不同寿命阶段机电设备生产效率实时检测方法

朱晓克

（抚顺矿务局职工工学院，辽宁抚顺 113000）

0 引言

机电设备在日常生活中的使用与需求逐渐增加，是人们工作和生活中不可缺少的设备之一，对机电设备的生产效率提出了更高的要求[1]。由于机电设备的持续使用，可能会出现零件磨损情况，进而影响机电设备的生产效率，因此需要结合机电设备不同的寿命阶段检测其生产效率，以发挥其应用价值。

目前国内外关于机电设备生产效率的监测已经有一些较为成熟的研究成果，如基于机电设备状态识别的生产效率检测方法、基于电流曲线的生产效率检测方法以及基于VR 技术的生产效率检测方法等。但是在实际应用过程中，由于传统的检测方法未考虑到机电设备的全生命周期，导致生产效率检测结果存在一定的误差，最终影响机电设备以及相关生产工作效率，为此引入全寿命周期的概念[2]。在不同的寿命阶段，由于机电设备内部结构的细微变化会影响其运行效果，进而影响其生产效率。本文结合全寿命周期的概念，对机电设备生命效率实时检测方法进行优化设计，以期提升方法的检测精度。

1 机电设备生产效率实时检测方法设计

1.1 机电设备全寿命分析

在机电产品系统中，化石燃料、电能等贯穿于产品生命周期全过程。每个生命周期过程均伴随着废气、废水等环境污染物的排放。原材料采集过程中，既可以从矿石等自然资源中获取原材料，也可以将产品报废处理过程中产生的再生材料、再使用件、再制造件等用于原材料采集阶段。在考虑到机电设备全寿命周期的情况下，可以将其分为初始阶段、成长阶段、成熟阶段、衰退阶段。

初始阶段主要是需求分析与计划，经过申请、配送、安装、调试后，进行严格验收[3]。设备寿命周期的中期也就是运行维护阶段，可以细分为成长期和成熟期，其中成长期机电设备正式进入运行状态。理论上成熟阶段为机电设备生产效率的最高阶段，在成熟期机电设备中各零件之间形成了协同运行模式，元件之间的摩擦力逐渐减小。设备寿命周期后期又可以分为维修期和报废期两个部分，其中维修期就是在设备可以运行的情况下出现多次异常、故障的情况，需要多次中断生产工艺并消耗大量的财力和物力进行设备的维修，而机电设备在停用报废阶段、设备处于无法运行的状态。

1.2 实时采集机电设备生产数据

各机电一体化设备的数据采集节点根据各自的通讯协议，负责对各机电一体化设备的运行状态进行定时采集，并将其推送到中央平台的消息中间件。收集规则必须在后台预先定义，收集节点通过规则消息订阅消息队列。第一次启动时，采集节点向中心平台采集接收服务模块请求下载采集规则数据，然后将所收到的规则数据保存到指定的目录供采集模块读取。采用统一流程对机电设备监控终端的各种信号进行采集，分为数据采集、处理、显示和存储4 个部分。

机械电子产品的工作性能主要取决于电路中电容和电阻的取值，选择合适的RC 值可以有效提高生产数据的采集效率。随着RC 取值的增大，信号采样误差减小，采样结果的准确性提高，但RC 值太大则会大大推迟采集速度。因此，稍后将过滤掉所有低于该信号值的信号。通过相关参数的代入，可以得出机电设备生产数据的实时采集结果。

1.3 确定机电设备寿命阶段

根据对机电设备寿命阶段的分析，可以得出机电设备在不同寿命阶段工作的特征，并将其设置为设备运行的量化特征向量：将传感器设备连接到使用的机电设备，计算当前机电设备运行特征与设置特征之间的相似度；将计算得出的相似度结果与相似性门限值进行对比，如果计算结果高于门限值，则说明当前机电设备处于该寿命阶段，即可识别机电设备运行寿命阶段。

1.4 计算机电设备生产效率

根据生产效率的定义，机电设备的生产效率也就是设备在运行的过程中单位时间、人力、原料、资金等方面的投入所获得效果的比值，也就是产出和投入的比值。在生产效率的定义中投入对应设机电设备的运行资源，而产出所对应的是机电设备生产所实现的功能，对资源的利用过程就是投入转化为产出的过程。由此，可以得出机电设备生产效率η：

其中，参数Ei、Yi和Xi分别表示机电设备的电力资源、原料资源以及自然资源的消耗量，而Ni为机电设备生产产品的总数量。由于机电设备生产产品的形状、大小、工艺难度均不同，因此在实际的计算过程中以单位零件作为产品的计量单位。

1.5 实现机电设备生产效率实时检测

机电设备使用周期越短，其检测时间耗费就越少，降低资源占有率，并在同等条件下为检测任务成功提供保障。因为能源效率检测通常是每百小时一次，所以需要优先考虑时间，在运行中成功的能源效率检测受到更多影响。在输出机电设备生产效率实时检测过程中，确定机电设备的寿命状态，并根据该状态下机电设备生产数据计算生产效率，经过多个不同阶段数据的采集和生产效率计算，最终获得实时生产效率的检测结果。

2 检测精度测试实验分析

为了测试设计的不同寿命阶段机电设备生产效率实时检测方法的检测精度，设计检测精度测试实验。实验以电机设备为样本，配置情况见表1。

表1 机电设备样本配置参数

一般来说，机电设备的试运行是针对新设备和停机时间超过3 个月的设备进行的，在电机安装后应首先测量电机的绝缘电阻，测量时应注意移除电机的部分外力，并根据电机的实际情况选择所用电阻表的量程额定电压。为了形成机电设备的不同寿命阶段，选择相同型号和配置的5 个样本，并按照上述流程将其安装在实验环境中，设置样本A、B、C、D 和E 的寿命阶段分别为初始阶段、成长阶段、成熟阶段、衰退阶段和报废阶段。其中，样本A 在安装后不进行任何操作；安装样本B 和样本C 后将其投入到生产工作中，分别维持2周和8 周；样本D 始终处于运行阶段，直到出现连续两次异常故障为止；而样本E 直接选择质量不过关的报废样本。分别设置传统的生产效率检测方法、文献［1］中提出的基于Apriori 算法和卷积神经网络的设备生产效率检测方法作为实验的两种对比方法，通过对比检测结果和设置数据，得出检测精度的测试结果（表2）。

表2 生产效率检测精度测试结果

通过对设置值的计算，可以分别得出实际机电设备样本的生产效率，通过对比确定3 种检测方法的平均检测误差分别为0.009 5、0.004 5 和0.001 3。由此可见，所设计的方法检测精度更高。

3 结束语

通过不同寿命阶段机电设备生产效率实时检测方法的优化设计，能够得出较为精准的生产效率实时检测结果，可以通过对生产效率的计算确定设备的运行效率，并对处于衰退阶段的设备进行维修与替换，保证机电设备生产工作的效率。然而性能测试实验只针对方法的检测精度进行测试，而非方法的实时性能，所以应在今后的研究工作中进一步完善。