搅拌主机预测性维护技术研究

吴俊　王彦祺　樊永涛　杨向伟

摘 要：针对混凝土搅拌站实现数字化、智能化生产，搅拌主机需要更加高效与智能的实际需求，总结了现有设备运维技术存在的问题，提出了搅拌主机预测性维护的组成。从数据采集展开介绍了搅拌站场景下数据采集方案，在信号处理、故障诊断、状态预测、维修决策和状态评估等方面介绍了搅拌主机预测性维护系统的整体运行方案，为混凝土搅拌站搅拌主机预测性维护提供了解决方法。

关键词：搅拌主机;预测性维护;状态评估

中图分类号：U415                                     文献标识码：A                                   文章编号：2096-6903（2022）06-0050-03

0 引言

随着工程机械智能化程度的不断提升，对工程机械在线检测和智能运维的要求趋增，而预测性维护作为实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产过程透明化的主要手段，在工程机械智能化发展过程中尤为重要。搅拌主机作为混凝土搅拌站的核心部件，该设备的运行工况复杂，维修与保养通常为定期检修或事后维修。定期检修会导致过度维修，损失生产时间和产能，而事后维修往往在生产高峰期出现停产情况后维修，产生误工成本，搅拌主机预测性维护技术应运而生。

2018年，预测性维护技术标准首次提到列为智能制造关键技术标准[1]。2021年，国家智能制造标准体系建设智能中提到的智能赋能技术标准下工业大数据及数字孪生标准[2]。开展搅拌主机预测性维护技术研究，为工程机械充分赋能，全面看护搅拌站关键设备的需求变得更加迫切。本文就搅拌主机采集、监测、诊断、预测、决策等方面，探讨搅拌主机的预测性维护技术研究，旨在提高产品质量、提升生产效率，降低设备维修成本。

1 预测性维护概述

搅拌主机维修是保证设备状态完好的重要措施，一般可分为：事后维修、预防维修（即定期维修）和预测性维护三种方式[3]。这三种不同的维护方式也正是设备管理发展的三个阶段，如表1所示。

长期以来，搅拌主机设备普遍实行的是定期检查、事后维修的检修机制。而事实证明，多达60%的定期维修是没有必要的。

預测性维护是在不影响设备正常运行的情况下，通过状态监测技术和故障诊断等检测故障发生前的机械状态，并预测故障发生时间及发展趋势，制定针对性维护计划，使绝大部分故障在萌芽状态得到处理，避免故障恶化，从而有效消除意外停机检修，大大降低维修成本，以维护代替不必要的维修，降低维修频次。

2 预测性维护系统组成

搅拌主机预测性维护系统组成包含数据采集、信号处理、故障诊断、状态预测、维修决策等内容，如图1所示。

2.1 数据采集

在搅拌主机设备外壳上加装压电式加速度传感器，传感器安装在靠近被测轴承最近的位置，如下进行采集设置：

数据采集时长：数据采样时间越长，采集的周期数越多，获得旋转信息越多。

采样长度原则：所测量部位旋转16个周期以上。混凝土搅拌主轴转速为20 RPM，则需采集时长为≥54 S。

采样频率：采样频率越高信号信息越多;数据量越大，无用信息越多。

采样频率原则：采样频率=分析上限频率×2.56。

分析频带：频带越宽无用信息越多，采样时间越长;频带窄，有可能丢失有用数据。

采样频带范围设置原则：满足采样定理;频率分辨率适中;频带最宽为关心频率的3倍以上。

滤波器原则：关注当前测点关注的故障信息。例如判断轴类故障，电机转频为18～30 Hz，我们可以选择10～100 Hz为滤波器频带。

时域采集参数计算：

滤波器频带=下限频率−上限频率，采样长度=波形长度，采样时间=波形长度÷（上限频率×2.56），采样周期数=采样时间×机器转速。

频谱采集参数计算：

滤波器频带=下限频率−上限频率，采样长度=谱线数×2.56，采样时间=谱线数÷上限频率，采样周期数=采样时间×机器转速。

2.2 信号处理

对搅拌主机的运行模式通常为间歇性运行，即周期性运行。通过定时采集定长波形数据，对历史采集数据分别计算出采样值，并对采样值实现聚类分析，对停机、空载、负载三种状态使用Kmeans算法聚类，再分别对空载、负载两种工况下通过使用数字矢量滤波、积分电路、加窗、FFT（快速傅里叶变换）、调制解调等信号处理方式处理原始数据。

2.3 故障诊断技术

故障诊断，即在不停机或基本不拆卸设备的情况下，能实时定性地掌握设备状态，了解设备异常或故障的原因，并预测其发展趋势的技术。对于搅拌主机，即在搅拌主机不拆机的情况下，通过诊断搅拌主机在负载及空载运行状态下工况，对搅拌主机电机、减速机等关键部件进行故障诊断。

本研究采用时频诊断法结合统计诊断法、模糊诊断，对采样值异常数据进行时频分析，异常数据定义为：超过阈值的采样值或在时间上采样值增速过大的数据。对异常时频数据，通过轴系、轴承、齿轮、电机等部件特定故障识别规则，生成故障诊断结论。

2.4 状态预测技术

状态预测即通过对设备或生产系统的温度、振动、噪声、润滑油厚度等各种参数的监测与分析，及早发现故障，从而采取主动预防措施，把故障消灭在萌芽状态。

状态预测常用的方法有時序模型预测法、神经网络预测法、模式识别预测法等。预测方法的开发一般通过物理模型、知识系统和统计模型三种途径综合分析判断。本文采用时序模型预测法对搅拌主机运行状态进行状态预估，尽早发现故障点，对设备整体运行工况进行状态预测。

2.5 维修决策技术

维修决策整体方案为根据搅拌主机实时运行状态，预测设备剩余使用寿命，智能提醒客户进行备品备件储存，降低库存成本、避免缺件等待。基于搅拌主机设备从生产效率、生产计划、检修费用、运行周期等多维度出发，根据状态监测、故障诊断和状态预测的结果进行维修可行性分析，指定合理的维修计划，达到降低定期检修成本的效果。

3 搅拌主机状态评估

目前旋转机械的状态监测目前常用标准为ISO标准。ISO标准中，ISO10816-3适用于通用机械的振动测量和评价[4]。目前，VDI3834是世界上唯一一种专门针对风机的振动标准[5]。另外API610也对机泵振动做出了要求，在石化行业应用广泛[6]。针对通用减速机，减速箱没有专业标准，国标GB/T6404.2-2005有减速机的出厂要求，可作为参考[7]。目前搅拌站主机没有专业标准，可用ISO标准进行参考。

ISO10816-3测量振动速度，采用振动速度的有效值（即振动烈度）作为特征参数，单位为毫米每秒（mm/s），如图2：

ISO10816-3标准将设备按照功率大小、转轴高度和安装方式分成四种类型，并针对每种类型规定了不同的边界值，用来判别设备的运行状况。

搅拌主机属于该标准中第二组情况，额定功率通常为55～75 kW范围左右，符合额定功率大于15 kW且小于300 kW的中型机器，转轴高度在250 mm左右，在160～315 mm的高度范围。

ISO10816-3标准将设备的运行状况分为ABCD四种，分别用空白格、斜线格、井字格、交叉网格表示，并规定了各个运行状况的边界值。

针对搅拌主机运行工况下的多种场景，对A类运行工况的数字积分速度阈值在0～2 mm/s左右，表示振动速率正常，机器正常运行;对B类运行工况的数字积分速度阈值在2～4.5 mm/s左右，表示振动速率有轻微影响，机器运行状态保持监控;对C类运行工况的数字积分速度阈值在4.5～7 mm/s左右，表示振动速率有中度影响，机器运行状态要保持严密监控，并择机检修;对D类运行工况的数字积分速度阈值在大于7 mm/s以上，机器不建议长时运行，并在一个星期内尽快停机检修。

由于搅拌主机的设计、安装和运行条件的多样性，制定监控系统保护机器的绝对标准、等级和准则是不可能的。在设备状态监测初期，我们根据国际以及国家的相关标准给定一个状态报警阈值，然后观察设备的运行情况，一段时间后根据设备的实际运行情况和设备运行的振动趋势，再阈值对现有阈值进行微调，保证用户在使用搅拌主机时受干扰最小，生产经济效益最大。

4 总结

在工业智能发展的潮流中，混凝土搅拌站已经走在了智能化和无人化的方向上，要实现最终的生产、运维无人化，混凝土搅拌站仍需要继续深入研究。搅拌主机设备预测性维护作为支撑混凝土搅拌站运维无人化的关键一环，仍面临巨大挑战。在搅拌站场景下，现阶段做到对搅拌主机等设备运行状态的实时监控，在设备故障早期的精准定位及智能保养提醒，足以对搅拌行业起到引领作用。而在后续的研究中，可以继续以提高搅拌主机的可靠性和可用性，降低设备的维护成本、提升产品质量为核心，最终服务于智能制造。

参考文献

[1] 工业和信息化部，国家智能制造标准体系建设指南（2018版）[Z].北京：国家标准化管理委员会，2018.

[2] 工业和信息化部，国家智能制造标准体系建设指南（2021版）[Z].北京：国家标准化管理委员会，2021.

[3] 王春喜，王成城，王凯.智能制造装备预测性维护技术研究和标准进展[J].中国标准化，2021（2）：15-21.

[4] ISO 10816-3：2009， Mechanical vibration—Evaluation of machine vibration by measurements on non-rotating parts — Part 3： Industrial machines with nominal power above 15 kW and nominal speeds between 120 r/min and 15 000 r/min when measured in situ — Amendment 1[S]. ISO standards，2017.

[5] VDI 3834， Measurement and evaluation of the mechanical vibration of wind turbines and their components - Wind turbines with gearbox[S]. Engl. VDI-Gesellschaft Produkt- und Prozessgestaltung，2015.

[6] API STD 610， January 2021-Centrifugal Pumps for Petroleum[S]. American Petroleum Institute（API），2021.

[7] GB/T 6404.2-2005，齿轮装置的验收规范 第2部分：验收试验中齿轮装置机械振动的测定[S].中国国家标准化管理委员会，2005.