海洋平台装备增强型状态维修技术研究

2014-01-15 10:00徐俊
电子设计工程 2014年16期
关键词:增强型预判故障诊断

徐俊

(江苏科技大学 江苏 镇江 212003)

由于海洋平台装备正朝着集成化、自动化和智能化的方向发展,对这些设备的可靠性、安全性和可用性提出了全新的要求,传统的维修方式不可避免地出现了“维修过剩”或者“维修不足”的弊端,维修的工作常常处于被动状态,维修费用高居不下[1]。伴随着状态监测技术、计算机及维修分析决策技术的发展,对海洋平台装备实施增强型状态维修不仅可以有效的降低设备的失效频率,增加设备的可靠度,延长设备的使用寿命,还可以显著的减少设备维修的时间、人力、物资等耗费,为企业的持续、安全、高效的生产提供了保障,显示出巨大的优越性和先进性。

1 CBM+概述

1.1 CBM+的概念

增强型基于状态的维修(CBM+)[2]是利用原位诊断功能和原位/离位预测功能,对武器系统的状态进行监控,并在此基础上采取适当的维修活动,从而提高部件的可靠性,缩减维修工时,减少意外和事故。在企业里,这种预测性方法能够实现预先保障,即在部件出现故障之前,提前采办并交付所需的维修部件。

1.2 CBM+的特点

增强型状态维修与传统的被动维修方式不同,它是一种主动的维修方式,并且还可以对故障进行提前预判[3]。它是根据先进的、小型化的传感器来接收海洋平台装备的正常或异常数据,帮助修理人员在最大程度减少维修装备所带来的时间上的影响。因此,它可以提高系统的可靠度、可用度和安全性,减少不必要维修,降低费用,更好地安排装备维修工作和进行维修管理,其具有如下特点。

1)通过装备技术状态传感器获取准确的装备状态信息,运用数据分析与决策技术预测装备的寿命并实施精确维修,可有效减少装备维修时间,节约维修费用,延长装备使用寿命。

2)使故障能在早期被消灭。通过检验装备的工作状态,预先发现装备的异常状态,快速进行事先修理。

3)增强型状态维修的关键是预先检测、故障预判和诊断、适当维修[4]。它又被称为“预知修理”,就是在对装备进行维修之前预先了解判断“状态”,因此,诊断和预判工作十分重要。

4)依靠装备的各种检测数据进行维修,这样不仅具有很强的针对性,而且能够根据实际需求维修。

1.3 CBM+的核心技术

增强型状态维修的核心技术主要有:状态监控、故障诊断和预判,状态维修决策,远程智能维修[5]。

1)状态监控

状态监测技术是指根据装备的可靠性、维修性、测试性指标合理的选择状态监测方式(手动检测、便携式状态监测和在线自动状态监测等),采集代表装备状态或故障信息的参数,从而分析提取特征参数、计算设备状态和工况参数之间的非线性关系,将测定值与规定的正常值进行比较,判断装备是否工作正常,为进一步探测分析产生故障的原因做准备。

2)故障诊断和预判

故障诊断与预判技术是通过采用专家系统和人工智能技术来对装备状态的异常特征值进行具体分析,检测出故障类型,对可能有问题装备剩余的寿命进行预测。它是CBM+的最重要的组成部分。尽管故障诊断与预判均关系到装备的状态评估,一般都一并加以考虑,但是,两者的决策目标却是明显不同的。诊断的结果常用于修复性维修的被动性维修决策,预判的结果则用于CBM+的维修决策,它是以使用风险最小、使用寿命最大(或利润最大)为目标。依靠故障预判,可以初步计算出缺陷产生到发生功能性故障大概时间,还能修复系统和零件的故障率。

3)状态维修决策

状态维修决策就是基于软件平台系统的分析装备上传感器传来的状态数据,对这些数据进行监控和评估,并根据事先具体设定的优化目标,如装备的费用、装备停工的时间、可用度等,合理选择维修的时间、维修的项目,进行维修的资源和配置等,给出最佳维修的策略。

4)远程智能维修

远程智能维修是指让维修人员能够充分利用互联网这个平台,对于有异常情况的海洋平台装备进行在线监测和维修,从而使维修的费用得到降低、装备的维修时间和停机等待维修的时间得以缩短、维修的效率得以提高。远程智能维修可以方便的让不同地方的修理专家同时利用网络这个平台对装备进行诊断,装备的管理人员也可以通过网络看到装备运行的工作情况,并根据监测情况做出是否对装备进行必要的维修。这样就能实现对装备每天24小时的全方位监控,监控装备的性能是否有衰减。在性能有衰减时,可以提前规划维修的时间,避免装备在运行时突然停机的状况出现,使装备最大限度的处在无故障的运行状态。因此,远程智能维修系统的建立对于发挥出综合平台的技术优势,提高维修的保障效率,能起到重要的作用,是未来维修的重要的技术平台。图1是远程智能维修的方案示意图,图2是海洋平台增强型状态维修方案图。

图1 远程智能维修示意图Fig.1 Remote intelligent maintenance schemes

图2 海洋平台增强型状态维修方案示意图Fig.2 Offshore platform enhanced state maintenance plan schemes

2 海洋平台装备维修保障技术发展趋势

1)海洋平台装备有许多大型的装备组成,如:海洋移动钻井平台(船舶)、浮式生产系统、海洋工程各种生产作业船只等三类装备及其关键配套设备和系统等[6]。这些装备在运行过程中,不可避免的会出现损坏、海水腐蚀和海损等多方面状况,装备损坏和性能衰减是必然的,在年度检查之前,需要大量的投入人力和物力对装备进行维修,使装备处于可以正常运行的工作状态。而传统的海洋平台装备维修基本属于传统的事后维修模式,装备基础管理薄弱,依靠经验的、定性的方法确定设备检查/维护内容,缺乏对关键装备的识别和分类,维修资源不能合理分配,存在“维修不足”和“维修过剩”,系统安全生产隐患大、事故多,装备可靠性、可用性和安全性难以控制和保证,因此,海洋平台装备采用传统维修方式的弊端暴露无疑。

2)经过了几十年的发展,作为新兴的综合性边缘学科,状态监测和装备的故障诊断技术已经初步形成了比较完整的学科体系,涉及机械、信息科学、系统科学、人工智能、计算机技术等许多学科。在这这些学科发展的基础上,进而衍生出基于状态维修的修理方式。该维修方式是不同于以往的事后修理的维修方式,其工作机理是通过对装备系统的各种状态进行监控,对异常的状态特征值与以往的正常的状态参数进行比较,从而判断装备是否处于故障状态,决定是否进行必要的维修。而CBM+则是CBM基础上的扩展,在CBM的基础上增加故障预测和诊断功能,依靠自动化的嵌入式或便携式数据传感器采集数据,采用自动识别技术和零件标识技术识别零件,从而实现真正的精确维修;实践中,它更加注重状态的监控、故障的诊断。

因此,也正是由于CBM+的实现,才使得海洋平台装备维修与保障的优势充分体现出来。

3 结束语

随着时代和科技不断的发展,海洋平台装备越来越趋向于信息化,系统化,集成化和智能化发展,传统的维修方式已经不能适应保障装备正常和安全运行的要求。传感器、微机、神经网络[7]等学科的快速发展把传统的状态监测技术推向智能化的故障诊断和预判方向发展,不仅能够进行故障诊断,还可以进行故障预判;不仅能够预测故障还能预测故障的发展。设备故障诊断信息和故障预测信息通过网络和设备管理信息系统相连接,从而减少非计划停产检修、减少停产检修中的等待时间、防止维修不足和过剩维修、延长装备运转周期而最终产生巨大的经济效益等优点,必将为越来越多的企业所认识。所以可以预见,以测试监控为基础的CBM+将是海洋钻井平台首选维修方式。

[1]殷苏东,陈旭华.基于状态的维修研究现状与发展趋势[J].科学技术与工程,2008,8(6):1530-1534.YAN Su-dong,CHEN Xu-hua.Based on state maintenance research status and development trend[J].Science Technology and Engineering,2008,8(6):1530-1534.

[2]郑炳贤,薛培生,刘洋.装备维修质量管理研究[J].江苏航空,2007(1):21-22.ZHENG Bing-xian,XUE Pei-sheng,LIU Yang.Equipment maintenance quality management research[J].Jiangsu Airlines,2007(1):21-22.

[3]Condition Based Maintenance Plus (CBM+ )for Material Maintenance[R].DOD Instruction,2007.

[4]李根成,唐忠平,黄海鹏.南海舰队某部新装备维修保障能力实现跃升[N].解放军报,2009-05-01(2).

[5]王瑞朝,王远达,郭俊强.CBM+:航空维修保障新趋势[J].国防科技,2009,30(1):11-15.WANG Rui-chao,WANG Yuan-da,GUO Jun-jiang.CBM+:aviation maintenance support new trend [J].Journal of National Defense Science and Technology,2009,30(1):11-15.

[6]叶晓慧.基于状态的维修[R].福州:电子学年会,2008.

[7]罗蓉,李俊山,王蕊,等.装备维修保障资源可视化管理平台构建[J].计算机工程,2008(8):278-280.LUO Rong,LI Jun-shan,WANG Rui,et al.The equipment maintenance support resources visualization management platform to build[J].Computer Engineering,2008(8):278-280.

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