大型机械设备在线监测系统设计与应用

2016-11-30马芙蓉马

中国设备工程 2016年6期

关键词：历史数据机组数据库

马芙蓉马斌

（1.兰州石化职业技术学院；2.兰州石化公司研究院，甘肃兰州 730060）

大型机械设备在线监测系统设计与应用

马芙蓉1马斌2

（1.兰州石化职业技术学院；2.兰州石化公司研究院，甘肃兰州 730060）

针对现有的在线监测系统由于网络传输及存储方式的限制，普遍采用数据压缩的方式进行，提出基于事件的存储与监测机制的监测系统设计方案，并在某石化企业应用，取得了较好的应用效果。

在线监测；数据采集；机械设备

石油化工行业中大型机械设备是企业生产和运行的核心设备，随着现代工业的发展，机械设备的自动化水平越来越高，设备维修的难度越来越大，对运行设备特别是关键设备进行状态监测与故障诊断是实现设备的远程监测和企业技术发展的必然方向。

一、现状与需求

自20世纪80年代后期，我国大型机械设备的状态监测逐步引入国外的离线及在线状态监测系统，与此同时国内也逐渐出现自主研发的在线监测系统。但由于硬件可靠性差，软件功能相对滞后，可利用率较低，关键时刻往往捕捉不到故障信息。此外由于系统设计阶段没有充分考虑实时监测数据的存储与传输机制，造成原有在线监测系统出现实时数据传输滞后及存储量巨大等问题，严重影响了在线监测系统发挥应有的作用。为了解决上述问题，从网络架构、硬件设计、数据压缩算法、数据存储模式及数据库技术等方面对系统进行了重新设计和优化。

二、系统核心设计

1.系统总体架构设计

系统的整体设计本着简洁易用的设计原则，利用Java语言在网络应用和跨平台方面的先天优势，将系统软件整体划分为3个部分进行设计，首先是系统的数据采集部分，这部分软件安装并应用在数据采集器中；其次是应用程序服务器与数据库服务器，这部分软件安装应用在应用服务器中；最后是客户端部分，依靠用户端电脑的浏览器运行，软件总体结构如图1所示。

图1 系统总体结构图

设备运行的实时信号通过现场传感器传送到数据采集器，数据采集器中的数据采集程序将数据分成实时数据和历史数据分别发送至实时数据库和历史数据库。实时数据是供客户端实时监测使用，而历史数据是为了长期存储。设备故障数据及启停车运行数据，检维修前后的数据等关键数据均需作为历史数据保存至数据库中。同时设备正常运转的数据由于变化较小，可采用很小的数据密度对历史数据加以保存。

2.数据传输方案设计

数据存储是在线监测系统的关键环节，采用何种方式对实时数据和历史数据进行存储，将直接关系到整个在线监测系统的运行机制与使用便捷程度。

常见的在Internet上实时传递信息的系统，一般是通过Socket协议来保证客户端和服务器之间传递数据的。但在石化、电力等行业的生产企业，一般企业内部的计算机都是通过统一的代理服务器出口来访问Internet，同时也是为了保障企业网络的安全性和稳定性，设计完全采用http协议来完成所有数据的传输工作。

机组运行的实时数据量比较巨大，一般每个机组(机组)每秒钟平均约产生上千个数据，用户进行远程诊断和图谱分析时，其申请的数据量也可能十分巨大，甚至达到上万个数据；另一方面，企业以及用户的Internet连接速度可能是十分有限。这就要求在设计通讯方案的时必须特别注重效率问题。

在方案中采用了特征值智能压缩算法，可以做到高保真大压缩比地压缩现场数据。该压缩算法的大致流程为：(1)将机组每个振动测点的波形进行FFT变换，即映射为频域信号；(2)对频域信号各个频率上的幅值和相位进行智能压缩；(3)将压缩后的数据进行传输；(4)从压缩数据中提取特征值幅值和相位；(5)通过FFT反变换，将特征值信息重新转换为波形数据。

通过这种压缩算法，一般情况能够实现10～50倍的数据压缩比，这时波形的失真几乎可以忽略不计。这样每个数据采集器的数据量只有十几k/s，中心服务器的数据量也压缩到200～300k/s，完全可以满足实际要求。

3.数据存储机制设计

数据存储机制是在线监测系统的重点，也是难点。历史数据的存储是数据存储机制的重要环节，在传统的监测方式中，历史数据的存储方式一般是基于时间的，即以时间为基准点进行数据存储，一般采用的方法有两种，其一是采用时间平均存储法，即将固定时间段内的数据进行平均后，再存入数据库的方式，这种方法往往将时间按照天、小时和分钟进行划分；另一种方法是时间瞬时存储法，就是将系统特定设置的时刻数据直接存入历史数据库。

第一种方法虽然有效的降低了历史数据的存储空间，但往往由于采样时间点过长而过滤了机组运行时的故障点，从而失去了故障分析的数据基础，第二种方法则由于数据存储量过大，无法连续保存长时间的机组数据。

本课题提出了基于事件的历史数据存储方式。简单地说，就是通过对机组运行情况的智能判断，改变数据存储的密度。当机组运行正常时，其振动数据往往是连续而稳定的，在这种情况下，数据的存储采用了很低的密度，比如5min存储一次，而当机组的振动出现波动或异常情况时，存储时间间隔将随着事件的不同而加大采用频次。

基于事件的存储方式要求系统能够根据事件的变化来激活存储模式的改变，让系统既减少数据存储量又保障数据真实反映机组的运行情况。采用这种存储模式既能够通过门限值的变化捕获到异常现象的发生，同时改变数据采用的频度和模式，实现对机组信息的全过程完整记录。

当机组振动值超过比较门限而启动存储驱动机制后，系统将开始存储机组的异常数据记录。基于事件的存储机制能够有效增强在线监测系统捕获机组微小运行变化的能力。

当机组处于平稳运行状态时，基于事件的历史数据库不会存储机组的任何运行信息。因此，考虑引入基于瞬时时间的历史数据库存储方式能够很好的解决这个问题。将基于瞬时时间的历史数据存储方式与基于事件的历史数据结合起来，能够实现全面记录机组的完整运行过程信息。

综上所述，在线监测系统采用这种方案进行数据存储方案的优点在于：(1)高保真的工况历史数据记录；(2)不丢失任何有用信息；(3)存储量大大减小。

数据存储结构简图如图2所示。