唐琦

摘 要：随着现代社会市场经济的快速发展，港口流量规模日益增加，港口机械设备面临更大的生产作业压力，为了保证机械设备的良好运转，工作人员要借助现代技术对机械设备展开状态监测，依据状态监测结果明确维修方向与计划，借助状态监测平台的数据分析决策获取最优维修策略，从而提升港口机械设备运行状态管理与维修水平，促使机械设备始终处于良好运行状态中，满足港口作业需求。本文简要分析了港口机械设备状态监测平台构成与功能，对基于状态监测平台的港口机械设备维修策略进行深入探究。

关键词：状态监测;港口机械设备;维修

近两年，越来越多的现代技术被运用于港口码头，港口作业自动化进程加快，大量人工作业被自动化机械设备所取代。基于此种背景，传统的人工巡检也无法满足自动化机械设备运行需求，不利于提升港口机械设备的作业效率，这就需要一种更具智能化、自动化的状态监测平台，实时监测港口机械设备的运行情况，获取运行数据，通过数据分析、模拟建模、劣化模拟、精准计算等方法，掌握港口机械设备的运行状态，及时发现运行异常问题，为工作人员的设备维护、维修管理提供策略支持。借助港口监测平台，工作人员能够更好的掌握机械设备运行过程，在出现运行异常时及时采取维修措施，在极大程度上提升了港口作业的自动化水平，为港口作业的进一步发展提供支持[1]。

一、港口机械设备状态监测平台构成与功能

现代社会港口作业自动化水平较高，存在大量不同的机械设备，传统的人工巡检无法满足大量不同机械设备的运行监测与维修需求，因此，工作人员根据不同类型机械设备及其运行特点，引入了两种不同的状态监测机构，包括：固定式状态监测、流动式状态监测，构建一个状态监测平台[2]。

（一）固定式状态监测机构构成与功能

固定式状态监测机构就是在港口机械设备位置搭建特定位置的监测设备，连接状态监测平台，通过实时获取该位置的机械设备运行状态数据与情况，满足港口工作人员的工作需求。固定式状态监测技术，是采用网络通讯技术、虚拟现实技术、仿真技术，将状态监测功能与管理功能相融合，突破传统监测系统与管理软件局限，进一步实现了设备监测、设备管理一体化的目标。在监测平台中，固定式状态监测融入人机界面，具有技术管理、数据管理功能，是一个集合了监测设备、维修保养系统、预防管理系统于一体的机构。通过实时监测，能够获取不同机械设备的运行数据资料，包括：机构运行状态、故障异常、保修情况、作业记录等，这些资料会通过以太网被传输到服务器中，以仿真动画的形式展现给工作人员，全面呈现机械设备的运行状态[3]。

（二）流动式状态监测机构构成与功能

流动式状态监测结构，就是在流动式机械设备状态监测调度系统基础上，通过升级、优化得到的系统机构;这一监测机构构成包括：GPS技术、车载终端设备、服务器、控制系统，其中车载终端采用GPS技术构建通信模式，辅助工作人员获取流动机构经过的机械设备运行情况，且工作人员能够利用系统控制车载终端的移动速度、位置变化、发动机水温温度等，能够实现全天候、智能化、人性化的机械设备运行状态监测与管理。根据流动式状态监测机构运行情况，其具备如下功能，包括：（1）车载语音通讯，司机能够在车辆中与调度中心的工作人员取得联系，根据生产需求接收调度中心指令，实现双向沟通;（2）车辆定位信息获取，工作人员能够在调度中心获取车辆的实时位置变化，明确车辆行驶情况;（3）实时跟踪定位功能，在车辆终端的启动、停止过程中，能够自动上报车辆定位信息，查看车辆的指定间隔时间，对车辆进行实时定位跟踪;（4）停留时间超长警告，若车辆长时间停留在一个区域，且时间超过预期设置时间段，车辆会自动向调度中心发出警报[4]。

二、基于状态监测平台的港口机械设备维修策略

（一）基于监测框架实时获取机械设备数据

现代港口具有机械设备类型丰富、数量较多、工作状态不同的特点，具有较强的离散性质，需要动态监测平台实时获取不同机械设备的运行数据，才能够满足工作人员的维修策略制定需求。在实际过程中，在港口不同机械设备位置设置不同的状态监测硬件设施，对不同类型的集装箱起重机、运输机械设备等进行状态监测。为了更好的获取机械设备状态监测数据，工作人员明确平台监测框架如下：（1）数据采集系统;负责借助状态监测设备获取起重机等机械的运行信息、关键部件状态信息、关键位置状态报警信息、关键位置传感器原始信号等，借助数据采集技术实现数据获取与传输。（2）数据中心;将采集来的数据、中间数据、数据模型等储存起来，传输到系统中。数据中心构成包括：原始数据库、监测模型数据库，其中监测模型数据库的工作任务是从原始数据库中获取数据资料，将具有一定故障特征的数据汇总、读取与分析，预测故障。（3）监控系统;系统中的重要构成，功能包括：故障诊断、数据分析、数据可视化处理与传输、故障预测等。监测系统可以分为6个部分，分别为数据源、数据采集、数据储存、数据分析、业务运行、数据分析模型展示[5]。

（二）根据数据规律实时检测与诊断故障

故障诊断是状态监测平台的重要功能之一，也是开展港口机械设备维修策略的主要环节;在这一过程中，系统利用数据信息对机械设备故障情况进行诊断，流程为：①根据实时数据展开故障检测果，构建以历史数据为核心的故障模型（如图一）。

在实际过程中，工作人员可以利用状态监测平台的这一技术展开实施故障检测工作，及时、准确发现早期故障情况、突发故障情况，提升故障诊断的精准性。为了更好的实现实时故障检测目标，工作人员采用故障特征匹配法进行诊断，之后获取故障诊断预警。根据图一可以发現，实时故障检测系统中有明确的设备故障参数标准，其中“峰值”是所检测数据的最大数值，用来表示设备轴承的磨损程度，“有效值”受到信号能量的影响，表示设备轴承的老化情况，“峰值因子”就是指峰值与有效值之间的比值，“缺陷因子”是设定报警值的依据。在一次状态监测平台的使用中，工作人员发现其中一台轮胎起重机的电机驱动峰值因子存在异常，且发出报警信号，此时工作人员根据状态监测平台数据，分析起重机情况，得到结论为：轴承存在明显磨损情况，对其进行更换之后，状态监测平台现实各种数值下降到正常范围内[6]。

（三）模拟劣化过程奠定维修基础

劣化过程模拟是工作人员利用状态平台监测系统完成故障诊断之后，借助系统功能显示港口机械设备劣化的一般过程情况。在平台操作中，港口的劣化过程显示只能够从“较好状态”转移到“较差状态”，但是不能够在不维修的情况下从“较差状态”恢复。关于港口机械设备故障的劣化过程模拟，就是利用平台中的算法技术，设定港口机械设备的状态空间，设置时间段为T、T+△，设定“较好状态”为i，设定“较差状态”为j。此时得到的劣化过程模拟公式为：Pij=p[Sn（t+Δ）=j|Sn（t）=i，得到状态转移矩阵为P=|pij|，此时若其数值满足系统原设定标准，则P为上三角矩阵。之后分析此公式中，港口接设备在不同状态的停留时间，实现对港口机械设备劣化过程的模拟，辅助工作人员分析港口机械设备的老化原因、故障诱因，为之后获取最优维修方案提供方向[7]。

（四）借助马尔科夫决策系统获取维修策略

基于状态监测平台的港口维修策略的获取，需要工作人员在明确故障类型与位置，获取劣化过程分析故障原因之后，根据机械设备的当前状态，采取可的维修策略，分别为：①不维修策略;②预防性维修策略;③事后维修策略;④完全维修策略。工作人员选择维修策略，需要遵循“经济效益之上”、“平均成本最少”、“满足港口作业基本需求”等原则。根据状态监测平台数据获取港口机械设备维修策略机油一定的随机性，为了提升“获取维修策略”的精准性与高效性，避免“系统随机制定策略”的情况出现，工作人员可以借助马尔科夫决策系统，在制定维修策略的过程中，将不同的时间点设备状态作为决策依据，获取不同的决策，最终对不同的决策进行对比，获取最维修策略。工作人员可以使用“a”表示维修侧，分别设置a1-a4，分别小时“不维修”、“预防性维修”、“事后维修”、“完全维修”等策略，在系统处于不同状态时，会对这一状态的时间点数据进行计算，若数据在分析与优化之后满足“设备良好运行”的数据参数标准，则表示可以使用这一维修策略。另外，还需要根据不同策略方案内容，分别计算不同方案的风险成本、维修成本、监测成本、意外故障成本等，从多个角度考虑不同方案的可行性，明确不同方案与维修投入成本之间的关系，进一步辅助工作人员选择合适方案[8]。

（五）计算对比获取最优维修策略

在经过上述环节之后，状态监测平台的数据分析与策略制定进入初始化阶段，获取初始化策略（如表1），之后代入该机械设备的数据资料，采用“描述策略迭代法”进行处理，借助MATLAB系統进行计算，通过不同的策略迭代处理，在状态监测平台中获取该机械设备的最优维修策略（如表2）。

结语：

综上所述，结合现代港口状态监测类型及其功能，可以发现，状态监测平台不仅能够监测港口机械设备的运行过程，还能够根据运行过程数据展开数据分析与挖掘，借助其中的计算功能展开计算，推导最优维修方案，为工作人员的港口设备维修与管理工作带来了极大的便利。在今后的状态监测平台之下的机械设备维修工作中，工作人员要灵活利用状态平台监测中的大数据技术、实时监测技术、故障诊断模型构建技术，根据数据规律推断故障问题，通过劣化过程模拟为之后的维修方向提供依据;还可以利用马尔科技术得到最优维修策略，从而提升机械设备维修精准性与有效性，为港口的现代化发展提供有力保障。

参考文献：

[1]庄松鹏.港口机械设备的维修与精细化管理[J].中国金属通报，2020（12）：102-103.

[2]顾天涛.港口大型机械设备维修管理问题及分析[J].中国设备工程，2020（22）：71-72.

[3]王治宇，荆彦明.港口机械设备的维修与精细化管理[J].南方农机，2020，51（14）：138.

[4]杨庚.论港机设备的检测系统与维修管理[J].湖北农机化，2020（08）：82.

[5]兰健.港口机械设备维修管理分析[J].装备维修技术，2020（02）：316.

[6]高梓维.港口机械设备维修管理[J].设备管理与维修，2019（18）：17-19.

[7]吴孝禹，谭康超，曾祥荣.港口机械设备的维修与精细化管理[J].现代制造技术与装备，2019（05）：219-220.

[8]朱振民.港口机械设备管理的新模式初探[J].技术与市场，2019，26（02）：222.

[9]苑中锴，范厚明，张莹.基于状态监测的港口机械设备维修策略研究[J].广西大学学报（自然科学版），2018，43（03）：965-976.