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基于数字孪生的带式输送机智能运维管理.pdf


文档分类:汽车/机械/制造 | 页数:约10页 举报非法文档有奖
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】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:..理带式输送机是一种用于工业领域的物料运输设备,被广泛应用于矿山、港口、电厂、化工厂等场所。设备的运维过程中存在工作环境苛刻、安全风险高、劳动强度大等难点,为了保证带式输送机的安全运行和高效生产,进行有效的运维管理至关重要。中冶宝钢技术服务有限公司运用数字孪生、智能传感和数据分析等技术,在宝钢宝山基地、马迹山港等搭建并应用智能运维平台,帮助企业实现设备的远程监控、故障预警、精准估料等功能,提高了设备的可靠性,降低了生产成本和安全风险。同时,智能运维平台还为企业提供实时的数据分析和精准的决策建议,帮助企业实现数字化转型和智能化提升。关键词:基于数字孪生;带式输送机;智能运维管理一、基于数字孪生的带式输送机智能运维管理的背景(一)带式输送机在工业生产中的重要性及运维中存在的问题带式输送机是矿山、港口、电厂等大型工程中必不可少的设备之一,其作用是将物料从一个地方运输到另一个地方,其构造简单、传送效率高,适合长距离、大面积的传输。然而,由于带式输送机结构的复杂性和运行环境的恶劣性,其运维难度大,成本高,效率低下,且存在着很多安全隐患。目前,带式输送机设备运维依然主要采用传统的人工巡检方式,虽然检修人力资源投入较大,但仍不可避免的存:..而导致生产的意外中断,造成生产成本的大幅提升,甚至对人员的安全造成威胁。现有的技术和方法主要集中在设备异常事后通知和记录,然后再采取措施去补救,造成补救不及时,给生产作业带来较大的损失。(二)数字孪生技术的发展与行业领域应用数字孪生(DigitalTwin)是指通过充分利用传感器数据更新、设备机理模型、以及装备的运行历史数据等信息,集成多学科、多物理量、多尺度和多概率的仿真过程,在虚拟空间中进行映射,以完整地反映实体装备在其全生命周期内的各个过程。数字孪生技术通过对物理对象构建数字孪生模型,实现物理对象和数字孪生模型的双向映射,从而为工业企业生产经营提供智能决策辅助。近年来,数字孪生技术发展迅速,正逐渐成为实现工业智能化的“关键基础设施”。数字孪生技术在工程机械、生成线等领域的应用,便于工厂准确掌握运行设备的实时健康状态,提高故障设备检修的效率,降低因设备故障和定期检修而随之减少的生产效率。在工业数字化转型背景下,数字孪生技术将在设备预测性维护管理应用中起到重要作用。(三)传统工业运维管理应用数字化转型的需求与挑战企业针对基于传统人工方式运维作业管理存在的巡检质量差、运维不及时、人力成本高等痛点,通过运用新一代信息技术搭建基于数字孪生的智能运维平台,中冶宝钢已经逐步实现了带式输送机、堆取料机、装船机、卸船机运维过程的可视化智能管理,减少人工巡检和维护的时间和频率,提升设备的运行效率和利用率,但仍面临着运维方式数字化转型的以下挑战::..、数据来源类型多、结构复杂、体量大,实时数据更新慢。根据对设备的运维需求,需在现场部署多专业传感器,采集状态、音频和图像等多类型数据,并实现对设备状态的实时感知,数据来源类型多、结构复杂、体量大。2、设备故障履历信息存在信息孤岛。公司积累的大量故障处理历史资料,以纸质文件、电子文件等方式记录的故障及处理信息,为了能够在后续的故障诊断与预测、故障处理方案生成中应用这些资料,需打破履历信息孤岛,建立结构化模型。3、设备传动系统故障诊断较为复杂。针对设备传动系统常见故障,需分析故障现象、故障原因、诊断信号参数、故障处理流程、维修方法等数据,开发搭建智能诊断模型,完成典型故障智能诊断和识别。二、基于数字孪生的带式输送机智能运维管理的主要做法(一)数字孪生助力带式输送机智能运维1、带式输送机智能运维模式和流程优化针对现场运维的需求和工作特点,综合应用现场多种异构数据采集与接入、结合履历信息的故障诊断算法、基于带式输送机数字孪生模型的多传感器数据融合分析等技术,研发带式输送机智能运维平台,实现及时发现安全隐患,提前预警和及时报警,完成从传统的计划检修向状态预知检修方向的转变。根据设备运行机理和点巡检的要求,采用不同的监测手段,实现对关键设备的振动、温度等运行数据的采集,各类数据经过边缘侧智能网关进行采集并上传物联网平台。通过数字孪生平台构建设备的数字孪生模型,完成物理实体与数字孪生体的精准数字化映射,并由算法模型分析,实现对设备状态的诊断。设备检修后形成新的设备履历信息,在数字孪生平台中不断进行数据积累与学****优化,进一步完善故障诊断模型。2、带式输送机智能运维整体架构:..数据接口,接收PLC数据、智慧工装数据、点检数据、摄像头数据等各类数据,对多种数据进行统一管理,通过数字孪生进行设备运行状态的分析判断,将关键数据上传至主平台,实现远程对带式输送机的远程运维监测。智能运维系统分为4层次进行搭建,包括数据采集感知层、数据存储管理层、设备运维应用层、用户终端应用层。(二)数据采集与监测1、传感器网络的搭建与数据采集对设备的数据进行深层次采集,基于物联网平台,实现将带式输送机各类运行数据采集集成至带式输送机智能运维系统。采集内容包括:基于传感感知,部署振动温度传感器及转速传感器,采集设备运行期间的振动、温度、转速信号;基于PLC数据感知,采集设备的正反运行、紧急停止、跑偏等信息;智慧工装数据接入,采集钢丝绳的断裂、扭曲、拉伸等状态及图片数据;基于便携式点检设备的数据接入,采集点检设备点检/巡检时获得的各类振动、温度、音频信息;拓展摄像头数据接口,将现场的视频数据进行接入。2、实时监测带式输送机运行状态、振动、温度等参数由物联网平台统一将各类传感器、PLC等仪器采集的数据进行汇总,实现现场数据全方位采集。带式输送机智能运维系统中开发多种数据接口,实现传感器数据接入,PLC数据接收、智慧工装数据、点检数据、摄像头数据等各类数据的接受,对多种数据进行统一管理,完成将物理世界的设备进行数字化映射。带式输送机的数字孪生模型的数据源包括状态参数、工况数据、设计参数,以及设备运行参数,:..数字化映射,实现设备远程运维实时在线监测。3、检测设备故障、异常行为等基于智能运维系统实现设备故障、异常行为检测包括以下几点内容:(1)驱动及滚筒异常振动/异常温升实时监测。采用振动温度复合式传感器+转速传感器+多通道采集器,对于带式输送机的电机-减速器-滚筒等传动链采集其振动温度及转速信号进行状态监测,当发现异常状态时,系统及时进行报警。(2)托辊损坏监测。在带式输送机的一侧布置工业听诊声呐,定期采集设备发出的工作噪声,多个工业听诊声呐将声音信号汇总至信号采集器,采集器自动进行声学特征提取与比对记录,通过声音特征判断设备的工作状态,当发现明显偏离正常工作状态的背景噪声时,系统会实时报警。(3)皮带撕裂与跑偏监测。在带式输送机尾部部署多个高速相机,利用图像实时算法对拍摄图像中的缺陷及皮带边缘进行判断,判断结果可推送至网页端进行查看。(4)皮带厚度与皮带张紧监测。采用专用工装对带式输送机运转过程中潜在的风险进行监测,并将数据上传至PLC等控制系统,控制模块对数据进行自动识别、自动报警、自动处理。(5)驱动滚筒异常高温监测。在皮带电机处或者机头驱动滚筒处安装热成像摄像仪检测,当温度超过设置的阈值时,现场热成像摄像机立即发出语音提醒,同时报警信息发送到调度中心网页及用户移动端,提醒用户进行检修作业。(6)对撒料监测。采用工业相机的方式对撒料情况进行监控,通过定期对撒料的撒料堆积情况进行拍照监测,当物料高度过高时,及时向用户推送异常信息,提醒其进行清理。:..,构建带式输送机运行模型构建带式输送机数字孪生模型,运用了多种大数据分析算法,如基本的数据分析模型、机器学****模型以及智能控制结构模型,将数据采集层的各类数据进行处理分析,为设备状态的判断及综合分析决策提供技术支撑。,预测故障发生概率(1)托辊异音分析故障诊断。托辊异音分析故障诊断是基于谐波源分离算法HPSS对抽样监测每一个周期内带式输送机的工作噪声中的冲击分量特征进行分析,判断带式输送机托辊是否出现明显异常,当出现异常信号时将在前端页面弹出报警信息,提示用户进行检修,若声音无异常,系统持续跟踪音频信息。(2)皮带撕裂跑偏识别。采用边缘检测技术Canny算法,快速识别滚筒边缘及皮带边缘,测量皮带边缘与滚筒端部的距离从而得到皮带跑偏数据。同时,基于机器视觉Blob分析,实现对皮带表面的斑点识别。(3)带式输送机减速器振动异常故障诊断。建立基于数据驱动贝叶斯网络方法的因果演化模型,通过该模型可以识别风险之间的潜在关系,进而对故障进行诊断预测。在历史异常振动数据不充足、不平衡的情况下,首先,通过对历史故障履历资料的梳理,建立了减速器故障树,并映射为减速器异常振动贝叶斯网络结构。同时,对历史异常振动数据进行振动特征提取与标签化,选择期望最大化(EM)算法为参数学****方法,确定贝叶斯网络节点变量的概率分布。在减速器运行过程中,该模型处理实时振动数据后,融合故障知识转化的异常振动特征判别:..障的及时定位。带式输送机滚筒振动异常故障诊断。通过对领域知识和诊断需求进行整理,构建面向滚筒故障的故障树,可针对故障模式和故障原因分别获得排故方案,针对于维修方法,建立维修方法与作业指导、维修工具和维修物料等属性之间的关系,从而构建完整的故障诊断和维修流程。(4)带式输送机滚筒温升异常故障诊断。通过实时采集温度时序数据,综合温度值与温升率提取其有效特征。由于数据中包含来自多点位的温度信号与振动信号,且存在着空间和时间上的双重耦合导致的特征冗余问题,采用核主成分分析(KPCA)实现多源特征的高效融合。考虑到诊断算法模型不仅需要诊断出的滚筒的故障部位,还需要诊断出具体的故障类型,类别数量大,但故障样本偏少,应用基于集成学****的Adaboost迭代算法对带式输送机滚筒温升异常故障进行诊断预测。-判断-处理过程,梳理已有的故障履历信息,并基于知识建模方法创建了故障处理的知识模型,归并同一类部件故障的同一类现象,同一现象对应的不同原因及其检查方法与参数、不同故障原因对应的不同检修方案,最终形成多种故障处理知识模型。(四)、分公司、监控中心等跨区域、跨组织、不同角色对设备运维管理的需求,通过自动采集振动、图像、音频、视频、PLC等关键状态参数,:..户可通过网页/移动端端查看设备状态下所有设备的状态及运行情况,并将故障现象、原因及处理方法通过移动端上传至系统进行查看、记录以及上传。、AI、深度学****等技术,构建减速机和滚筒的异常振动、滚筒轴承的异常温升和滚筒轴承异常升温故障诊断模型,为用户提供设备故障诊断服务,自动识别设备故障原因。同时,根据智能诊断结果,系统基于故障履历数据库,自动提出针对性的故障维护建议,并将维修方法与作业指导等维修流程信息推送到用户端,辅助指导现场人员维修操作。(五),能够准确有效地揭示设备潜在故障的发展过程,并智能化地确定故障的原因及其严重程度。通过对实时传感器数据和模型进行比对分析,数字孪生能够实现设备故障的智能诊断和预测,为设备维修和保养提供准确的指导和决策依据。并可评估设备的实际寿命周期,为设备合理维护保养和优化备品备件库提供科学管理依据,建立设备的故障现象、故障原因、故障措施的知识库体系,实现知识传承和知识共享,实现诊断结果自动生成健康报表。,提高带式输送机的可用性和效率设备检修后形成新的设备履历信息,在数字孪生平台中不断进行数据积累与学****优化,进一步完善故障诊断模型,不断优化运维策略,提高带式输送机的可用性和效率。三、基于数字孪生的带式输送机智能运维管理的效果(一)带式输送机智能运维管理新模式:..台实现对关键设备或部件的电流、电压、振动、温度、转速、运行数据等监测;同时,在数字空间中构建设备数字孪生模型,并通过物理实体与数字孪生体的精准数字化映射,以及由神经网络、贝叶斯等智能算法模型分析,实现对设备状态的诊断分析。该模式改变了原有的人工点巡检的运维方式,实现设备数据的快速、准确、安全采集,提高设备利用效率、减少维护成本,为企业的运行带来了新的变革。(二)带式输送机智能运维管理经济效益显著1、提升生产效率与品质。基于智能运维平台对生产过程设备状态、运行参数进行实时监测,辅助各层级管理人员结合现场实际情况,对整体设备运行参数进行优化调整,减少设备综合能耗,以及输送过程中物料浪费;相比较传统人工点巡检模式,智能运维管理新模式极大降低人力成本的同时,也减少人为导致的生产错误,保证了生产过程的稳定性和一致性。2、降低运维成本。通过系统实现设备运行状态、关键参数的实时监测和预警,以数据为基础判定设备的健康状态,及时发现潜在问题,定位设备故障部位,提前制定维修计划和准备设备零部件,进行预测性维护,避免因设备维护不及时而导致的生产停滞和损失的发生,减少损失和停机时间,降低企业的维护成本和风险。3、支持决策与管理。实现面向总公司、分公司、监控中心、个人应用等不同用户层级的设备运维过程可视化智能管理,提供全面的数据分析报告和运行指标,并基于大数据分析、AI智能算法等辅助提供更加精准的决策支持,以及设备运维的管理流程优化,从而进一步减少人工巡检和维护的时间和频率,提升设备的运行效率和利用率。:..、提高安全性与可靠性。大幅降低人工高强度的点检和维护作业,并且减少人员到高危环境及不易触碰到的设备中作业,保障人员作业安全,同时,设备数据的快速、准确、安全采集和数据精准分析,使管理人员可实时获知设备运行的健康状况,进一步做出决策调整优化,保障整体生产过程的安全性与可靠性。参考文献:《基于互联网的远程诊断技术在钢铁行业的应用》《煤矿设备智能诊断技术研究与应用方法》《预测性运维技术在港口设备管理中的应用》《物联网环境下的边云协同生产模式及调度研究》

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