纽柯热轧厂的远程机械监测系统.docVIP

纽柯带钢厂的远程设备监测技术 美国 Jay Henderson等 美国纽柯公司希克曼带钢厂对十几台关键设备的200多个监测点实行无线远程监控。本文着重描述该厂如何受益于这种设备监测新技术，以及大规模实施远程监测系统所涉及的工作程序。 1．前言 在过去几年间，远程设备监测技术（按本文定义）在纽柯钢铁公司位于阿肯色州的希克曼（Hickman）热轧带钢厂得到广泛应用。在该厂，这一技术的引入和应用与传统设备状态人工监测程序并行不悖。本文描述远程设备监测技术在该厂从获得认可到发展和应用的情况及其带来的效益。 2．设备状态监测技术发展历程的简要回顾 设备状态监测（通常被称为预见性维护）是提高工业设备可靠性和生产率的业已证明的一种方法，其理论基础是技术可用于检测和评估工厂资产和设备的状态，从而在维护活动方面做出明智的决定。这样一来，维护工作只实施于需要维护的设备，而功能和状态被判定正常的设备则保持不动继续运转。 上世纪70年代，设备状态监测技术最初应用于公用事业和石化工业。在这一阶段发生了大规模工业扩张和建设潮，企业规模急剧扩大。工厂产能的膨胀使生产不再依靠大量的小型设备，典型的炼油厂和大型发电厂已完全依赖于少数高投入的大型设备。如因机械故障而导致这些基本资产（主要是旋转设备）中的任何一台停产，都会造成巨大的经济损失，对于一些大型石化企业来说甚至会引起市场动荡。这一严酷的现实促使了设备故障保护系统（基于振动分析的报警/跳闸系统）的问世，用于防止基本旋转设备的灾难性故障。这些故障保护系统在防止生产瘫痪和限制故障损失方面证明非常有效，不久便得到制度化，并为之制定了标准（API等），在许多适用领域得到广泛接受。 故障保护系统的成功促使工厂经营者们思考将同样的方法应用于大量的小型设备。虽然一台小型设备发生故障不足以危及整个工厂的生产，但对于炼油和化工企业来说这些设备的累计维修成本仍使状态监测系统颇具吸引力。不过，每台设备装配一套故障保护系统因成本太高而难以实现。于是，便携式检测仪器便应运而生。 从简单的仪表、人工台帐和趋势图开始，设备监测程序被逐步开发出来。上世纪80年代末，个人电脑（PC）的迅速普及促进了电脑化人工数据收集系统的开发，在工厂维护领域很快得到认可。不久，“数据收集器”（具有明确检测能力的可编程黑匣子）普及到许多工业，包括钢铁业。在PC软件中创建了界定被检测设备和具体检测项目的“路径”，并被下载到数据收集器中。检测人员手持仪器走到车间中收集数据并加载。然后这些数据被分析，并将分析结果写成报告，提出适当的维护建议。 得益于数据加工技术的迅猛发展，这种所谓的“巡察式系统”已不在受到检测技术的局限。大量的设备状态数据可在一天内收集完毕，而且不需要太高的技能要求。目前的情况就是这样。 3．传统“巡察式”数据收集和分析方法 当前的数据收集系统功能强大，与上世纪80年代的系统相比已是天壤之别。现代数据收集装置的主要目标是收集旋转机器的振动数据（虽然通常也可输入其他标量和非动态数据，包括人工观察结果和评论等）。配套的软件能够将收集到的数据显示出来用于分析，该软件一般支持其他外部数据（如红外线热成像和润滑油分析等）的融入。 在典型的EAF/短流程钢厂中，这种巡察式振动监测程序由本厂人员或外委方负责实际执行。配套冷轧线的典型EAF/短流程钢厂可能有500～600台单体设备通过数据收集器/巡察式数据收集法进行监视/监测，每月要进行5000～10000次测量。一般情况下单这一项就意味着一至两个工作周的工作量，而且数据分析还需要一个工作周。 今天的人工数据收集系统在效率上已经达到极尖端的水平。从前（20世纪80年代后期），微处理机处理技术和内存容量限制了数据收集系统的功能，分析人员做分析工作时常需要等待数据收集人员，工作效率受到制约。以现在先进的处理技术，所需的取样次数和数据数字化基本过程是时间限制因素，而非硬件和软件的性能。不能指望因测量技术进步带来数据收集时间的大幅缩短。 在人工数据收集程序中，能达到60～70%70%是比较常见的情况。当然，数据收集只是整个状态监测程序的一部分。数据分析、筛选和报告程序是降本和节省时间的决定性因素。多数情况下，合格人员的到位和技巧是设备监测系统能否取得成功的关键。数据收集并非难事，更难的是长期合理地利用这些数据。 尽管测量技术功能强大，工厂设备监测程序的成功仍取决于设备运行状态数据的收集和正确分析。在高效数据收集和分析技术时代，人工数据收集属“抓拍”性质，不一定能真实地反映设备运行状态，因为月度数据不能够揭示出所有的波动。 为提高钢厂的生产率，一直以来钢铁工业都乐于采用设备状态监测技术，许多成功的监测程序广泛应用于钢铁企业。无论是外委还是厂内执行，实施设备监测程序所遇到的问题是