推行诊断技术 改进维修方式

马鞍山钢铁公司是一个特大型企业,通过推行设备诊断技术改进设备维修方式,取得了较好的经济效益。现介绍如下: 一、设备诊断工作的开展 马钢是一个老企业,三十多年来已形成一套行之有效的维修方式,并积累了丰富的经验。在推行设备诊断技术中采取了如下做法。 1.发挥精密诊断的指导作用,推动简易诊断扎实开展 (1)精密诊断要先行 当设备出现异常时,如果诊断人员不能指出故障的原因,诊断技术就不会被经验丰富的维修人员接受;要准确指出发生故障的部位或部件,必须实行精密诊断。 1986年4月,设备诊断室成立不到半年时间。某厂有一台同步电机振动加剧,诊断室第一次赶到现场出诊。诊断人员通过频率分析,指出振动原因是转子不平衡和销子松动。经解体检修,不平衡量是允许量的10倍;轴承座里有一个圆肩销松动,与诊断意见吻合。诊断技术第一次成功,为在现行设备维修体制中得到承认开了好头。所以,面对在企业中经     

应用设备诊断技术 推行状态监测维修

当采用状态监测维修时,维修及故障造成的停机时间和维修费用都将大幅度下降。 据考察,美国洛杉矶和旧金山有两家炼油厂从70年代起就推行状态监测维修制,一般透平压缩机组6～7年才解体一次;许多装置3～4年才大修一次,取得了明显的经济效益、他们的主要做法是推广状态监测及诊断技术,在技术经理(或总工程师)领导下有专门负责可靠性的工程师,下设有检测人员,定期巡检,建立设备状态数据库,实行状态监测维修。 一、逐步实行状态监测维修的设想 目前,辽化采用振动分析方法于转动机械状态监测和诊断方面已具备一定基础,并开始     

浅议冶金设备在线振动状态监测诊断的技术应用与实践

本文研究了冶金设备在线振动状态监测诊断技术在大型关键设备领域的应用,通过对设备轴承测点的振动速度等状态数据在线采集,在常规的对设备振动速度、加速度总值进行记录和趋势分析的基础上,进一步对采集信号进行时域——频谱转换,并采用带通滤波和加速度包络技术针对部件早期缺陷的故障频率,进行分析判断,实现对设备故障的早期精准诊断,做到设备预知维修,同时也解决传统设备故障判断受个人经验及技能限制问题。     

冶金设备的状态维修

国际钢铁协会(IISI)技术委员会1989年公布了一个名为“90年代的维修”的研究报告,它是由世界多国专家对14个国家的17个钢铁企业进行了3年的系统性研究后做出的,报告给出了取得最低维修成本的结论性建议.1.完整的在线交互式计算机管理系统的应用,包括工作计划管理、人员和成本管理、维修历史分析、事故分析、设备状态趋势诊断.2.机器振动数据监测、润滑质量分析和其他技术(视故障分析的需要来选择),例如磨粒分析的综合应用.3.一支训练有素的多技能的维修力量,用状态监测技术和其他措施来减少故障停机,其工作量有很好的计划和预测性.由此可见,状态监测和状态维修在90年代的维修策略中起着举足轻重的作用.一、状态监测技术1.振动监测是应用最广的状态监测技术,国外广泛采用的方式是便携式振动数据采集器加监测诊断软件,这在一定程度上取代了磁带记录机,后者加复杂的频谱分析仪只用于个别的复杂诊断场合.监测诊断软件提供数据管理,趋势、报警和故障诊断功能.有的开发和应用“专家系统”,有的开始将监测诊断计算机与维修管理计算机系统相联形成整体系统,很多生产线在设计和技术改造阶段考虑在线监测系统,这些都是值得注意的方向.振动监测按计划和路径系统地进行,一般测试周期为3～5周.除了监测一般的旋转     

融合状态监测诊断技术的设备管理系统

针对现有设备管理系统对设备状态信息掌握不足、维修方式落后、大多数设备管理系统对设备状态的统计分析和故障趋势的预测功能不足等现状,结合状态监测诊断技术,运用状态维修的思想,建立了状态维修的实施模型,并采用计算机和数据库技术,开发了一个融合状态监测诊断技术的设备管理系统,对于如何预防故障,杜绝事故,延长设备运行周期,缩短维修时间,为企业设备管理现代化提供了一个新思路.实践证明该方法能够有效改善设备维修方式,最大限度地发挥设备的生产潜力,提高经济效益和社会效益,提高企业设备管理水平,从而大大提高了企业生产环境的安全性.     

推广应用设备诊断技术 促进维修方式改革——辽化设备监测诊断及维修决策信息系统的开发及应用

一、推广应用设备诊断技术概况 提高设备可靠性、安全性是搞好石化生产的关键。十几年的实践使我们深深体会到,推广应用设备状态监测诊断技术,不断改进维修方式,是防止设备事故,提高设备可靠性,确保生产装置安全、稳定、长周期、满负荷运行的重要手段,设备诊断技术的广泛应用将促进维修方式的改革,取得更大的经济效益。在推广应用设备诊断技术方面,我们公司经历了四个阶段。 1.1980年至1983年,从法国引进的一些大机组由于先天不足,故障多经常停车,严重威胁生产。我们利用现场实时振动分析诊断机械故障。采取现场动平衡等方法消除振动,维持运行。 2.从1984年开始,除到现场实时诊断故障外,还定期对关键设备巡回检查.实行趋势管理,提前采取对策,减少设备故障停车。1985年开始,对大机组实施特     

设备状态检测技术的应用

随着设备检测技术的不断发展,对设备的状态检测技术日益成熟,使设备维修由事后维修转变为预防维修、主动维修。青岛卷烟厂应用状态检测技术,采用Entek Enpac2500振动监测仪,对加料机循环风机进行状态检测时,发现其潜在故障,通过状态维修,消除了加料机循环风机的设备故障隐患。     

振动诊断技术在预测性维修中的应用探究

当设备维修技术发展到一定程度时,维修人员可以使用预测性维修来进行具体的操作步骤。利用预测性维修技术来进行具体的维修操作,可以尽早的发现设备故障出现的早期问题及潜在失效模式,制定出科学合理的应对措施,这样可以减少设备的使用过程中因故障停台带来的经济损失。目前在大部分设备的维修过程中,我们都会使用振动诊断技术来进行机械部件故障的诊断,而且诊断技术中最重要的一个环节就是要针对发现的缺陷进行改善维修。我们主要针对振动诊断系统的开发,以及它在设备维修过程中的应用进行简单的阐述,通过下文的分析,我们可以验证振动诊断技术在设备维修过程中带来的巨大影响。当然希望文中提到的内容能够给振动诊断技术的完善提供一定的数据基础。     

中国设备管理协会召开设备诊断技术促进维修工作座谈会

1990年5月5日至10日,中国设备管理协会在辽宁省辽阳市辽阳石油化纤公司召开了设备诊断技术促进维修工作座谈会。参加这次会议的有石化、石油、化工、电力、冶金、有色、交通、核工业等行业的29个单位的代表40余人。辽宁省计经委、辽阳市计委也派代表参加了会议 会上,马鞍山钢铁公司、北京机械施工公司、辽阳石油化纤公司分别介绍了题为“踏实推行诊断技术,逐步改进维修方式”“再谈维修制度的改革”“应用设备诊断技术推行状态监测维修”等经验;上海港务局也介绍了他们的做法和经验。与会代表认为,这几个企业应用状态监测和故障诊断技术掌握设备运行状态,及时排除事故隐患,避免了重大停机故障的发生,为本企业增加经济效益发挥了重要作用,推动了维修方式的进步,很有启发。在参观辽化各级监测网点后,代表们看到辽化经过几年的努力,已初步形成了一套设备监测诊断体系,并建立了相应的组织机构,说明辽化领导对设备管理工作的重视,也找到了自己的差距,增强了紧迫感。     

线材机械设备的精密点检管理

应用精密点检技术对线材机械设备进行振动监测和诊断分析。以实例介绍利用时域、频域及趋势分析等方法,判断设备当前状态,早期发现故障隐患,查找故障根源,为确定维修时间、制定维修方案提供了可靠依据,取得较好效果。     

故障诊断技术在给排水设备状态维修中的应用

针对攀钢能源动力中心给排水设备原采用的事后维修和计划预修等传统维修模式存在的诸多问题,本着“技术合理、经济性好、实践可行”的原则,同时结合给排水设备的自身特点,制订相应机械故障诊断策略。选取适合的诊断技术,以此推进现代化的、具有高度预知性的设备状态维修,从而增强设备运行可靠性,提高设备综合效率,降低寿命周期费用,促进维修体制变革,实现企业设备管理现代化。     

基于RDCM的设备视情维护系统的技术研究

在全球制造业迅速扩张和激烈竞争的环境下 ,企业设备技术水平在不断提高 ,传统的设备维护方式已经很难满足企业的要求 ,发展基于远程诊断和状态监测 (RemoteDiagnosis&ConditionMonitoring———RDCM )的设备视情维护系统 ,可以为企业降低成本、提高效益并保持其在全球市场上的竞争力。在分析传统设备维护方式弊端的基础上 ,提出了基于RDCM的设备视情维护系统的三层体系结构 ,即Infranet -Intranet -Internet ,并详细地阐述了系统基于J2EE框架的开发方法以及系统实现的关键技术 ,最后介绍了系统的实施流程与步骤     

基于多Agent电力设备状态检修系统的研究

在分析了我国目前电力设备检修现状的基础上,提出基于多Agent的电力设备状态检修系统,该系统包括数据采集,数据处理,故障诊断层、决策和检修计划等多Agent,并构建了多Agent之间的通讯和协调机制。该系统的实施有利于制定合理的检修策略,延长设备的使用寿命,节省检修费用,提高企业的经济效益。     

基于GPRS的矿井提升机制动系统故障远程监测诊断系统研究

研究利用中国移动GPRS公网进行矿井提升机制动系统故障诊断技术,提出通过Internet将现场设备与科研、高校等研究单位紧密联系起来,共同诊断,并解决矿井提升机制动系统故障的系统架构。系统采用多传感器信息融合和组态平台技术,提高了故障诊断效率和准确性,改变了传统的设备诊断方法,降低了设备维护成本,提高了设备管理水平,增加了经济效益。     

Intelligent Predictive Decision Support System for Condition-Based Maintenance

The high costs in maintaining today’s complex and sophisticated equipment make it necessary to enhance modern maintenance management systems. Conventional condition-based maintenance (CBM) reduces the uncertainty of maintenance according to the needs indicated by the equipment condition. The intelligent predictive decision support system (IPDSS) for condition-based maintenance (CBM) supplements the conventional CBM approach by adding the capability of intelligent condition-based fault diagnosis and the power of predicting the trend of equipment deterioration. An IPDSS model, based on the recurrent neural network (RNN) approach, was developed and tested and run for the critical equipment of a power plant. The results showed that the IPDSS model provided reliable fault diagnosis and strong predictive power for the trend of equipment deterioration. These valuable results could be used as input to an integrated maintenance management system to pre-plan and pre-schedule maintenance work, to reduce inventory costs for spare parts, to cut down unplanned forced outage and to minimise the risk of catastrophic failure.     

基于应力波分析的状态监控与故障预测研究

随着先进的仪器测量与分析、物联网、云计算、数据挖掘、人工智能等科学技术的发展,设备状态监控和故障预测技术近年来在工业设备健康管理中起到越来越重要的作用。研究了一种基于应力波分析的状态监测与故障预测技术,通过应力波传感器对设备运动部件间的摩擦、机械冲击和动态荷载的电子信号进行检测和处理,采用专为应力波分析而开发的时域和频域特征提取软件和基于神经网络的数据融合技术,对设备状态进行定量分析,对设备故障进行准确预测,并提供设备健康诊断分析报告。运行试验表明,与振动分析等传统的状态监测方法相比,本系统能更好地实时监控设备运行情况,更早地预测故障,保证了生产安全性,降低了设备检维修成本,提高了生产效率。     

基于主动维修策略的沉砂池刮砂机缺陷整治

针对沉砂池刮砂机存在的设备故障频发、运行可靠性差、检修维护频繁、职工劳动强度大、生产维持费用高等诸多缺陷,本着"技术合理、经济性好、实践可行"的方针,摒弃传统维修模式,通过采取主动维修策略,从故障根源着手进行整治,由此较好解决了之前存在的各种缺陷,提高了设备综合效率,降低了寿命周期费用,保障了刮砂机安全、经济与稳定运行。     

Trend prediction technology of condition maintenance for large water injection units

Trend prediction technology is the key technology to achieve condition-based maintenance of mechanical equipment. Large-sized water injection units are key equipment in oilfields. The traditional preventive maintenance is not economical and cannot completely avoid vicious accidents. To ensure the normal operation of units and save maintenance costs, trend prediction technology is studied to achieve condition-based maintenance for water injection units. The main methods of the technology are given, the trend prediction method based on neural network is put forward, and the expert system based on the knowledge is developed. The industrial site verification shows that the proposed trend prediction technology can reflect the operating condition trend change of the water injection units and provide technical means to achieve condition-based predictive maintenance.     

Throughput-driven condition-based maintenance for frequently reconfigured mass production equipment

Heavily utilised reconfigurable production equipment has uneven deterioration rate caused by frequently changing configurations and complex subsystem interaction. Thus, traditional maintenance approaches that rely on reliability modelling are ineffective when applied on this class of equipment. This paper introduces a throughput-driven condition-based maintenance framework intended to perform predictive maintenance for heavily utilised reconfigurable production equipments. The effectiveness of the proposed method is experimentally validated using actual production records of the semiconductor test handlers. The primary benefit of the proposed framework is its prediction efficacy while accounting for the complex subsystem interaction through Bayesian statistics. It is low cost to implement because it only uses existing resources already available in most manufacturing plants.     

基于风险的维修决策在立体仓库中的应用

在风险的维修决策方法的发展和实施步骤的基础上,针对自动化立体仓库运行中存在的风险,选取堆垛机为研究对象,提出了将基于风险的维修决策应用于物流设备的技术框架.该框架运用故障树算法,综合考虑设备可靠性和故障后果,对堆垛机的风险进行定量分析,并利用风险为决策目标建立维修策略,以降低堆垛机的运行风险.研究表明:基于风险的维修方法是一种可以优化维修计划的有用的决策工具,并可以应用到物流设备.