惠涛

（陕西神木化学工业有限公司，陕西 榆林 719319）

石油、天然气作为非再生能源，近年来，对外依存度日益提高。基于此，国际能源安全问题日益突出。为解决长期存在于煤化工企业生产过程中的相关问题，创造安全的石化产业生产环境，促进石化原料多元化发展，该行业领域的革新工作势在必行，只有不断将创新技术、现代化设备引入该行业中，才能为该行业的稳定发展保驾护航。新时期，煤化工行业出现的新的代名词是新型煤化工，新型煤化工主要推行以部分新型煤化工来代替传统的石化产品，尽可能缓解国家的能源压力。此外，基于该行业的特殊性，对设备要求极高，但实际生产作业中大多存在设备维护人工化，因设备管理不善造成的人员伤亡不在少数，本文就此提出煤化工行业设备全生命周期健康监测诊断系统方案，用以解决长期存在于煤化工行业生产过程中存在的设备管理痛点。

1 国内外发展现状

故障诊断技术是设备维护工作的基础，只有准确地对设备所出现的故障进行诊断，方能对其进行有效维护，从而确保其的正常运转。故障诊断技术最早起源于20世纪60年代，当时美国宇航局率先推出了机械故障诊断研究这一课题。随着美国宇航局与英国机械保健中心不断地进行细致研究，终于在20世纪70年代该技术被应用在机械设备的维护与故障检测中。此后，机械设备故障诊断技术不仅仅被进一步完善，同时也被广泛地应用在多个领域中。而随着计算机的问世，机械设备故障诊断技术与计算机技术也进行了有机结合。通过计算机技术与机械设备诊断技术的有机结合不仅仅提升了机械设备诊断的工作效率，同时也在一定程度上避免了机械设备故障误诊现象的出现。此外，随着计算机技术的逐步完善，20世纪90年代，机械设备故障诊断技术还加强了对计算机网络技术的应用，从而方便了工作人员远距离对机械设备进行故障检测及维护。

我国对故障诊断技术的研究最早开始于20世纪80年代，当时我国组建了故障诊断学会。通过其对西方国家的不断学习以及对自身机械设备维修经验的逐步总结，最终实现了对机械设备故障诊断技术及机械设备故障监测的应用。并且，随着我国对其相关技术的逐步研究，现今机械设备故障诊断技术以及机械设备监测技术已经被应用于工业部门、航空航天部门等多个领域中。同时，通过将其与自动化技术以及计算机网络技术等相关技术相结合，当前其不仅仅可以实现对机械设备的远距离诊断与监测，同时，更可以利用人工智能技术以及计算机网络技术实现自动化故障诊断。

这一技术在我国的应用不仅方便了机械设备维护工作的进行，同时，也有效延长了机械设备的使用年限。此外，通过对这一技术进行应用，还可以进一步降低工业生产过程中机械设备的维护成本，进而对工业生产质量的提升及国民经济的增长起到了一定的促进作用。

2 系统构想

众所周知，煤化工业是我国重要的能源企业之一，其发展效率及产品质量直接关系到我国国民的能源使用。因此，为了有效提升煤化工业的生产效率及产品质量，其首先需要做好相关机械设备的维护工作。此外，随着计算机等新兴产业的发展，煤化工业在发展中也受到了一定的制约。而为了缓解这一困境，企业务必要做好机械设备的维护工作，从而降低其维护成本，进而对企业收益的提升起到一定的促进作用。因此，为了进一步降低煤化工业中机械设备的维护成本，其需要研发并设计一款煤化工业设备全生命周期健康监测诊断系统。

在煤化工业设备全生命周期健康监测诊断系统中，一共可以分为三层，其中第一层为边缘感知层，其主要负责对设备信息进行获取。第二层为传输层，其主要负责对相关数据传输至云端。第三层则为云端应用层，其不仅仅需要对数据信息进行存储，同时，更需要对其进行分析处理。

2.1 边缘感知层

边缘感知层位于煤化工业设备全生命周期健康监测诊断系统的第一层，在该层中不仅仅包含电压监测设备、电流检测设备等常规检测仪器，同时，还具有超声波感知设备以及温度表、噪声感知仪器、转速感知仪器等多种感知设备。通过利用这些设备，该系统不仅仅可以对煤化工业中所运行的机械设备的噪音、电压、电流等数值进行监测，同时，更可以实现对其机械设备运行过程中的转速以及温度等进行检测。通过对设备运行工程中的多种数据信息进行检测，便可以方便云端应用对该设备是否出现了故障以及故障原因等进行判断分析。

2.2 工业物联传输层

煤化工业设备全生命周期健康监测诊断系统的第二层是工业物联传输层，该层的主要作用是将边缘感知层所获取的设备运行数据上传至云端应用层中，从而方便其对设备的运行状况进行判定。同时，通过利用工业物联传输层云端应用层也可以将相应的指令信息传输至边缘感知层中，从而细致地对机械设备的某一部分数据进行精密获取。在工业物联传输层中主要包括有无线传感器以及网关等设备，同时，为了方便网关于局域网的部署，在传输层中还建有相应的设备运维平台。通过利用该平台不仅仅可以实现对数据信息的有线传输，同时，更可以借助5G网络以及IPV6的WiFi实现无线传输，其中网关与平台的互联图如图1所示。

图1 网关于平台的互联图

2.3 云端应用层

最后，煤化工业设备全生命周期健康监测诊断系统的第三层是云端应用层，该层也是本系统的核心。在云端应用层中不仅仅建设有相应的数据库，从而方便对数据信息的存储。同时，通过该层还可以实现对数据信息的云端计算，从而分析得出机械设备在运行过程中是否出现了故障。由于本系统不仅仅具备机械设备运行状态监控、机械设备故障分析等功能，还可以根据当前设备的运行状态对其未来发展进行预测，从而避免故障的出现。因此，为了进一步对本系统中的相关功能进行管理，其还建设了相应的服务平台。服务平台的核心为云端服务平台，通过利用云端服务平台其可以直接与多个终端相连，从而直接观察当前机械设备的运行状态及故障性预测信息等。同时，通过利用该平台还可以实现对数据趋势的分析以及机械设备组装原理的观察等功能。其具体服务功能示意图如图2所示。

图2 服务功能示意图

3 系统解决的关键问题

经研究证实，新型的化工行业设备全生命周期健康监测诊断系统能解决一些实际存在于煤化工工厂设备的一些关键性问题，保障设备运行的安全性，进而创造相对稳定的工作环境。首先，在化工厂的诸多设备中，存在一些旋转设备和往复式设备，这些设备在实际运行过程中自身的构成部件很容易形成磨损，还有一些本身结构存在缺陷的设备。长此以往，这类设备将会成为工厂作业的安全隐患。当前，国内行业还没有出台具体化的设备状态监测体系，传统的设备状态监测方法存在着较多的缺陷，无法得到较为全面的数据信息。全生命周期健康监测诊断系统则可以更好地解决这一问题，利用该系统的特殊功能，可以在较短的时间内实现对各类独立设备参数监测的整合功能，形成较为精准的预测性监测手段，第一时间监测出工厂中存在部件磨损和缺陷的设备，及时做好备案、后续维修。上述外，该系统的构建还可以及时诊断出一些存在早期故障征兆的设备以及对一些长周期运行的设备进行相应的生命周期评估等。

4 效果与展望

全生命周期健康监测诊断系统构想在煤化工行业设备运行中的实施获得了较高的效果，且在极大程度上对煤化工行业设备安全维护工作起到了强化作用。首先，煤化工工厂从落后的设备维修理念中走了出来，意识到了数据的重要性，在实际设备检修过程中将设备数据作为评价设备检修、维修的标准，以此提高设备维修、检修效果。其次，化工厂的设备的监测大数据特征库就此形成，利用监测大数据特征库所收集的数据信息，可以更好地对各个行业的设备的监测与完整评价作出判断，进而获得更加准确、可靠的产品服役健康性能和相关指数。除此之外，该设备全生命周期健康监测诊断系统构想的提出，在化工厂设备中形成了更好的管理数据服务体系，拓宽了数据的交易市场。