张 帅,刘 军,刘 欢

（北京物资学院信息学院,北京 101149）

0 引言

自动化立体仓库在现代仓储行业中发挥着重要的作用，而堆垛机作为整个自动化立体仓库的核心设备，运行状态、故障类型以及使用寿命，对于仓储作业正常运转具有重要的影响。因此对堆垛机健康状态进行监测，实施科学的检修与维护，既可以预防事故的发生，也可避免不必要的经济损失。就目前情况来看，评判堆垛机健康状态的好坏，不能只依据其出现的故障情况来判断，还包括使用寿命、故障维修后的状态等影响因素。随着物流业的快速发展，物流作业对堆垛机的状态监测也提出了更高的要求，即，能全面监测堆垛机的健康状态，不断增加管理人员对堆垛机工作状况的了解，能根据堆垛机的健康状态进行有目标的检修与维护，可为企业领导做出正确决策提供准确的依据等。

1 堆垛机故障诊断

1.1 堆垛机故障分析

在立体化仓库中巷道堆垛机一般分为2种：单立柱和双立柱。包含的3大机械机构是：运行机构，主要是指沿轨道水平运动的机构,主要涉及到制动器制动力矩的调整；起升机构，主要指在垂直方向上升或者下降的运动机构；货叉伸缩机构，主要是对货物的存和取。故障形式主要有机械故障、噪声故障、电气故障和运行故障。机械故障，如载货台升降导向机构故障，运行机构的导向装置故障；货叉伸缩轴承故障等。噪声故障中主要是行走轮与轮轨的摩擦；起升机构中的钢轨、天轨与货架直接的撞击；上横梁处的导向轮与天轨之间撞击等。电气故障主要是电路板和控制系统故障。运行故障主要是跑偏和啃轨问题，堆垛机导向轮故障容易造成脱轨，主要是松动和脱落所致；载货台导向轮容易造成载货台倾斜，甚至造成货物滑落。货叉轴承故障，主要是载荷较大，造成轴承磨损、疲劳和胶合等。巷道式堆垛机提升机构故障，主要是链条和轴承故障。

1.2 堆垛机故障诊断技术

从堆垛机所产生的故障分析可知，通过监测振动数据、运行速度数据及产生的噪声数据，来分析发生的故障原因与程度。可以利用振动传感器、速度传感器、噪声传感器等来实现。在堆垛机故障诊断方面，通过采集传感器所获取的数据来分析堆垛机的故障，从而达到故障诊断的目的。

（1）首先在堆垛机故障诊断方法中最常用的是故障树诊断方法。其次是针对因缺乏数据无法准确获得堆垛机系统和部件的失效概率，而提出了模糊集理论和主观贝叶斯方法等。就目前物流仓储行业的发展来看，堆垛机故障诊断技术已经日渐成熟，但堆垛机故障诊断只关注了堆垛机的故障问题，而对整体健康状态未加考虑，所以应从堆垛机的运行时间、历史故障数据、历史维修数据、环境影响因素等进行综合判断与考量。

（2）为了保持堆垛机性能和早期发现异常状态，应在点检标准中规定点检项目、顺序、方法、周期及校验标准等，点检结果都要逐一记录在点检卡上，并作为编制状态维修计划和修理作业的依据。在实际工作中，对每台堆垛机的点检标准都要进行细化，点检卡分为上、下两部分，上部分为点检项目、项目代号、项目内容、点检方法，使操作工能够清楚的了解点检的部位和要求。下部分是由设备代号、日期等内容构成的点检表。

2 设备健康状态监测研究现状

2.1 研究现状

随着科学技术的不断发展，机电设备也趋向于数字化、自动化、智能化和柔性化，先进的机电设备能大大提高劳动生产率，减轻劳动强度，改善生产环境，完成人力无法完成的工作。因此，机电设备也成为提高生产效率，扩大生产规模等必不可少的手段。在实际生产过程中，设备使用时间越长，其性能越弱，越容易发生故障。如果不能及时维护和保养，就可能导致其无法正常运行，使企业生产受阻，甚至造成重大经济损失。所以，设备状态评估体系的指标选取，需是最能反映设备状态优劣的典型参数，并保证每个指标的可测性、完备性、独立性、客观性、灵敏性及一致性。对不同的设备来说，要选取不同的指标参量来评价其健康状态，如振动指标在设备健康状态监测中往往起到重要的评价作用，其次是故障类型数据的收集，设备使用寿命，所处的运行环境等参数。目的是确保设备的健康状况，能够始终处于科学的监控状态之下。

2.2 机电设备健康状态监测技术

（1）在设备健康状态研究领域，大部分都是通过选取评价设备健康状态的指标参数来分析其健康状态的，而监测这些指标参数的技术也就成为了人们研究的重点。随着传感器和计算机技术的快速发展，在为机电设备健康状态监测研究提供更加高效的技术手段同时，也为数据采集、数据传输、数据分析、故障处理等提供了便捷、可靠的处置方式。某企业的机电设备健康状态监测流程见图1。

图1 机电设备健康状态监测流程

（2）2种判断设备健康状态的方法：通过声音信号的分析处理；应用传感器技术监测振动数据并通过神经网络分析数据。通过功率监测仪器监测设备的功率，利用振动监测技术来获取判断设备健康状态的指标数据，最后通过专家系统和神经网络技术来处理所获取的数据，并给出诊断结果。目前分析设备健康状态的主流方法有：隐式半马尔可夫模型（HSMM,Hidden semi-Markov Model）、Logistic回归模型、神经网络模型、模糊综合评价（fuzzy set）和层次分析法（AHP）等。可以针对不同的设备或根据故障属性来选取合适的分析方法，并结合各自优势来整体分析设备的健康状态。

2.3 堆垛机健康状态监测

单一的监测堆垛机的故障只能从一个方面确保设备的正常运行，并不能给企业管理者一个更加直观的结果。例如，设备这次发生了故障，经过维修之后能正常使用了，如何确保在下次出现前就能做到提前防控。其次是如何判断堆垛机能用多久，或掌控堆垛机运行情况趋势等。所以，需从设备的整体健康状态入手来解决故障监测的瓶颈问题。由于堆垛机所产生的故障类型不同，而故障类型数据又是影响健康状态的重要参数之一，因此监测堆垛机的故障状态是非常必要的。此外，影响堆垛机的健康状态的指标参量还应包括设备的工作状态参数、维修的历史数据、运行时间参数、环境影响因素等。可以表述为能实现其预期功能的某种状态程度，通过选取关键指标来定量分析各个指标所占的比重等，从而给出健康指标参数与健康状态的映射关系。通过布置相应的传感器对这些指标参数进行监测采集，并把采集到的数据通过相应的数学模型分析给出健康状态的最终结果。

2.4 在企业中的作用

对于企业而言，自动化立体仓库的重大作用和重要意义是不言而喻的，面对自动化立体仓库设备的故障和问题，管理人员需要引起高度重视。在对设备进行恰当的配置和现场选择后，能够将设备的作用充分发挥出来。通过对特种设备的科学管理，才可以从容面对和解决施工中的各种困难与问题，而使企业能够欣欣向荣和健康发展。安全管理是一项需要长期坚持做好的工作，需要在工作中不断探索、不断创新、不断修正和不断完善，如结合实际情况及时找出疏漏的地方，建立起完善与健全的安全防线等，以保证企业资源的最大化利用，使建筑行业施工生产能够安全与稳定地进行。

3 结语

通过上述分析可知，确定设备的健康状态需选取不同的指标来加以综合评价，不仅可以有效的预防故障发生，也可以更加全面的监测堆垛机的运行情况，减少因出现故障而使企业经济利益受到损失。随着仓储环境的不断改变，堆垛机的健康状态监测也会产生大量的数据流，采用综合分析方法已不能满足实际工作需求，需借助大数据的优势来分析堆垛机的健康状态，不仅会为堆垛机的健康状态监测带来更全面、及时、准确的结果，也可为企业提供更为合理、科学的决策方案。

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