào）大風（fēng）、寒冷等惡劣天氣會對設備維保人員的安全造成巨大威脅。
為解決港口傳動設備運用和管理中（zhōng）遇到的問題，通（tōng）過物聯網技（jì）術采集設備數據，並且整合互聯（lián）網技術，將設備預測（cè）性運維技術（shù）方案應（yīng）用到（dào）港口設備（bèi）管理中。針對港口等設備分布不集中、不易布置線路的工業現場，利用無線（xiàn）傳感器和數據采（cǎi）集器，將設備的運行狀態數據，實時采集到（dào）數據處理平台，采用專（zhuān）業的（de）數據分析，將設（shè）備運（yùn）行（háng）狀態信息和故障信息，通過可視化手段，指導維保人員對設（shè）備進（jìn）行定點、定向的預測性（xìng）維（wéi）護和保養，從而降低（dī）維護成本，降低備品和（hé）備件儲（chǔ）備，降低（dī）現場維保人員的勞（láo）動強度，進而提升（shēng）整個港口的智能化水平。
2 港口預測性運維的技術瓶頸和實施難點
隨著傳感器技術及無線數據傳輸技術的發展，預測性運維的概念已經越來越多地被工業領域所接受。但在我國，受條件的限製，預測（cè）性運維技術普遍麵臨（lín）技術瓶頸和實（shí）施難點。
2.1 采集頻寬覆蓋不（bú）足
港（gǎng）口設備的類型較多，應用（yòng）場（chǎng）景多樣，設備運行狀態數據的頻率範圍涵蓋從低頻到高頻的各個頻段，傳統（tǒng）的測振筆自身的數據采集頻寬無法覆蓋設備（bèi）運行的健康頻寬和故（gù）障頻寬（kuān），造成實際應用中故障數據特征不明（míng）顯或超出數據采集頻寬（kuān）範圍，無法（fǎ）判（pàn）斷故障。
2.2 傳輸方式對數據的影響
由於港口設備分布分散，傳統傳感器采用有線傳輸，會造（zào）成線路較長、繁雜，且鋪設困難大，因（yīn）而（ér）無線傳輸方式是Z佳的選擇。無線（xiàn）傳感需要考慮如何保證數據采集精度、采用何種無線信（xìn）號（hào）傳（chuán）輸方式、如何保證數據高效傳輸；傳感器的供電方式需要考慮如何提（tí）高電池使用壽命；數據中轉（zhuǎn）站和服務器（qì）采用何種通信方（fāng）式，有線或者無線等，成為必須要解決的問題。
2.3 數據傳輸過量產生的壓力
設備故障信號往往隨時間的推移逐漸增強，時序數據的實時性和連續性對於數據分（fèn）析至關重要。設備運行數據的實時采集（jí）效率受到數據量的限製，過量的數據傳輸和存（cún）儲會對（duì）服（fú）務器及傳輸帶寬造成過（guò）大壓力。如何（hé）有效篩分無用和（hé）有用數據，並對（duì）有用數（shù）據進行壓縮存儲（chǔ），降低存儲空間壓力，成為技術難點。
2.4 缺乏運行標準數據庫和（hé）失效數據庫
在數據的（de）采集和（hé）傳輸技術突破後，若缺乏標準運行（háng）數據庫和失效數據（jù）庫的支撐，則采（cǎi）集到的數據隻能（néng）作為演示使（shǐ）用，或隻能通過（guò）專業的技術人員才能解讀，無法給予（yǔ）設備普遍性的智能判斷，更無法實現故障類型預判和故障定位（wèi）。
2.5 算法體係無法應對複雜應用場景
數（shù）據的比對分析需要（yào）大量、多類（lèi）型的算法支（zhī）持，以適應設備的不（bú）同品牌、不同型（xíng）號、不同應（yīng）用環境、不同使用方式等。為此（cǐ），要做（zuò）到精準分析和判（pàn）斷，必須開發普遍適用的算法，並且為不（bú）同應用場景設置不同的（de）預警和報警閾值，從而實現分析的有效性。
2 設備狀態監測的係（xì）統設計
設備狀態檢測係（xì）統架構分為3個層次，設備狀態監測係統的物聯網整體架構見圖1。
圖1 設備狀態檢測係統的（de）物聯網（wǎng）整體（tǐ）架構
2.1 數據采集層（céng）
采用具有專（zhuān）利技術的全無線傳感器（qì）、集成（chéng）振動和溫度（dù）傳感器，可采集振動和溫度數據，如高頻和低頻振動、加速度、振幅、位移和關鍵部（bù）位溫度等。傳感器安裝在設備表麵，將采集到的設備狀態（tài）數據（jù）發送到采（cǎi）集站，其中：傳感（gǎn）器和采集站采用（yòng）ZigBee協議進行傳輸，通信頻段為2.4GHz；采集站采用4G網絡將數據發送（sòng）到平（píng）台（tái）服（fú）務器。
無線采集站集成全通道同步采集技術和全采樣技術。全通（tōng）道同步采集技術是同一采集站下所有傳感器同步采集數據；全采樣（yàng）技術是一種定時采集、係（xì）統24h不間斷進行振動數據采集，采集數據包括常規振動波形、長（zhǎng）波形、時域指（zhǐ）標（峭（qiào）度、峰值（zhí）、有效值）等，Z短可30s可（kě）采集1組有（yǒu）效值數據，5min采（cǎi）集1組常規振動數據。
2.2 數據處理層
通過自主研發的WSMS1000服務器監測軟件，控製（zhì）傳感器采集數據類（lèi）型和存儲傳感（gǎn）器采集的設備數據，通過內置的20多種算（suàn）法對采集到（dào）的數據進行處理，包括時域波形、頻譜分析，多時域、多頻譜、長時域波形分析（xī），轉速數據、趨勢分析，多趨勢分析，采樣值趨勢（shì）、頻率趨勢分析，長波形趨勢分析（xī），頻率趨勢、包（bāo）絡解調、倒譜分析，階次分析，瀑布圖，交叉相位（wèi）譜，波形再處理，壽命預測等。
2.3 數據分析層
通過專業數據分析人員和5000多台（套）國內外（wài）品（pǐn）牌減速機的失效數據庫，運（yùn）用專業的數（shù）據分析方法，對設備數據進行分析，挖掘數據價（jià）值，指導（dǎo）設備維護的方向並（bìng）進行（háng）個性化維保。此舉是該係統與傳統振動檢測係統的區別（bié），將專業數據分析人員納入到係統中，保證係統（tǒng）價值Z大化。
3 係統（tǒng）應用
該（gāi）係統目前（qián）已經成功應用於大連長興（xìng）島某石化碼頭，用於港口設（shè）備的預測性維護。
2017年9月，在大連長興島某（mǒu）石化碼（mǎ）頭港口設備的門式起重機、鬥輪堆取料機和皮帶運輸機上安裝數據采集傳感器，通過在港區內建立的狀態監測係統，將設備運行數據（jù）傳輸到數據管（guǎn）理中心，通過（guò）數據中（zhōng）心專業人員的數據挖掘及設備（bèi）管理人員的手機App，實時提供設備運行狀態和（hé）潛（qián）在故（gù）障信息（xī），確定設備的隱患（huàn）程度，並進行（háng）精確的故障定位。大連長興島某石化碼頭門（mén）機監測設備表見表1。
目前該係統已平穩運行（háng）10個（gè）多月，實現對門機設備運行狀態的實時監控，並以此為依據優化備品和備件（jiàn）庫存，降（jiàng）低維（wéi）保人員作業風險和勞動強度。
以升降機為例，介紹該（gāi）係統在（zài）門機的應（yīng）用（yòng）。傳感器安裝在升降機上，主升（shēng）降機傳感器測點分布位置見表2。安裝的位置是在設備軸承附近，主（zhǔ）升降機的傳（chuán）感器安裝位置見圖2。
圖2 主升降機的傳感器安（ān）裝位置（zhì）
通過對專業的數據分析人員采集的振動（dòng）數據和溫度（dù）數據進行分析，並給出基於振（zhèn）動監（jiān）測的設備維護建議，可以實現對電機和齒輪箱常規故障（zhàng）的（de）有效監測，如電氣故障（氣穴不均、轉子偏心等）、軸承故障（軸承損傷、軸（zhóu）承潤滑不良等）和齒輪箱故障（齒輪偏載、齒麵磨（mó）損、斷齒、斷軸等），指導維保人員對設備進行預測性維護，降低運維成本。主升降（jiàng）機監測數據和診斷報告截圖（tú）見圖3。
圖3 主升降機監測數據和（hé）診斷報告截圖
4 設備狀態檢測係統為港口企業帶來的效益
係統為港口（kǒu）企業實（shí）現人與設備（bèi）間的實時數據交（jiāo）互，將港（gǎng）區內不同的設備通過物聯網技術、邊緣計算技術、大數據分析技術和運維狀況可視化技（jì）術實現設備點到點（diǎn）、端到端、端（duān）到網的設備監控平台，實（shí）現傳動設備實時互（hù）聯、狀態可視、隱患可判，讓設備（bèi）管（guǎn）理以數據為依據（jù），預測維護方向，降低設備突發故障的風險，提高港口運行效率，降低運（yùn）維成本。
（1）無損安裝，有機升級。在不（bú）改變原有設備外觀及（jí）結構的情況下，在設備外部無損（sǔn）加裝傳（chuán）感器，配合數據采集基站，將數據信號通過4G無線通（tōng）信網絡直接上傳至數據中心，實現低成本架構物聯網係統。
（2）降低人工點檢風險。處（chù）於高危環境及不易（yì）觸碰到的設備，運用（yòng）該係統，即使（shǐ）不通過人工的實地點檢，運行數據也足夠清晰，使管理者直觀地實時查看設（shè）備運行的健康狀況（kuàng）。
（3）降低工人勞動強度。大幅降低人工高強度的點檢和維護作（zuò）業。設備實（shí）時運（yùn）轉（zhuǎn）而人的精力有限，預測性運維的核心就是將工作人（rén）員從高強度的作業中解放出來，投入到更有創造性的工（gōng）作中。
（4）降低設備運行（háng）風險。生產需求的提升往（wǎng）往會帶來設備運行的載荷加大（dà），時間延（yán）長（zhǎng）。該係統實現對設備狀態的實時監控，適時進行生產調整，有利於整個生產環節（jiē）的優化。
（5）避免非（fēi）計劃停機。非計（jì）劃停（tíng）機正是源於無法預知的設備故障。基於（yú）該設備的狀態監測（cè）係統，實時監測設備運行（háng）狀態，以（yǐ）數據為基（jī）礎判定（dìng）設備的健康狀態（tài），定位設備故障部位，提前製定維修計劃（huá）和準備設備零部（bù）件，進行（háng）預（yù）測性維護，避免設備出（chū）現（xiàn）重大故障。
（6）設備（bèi）剩餘壽命預測和自動報警（jǐng）。該係統能夠根據設備運行狀態的數據變化趨（qū）勢，以及與（yǔ）數據庫中的標準數據做比對，判定設備故障等級，預測設備的剩餘壽命（mìng），為設備維護保養提供科學（xué）依據，Z大程度降低運維成本（běn），發揮設備的Z大價值，提高經濟效益。
來源：《港口科技》
