张怡

（1.徐州徐工矿业机械有限公司；2.中国矿业大学机电工程学院，江苏 徐州 221000）

工程机械产品体型庞大，尤其100T以上的矿用产品，没有足够的工况进行完备的厂内性能检测和可靠性试验，需要通过矿区实际工况进行验证，但由于矿区偏远，测试工作开展不便利，定期监测更是耗时耗力，且采集的数据信息不够完整。

基于以上问题，需要实现战略性产品和新产品远程性能监控，同时，建设远程测试监控平台，集成测试数据分析模块。

矿山机械设备有着不同于其他行业设备的特点，需要总结设备的长期运行数据与实际工况下的设备异常数据，完善自动诊断模型。同时，结合矿山机械设备管理流程，对核心部件进行寿命周期电子文档管理，完备设备健康状态管理系统。

1 总体思路

这种基于网络的多物理量协同采集的远程监控测试系统主要由以下三层架构组成。

1.1 数据采集层

数据采集层主要由安装在矿机结构上的传感器、数据采集仪等构成。数据采集仪通过以太网、内置存储等方式将采集的现场数据发送至现场状态监测与故障诊断系统中。数据采集仪具有本地存储功能，根据采样配置不同，即使现场网络中断几天至十几天，仍可完成数据的采集与传输任务。实现矿机结构运行数据的不间断采集与传输。并且整套系统还可以实现将现场的原始数据或者数据处理结果通过网络、内置存储等方式，传输到公司的云服务器中。

1.2 数据处理层

数据处理层由安装在被监控产品的远程监控系统中，数据处理层的硬件设备一般内置到数据采集仪中或者采用单独的工控机，对监测采集的数据进行实时处理和分析。数据分析软件对设备数据、报警数据等统一管理、分析结合设备的振动、应变、位移、压力、倾角、CAN信号等数据，采取智能报警策略进行智能预警，提醒运行维护人员进行设备检修与维护。

1.3 数据应用层

实现覆盖产品的整机测试数据管理、试验故障管理。结合产品性能设计指标、评价指标、可靠性评价指标、应力评价指标、故障代码等，进行测试采集的数据分析和结果评价，结合设备自身工况，实现了复杂图表数据自动绘制，形成数据横向比较，为产品优化、运行及维护策略提供依据。

2 总体方案探讨

这种基于网络的多物理量协同采集的远程监控测试系统的详细组成包括：（1）前端应变片、加速度传感器、位移传感器、压力传感器、倾角传感器等等模拟量传感器。（2）CAN总线系统信号系统。（3）驾驶室和车辆前面的视频和图片信号（因为现场车辆结构的振动和应变情况是和驾驶员的操作以及现场的路况强相关的，为了保证分析的准确性，有准确的标签，兼有同步采集的视频或者图片信号）。（4）数据采集系统，此数据采集系统既可以采集模拟量信号，也可以采集数字量信号，还可以采集视频信号，并且同步综合分析。（5）前端数据分析处理系统，此数据采集系统需要预留前端数据分析功能，因为现场环境下由于通信信号很微弱，可以对现场信号进行预处理成一定的指标量，然后，将指标量发送到云平台上完成数据传输；可以采用联邦学习制的方法来实现数据传输的实时有效性、多物理量信息的有效传输、数据的保密性的三个目标的达成，考虑到现场如果部署基于Windows的工控机容易出现死机等情况，更多的是采用嵌入式系统的方式进行数据处理。（6）大容量数据存储系统，用于存储采集的大容量数据。（7）数据传输系统，根据现场情况考虑用4G或5G的数据传输方式。（8）云智慧数据平台，用于展示现场传递回来的数据情况，包括原始数据、指标量数据、图片等，以及对数据进行综合分析的结果。（9）AI算法模型库，对于一系列现场的工况数据进行AI模型训练，并且将根据等级将训练好的AI系统模型，按照需求，可以下发到现场的数据采集系统的MCU等计算模块中，用于现场工况的前端实时判断。

图1 监控测试系统框图

其中，第1项，前端传感器；第2项，CAN总线信号系统；第3项，视频采集系统；第4项，数据采集系统；第5项，前端数据分析处理系统；第6项，大容量数据存储系统；第7项，数据传输系统，布置在现场的工程机械上；第8项，云智慧数据平台，包含服务器和服务器端软件，布置在用户单位中；第9项，AI算法模型库，这套模型是在服务器端进行计算和训练，然后，将计算好的模型导入现场的前端数据分析处理系统中。

3 系统功能介绍

3.1 数据采集和存储

实时采集设备现场运行的振动、应变、位移、压力、倾角、CAN信号等数据。将数据进行处理形成各种特征值存入数据库。当设备异常时，自动产生报警数据库，启停机数据库等专用数据库。设备特征值可以在设备整个生命周期进行保存。

3.2 时频域分析和智能预警

现场数据分析，通过基于时域、频域的分析方法以及多种小波、包络等工程分析方法。可以对现场振动等信号进行深入分析，提出多种特征值。根据不同故障类型，进行多参数智能预警。

3.3 综合评价指标评估

结合产品性能设计指标、评价指标、可靠性评价指标、应力评价指标、故障代码等，进行产品数据分析和结果评价，并形成数据横向比较结果输出。

3.4 核心部件寿命预测

核心部件的寿命预测模型。针对矿山机械系统核心设备，结合设备运行工况与设备寿命进行周期管理。

4 实施方案

根据我们最终想要的结果或者目的，制定数据的分析应用方案，如表1所示，这也直接会决定我们监控方案的制定，同时，直接决定了数据的算法要求、分析软件程序的开发程序和内置数据输出模板式样。

表1 某产品的数据分析应用

根据监控产品的特性，完成监控对象和传感器选型，如表2所示，不同的采集方式，决定了采集设备的类别；监控量的需求，决定了采集设备的通道数量。建议在产品涉及前期考虑将更多的监控信号引入产品控制器，以便通过CAN总线实现数据采集。

5 结语

数据应用前期通过数据采集，存储在大容量硬盘中，然后，拷贝到服务器进行分析的方式，后期可将算法进行优化，再将算法移植到前端进行实施分析。（1）数据采集系统和数据分析系统可以合二为一，可以使用采集仪内置的嵌入式系统来进行计算分析。（2）数据存储系统可以使用外挂的移动硬盘，也可以使用内置的存储卡，数据传输系统可以使用外置的4G路由器。（3）现场数据采集系统、数据分析系统、数据存储系统、数据传输系统可以统一放置于仪器箱中。

远程监控系统的探索，得益于我们互联网技术和传感技术的发展，有效地运用这些技术能够让我们能够更好地实现产品状态监控、故障分析、产品质量优化等，增强企业的综合竞争力。