邦納電子（蘇州）有限公司王小飛

預測性維護（PDM）是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要應用，早在上世紀90年代就已經(jīng)嘗試被用于飛機發(fā)動(dòng)機領(lǐng)域。最近幾年，隨著(zhù)工業(yè)人工智能技術(shù)和邊緣計算技術(shù)的逐步推進(jìn)和成熟，過(guò)去僅僅集中應用于高端裝備的預測性維護，可以“飛入尋常百姓家”，具備了大范圍應用的經(jīng)濟性前提。去年的德國漢諾威工業(yè)博覽會(huì )（HANNOVER MESSE），作為全球工業(yè)領(lǐng)域的風(fēng)向標，更是直接把“預測性維護”列為工業(yè)智能新風(fēng)向之一。更有業(yè)內人士宣稱(chēng)，預測性維護是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)IIoT的最大價(jià)值之一。

邦納的電機振動(dòng)溫度預測性運維系統正是這種適合大范圍應用的經(jīng)濟型預測性維護解決方案。邦納這套解決方案根據實(shí)際使用中電機的振動(dòng)和溫度數據，評估進(jìn)行維護的時(shí)間，防止意外的設備故障。

為什么說(shuō)電機的振動(dòng)溫度監控屬于預測性維護？我們借鑒美國智能維護系統（IMS）中心的分類(lèi)，如圖1所示，縱軸代表故障發(fā)生頻率，橫軸表示故障發(fā)生后的影響。預測性維護適用于發(fā)生頻率不高，但一旦發(fā)生影響很大的故障。

圖1 美國智能維護系統（IMS）中心的分類(lèi)

設備或者產(chǎn)線(xiàn)上正常運行的電機故障，正是這種頻率低、影響大的故障，完全落在預測性維護的范疇。

電機的預測性維護給客戶(hù)帶來(lái)的好處

在工業(yè)領(lǐng)域中，電機是設備和產(chǎn)線(xiàn)的動(dòng)力源，監控關(guān)鍵機器的電機狀態(tài)，可以避免過(guò)程停機和實(shí)現投資回報的最大化。

·預防電機故障，減少故障停機，減少維修和大修時(shí)間以及維修間隔

電機振動(dòng)溫度的監控，可以提前預知電機故障，減少故障停機，還能讓工程師在機器脫機和休眠時(shí)合理安排并啟動(dòng)修理，延長(cháng)維修間隔，并能提高電機使用年限。

·減少維修成本、備件成本

預測分析通常能找出需關(guān)注的電機，工廠(chǎng)技術(shù)人員就能根據需要調整工具和備件的庫存，而能為工廠(chǎng)車(chē)間節省時(shí)間、金錢(qián)和空間。

·提高工作場(chǎng)所安全

通過(guò)預測性運維，可以減少或避免電機故障引起的設備故障對工人的健康和安全造成的嚴重風(fēng)險，減少時(shí)間、生產(chǎn)力和利潤的嚴重損失。

·提質(zhì)增效，降本減存

通過(guò)電機的預測性運維，減少設備的突然故障，損壞準備裝運或分配的貨物；減少數控機床或者流程控制中的設備在生產(chǎn)過(guò)程中停止，減少浪費特定零件及其所包含的原材料。提高設備或者產(chǎn)線(xiàn)的綜合效率（OEE），從而提高產(chǎn)品質(zhì)量，提升生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，減少原材料、半成品的庫存。

邦納電機振動(dòng)溫度預測性運維系統的優(yōu)勢

隨著(zhù)預測性維護的普及，最近兩年，越來(lái)越多的最終用戶(hù)提出電機振動(dòng)溫度監控的需求，越來(lái)越多的廠(chǎng)家、集成商也提出各自的電機預測性維護解決方案。但是，很多客戶(hù)對于電機預測性運維解決方案的實(shí)施及效果都有一定的顧慮，而邦納的電機振動(dòng)溫度運維系統完全可以消除最終用戶(hù)對各種風(fēng)險的顧慮。

比如，預測性維護中采集哪些數據，如何安裝傳感器，如何選擇采集頻率和周期······都需要建立在掌握機理模型和行業(yè)know-how的基礎之上。邦納的振動(dòng)溫度傳感器，機理模型基于國際監測評估標準ISO 10816，輸出振動(dòng)的均方根速度值（RMS）。用戶(hù)可以基于均方根速度值的電機健康狀態(tài)分析，不需要技術(shù)專(zhuān)家，也不需要對機理模型進(jìn)行研究。

圖2 機理模型基于國際監測評估標準ISO 10816

邦納振動(dòng)溫度傳感器提供磁性底座安裝，安裝方式簡(jiǎn)單快捷。

圖3 磁性底座

工業(yè)數據的歸屬權和使用權問(wèn)題一直都是敏感話(huà)題。從類(lèi)別上來(lái)看，工業(yè)數據大致可以分為兩種：一種是設備數據，一種是工況數據。工況數據涉及企業(yè)內部經(jīng)營(yíng)信息，最終用戶(hù)并不希望進(jìn)行數據分享。電機的振動(dòng)和溫度數據屬于第一種設備數據，原則上屬于不敏感數據。當然，邦納也充分尊重用戶(hù)的意愿，根據用戶(hù)對數據的要求，可以提供本地化和基于云平臺的兩種解決方案。

·本地化解決方案

圖4 電機運維監控系統

圖5 軟件界面

Banner的Data Watch軟件可以定制化符合客戶(hù)需求的軟件界面?？商峁?shí)時(shí)數據顯示，歷史曲線(xiàn)回看等功能。

·云解決方案

圖6 云解決方案

云平臺：提供數據查看、趨勢分析、歷史數據存儲、郵件報警等服務(wù)

預測性維護被吹捧為“殺手級”應用之后，很多公司都在圍繞這個(gè)領(lǐng)域開(kāi)展業(yè)務(wù)。其中不乏魚(yú)目混珠者，比如預測某臺設備將會(huì )出現問(wèn)題，最終用戶(hù)有可能會(huì )對判斷結果產(chǎn)生疑問(wèn)。

邦納的振動(dòng)溫度傳感器直接輸出振動(dòng)的均方根速度值，符合國際標準ISO 10816，完全可以打消用戶(hù)的這層顧慮。某國內大型合資車(chē)廠(chǎng)沖壓車(chē)間壓機線(xiàn)主軸電機的正常和異常數據比較如圖7所示，1號監測點(diǎn)正常，2號監測點(diǎn)異常，振動(dòng)數據增大明顯，可以直觀(guān)判斷其主電機異常。

圖7 主軸振動(dòng)數據比較圖表

綜上所述，邦納的電機振動(dòng)溫度預測性運維系統準確、簡(jiǎn)單直觀(guān)、靈活，解決了最終用戶(hù)在預測性維護實(shí)施和效果方面的擔憂(yōu)和顧慮。

目前市面上已有的預測性維護方案，大部分是在云計算或者霧計算層面的，而隨著(zhù)邊緣算力的提升，以及工業(yè)人工智能的發(fā)展，在邊緣側完成預測性維護變得經(jīng)濟上更加可行。邦納的DXM系列無(wú)線(xiàn)控制器，既可搭載工業(yè)人工智能算法，實(shí)現預警值的自學(xué)習；也可實(shí)現數據的云推送，滿(mǎn)足用戶(hù)對于電機預測性維護的需求，用于診斷和預測電機的異常。

摘自《自動(dòng)化博覽》2020年6月刊