设备故障库

2024-09-10

设备故障库（通用7篇）

设备故障库篇1

0引言

故障诊断专家系统是诊断领域引人注目的发展方向之一, 也是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术, 主要用于那些没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。大致经历了两个发展阶段, 即基于浅知识的第一代故障诊断专家系统和基于深知识的第二代故障诊断专家系统。基于浅知识 (人类专家的经验知识) 的故障诊断系统是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心, 通过演绎推理或产生式推理来获取诊断结果。基于深知识 (诊断对象的模型知识) 的故障诊断系统要求诊断对象的每一个环节具有明确的输入输出表达关系, 诊断时首先通过诊断对象的实际输出与期望输出之间的不一致, 生成引起这种不一致的原因集合, 然后根据诊断对象领域中的第一定律知识 (具有明确科学依据的知识) 及其内部特定的约束关系, 采用一定的算法, 找出可能的故障源。在故障诊断专家系统中, 故障库是专家系统的核心, 体现着专家系统水平的高低, 但故障库的建造或故障知识的获取也成为建立专家系统的瓶颈问题[1,2]。

1故障库建造步骤

故障库的设计是建立专家系统最重要和最艰巨的任务。初始知识库的设计包括问题知识化、知识概念化、概念形式化、形式规则化和规则合法化。问题知识化, 即辨别所研究问题的实质;知识概念化, 即概括知识表示所需要的关键概念及其关系;概念形式化, 即确定用来组织知识的数据结构形式;形式规则化, 即编制规则, 把形式化了的知识变换为由编程语言表示的可供计算机执行的语句和程序;规则合法化, 即确认规则化了的知识的合理性, 检验规则的有效性。

故障库的建立首先是通过知识工程师从测试设备领域专家那里获得或者通过在诊断过程中从用户那里获得知识, 然后通过知识获取模块把知识送到知识库。知识获取的主要困难在于如何恰当地把握领域专家所使用的概念、关系和问题的求解方法。根据专家提供的经验知识和测试设备的特点, 通过直接获取方式、交互获取方式获取有价值的诊断信息[3,4]。

故障库的建立是一个相当复杂的过程, 所以必须要按照一定的方法和步骤。通常情况下按照如图1所示的步骤从现有的设计资料中提取有关原理的定性知识, 并将这些知识归纳成规则形式。下面对图1 所示的各步骤分别加以说明:

(1) 功能, 结构层次分解。由于现代的产品设计的模块化设计思想, 所以电子产品在功能和结构上具有明显的层次性, 因此要提取电子设备的故障诊断知识, 对系统进行分解是必要的。

(2) 建立部件正常功能描述。对于每一个上面划分的部件, 有必要对其正常工作逻辑进行定性说明。

(3) 确定各部件的测试点集。测点分为部件输入测点和部件输出测点, 在对某个部件P进行诊断时, 只有其全部输入信号都正常, 才可以根据输出来判断该部件是否故障。

(4) 确定部件可能故障集。对以上划分的单元分别进行故障分析, 对于部件, 首先要确定其有可能出现的故障类型, 部件P的可能故障集的确定可以根据经验、FMEA 分析结果以及器件资料等多方面搜集。

(5) 建立定性影响关系网络。对于部件P, 先确定每一故障e所带来的输出表征, 即输出测点数据的一种组合。然后, 对部件P的所有测点数据进行分类, 一类表示部件自身故障所测试的数据, 记为PSO;非自身故障引起 (由输入异常引起) 的故障归到另一类, 记为PUO。当测试数据W∈PSO时, 故障诊断结果可以确定就是部件P;当测试数据W∈PUO时, 需要对部件P的输入进行测试, 由于部件P的输入又是其他部件的输出, 因此, 可以逐级推理, 直至将故障定位在某一个或几个部件上。

(6) 将故障影响关系网络归纳成规则形式。将上面因果分析得到的结果转化成两种规则形式:

IF W∈PSO THEN P故障;

IF W∈PUO THEN 对P的输入进行测试;

(7) 将规则写入故障库, 通过一般知识库编辑系统可以很容易将上面的规则写入到故障知识库中。

2故障库的设计

2.1 数据采集与知识的获取

数据采集在故障诊断系统中占据重要角色。对于诊断系统而言, 采集的信息越多, 越容易对故障进行定位和判断, 为此系统将增加必要的硬件设计, 同时为减小伺服系统硬件设计的复杂程度, 根据伺服系统的特点和专家的经验总结, 利用伺服系统自身必需的硬件连接, 增加少量硬件设计, 可以组成诊断系统的数据采集。

系统知识采用产生式 (Production Rules) 表示法, 又称为规则表示法。产生式通常用于表示具有因果关系的知识, 其基本形式是 P→Q, 或者IF P THEN Q。其中, P代表条件, 如前提、状态、原因等;Q代表结果, 如结论、动作、后果等。其含义是:如果 P前提被满足, 则可推出Q结论或执行所规定的动作。把一组产生式放在一起, 让它们互相配合, 协同作用, 一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用, 以这种方式求得问题的解决, 这样的系统就称为产生式系统, 也称之为基于规则的系统。

对于多因素故障, 采用故障树来表示, 故障树模型体现了故障传播的层次和子、父节点间关系的因果性, 故障树上某一子节点是父节点的故障源, 因此利用故障树的节点关系, 根据故障现象来确定故障原因[5,6,7]。

2.2 数据表的设计

为了使知识在计算机中发挥作用, 以产生问题求解的能力, 必须把经形式化后的各种知识实体表示成计算机的内部形式, 还要建立必要的解释机制和良好的用户界面。该系统采用Access 2003数据库来创建知识库, 利用Access 2003构建系统知识库, 能使知识库搜索更加高效, 管理更加方便。

知识库包括四个表, 它们分别是主故障模式表、事实表、测试点表和规则表。

主故障模式表用来存放测试设备中主要的故障类型。表的结构为Module (FaultName, Child) , 其中, FaultName为故障类型的名称, Child为此故障类型对应的征兆表的名称。如表1所示。

事实表包括征兆表和结论表, 两表的结构相同。表的结构为Fact (Name, ID) , 其中, Name为故障征兆 (结论) 的名称, ID为故障征兆 (结论) 的编码。如表2所示。

测试点表用来存放测试通道中的测试点。表的结构为Test_Point (PointName, PCBName, X, Y, ID, ToneName, Solution) , 其中, PointName为测试点的名称, PCBName为测试通道的PCB图文件, X为测试点的横坐标, Y为测试点的纵坐标, ID为测试点的编码, ToneName为测试通道的名称, Solution为对故障采取的解决措施。如表3所示。

规则表包括浅知识规则表和深知识规则表, 两表的结构相同。规则表用来存放规则前件和后件的编码。推理机的内部工作过程是利用事实编码进行前件的匹配, 利用综合数据库对推理过程中的前件和后件进行记录。在推理过程中的事实编码和最终结果的编码都可以在事实表中找到与之对应的名称。表的结构为 (ID, Condition_number, Conclution_number, sig1, sig2, …, sig10, con1, con2, …, con10) , 其中, ID 为规则的编号, Condition_number 为规则前提条件的个数, Conclution_number 为规则结论的个数, sig1, sig2, …, sig10 用来存储规则的前提, con1, con2, …, con10 用来存储规则的结论。如表4所示。

3推理机的实现

在测试设备故障诊断中最重要的是推理机, 对于确定性的知识, 采用专家系统中正向推理的方式进行推理。对于具有不确定的、模糊的信息, 利用模糊神经网络进行推理。推理机通过建立类 EsReason 实现, 以下是在该类中定义的主要指针、数组、变量及函数, 此类结构如下[8,9]:

其中, *Major, *Sigal, *Conclution, *point 以及*Rule 定义指向主故障模式表、征兆表、结论表、测试点表及规则表的结构指针, 便于对数据库中各表数据的记录及访问。通过建立 BOOL 型成员函数 ConnectionDb 和LoadTable 来实现数据库的连接及加载。在加载数据库时, 通过设置 SQL 语言为打开各个数据表做准备, 然后调用记录集指针的成员函数 Open 打开各个表中的各条记录。通过记录集指针的移动记录各个表中记录集的数目, 然后根据记录集指针的移动把各表中的记录存到申请的动态内存中。

综合数据库通过数组Current Conditions[100]和Current Conclusions[100]实现, 综合数据库用来记录推理过程中的初始条件、中间结果及最终结论的编码, 方便推理机通过综合数据库里的内容进行正向推理, 通过CString 类型的变量program记录推理过程中用到的规则, 以实现推理过程中的解释功能。

在类 EsReason 中核心的函数是 Reasoning 和NEWff, Reasoning 函数的工作过程为:把综合数据库中的事实作为初始条件, 与规则库中的规则前件进行匹配;当规则被激活, 通过这些激活的规则, 推理函数把结论放到综合数据库中继续推理, 直到再没有其他规则的前件能与综合数据库内的事实相匹配为止。在推理过程中用到一个很重要的 BOOL型的成员变量 Rule_Used 记录用过的规则, 这样可以避免在推理过程中出现死循环。NEWff 函数的工作过程可选取合适的推理决策逻辑进行推理来实现故障的自动化诊断。

4结语

由于现代电子设备的自身特性和环境因素等复杂条件的限制, 传统的故障诊断方法难以满足诊断要求。基于故障库的智能故障诊断方法依靠对设备原理的定性分析, 充分利用现有的各种设计技术资料, 无需为了量化处理的需要而将实际问题过分简化, 比依赖于基础数据的定量分析方法更接近于工程实际情况。针对电子设备提出了一种电子设备故障库的故障实现方案, 可以有效地进行故障定位并提出维修指导意见, 有效地提高了普通维修人员的故障诊断能力和维修效率。

参考文献

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[2]何青, 张海岩, 张志.基于C8051F的便携式多通道数据采集系统[J].仪器仪表学报, 2006, 27 (6) :140-141.

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[4]张晓梅.设备故障诊断中的特征提取[J].传感器技术, 2004, 23 (1) :12-17.

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[6]CZESLAW T K, TERESA O K.Neural networks applica-tion for induction motor faults diagnosis[J].Mathematicsand Computers in Simulation, 2003, 63:435-448.

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[8]鹿丙杰, 李迅波.一种故障诊断专家系统中知识库和推理机的设计[J].计算机应用研究, 2006, 23 (增刊) :492-493.

[9]LIU S C, LIU S Y.An efficient expert system for machinefault diagnosis[J].International Journal of AdvancedManufacturing Technology, 2003, 21 (9) :691-698.

[10]王秋彦, 鞠建波, 金鑫.优化的BP神经网络在电子设备故障诊断中的应用[J].现代电子技术, 2010, 33 (3) :147-149, 153.

焊轨基地设备故障库的建立与应用篇2

一、目前焊轨基地设备故障处理方式

焊轨基地在进行设备故障处理时实行的是三级管理制, 第一级由班组维修工人首先对设备故障进行排除处理, 这类故障多为较为常见和简单的电气与机械故障。第二级由工程技术人员负责排除的故障, 这类设备故障是较为复杂和不经常出现的故障, 主要涉及的是设备软件、控制线路和液压系统方面的问题。第三级由设备厂家人员到基地处理的故障问题, 涉及的是设备核心技术等关键故障问题, 由于焊轨基地不具备相应的处理条件, 一般由设备厂家人员到基地处理。第一级和第二级较为常见, 而第三级较为少见。

三级故障处理方式具有两个共同特点, 一是设备故障处理是否及时主要取决于处理故障人员的技术水平。比如, 同样是接触器故障问题, 一个技术熟练的电工, 可能在几分钟内就可解决问题, 相反, 技术稍差的需要几十分钟也未必能找到问题所在。二是技术人员的频繁更替, 使较为复杂的设备故障处理效率降低。因为即使是一个经验丰富、技术过硬的技术人员, 在遇到一台全新的设备时也要有一个学习、熟悉和掌握的过程。而目前焊轨基地的设备故障处理机制, 已成为制约提高故障排除效率的主要因素。

二、建立设备故障库框架思路

基于提高焊轨基地设备故障处理效率的迫切需求, 笔者从十多年的设备故障处理经验中总结提炼出一套建立设备故障库的框架模式。通过设备故障库的建立, 不仅可以实现设备故障现象的集成化、设备故障分析的标准化和设备故障处理的高效化目标, 而且能为焊轨基地设备高效运转提供可靠的技术保障。

设备故障库是设备故障的一个集合体, 将设备故障进行集中记录、归类和存档, 以供相关人员方便查询和对设备故障处理提供重要的参考依据。建立设备故障库的根本原则是要实现模块化的建设与管理目标, 即将多种不同的设备先按照大的类别分成不同的模块单元, 然后每台设备再分成一个小模块, 每台设备再按照电气、液压、机械、其他等项目内容划分成更小的模块, 使建立起来的设备故障库更为清晰和直观, 便于相关人员对故障库的管理与应用。建立设备故障库框架的基本思路如下。

1. 根据设备特点建立故障库

(1) 分成国产设备故障和进口设备故障两大模块。在划分大的模块时, 应注意尽量按照大的类别进行划分, 这样更容易对以后的模块细分形成方向性定位。焊轨基地是按照设备产地来划分的, 不同的企业也可以按照设备的其他特点进行划分。

(2) 按照设备的不同名称划分。比如, 将国产设备故障模块划分成吊车故障模块、矫直机故障模块、热处理机故障模块等;将进口设备故障模块划分成除锈机故障模块、钢轨焊机故障模块、精磨机故障模块、精调机故障模块。按照设备名称划分的故障模块, 实际上就是建立起一个设备故障的信息档案, 能更有针对性地分析和解决设备故障问题。

(3) 在每个设备故障模块下面再划分成电气故障模块、液压故障模块、机械故障模块、其他故障模块等。它是对设备故障库的进一步细化, 这种划分非常便于日后查询设备故障的关键信息。

2. 建立故障记录电子表格

故障模块建立之后只是相当于一篇文章有了提纲, 具体到模块中的内容, 即故障库记录中的故障内容还应达到具体化的要求和标准。如按照设备通常处理过程, 可以将每个故障记录按照故障现象、故障分析、处理过程、处理结果、处理日期等多方位进行填写。如果遇到特殊的故障问题时, 可以增加相应的记录内容等。有了故障模块和规范的故障记录之后, 可以将故障状况记录在电子表格中, 利用电子表格的链接功能就可实现不同设备故障的查询与调用, 能更加方便地对故障库进行日常管理与使用。

三、设备故障库应用实例

建立设备故障库的最终目的, 是为了实践应用和提高设备故障的排除效率。在设备故障库中, 最基本的组成内容是设备故障处理记录, 即将每次设备出现的故障及解决过程全部记录下来, 就形成了故障记录, 正是由于不断积累的设备故障记录, 才构建起了设备故障库框架。在实际生产中, 相关人员能够通过设备故障库更加方便地解决类似设备故障问题, 可明显提高设备故障处理的效率, 也为长钢轨焊接生产顺利进行提供了重要保障。

例1钢轨闪光焊机是焊轨基地的核心设备, 其功能是将两根处理过的短钢轨焊接在一起形成长钢轨, 工厂使用的焊机是瑞士生产的GAAS 80/580固定闪光焊机。在处理焊机故障时, 员工能将每次的故障情况进行详细记录, 把故障类别、故障现象、故障分析诊断的过程、故障处理方法、处理结果及日期等均详细地记录到电子表格中。这样, 当钢轨焊机再次发生故障时, 就可以根据故障现象到设备故障库中按照关键字查找故障记录, 针对记录中描述的诊断分析、处理方法等, 能够及时地将故障排除掉, 极大提高了设备故障处理效率。

例2技术人员曾经遇到过记录图纸中显示焊接过程电流曲线消失的情况, 根据对电气图纸分析认为可能是可控硅出现了问题, 经检查是某个可控硅被击穿, 但更换后图纸显示电流仍然偏低, 最后确定是某个可控硅连接板出现了断裂, 更换连接板后电流显示正常。对于类似的电气故障, 技术人员都进行了详细记录, 当再次发生类似情况时就可参考之前的故障记录, 在短时间内将故障排除。如果遇到同一故障现象但原因不同的情况时, 就要对每次的处理过程都要进行细致地对比、研究与分析, 以发现其中的关联点, 并将这种故障现象进行重点标记。

通过设备故障库的建立, 在提高设备故障处理效率的同时, 也提升了技术人员、维修工人解决设备故障问题的能力, 缩短了他们了解和掌握设备结构、功能及运行状况的时间, 设备故障库的实用效果良好。在实际应用中, 为能更加灵活和方便地使用与管理设备故障库, 可以分别设置设备故障库文件, 而且在文件中可以分别使用不同的电子表格来记录不同模块的设备故障情况, 达到查询和使用清晰化的目的。

四、设备故障库日常更新与维护

设备故障库的建立是一个系统性、持续性工程, 在建立设备故障库之初, 需要参与设备维修的人员密切协作, 要把每个设备出现过的各种故障情况都尽可能的收录到故障库中。在建立设备故障库之后, 特别是在日常的使用当中, 应根据不断发生的新故障情况及时在设备故障库中进行补充与更新。同时根据设备的变更情况, 将报废设备的故障库内容及时清除掉, 以确保设备故障库中的内容始终处于可用性和有效性的状态。在设备故障库的日常更新与维护过程中需要做好以下工作。

(1) 应指定技术人员负责设备故障库的更新与维护。指定专业人员负责更新和维护设备故障库, 是确保设备故障库发挥作用的一个重要环节。目前, 由于焊轨基地的技术人员数量有限和工作量较大, 设备故障库的维护工作是由技术人员兼职完成的。

(2) 定期召开设备故障库更新维护会议。由于分工的不同, 技术人员和维修工人所负责处理的设备故障类型各有不同, 因此, 需定期召开设备故障库更新维护会议, 及时把他们遇到的设备故障情况及处理方法等内容, 都汇集到设备故障库中, 以保持设备故障库内容的丰富性和实用性。同时, 通过组织对设备故障的原因、处理过程等进行分析与讨论, 还能快速提升技术人员和维修工人的维修能力与水平。

(3) 组织相关人员不定期地对设备故障库内容进行培训与学习。建立设备故障库的好处, 一是能够将每台设备所发生过的故障现象、处理情况等, 都详细记载下来, 为日后处理类似故障时提供参考依据。二是当人员情况发生变化时, 后续人员可以通过设备故障库尽快熟悉设备故障的排除方法。

设备故障库篇3

如果能在事前发现设备缺陷, 并通过分析做好预防工作, 我们就能变被动为主动, 把人为因素带来的不必要损失降到最低, 进一步降低设备故障率, 设备持续供电能力就会显著提高, 更有利于电网安全、可靠、经济运行, 所以及早建立设备安全库显得尤为重要。

设备安全库的建立无需专门的软件或复杂的程序。我们可以用FOXPRO, ACCESS等常用数据库软件来建立, 在平时工作中对它进行不断扩充, 使零散无序的资料经FOXPRO, ACCESS方便实用的数据处理, 实现对设备的管理及安全隐患的分析查找, 以达到掌控设备缺陷、预防设备故障的目的。设备安全库样表如表1所示, 类目可根据需要增删。

在设备名称一栏中填写故障设备, 一是可以清晰地了解设备当前停电故障次数, 将运行安全薄弱、发生故障概率大的设备排查出来, 作为安全检查及防范的重点, 做到有的放矢地采取安全预防措施。二是便于控制检修次数, 避免重复停电。三是便于控制检修质量, 提高检修水平。

表中各栏的填写及作用如下:电压等级一栏填写设备额定电压;设备状态分故障、定检2类;故障状态表明故障常见类型, 如瓦斯、发热等, 便于故障分类以利于综合分析故障原因及有目的地增强防范意识;月份一栏便于统计月份总故障及各种类型故障次数, 便于分析各月故障发生类型, 以便提前做好防范;停运时间用来分析统计同一设备停运时间, 便于统计设备供电可靠性;故障原因及处理方法栏, 可便于整体把握系统设备状况, 便于安全监察及运行人员对设备状况有一个比较明确的了解, 及早发现设备缺陷, 另外可检验故障处理方法是否合理有效, 为检修人员寻找最佳处理方式提供方便。

设备安全库每月、季、年各进行一次统计分析, 分送到安监、调度、变电检修、变电运行等部门, 以便其及时了解设备状况, 更好地协作以保障电网安全、可靠、持续运行。

论陈化库设计与设备选择篇4

在国家墙材革新、建筑节能、保护耕地等国家相关产业政策的推动下,制砖原料已经从原来单一的黏土向资源综合利用方向发展:页岩、江河淤泥、煤矸石、粉煤灰、各种工业废渣、建筑垃圾等已越来越成为砖瓦产品的主要原料。同时砖瓦行业各类产品标准不断完善,大大提高了砖瓦产品的质量要求。企业生产有标准可循,同时必须接受国家相关墙材产品质量的监督检查,质量标准在行业内越来越受到重视。另外,行业呈现厂家总数量在不断减少、规模以上厂家所占比例不断提高的整合趋势已不可逆转。因此砖瓦行业面临的是原材料的性质越来越复杂、品质要求越来越高、行业不可避免的处于淘汰、洗牌、整合的阶段,如何面对和把握这样的阶段也成为业内有识之士、行业精英必须面对的战略思考。

2 砖瓦生产环节概析

众所周知,砖瓦生产环节主要包括四大环节:破碎-陈化-成型-烧制。长期以来,大家往往最注重的是成型和烧制环节,这在一定的历史时期不能说不对。但是随着国家允许和提倡的原材料越来越复杂的事实,对原材料的处理已成为至关重要的环节。原材料的选择、处理直接影响着后续成型设备的使用效能、故障率、成型品质,当然也直接影响着烧制成品的品质是否符合国家相关墙材产品的质量标准。陈化环节对原材料的物理、化学性能作用越来越突出。陈化不但可以改善原料的成型性能,而且可以改善原料的干燥性能,提高制品的品质,经过3 d~6 d陈化的煤矸石原料,产品的干燥废品率可以减少12%,焙烧废品率可减少6%,塑性指数一般可以提高1.5~3。陈化后的原料级配对材料性能有很大的影响,表1是经过试验得出一组数据:

由此可见,同样的原材料,当不同的颗粒级配时,其可塑性、干燥敏感性、线性收缩率都不同,经成型后的坯体是不均质的,这种坯体在干燥和焙烧过程中将会造成大量的废品损失。因此陈化后采取合理的取料方式,尽可能保证原料的最佳级配至关重要。可见陈化效果的好坏、材料级配的合理性直接影响着企业的能耗、设备损耗、成品质量、合格品率等企业效益的关键指标。

3 陈化库和陈化设备选择

3.1 陈化库选择的考虑因素

3.1.1 原材料原始条件

砖瓦厂的主原材料:煤矸石、淤泥、建筑垃圾、页岩等,各有各的特性,而且即使是同一种原材料,也会因为所处区域等的不同性能存在很大差异,因此在选择陈化库前首先需要对自己的主原材料性能进行试验,得出科学真实的原材料性能结论,从而确定出要达到“原材料陈化改性”目的必需的陈化时间。目前一般来说,陈化的最短时间为72 h,否则无法达到陈化效果。

3.1.2 当地气候条件

我国地域辽阔,气候分布各异,而且在全球化变暖的过程中,极端天气增多,每个季节总有一些气象数值打破了历史纪录。根据有关资料显示,比如江苏省气候中心发布的2011年夏季降水、气温监测,6、7、8三个月超过50 d在下雨。据浙江金华市气象局的统计,截止到2012年3月15日,降雨天数是55 d,其中一月份下了22 d,二月份下了23 d,三月下了10 d。如果处于这样的区域的企业,未能充分考虑雨季的影响,按照日产30万块普通砖考虑,下雨50 d就少生产1500万块普通砖,因此陈化库的选择必须要考虑到当地的气候条件。

3.1.3 设计产能需求

设计产能需求必须结合原材料原始性能和当地气候条件综合考虑。例如按照日产30万块普通砖的设计产能需求,原材料陈化3 d即可达到陈化要求,并且无需考虑雨季影响时,则对陈化库的库容量要求计算为:300 000块普通砖÷430块普通砖/m3×4 d=2 790 m3。也就是陈化库库容量必须不低于2790 m3才能满足日产30万块普通砖的产能需求。从而根据产能需求库容量确定陈化库的设计布局。

3.1.4 与所选陈化设备相匹配

陈化库在综合了以上因素后,一定要确定好陈化设备的规格型号。比如选择侧式多斗挖掘机,要明确多斗挖掘机的臂长规格,然后根据臂长规格确定陈化车间的设计宽度、高度和下挖深度。

因为陈化车间的宽度、高度、下挖深度、臂长四个要素共同决定最终陈化库每米的库容量,四个要素任何一个不匹配都会导致其他三个要素设计预期失效,造成无效投资。比如陈化车间在高度达不到要求时,即使车间再宽、多斗挖掘机臂再长,也不会增加其有效库容量。

3.2 陈化设备的选择要素

陈化设备主要是指布料设备和取料设备,在此重点分析取料设备,取料设备主要包括装载机和多斗挖掘机。如何选择用装载机还是用多斗挖掘机呢?

3.2.1 经济性比较

按照年产6000万块普通砖计算,年有效工作天数300 d,日工作10 h情况下,选用装载机和多斗挖掘机的经济性比较见表2。

从表2可以选用多斗挖掘机每年可以节约成本30万元左右,也就是说选择多斗挖掘机每年会赚更多的利润。而原始投资情况为:多斗挖掘机一般在15万元左右,装载机一般在20~30万元左右。

3.2.2 级配性能比较

前文分析材料的颗粒级配对可塑性、干燥敏感度、线性收缩率都有很大的影响,而取料方式直接影响颗粒级配。当用装载机取料时,是从料堆的最下边取料,往往是大的颗粒比较集中。而用多斗挖掘机取料时,是在料堆的不同部位取料,实现横铺竖取,颗粒级配相对更加合理。可大大改善砖的质量,且后续能耗相对较低。

3.3 多斗挖掘机的选择要素

通过上面的分析,陈化库取料设备,多斗挖掘机具有明显优势,结合陈化库的库容量要求、场地要求、基建成本、设计工作时制等要素,选择合适的多斗挖掘机类型对企业的经济效益影响意义重大。

3.3.1 各种型号多斗挖掘机的利弊

侧式多斗挖掘机的优点是设备一次性投资少,小时上料量在40 m3~60 m3。局限性是:陈化库大约1/3面积需要用于多斗挖掘机的行走轨道,陈化料堆积呈三角形。也就是说陈化库将近1/3的建筑面积用于了轨道铺设而不是用于储料,储料建筑面积部分,由于物料堆积呈锥形,近2/3的空间不能充分用于储料。

半桥式多斗挖掘机有效的将用于行走轨道的1/3面积基本上节省下来,在同样建筑面积的条件下增大了库容量,但陈化料堆积仍然呈三角形。(三角形的堆积方式相当于空间利用率仅为30%)。每小时上料量基本等同于侧式多斗挖掘机能力。

桥式多斗挖掘机则不但有效地将陈化库用于行走轨道的1/3面积节省,同时陈化料在池内堆积,呈长方体形状,充分有效的利用了建筑空间;桥式多斗挖掘机每小时上料量可达120 m3。这是世界上目前最先进的、陈化效果最好的陈化方式。但相对来说一次性设备投资要高一些。

3.3.2 侧式、桥式、半桥式的选择

一般概念是年产6 000万块到1亿块的规模选用侧式,年产1亿块以上规模选用桥式多斗,受场地条件制约的旧厂改造选用半桥式。但更具价值的是结合陈化库设计库容量综合考虑来,更能决策出具有经济性优势的最佳方案。表3是年产1.5亿块普通砖,陈化库库容量要求8000 m3时选择用桥式或者侧式多斗挖掘机的基建经济性比较。

从表3可以看出,在满足年产1.5亿块普通砖产能需求时,同样的库容量要求,因选择陈化设备的不同,导致基建费用相差93.52万元,同时可以牵涉多用或少用1 336 m2的场地。因此当设计产能、陈化库库容量确定后,选择多斗设备时需要结合基建费用综合考虑,同时要考虑土地成本、当地气候条件、原材料基础特性等各方面的因素,最终根据当地的情况、本企业的实际条件、投资规模等做出经济性最优的决策。

4 结束语

设备故障库篇5

关键词：多智能Agent系统,智能Agent通信语言,高层体系结构,智能故障库

0 引言

通信装备的备件在仓库保存时, 保管单位一般只是在物理上进行比较简易保养, 而在电性能上加电检测和保养十分困难, 几乎没有条件进行。而作为提供舰船通信部门使用的备件, 维护其电气性能的正常才是最根本的目的, 备件是要提供给维修单位替换实装中的故障单元进行实际工作的, 仓库提供的备件电气参数是否符合要求, 是否存在故障是非常重要的。所以研制一种方便实用的加电保养和检测平台, 用于通信装备备件仓库在备件保存时定期加电保养和检测以及出库时的电气性能判断, 是非常急需的。这种加电保养和检测平台不但为保管单位检测备件板提供了方便, 而且为延长通信设备备件板的寿命提供了一种通用的保养手段。

1 Agent简介

广义上Agent是指具有智能的任何实体, 包括人类、智能硬件和智能软件。到目前为止, 对Agent给出的典型定义大致有以下两种:

定义1:Agent是驻留于环境中的实体, 它解释从环境中获得反映环境中所发生事件的数据, 并执行对环境产生影响的行为。

定义2: Agent是能为用户执行特定的任务、具有一定程度的智能, 以允许自主执行部分任务并以一种合适的方式与环境相互作用的软件程序。

Agent与分布式人工智能 (AI) 系统一样具有协作性、适应性等特性。此外, Agent还具有自主性、交互性和持续性等重要性质。

多Agent系统中的每个Agent都是自主的, 并能执行某一个任务, 具有便于其他Agent访问的开放式接口, 从而可以执行多个目标。系统中Agent之间进行的交互主要包括多Agent协作、多Agent协调与多Agent协商等。Agent之间的交互行为是Agent社会性的重要表现, 是Agent与外界环境相互作用的一种方式, 也是Agent区别于传统人工智能系统的重要属性。图1给出了两个Agent间的通信与交互层次模型结构。

目前Agent技术正发挥着越来越重要的作用。一方面, Agent技术为解决新的分布式应用技术提供了有效途径;另一方面, Agent技术为全面准确地研究分布式系统的特点提供了合理的概念模型。

2 装备故障诊断系统设计

2.1 故障诊断过程

对故障诊断不是仅根据网络理论进行, 而是从信号传输的路径上, 从控制方法功能级的因果关系上, 对故障实施定位, 有效缩小故障搜索范围和测试次数。每进行一步测试或观察都是对分析进行一次肯定或否定, 肯定证实对故障源的选择, 增加了假设的可信度;否定减少了搜索范围, 使行为向目标迈进了一步。模拟人的诊断过程, 提出了以下诊断过程和搜索模式, 如图2所示。

图中的推理策略知识表示如下:策略规则1:如果系统故障特征为A, 则调用第i个知识库第j个知识块;策略规则2:如果专家经验推理过程失败, 且有结构推理模块尚未使用, 则启动结构推理过程;策略规则3:如果存在两个规则具有相同结论 (征兆) , 则优先触发可信度大的规则;策略规则4:如果存在两条用于测试的规则, 具有相同结论, 则优先触发测试代价较低的方法。

2.2 故障知识库建立

故障树分析法 (FTA) 是分析系统可靠性和安全性的一种重要方法, 故障树模型是一个基于研究对象结构, 功能特征的行为模型是一种定性的因果模型, 以系统最不希望发生的事件为顶事件, 以可能导致顶事件发生的其它事件为底事件, 并用逻辑门表示事件之间关联的一种倒树状结构的逻辑图。

故障树定性分析的目的是寻找导致顶事件发生的原因或原因组合, 识别导致顶事件发生的所有故障模式, 即所有最小割集。

故障树定性分析的基本结果是求得最小割集, 求最小割集的方法主要是下行法 (Fussel-vesely法) 。求出最小割集以后, 可以得到简化故障树, 对简化故障树增加相应的辅助诊断信息, 主要是故障现象描述, 故障结论描述, 得到扩展故障树;扩展故障树知识再转化成产生式表示的知识存储于知识库中, 形成诊断知识库。具体过程如图3所示:

在数据足够的情况下, 能够对故障树各个底事件发生概率做出推断, 则应作定量计算。最小割集的故障概率等于它所包含的各底事件概率的乘积, 故障树顶事件故障概率可以根据其逻辑关系式推算出来。

由故障树定量分析形成诊断专家系统的诊断决策树 (Diagnosis Decision Tree, DDF) 可以有效地指导系统诊断和维修, 使维修程序尽可能集中。其方法主要有两种:①系统诊断以前建立决策树。由诊断重要度 (DIF) 指导系统模块诊断的顺序, 以便尽早发现故障源;②系统分析以前就已大致确定的故障源, 再建立其余部分的诊断决策树, 由DIF指导诊断。

由于通信装备包括很多复杂的电路, 所以底事件元件的具体故障率很难得到。目前系统分析主要是定性分析, 并且已经可以对维修起到指导作用, 定量分析可在其中的子系统分析中使用。

3 装备故障诊断系统软件实现

系统软件可分为3个方面的内容:系统主程序、故障诊断专家系统、数据库管理程序以及其他辅助程序。下面主要详细介绍故障诊断专家系统的实现。

专家系统是一个具有丰富的专门领域知识的程序。它应用人工智能技术, 根据专家提供的知识及其推理能力, 模拟人类专家做出决策的思维过程, 来解决原需要由专家才能解决的复杂问题。

故障知识库是集中了专家们关于系统的各种故障的分析经验而组织起来的, 其建立过程分为知识获取 (即故障分析) 和知识表示 (故障诊断知识在知识库中的表示) 两步。

推理机制是智能诊断的核心, 它控制协调整个系统, 根据当前输入的数据 (自动测试设备获取的数据) , 利用知识库中的知识, 采用推理方法, 完成对故障的自动诊断。本系统的推理机制采用黑板模型。解释机制是为用户设计的一种解释功能, 负责回答用户提出的与推理有关或与系统本身有关的各种问题, 并可对诊断思路 (流程) 给出必要的解释。图4为通信装备检测系统软件的设计图。

这种层次设计, 保证了系统运行的坚固性与稳定性, 软件便于维护、扩展及升级换代。计算机及相关技术发展极为迅速, 当操作系统、外设仪器、数据处理算法需要更新时, 只要更换相应的软件层, 系统就可无缝移植或升级, 保护已有的软件投资。

为使编程方便, 把与硬件有关的语句都封装在几个函数中, 如:初始化函数 (Init) , 讲函数 (Wrt) , 听函数 (Rd) 。这样, 在使用时就不必要求每个人都去详细了解GPIB的各项约定、总线操作的规定以及具体硬件的结构了。另外, 如能将这几个函数设计成一个DLL (动态数据链接库) , 会给程序的开发带来很大的灵活性。比如, 它独立于语言, 不管是以后用VB、VC及Delphi等都可以方便地使用这个DLL, 还能用新的DLL代替旧的DLL, 而不用再对其它用到这些函数的应用程序作修改。做完这些工作, 所剩的工作就是按照OOA和OOD所设计的结果进行编码。在编码的过程中, 保持良好的程序设计风格是保证程序质量的一个非常重要的因素, 主要是从提高程序的可重用性、可扩充性和健壮性入手, 提高程序质量。

4结束语

文章设计了一种通信装备故障检测系统, 旨在为通信装备相关信息保障提供科学、高效的管理辅助手段。实现综合业务处理和管理决策的一体化, 维修保障工作的自动化、系统化、智能化, 并为今后进一步扩展通信装备维修平台全面建设打基础。

参考文献

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[2]朱素媛, 马溪俊, 梁昌勇.人工智能技术在搜索引擎中的应用[J].合肥工业大学学报 (自然科学版) , 2003 (26) .

[3]张功耀, 黄水松, 汪小栋.基于多Agent的搜索引擎模型[J].计算机工程与设计, 2002 (10) .

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[6]BAUER B, MUELLER J P, OBELL J.An Extension of UML byprotocols for multi-agent interaction[C].Boston, Massachussetts:Inter-national Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS'00) , 2002.

设备故障库篇6

一、机旁库的基础应用

对大型钢铁企业而言, 为保障生产、应急检修, 有必要在生产现场附近设立相应的机旁备件库。机旁备件品种繁杂, 包括易损易耗件、修复件、关键事故件、工程遗留备件、设备改造随机备件等。

在没有信息化系统之前, 现场物料储备及耗用的合理性缺乏有效的管控及分析手段。ERP设备系统上线后, 借助于机旁库管理, 实现了对机旁备件储备、异动的有效管理。机旁库的管理架构如图1所示。

1. 机旁库库位及清单管理

机旁库静态数据资料主要包括机旁库位及物料清单。机旁库相对于中央库而言, 比较分散、独立。各生产单位结合自身的生产需要, 根据某区域设备的专业特性和设备特性, 按照统筹规划、集中存放的原则, 编制机旁库位编号, 设立机旁备件库。通过规划、整治, 可以有效减少机旁库和存放物料的数量。

2. 机旁库异动管理

机旁库的管理不仅要保证账物静态资料相符, 更重要的是要通过物料的异动管理, 规范物料的出入库流程, 最终形成物料的真实耗用记录。

机旁库异动管理有五种类型, 如图2所示。

领用入库:指从公司中央仓库“领用”物料, 然后“入库”存放于生产厂的机旁库。

耗用入库:指生产厂从机旁库领用的物料, 未耗用完重新退回机旁库。

耗用出库:指从机旁库领用物料, 用于设备维护。

盘盈:指定期组织机旁库账物盘点, 对有物无账的物料, 通过盘盈的方式, 上账到机旁库管理。

“盘亏”指的是定期组织机旁库账物盘点, 对有账无物的物料, 通过盘亏的方式, 从机旁库下账。

3. 机旁库库存及物料查询

机旁库的库存及物料查询功能对于设备管理人员来说是非常便捷、高效的。通过查询作业, 可以实时跟踪、了解机旁库备件的历史储备及消耗情况。通过规格型号、图号等特定属性, 可以在全公司机旁库中查询所需的物料。

通过机旁库的管理使全公司现场备件的信息实时共享, 实现了备件利用效率的最大化。

二、机旁库的扩展应用

1. 实现与维修工作的业务串接

通过机旁库的管理, 可使维修人员实时掌握备件的储备情况, 有效避免因信息缺乏影响设备检修或造成现场备件积压和维修费用的浪费。

在工作任务单的作业流程中, 实现了与中央库、机旁库信息的有机串接。如图3所示, 维检人员在工单下编制备件清单后, 可以即时看到备件在中央库以及机旁库的库存量。如果机旁库数量满足备件需求, 维检人员可以直接生成机旁库的耗用出库单, 如果机旁库数量不满足备件需求, 也可以直接生成中央库的领料单。通过信息的实时共享, 大大提高了维检人员的工作效率。

2. 收集备件实际消耗费用

在财务系统中, 是以仓储系统的发料抛账数据作为备件消耗费用进行统计, 其实质是“以领代耗”。而设备管理系统更着重于对备件实际消耗费用的收集、统计。

如图4所示, 从中央库领料有两种情况。一种是因为某项具体的检修任务需要, 此时可以直接通过维修工作任务单来进行领料;另一种是当前没有实际的检修工作, 但需要进行备件的现场应急储备或为以后的检修预做备件储备, 此时可以通过机旁库的领用入库业务, 将备件转入机旁库管理。

在设备系统中, 通过工作任务单领料来进行备件实际消耗费用的收集、统计, 其中既有中央库的领料费用, 也涵盖了机旁库的耗用出库费用。通过工单领料, 真实反映了备件的实际消耗费用, 并可以追踪备件消耗所对应的生产设备, 为管理决策提供依据。

3. 实现机旁库与中央库管理信息的整合

传统方式下, 备件管理人员由于缺乏数据资料, 无法实时了解备件在机旁库以及中央库的储备情况, 易造成备件的重复申报, 给维修资金带来一定的压力, 或者因漏报所需的备件, 影响设备检修, 甚至影响到正常的生产。

在设备系统机旁库管理中, 通过设定机旁备件的最小、最大库存量, 并用一定的颜色进行警示区分, 可以实现机旁库备件的可视化合理储备。

同时, 通过机旁库与中央库信息的整合, 备件管理人员可以及时了解备件在机旁库及中央库的库存信息, 保证了备件计划的编制更加科学、合理, 计划的审核更加快捷、高效。

4. 与循环品管理业务相结合

在循环品管理业务中, 通过对重要、关键备件的上线使用、下线修复、修复入库备用, 以及再次上线使用的闭环管理, 实现备件的全寿命周期履历。

在机旁库中, 既可以对循环品的数量进行追踪、管理, 同时也可通过出入库与循环品上下线之间的动态串接, 保证循环品业务流程能有效运转下去。机旁库管理已成为循环品管理的一个重要环节。

5. 提升企业的现场6S管理水平

在机旁库管理中, 机旁库的设置应不影响生产, 不占用检修场地。备件的实物存放必须按定置管理的要求明确摆放位置, 并确定管理人员。

结合机旁库的整合、备件的定点、规范摆放, 既方便了备件的管理、使用, 也相应提升了企业的现场6S管理水平。

三、结语

机旁库管理作为中央仓库管理的一个补充、延伸, 在备件的供应上更加灵活、机动, 在备件的管理上更加快捷、高效, 是辅助备件管理的信息化工具之一, 符合现代精益化生产需要的。

参考文献

[1]蒋亚南, 楼应侯.中小型企业设备管理系统的编码设计与应用[J].计算机工程与应用, 2003 (10) .

设备故障库篇7

为了企业效益达到增效, 在生产运行中, 站库采用优化工艺系统及设备、降低能耗、节约成本等方法, 能使生产有更大的效益, 企业能更好的持续发展。

1 系统现状和存在的问题

1.1 清水、污水处理装置系统

石西油田石南联合站的清水、污水处理装置, 是来水依靠提升泵增压同时加入药剂后进滤罐, 对水中杂质及悬浮物进行过滤和细菌处理, 水质达标后供采油队注水井注水。在运行过程中, 滤罐内滤料要进行反冲洗操作, 每天的工作程序要有两次, 反冲洗工艺采用的是自动化较高的气动力源控制启闭各阀, 在设计方面单独使用了一台型号W-0.36/12.5的空气压缩机, 设置运行工作压力0.5MPa。

1.2 空气压缩机系统

在站内另设有两台型号LU710-22A、LUD11-10R螺杆式空气压缩机, 设置运行工作压力0.6MPa, 在实际生产中是一投一备。设备产生的气动力源, 一是供站内伴生气增压外输的一台燃气压缩机设备, 二是供两台两相分离器出口气动阀自动控制使用。正常生产中, 燃气压缩机只是在启机时使用气源驱动, 两相分离器在实际生产中是一投一备, 螺杆式空气压缩机输出的气动力源, 远远没有充分被利用。

2 系统的改造

利用现有空气储罐后端预留口, 加装了DN20mm长度300m, 设计压力1.6MPa的供气管线, 将螺杆式空气缩机增压空气, 输送至清水、污水处理装置, 使原来型号W-0.36/12.5的空气压缩机停止运行。通过加装供气管线的工艺系统改造, 实现了小成本投入进行工艺改造, 优化了多余设备, 实现节能降耗、降低运行成本。见 (图1)

3 改造前后的对比

3.1 改造前

改造前使用的一台型号W-0.36/12.5的空气压缩机, 设置运行工作压力0.4Mpa, 功率为3千瓦·时。

3.2 改造后

管连接加装DN20mm供气管线, 淘汰停用了改造前的空气压缩机。

3.3 使用中的两台空气压缩机

正在使用的两台型号L U710-22A、LUD11-10R螺杆式空气压缩机运行工作压力0.6MPa, 在改造后运行平稳正常。

3.4 空气储罐管线连头

改造后空气储罐出口加装管线, 充分达到增压气的充分利用。

4 经济效益

改造成本0.3万元。

改造前使用的型号W-0.36/12.5空气压缩机, 功率能耗为3千瓦·时;经观察测试在正常工作时, 每启动十分钟间隙五分钟停一次, 一天16小时运行:16×3=48千瓦。