基于物联网的机泵运维管理平台设计

杨露霞,钱依祎,王玉军

(重庆川仪软件有限公司，重庆 401121)

0 引言

石油化工、电力、水力等行业使用了大量的机泵，由于分布范围广、工作环境恶劣、持续运转周期长、监测手段落后等原因，其发生故障的概率高且不可预测；一旦发生故障，轻则引起相关设备停运，重则导致重大安全事故的发生，危及人身安全。重庆某机泵制造企业为提升公司机泵产品全寿命周期的质量管控、减少设备运维和管理过程中人的主观判断对故障诊断的影响，提出了基于物联网的机泵运维管理平台的设计理念。通过该运维管理平台，为客户提供“问题早发现、故障早干预、事故早预防、事故定位精确、智能运维管理”等售后服务，以加快企业售后服务的响应速度，提升产品附加值，最终帮助企业降低机泵售后服务成本和使用成本，实现制造业向服务型市场延伸[1]。

1 机泵制造企业运维管理现状分析

重庆某机泵制造企业的主导产品为计量泵、高压往复泵、矿浆膈膜泵、美国石油学会(American Petroleum Institute，API)标准离心泵、除鳞泵，以及以泵为核心的机电一体化系统，可输送各种介质，广泛应用于矿山、有色金属、黑色金属、煤化工、石油石化、电力、市政、核工业及国防等领域。该企业因产品种类多样以及企业客户群地理分布广、行业跨度大等原因，在机泵运维管理方面存在诸多不足。

①机泵运维管理方式落后。

企业出厂机泵大多零散地分布在全国各地，大部分客户采用传统纸质文档记录机泵运维管理情况，机泵制造企业无法管理运维数据和信息。从管理方式来看，在应急指挥调度、应急维修、维修记录查阅、巡检/点检结果反馈等诸多方面存在缺乏统筹安排、耗时耗工、反馈滞后、客户生产效益下滑等问题。随着出厂机泵的增多，企业和客户之间的运维鸿沟不断加深。

②机泵运行数据统计分析和再利用不足。

在机泵运维过程中，随着时间的推移、出现故障机泵的行业/客户增多，会产生大量的运维数据。由于客户机泵群的分散，使得针对某个行业、某个领域、某个类型的机泵运维数据不能得到综合利用，导致制造企业无法对机泵运行数据进行宏观的统计分析，难以实现对机泵运维的预测、预防。

③出厂机泵维修流程落后及联动性不足。

出厂机泵的运维流程大多为：出现故障→报告本单位设备部→本单位设备部上报机泵制造企业→机泵制造业派指定维修人员到现场维修。若运维过程中需要备品、备件，则需等到其完成采购后，才能继续完成整个运维流程。

④单客户端的运维缺乏考虑环境对监测结果的影响。

机泵制造企业不能对影响机泵总体状态的各种因素进行分类考虑；对机泵运行趋势不能进行预测，从而不利于机泵管理人员掌握机泵的状态。

针对以上机泵制造业面临的运维缺陷和管理不善的问题，基于物联网技术的机泵运维管理平台，从宏观入手，以机泵全生命周期为核心，从出厂、返修到报废，多维度、多视角地进行实时监测、预测、预防。

2 运维管理平台架构

基于物联网的机泵运维管理平台，采用“分建共享、集中服务”的理念，设计了出厂检测、在线监测、故障诊断、机泵维修、就近派单等几大功能板块；全面覆盖出厂前和出厂后两种应用场景，以及设备正常和设备异常两种状态显示，保证机泵设备在制造厂和现场客户的监管下能较长周期地稳定运行。

2.1 运行架构

根据机泵运营、运维的具体情况，对基于物联网的机泵运维管理平台的运行架构设计如下。①数据采集层：出厂机泵现场底层的模拟量信号采集装置、应力波监测诊断装置、振动系统监测诊断装置。②网络传输层。③基于物联网的云服务器平台，以及相关的辅助系统的数据收集、分析应用层。④各种终端监控设备。

机泵运维管理平台运行架构如图1所示。

图1 平台运行架构图Fig.1 Operational architecture of the platform

2.1.1 数据采集层

模拟量信号采集装置将现场的压力、转速、温度等传统模拟量信号，通过就地PLC控制器汇集到无线网络传输模块。应力波监测装置将应力波传感器监测到的机泵运行应力能量值通过无线网络传输到云服务器；振动系统检测诊断装置通过无线网络，将实时监测的X、Y、Z以及加速度等机械振动值传输到云服务器[2-3]。

2.1.2 网络传输层

网络传输层包括控制层、数据层、应用层3层网络。控制层网络负责连接现场传感设备、就地控制器以及就地人机界面(human machine interface,HMI)操作站；数据层网络负责通过广域网/以太网，或者4G/3G/2G无线网络，将控制层网络汇集的数据连接到云服务器平台；应用层网络负责连接平台周边的终端设备，如计算机、手机、LED大屏等，以及第三方系统。

2.1.3 云服务器平台

云服务器平台是指川仪物联网平台，可实现设备连接、数据存储、设备监测、故障分析、运维管理等功能。该平台可以接入的辅助系统有企业资源管理系统、营销管理系统。

2.1.4 终端监控设备

终端监控设备包括通过局域网/广域网连接的计算机、智能手机应用(application,APP)、监控中心LED大屏等展示/显示设备。

2.2 功能架构

机泵运维管理平台功能架构如图2所示。

图2 平台功能架构图Fig.2 Functional architecture of the platform

基于物联网的机泵运维管理平台包括监测系统和管理系统两个模块，为机泵生产管理人员、质量检验人员、出厂机泵运维管理人员提供设备全生命周期的所有基础信息、运行监测值、运维具体详情，并具有故障精确定位、维修计划快速生成、专业监测数据分析和图表报告按需生成等服务功能。从功能架构上来看，机泵运维管理平台可以分为物理层、数据层、服务层、应用层4个部分。

3 运维管理平台监测功能模块设计

基于物联网的机泵运维管理平台主要的监测功能模块由出厂监测、PLC监测、振动监测、应力波监测、地理信息系统监测5部分组成，实现了对整个机泵设备全方位、多维度的全生命周期健康度监测及预测，极大程度地提高了机泵运行的可靠性，延长了机泵的生命周期。

3.1 出厂监测

出厂监测是机泵对成品是否合格的最终检验。完善的出厂检验可以确保企业自身的信誉、用户的利益以及使用者、运维人员的安全。该模块的主要功能有出厂机泵的监测、出厂报告的生成和追溯、机泵出厂标准的查询。

3.2 PLC监测

PLC监测采用传统的机械设备监测方式，是将各地现场机泵运行的压力、转速、温度等传统模拟量监测信号采集、集中显示到运维管理平台[4]，通过压力、转速、温度等运行状态对机泵健康度进行初步评估。

3.3 振动监测

振动监测实时监测运行机泵的振动幅度、频率、方向等信息，以此判定机泵的运行是否发生故障。其目的是让运维工程师了解机泵运行状态、提前发现故障、及时维修。针对历史数据，可以通过人工智能技术实现机泵振动状态的智能诊断。

3.4 应力波监测

应力波监测[5]是采用应力技术对运行机泵产生的高频信号进行监测。该监测技术可以通过应力能量值提前预知机泵的健康度，并在发生故障后通过对应力能量数据的频谱分析来精确定位故障信息。与振动监测技术相比，应力波监测弥补了运行机泵不能对高频信号进行采集和诊断的不足，分析方法更便捷、新颖。

3.5 地理信息系统监测

利用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术[6-7]，机泵制造企业可以纵观全局、快速浏览任何地理位置机泵的实时健康状态、运行状态，为该企业后期的运维路线规划起到辅助作用。

4 运维管理平台管理功能模块设计

运维管理平台不同的管理功能模块分别侧重于机泵企业的管理人员和运维人员；根据不同人员所持有的账号，分配不同的管理模块。整个管理模块包含出厂管理、机泵管理、巡检管理、应急管理和系统管理。

4.1 出厂管理

出厂管理模块包含机泵出厂监测、出厂时间、出厂负责人、权属单位等相关子模块。该设计以机泵为核心，从出厂前期、中期、后期对机泵的基本信息进行管理；机泵企业管理人员通过对出厂数据进行统计分析，为企业的制造能效、客户更新率提供一定的数据支撑。

4.2 机泵管理

机泵管理模块主要管理出厂机泵的添加、运行时间、点检计划、运维时间、备品备件、所在权属单位及负责人和统计分析；对机泵的名称、型号、参数、安装地理位置等信息，按照企业规约统一进行编号，并与GIS系统进行关联。在GIS系统中，可清晰、直观地看到各地机泵的基础数据、实时运行状态和实时监测值。

4.3 巡检管理

巡检管理模块分为巡检计划和巡检记录两个子模块。巡检计划是机泵制造业和客户方进行沟通后，针对客户方的运行机泵制定的一系列计划。该计划与运维人员的巡检区域、巡检路线密切相关，可防止因路线设定不合理带来绕路巡检、重复巡检、漏检等低效行为。巡检记录则是根据巡检计划，记录巡检人员、巡检日期、巡检任务、巡检结果、巡检路线等内容形成的报表；根据报表生成以巡检为核心的关键绩效指标(key performance indicators,KPI)分析。

4.4 应急管理

应急管理模块分为应急预案、应急派工、应急反馈和应急统计等子模块。这几个子模块紧密联动，形成一个完整的应急流程。系统根据应急详情为使用者调出对应的应急预案，应急/运维人员根据应急预案采取响应行动；应急派工则是将具体的应急事件发送给指定的应急/运维人员。应急/运维人员处理完应急事件，将应急结果、事件现场、应急流程以文字或图片的方式上传至平台，作为一个完整的应急反馈流程。应急统计根据应急记录形成一个统计分析子版块，为运维人员的绩效考核提供了数字化基础和依据；同时，将出现应急事件的机泵作为下一次运维的核心目标。

4.5 系统管理

系统管理模块设置账号管理、派工管理、运维管理、报警总览四个子模块。账号管理主要针对该企业管理人员、运维人员和用户的登录账号，进行统一、有效的管理。派工管理是对到现场运维、工作范围变动大的人员以及工勤人员进行排班。管理人员可以随时随地通过平台制定、编辑具体的派工单。运维管理主要针对运维情况、运维人员作详情记录，根据记录作相关角度的统计分析报表以及运维过程中设备备件的管理。报警总览是现场运行的PLC系统、振动监测系统、应力波监测系统设置的报警阈值，以及实时显示的报警信息；其主要用于判断设备运行健康与否。

5 结束语

本文立足于某水泵制造企业，分析其机泵运维管理的现状。针对目前机泵运维管理方式落后、部门联动性差、安全保障子系统缺乏和运维数据利用不充分等问题，结合历史运维经验，设计了基于物联网技术的机泵运维管理平台。给出了运维管理平台的功能模块架构，搭建了运维管理平台以及平台子系统功能间的数据交互和联动。在设计思路上，采用先进的物联网技术和信息化的管理手段，将运维中产生的数据进行联动，从机泵的全生命周期角度对机泵的寿命进行监控。从用户的使用角度，该设计避免了设备突发事故的情况，同时，减少了非计划停工、缩短了故障停机时间、优化了生产操作、降低了维修费用，从而提高了用户的综合经济效益，进而提升了机泵生产商的综合效益和行业知名度。

参考文献:

[1] 曹亮.基于RFID技术的水泵集群监测系统设计和实现[D].苏州：苏州大学，2014.

[2] 李益平.基于虚拟仪器的液压设备运行状态在线监测系统研究[D].西安：西安建筑科技大学,2007.

[3] 刘尚坤.基于振动信号处理的旋转机械故障诊断方法研究[D].北京：华北电力大学，2017.

[4] 聂梦雅，付学强.基于PLC的提升部件振动和高压设备温度监测系统的研究[J].矿山机械，2014(7):59-62.

[5] 陈长征,孙长城,费朝阳,等.基于应力波的低速滚动轴承故障诊断新方法研究[J].机械强度,2007,29(6):885-890.

[6] 王正浩,张晓鹏.基于GIS的路灯资产信息管理系统设计与实现[J].照明工程学报,2011,22(2):89-93.

[7] 徐伟.智能路灯管理系统的设计与实现[D].南京：南京师范大学,2017.