Alpha,專(zhuān)注于礦業(yè)智能化的國(guó)際服務(wù)商

石窯店選煤廠(chǎng)是陜西神木煤業(yè)集團(tuán)下屬的500萬(wàn)噸動(dòng)力煤選煤廠(chǎng)，由安爾法公司的戰(zhàn)略合作伙伴選煤巨頭泰戈特設(shè)計(jì)建造并運(yùn)營(yíng)。于2018年4月上線(xiàn)了安爾法預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，在各個(gè)關(guān)鍵設(shè)備上安裝了安爾法預(yù)測(cè)性維護(hù)傳感器，包括離心機(jī)，皮帶機(jī)，刮板機(jī)的電機(jī)，減速箱，滾筒等，進(jìn)行實(shí)時(shí)地設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集分析，保證設(shè)備長(zhǎng)久高效健康地運(yùn)行。

由于泰戈特公司高水準(zhǔn)的選煤廠(chǎng)運(yùn)營(yíng)管理，幾個(gè)月來(lái)，安爾法預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)及遠(yuǎn)程專(zhuān)家一直輔助現(xiàn)場(chǎng)點(diǎn)檢人員及機(jī)修人員做日常的維護(hù)保養(yǎng)工作，設(shè)備都處于良好的運(yùn)行狀態(tài)，并未出現(xiàn)特別的故障情況。

“但是”

安爾法的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器是處理人工點(diǎn)檢無(wú)法處理的工作，比如內(nèi)部零件損耗的故障評(píng)估。點(diǎn)檢人員的感官及經(jīng)驗(yàn)，無(wú)法感知設(shè)備內(nèi)部細(xì)微的變化，傳感器卻能在生產(chǎn)中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析。

比如如下的兩個(gè)小測(cè)點(diǎn)，這次故障的主角。

302尾端滾筒監(jiān)測(cè)

504尾端滾筒監(jiān)測(cè)

302鏈條非驅(qū)動(dòng)側(cè)振動(dòng)峰值頻譜圖

504鏈條非驅(qū)動(dòng)側(cè)峰值頻譜圖

云端后臺(tái)系統(tǒng)開(kāi)始發(fā)送預(yù)警信息，并且通過(guò)微信端推送日?qǐng)?bào)，讓日常檢修人員關(guān)注設(shè)備，但初期尚未進(jìn)行拆蓋查看，暫未發(fā)現(xiàn)明顯問(wèn)題。12月1-3日繼續(xù)推送相似預(yù)警，晚班點(diǎn)檢人員開(kāi)始引起注意。

微信端預(yù)警推送

在12月1日到3日晚班生產(chǎn)過(guò)程中，點(diǎn)檢人員重點(diǎn)關(guān)注302及504運(yùn)轉(zhuǎn)情況，發(fā)現(xiàn)302刮板機(jī)在生產(chǎn)中有幾次輕微的跳鏈情況，504兩邊鏈條運(yùn)轉(zhuǎn)不協(xié)調(diào)。

綜合安爾法的云端預(yù)警信息，12月3日晚，點(diǎn)檢人員針對(duì)302尾端鏈條非驅(qū)動(dòng)側(cè)滾筒決定拆蓋檢查，檢查發(fā)現(xiàn)軸承滾珠磨損，結(jié)合之前兩次在驅(qū)動(dòng)側(cè)滾筒的預(yù)警信息，后又打開(kāi)另一側(cè)也有磨損情況（滾珠磨損后有間隙軸受力后有晃串現(xiàn)象）。

軸承滾珠磨損

針對(duì)504刮板機(jī)，點(diǎn)檢人員兩邊鏈條進(jìn)行仔細(xì)查看，兩邊的鏈條因?yàn)槊郝淞宵c(diǎn)偏，導(dǎo)致受力不均。

12月4日檢修工單

12月4日白班檢修班，根據(jù)點(diǎn)檢反饋，將302尾軸處拆機(jī)換上兩盤(pán)新軸承，針對(duì)504刮板機(jī)鏈條，檢修人員將左右兩側(cè)的鏈條進(jìn)行互換。之后從4日晚班生產(chǎn)開(kāi)始，設(shè)備恢復(fù)良好運(yùn)轉(zhuǎn)，數(shù)據(jù)曲線(xiàn)趨于平穩(wěn)。

通過(guò)此次的預(yù)警信息，現(xiàn)場(chǎng)配合進(jìn)行在故障發(fā)生前進(jìn)行維修，避免了設(shè)備在非正常運(yùn)轉(zhuǎn)下的壽命損耗，更避免了可能因?yàn)楣收蠂?yán)重后發(fā)生更大的故障停機(jī)事件。

戰(zhàn)

挑

戰(zhàn)

安爾法基于Alpha Cloud的智能預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，能夠全面評(píng)估現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，提前預(yù)判故障，背后我們的團(tuán)隊(duì)同樣做了大量努力。

為了開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)性維護(hù)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，首先得在短時(shí)間內(nèi)獲取大量數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練。然后測(cè)量各個(gè)設(shè)備的振動(dòng)與溫度情況，并對(duì)采集下來(lái)的大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)按需求進(jìn)行篩選、分析，進(jìn)一步得到所有設(shè)備的健康狀況。然而，在這場(chǎng)看似方向明晰的原型化探索中，安爾法仍遭遇了4大挑戰(zhàn)：

Chanllenge

數(shù)據(jù)采集挑戰(zhàn)：現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備周?chē)辉试S搭接線(xiàn)路，傳感器采用電池供電、無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸模式，在確保電池的使用壽命，又能確保采集數(shù)據(jù)的完整性，經(jīng)過(guò)反復(fù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，安爾法智能傳感器制定了一套完整的數(shù)據(jù)采集策略。

Chanllenge

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)挑戰(zhàn)：眾多的傳感器的接入，以及以后多工廠(chǎng)的數(shù)據(jù)接入，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)面對(duì)著同時(shí)大量數(shù)據(jù)的寫(xiě)入、歷史數(shù)據(jù)的讀取，安爾發(fā)制定了一套數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)方案，優(yōu)化大數(shù)據(jù)的寫(xiě)入與查詢(xún)。

Chanllenge

數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)：工廠(chǎng)設(shè)備眾多，設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，設(shè)備之間振動(dòng)信號(hào)相互影響，生產(chǎn)線(xiàn)上其他部件的異常導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的差異，如何在這眾多的數(shù)據(jù)中甄別哪些數(shù)據(jù)是當(dāng)前設(shè)備監(jiān)測(cè)的真實(shí)情況，安爾法從硬件到軟件處理制定了一套數(shù)據(jù)濾波方案。

Chanllenge

故障預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)：如何針對(duì)設(shè)備的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)設(shè)備監(jiān)測(cè)指標(biāo)的走勢(shì)，如何將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與設(shè)備性能狀態(tài)綁定，安爾法在長(zhǎng)期的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)下，針對(duì)不同設(shè)備建立數(shù)學(xué)模型，對(duì)歷史數(shù)據(jù)不斷訓(xùn)練學(xué)習(xí)，故障預(yù)測(cè)也逐漸傾向可靠準(zhǔn)確。

“我們做的越多，客戶(hù)需要做的就越少”

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石窯店選煤廠(chǎng)（陜西神木煤業(yè)）

李經(jīng)理

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敘永選煤廠(chǎng)（川煤集團(tuán)芙蓉公司）

雷工

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