01 客戶需求

某鋼鐵企業(yè)數(shù)智化部門希望能引進一套具有實用價值的設備在線監(jiān)測與故障診斷預警系統(tǒng)，減少現(xiàn)場設備日常運維壓力，提高數(shù)智化水平，有效降低突發(fā)停機事件；用事前預防代替事后緊急維修，用智能決策代替主觀經驗。

02 技術方案

本項目處于焦化廠區(qū)（防爆區(qū)），6臺煤氣鼓風機出廠時已經安裝了軸振、溫度等監(jiān)測保護傳感器，但在齒輪箱、液力耦合器、電機部位沒有安裝監(jiān)測和保護性質的傳感器。結合現(xiàn)場產線設備類型、設備結構、運行工況和監(jiān)測需求，外加無線智能振動溫度復合傳感器，采集設備的振動和溫度數(shù)據(jù)。

納入設備在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的設備包括鼓風機、齒輪箱、液力耦合器和電機，每臺傳動設備上安裝無線智能振溫復合傳感器，其中鼓風機兩側的軸位移信號、支撐軸承溫度、風機轉速等信號一起接入到IEM-Cloud設備監(jiān)測與故障診斷AI系統(tǒng)。通過多參量數(shù)據(jù)融合分析與算法，提高故障診斷的精度和速度，為設備管理提供了更為科學的依據(jù)。

系統(tǒng)架構圖

03 現(xiàn)場施工

通過現(xiàn)場考察了解到鼓風機的傳動結構是電機→液力耦合器→齒輪箱→鼓風機，通過和業(yè)主方深入溝通最終確定了傳感器安裝方案。通過部署VB43無線智能溫振復合傳感器實現(xiàn)傳感器24小時在線監(jiān)測，定期采集振動數(shù)據(jù)至客戶服務器端。

現(xiàn)場安裝測點示意圖

現(xiàn)場安裝圖

現(xiàn)場安裝圖

現(xiàn)場安裝圖

現(xiàn)場安裝圖

部分現(xiàn)場安裝圖片

04 智能診斷

IEM-Cloud設備監(jiān)測與故障診斷AI系統(tǒng)基于捷杰傳感自研APEF報警算法（發(fā)明專利）、智能診斷機理模型和AI算法，系統(tǒng)能對海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘和智能解讀，對設備的運行狀態(tài)進行診斷和預測，24小時不間斷地對設備狀態(tài)進行全面監(jiān)控，實時預警潛在故障風險，確保生產連續(xù)穩(wěn)定進行，從而提高企業(yè)的生產效率，降低經濟損失。

·APEF智能預警

設備一旦發(fā)生故障，相應的特征值都會相較于正常狀態(tài)下有一定的增長，增長的程度取決于故障的嚴重程度，自適應邊緣保持濾波算法（APEF）預警技術將采集到的特征值進行回歸擬合，計算一定時間段內特征值的增長率，當特征值增長率超過相應閾值則觸發(fā)報警。相較于傳統(tǒng)的閾值預警方法，APEF可以發(fā)現(xiàn)由于工況影響或閾值設置不合理造成的漏報警，避免了由于漏報警而造成的嚴重損失；另外，自適應邊緣保持濾波算法（APEF）預警也可以在更早期發(fā)現(xiàn)故障，將故障造成的損失降到最低。

APEF濾波數(shù)據(jù)圖

·智能診斷機理與模型

本地化部署的報警模型能夠及時發(fā)現(xiàn)設備的運行狀態(tài)異常，而進一步的定位及判斷異常原因、部位需要提取更深層次的特征信息。針對不同設備部件的故障類型，結合故障機理、專家經驗和多年積累的大量故障案例，建立了相應的故障智能診斷模型，可實現(xiàn)對設備成熟故障的智能診斷，系統(tǒng)不依賴于診斷分析師能自動提供相應的自診斷結論和處理建議，為現(xiàn)場人員的檢維護提供決策依據(jù)。

診斷結果圖

設備健康綜合評分

05 結語

在客戶現(xiàn)場只用3天便成功部署所有智能硬件和IEM-Cloud設備監(jiān)測與故障診斷AI系統(tǒng)，調試完成并獲得客戶初步驗收。這個系統(tǒng)的投入使用將為設備穩(wěn)定運行提供有力的數(shù)據(jù)支撐，將大大減少意外停機，緩解設備運維和使用安全的壓力。