DHMS设备安全与可靠性管理系统
(一)、问题定位
行业痛点:
煤矿、钢铁、电力、石油石化等我国支柱产业,具有设备数量多、密集,生产工艺复杂,规模大,价值高等特点。这些企业在设备管理方面大都存在以下问题:
1.重要设备多,装置密集。一旦发生故障,损失将难以估量。设备意外停机不仅造成经济损失,更可能造成人员伤亡,极大影响生产安全性。
2.设备复杂、维修周期长,导致产线停产,影响面广。由于无法得知设备在什么时候可能会出现故障,导致了过度维护、过度备件等问题,但维护不足又会导致意外停机,直接造成生产损失。
3.目前大多缺乏科学的数据统计分析和先进的预测性故障诊断及预警机制。
4.生产数据和设备状态隔离。
尽管这些行业多数企业尤其是大型企业都实现了不同程度的信息化和设备管理自动化。但不同行业、不同企业的信息化和自动化程度相差很大,而原有的信息化和自动化系统大都采用C/S架构,在企业局域网内运行,存在着以下问题:
1.各系统信息孤岛、数据离散、数据无法融合。
2.数据展示形式单一,不直观。
3.无法及时在异地获取到重要的信息。
4.报警简单,缺乏自动诊断。
5.设备故障诊断依赖于“专业仪器,专门人员”。
6.由于无法准确掌握设备运行状态,导致决策缺乏依据,降低决策效率。
核心价值:
1.消除数据孤岛,发挥数据价值。通过对采集到的设备监测数据进行分析,实现设备预测性维护、设备信息管理、故障原因统计分析等功能,充分发挥数据价值。
2.提高生产安全性。对设备进行故障预测性分析与诊断,消除过度维护,转化意外停机为计划内停机,降低生产成本,提高生产效率。
3.提升决策效率。方案提供完整的图表分析功能,并能进行实时告警,为决策人员提供充分、可靠的设备状态信息及行动建议,实现高效决策、合理决策。
4.工业互联网是新基建的重要内容,基于窄带物联网的解决方案是工业互联网所大力提倡的内容,国家主推,三大运营商全力建设基站。方案采用的技术和解决思路符合当下发展趋势,符合国家政策导向。
(二)、创新点
1.云原生特性。基于云原生特性,系统部署支持公有云、私有云、混合云、物理服务器多种部署方式,系统处理能力随着节点的增加而增加。系统组件可以独立升级、独立维护,十分灵活。云原生技术事实上兴起于云计算的下半场,即2019年末。拥抱新技术、新趋势,能够将云原生技术用好、用活,是创新性的重要表现。
2.面向数字孪生的设计。系统面向数字孪生,目前已经实现基础数据采集、模型训练等工作。未来通过完善设备模型展示、增强数据同步,可以在现有架构上实现数字孪生。这是一项面向未来的设计。
3.在工业互联网联盟2020年4月底发布的指南中,首次明确提出边缘计算的实现核心在于边缘网关。解决方案中的边缘网关实现边缘计算已经在线上运行将近半年,技术处于领先地位。
4.终端在设计之初就把安全放在第一位,囊括物理安全(防拆)、存储安全、数据安全、通信安全,并且兼顾终端能耗控制,不“镀金”,不做过度安全,最终实现高性价比。这一创新理念在业界也属领先。
(三)、功能介绍
1.完备的设备管理功能,支持设备信息的多维度统计、批量导入导出、汇总分析、可视化展示等。针对自有终端设备,还可以支持终端运行参数的远程配置。
2.完整的告警信息推送。支持包括网页、APP、短信、邮件等多种方式告警,支持包括阈值、推送方式等在内的告警参数配置,支持告警模型自适应,自有终端设备支持自检及告警。
3.专家辅助功能。对于复杂故障,支持连线专家库中的专家进行实时诊断。对于普通故障,专家也会进行复核,并出具包含行动建议在内的专业的诊断报告,让用户能够低成本、及时的利用专家知识解决疑难问题。
4.智能诊断与分析。支持多维度故障分析及趋势分析,包括历史运行数据分析、累计设备启动时长,曲线图展示设备及关键配件目前所处生命周期的阶段分析,能够按时间统计告警等级、故障高发设备、故障高发设备生产厂商等信息。支持细化至关键配件的故障智能诊断模型,并建立设备故障库训练诊断模型通过机器学习的方法不断整合专家诊断结论及已有故障处理办法对模型进行不断完善。
5.良好的兼容性。系统支持第三方数据源的接入,包括传感器、PLC等。系统同时支持对接用户方相关ERP系统,实现IT系统的整合。
(四)、功能和技术指标优势
指标1:设备数据采集能力
温度测量技术参数指标 |
量程(℃) |
-80~600 |
测量精度(℃) |
0.1 |
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电气防爆等级(认证) |
IP67 |
|
操作温度(℃) |
-60~250 |
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操作压力(kPa) |
0~20 |
|
是否支持无线通信模块扩展 |
是 |
|
是否具备自主知识产权 |
是 |
|
工业HART协议数量(个) |
200 |
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设备种类列举:旋转机械与往复机械、环境等 |
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数据采集信息类型列举: 温度 |
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安全及可靠性评价列举:性能稳定,线性度高 |
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其他优势指标列举:响应快,对电噪声不敏感 |
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压力测量技术参数指标 |
量程(kPa) |
20000 |
测量精度(%FS) |
1 |
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电气防爆等级(认证) |
IP65 |
|
操作温度(℃) |
-20~70 |
|
操作压力(MPa) |
0~20 |
|
是否支持无线通信模块扩展 |
是 |
|
是否具备自主知识产权 |
是 |
|
工业HART协议数量(个) |
200 |
|
设备种类列举:压缩机等 |
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数据采集信息类型列举:压力 |
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安全及可靠性评价列举:防震、防潮 |
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其他优势指标列举:联网自动较时,定时主动上报,上报周期可任意设置 |
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物位测量技术参数指标 |
量程(m) |
100~1800 |
测量精度(m) |
1 |
|
电气防爆等级(认证) |
IP67 |
|
操作温度(℃) |
-40~85 |
|
操作压力(MPa) |
0~20 |
|
是否支持无线通信模块扩展 |
是 |
|
是否具备自主知识产权 |
是 |
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工业HART协议数量(个) |
100 |
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数据采集信息类型列举:位移、位置 |
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旋转机械振动测量技术参数指标 |
加速度量范围(g) |
-50~50 |
速度量范围(mm/s) |
0.1~200.0 |
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位移量范围(μm) |
1~8 |
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测量精度(%FS) |
0.02 |
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可传输距离(m) |
140 |
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电气防爆等级(认证) |
IP67 |
|
可承受大冲击(g) |
1000 |
|
操作温度(℃) |
-40~85 |
|
是否支持无线通信模块扩展 |
是 |
|
是否具备自主知识产权 |
是 |
|
工业HART协议数量(个) |
100 |
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设备种类列举:往复压缩机。风机、水泵、汽轮机 |
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数据采集信息类型列举:位移 速度 加速度,振动温度一体 |
指标2:预测性维护服务能力
预测性维护技术参数指标 |
预测性维护模型数量 |
6 |
单节点系统最大支持监测225000台设备,最大测点容量1000000个 |
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智能监控技术参数指标 |
支持多种报表及可视化模型,支持Web、APP、大屏展示 |
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智能告警技术参数指标 |
支持短信、邮件、APP告警,支持告警阈值自配置/自适应,支持告警发送配置 |
三、技术方案说明
(一)、工业APP架构
系统主要由设备层、边缘计算层(含传感检测、数据采集、数据传输、边缘计算)、基础平台层、服务层及客户端呈现操作层组成。系统包括状态传感器、网络协调器(或PLC、DCS控制器)、远程智能传输单元、远程服务器、服务系统、远程PC客户端及移动客户端。
设备层:主要包括被监测的设备。
边缘计算层:包含终端与网络两部分。终端部分主要由能够监测振动、温度等设备运行状态的的传感器组成,传感器能够方便的安装、使用、维护、更换,具备采集数据精度高、可靠性高等特点。网络部分包含无线网络协调器、远程智能传输单元等模块,数据传输层提供多种方式(Zigbee等近场通信、NB-IoT等窄带物联网、4G/5G等蜂窝通信网络、Wi-Fi/有线网络等以太网)完成监测数据的上报、传输以满足实际安装环境的要求,同时传送数据以满足分析、预警的需要。
基础平台层:云计算的基础设施,包括公有云、私有云、混合云、物理服务器等不同的形式。
服务层:包含数据分析平台、应用服务层。通过数据分析对采集到的监测数据进行存储、建模、挖掘、分析,实现关键设备监测数据的历史分析、多维度分析、频谱分析、故障预报、预警等。
呈现层:针对用户提供多种服务接入方式,用户可以通过手机APP、Web等不同方式访问系统,可以实现用户随时随地监测关键设备运行状态的需求,提高维护工作的便捷性及效率。
(二)、工业APP关键技术
1.数据采集技术,设备各维度监测数据的采集。
2.网络互联技术,终端之间的互联,终端与云端的互联,支持多种网络连接方式与部署方式。
3.边缘计算技术,以边缘网关为核心,充分利用系统内的算力,部分功能可以下发到边缘网关实现。
4.工业安全技术,多层级的工业安全,并兼顾能耗。
5.云原生技术,所有组件基于云原生技术开发。
6.时序数据库,着力于高性能查询与存储时序型数据。
7.机器学习,利用机器学习实现故障诊断,并训练相关识别模型,进一步提升诊断效能,达到越用越好的效果。