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    大型機組設備是工廠的“心臟”，關系著全廠生產裝置的安全穩定運行。目前大多數企業基本上采取的是日常點檢+周期巡檢+計劃性定期檢修的設備運行維護模式，這種管理模式不可避免地存在盲目檢修和事故性維修并存的問題，即計劃性檢修對于狀態較好的設備來說是不必要的的浪費，弄不好還會引發維修性故障，而當機組設備開始發生故障或異常時，可能未被查覺，也可能受到檢修計劃的制約而帶病運行，最后導致故障惡化造成生產事故甚至是人身傷亡事故，嚴重影響了企業的連續化生產，給企業帶來重大經濟損失。

    企業不得不采取這種事后維修、定期檢修和計劃檢修的管理體制是由于目前的設備狀態監測與故障診斷方面的技術還存在諸多局限：

    由于缺乏對設備長期運行數據的實時監測及必要的故障診斷，設備運行維護部門無法及早發現設備的故障征兆，不能對設備進行有效的預知維護。

    在設備發生故障的情況下，設備運行維護部門也無法及時搜集到設備在故障發生前后的運行數據，不能通過查詢設備運行的歷史數據來分析診斷設備故障。

    由于生產制造設備的廠商與使用設備的最終用戶之間缺乏有效的信息交流和溝通，設備制造廠商對出廠設備在現場的運行情況幾乎一無所知，無法為用戶提供主動及時的售后服務（如備品備件供應、現場維護指導等），也無法根據現場設備實際運行情況來改進產品設計及制造工藝，而設備設計制造的工藝和水平以及售后服務水平的高低又會直接關系到設備在用戶那里使用的可靠性。

    近年來各大企業為了提高設備的運行管理和維護水平，也采取了眾多措施，如大量配備使用各種振動分析儀、便攜式診斷分析儀器、在線監測分析診斷系統等，但是，由于缺乏來自診斷方法、故障機理的深層次理論和技術方面的支持，缺乏將大量重要的現場實際診斷經驗有效融入診斷系統的推理機制，缺乏關于故障原因確定和故障處理決策的指導功能，無法給出有效的設備狀態診斷結果，更脫離工廠檢修工作的實際需要。

    二、基于Web的大型設備遠程在線監測及故障診斷中心系統方案

      為了提高大型機組設備的管理工作，為了使設備管理和故障診斷處理的專家的經驗能更方便、有效地運用到更廣泛的領域，工廠企業的設備管理人員和設備制造廠商以及一些專業從事設備故障診斷處理的技術人員希望能在異地，實時地掌握設備的運行情況，并實現遠程的監測和遠程分析診斷。隨著網絡技術的發展和INTERNET的普及，為我們在更廣大范圍內實現設備信息的共享創造了條件。

      基于Web的大型設備遠程在線監測及故障診斷系統，由遠程客戶數據采集終端、歷史數據倉庫服務器、監測診斷中心服務器組成，通過互聯網全天候實時監測遠程的大型設備的狀態和工況參數，包括設備的工藝參數（轉速、負荷、功率、溫度、壓力、流量等），包括用于診斷分析的設備振動波形、頻譜、軸位移、脹差、偏心以及故障頻率特征值等，“實時、隨時、隨地”地掌握設備運行的第一手信息，打破企業和制造商設備管理中的“信息化瓶頸”，解決信息孤島問題，方便、有效地廣泛運用專家的經驗和知識，促進大型設備的管理工作。

    1、系統結構

    大型機組設備的運行狀態數據如機組振動參數等，與一般的工業裝置運行參數不同：

    ① 數據量大，每一個測點每一次需采集上千個數據，每個機組達數萬條數據。

    ② 實時性高，采集密度要求以毫秒計。

    ③ 專業性強，需要經過大量的后續計算和分析處理，如 FFT 計算、特征值提取、窗譜校正等。

    ④ 為了便于分析使用，大量的數據信息需要以各種各樣專業圖譜的形式展現，如頻譜圖、軸心軌跡圖、全息譜圖、瀑布圖等。

    －數據采集層

    基于Web的大型設備遠程在線監測及故障診斷系統為保證大量關鍵設備運行數據傳輸的快速性和及時性，在數據采集層采用了I/O Server Slaver+I/O Server Master，由于采用了大規模、高保真的數據壓縮技術，1秒鐘就可以向遠程監測診斷中心傳送一組數據（包括設備所有測點全部原始數據，如波形、頻譜、工藝參數等）。

    －數據存儲處理層

    工業庫服務器KingHistorian負責接收現場實時數據，連續保存歷史設備數據，KingHistorian提供歷史數據的壓縮/還原、管理和訪問功能，每秒存儲變量超過20，000點，每秒能檢索超過2,000 條歷史記錄。

    關系數據庫保存完備的設備狀態、設備檢修、故障處理等數據檔案，為設備狀態維修決策提供基礎數據。具體如下：

    設備臺帳檔案管理，包括：定義設備編碼、故障編碼，設備靜態信息，資產變動信息、設備履歷及工藝卡片等。

    設備維護信息管理，包括：點檢、巡檢、故障記錄、維修計劃（進度、資源、物料、簡易成本）、項目執行、進度確認、工時確認、安全工作單、維修記錄等。

    建立正常運行、啟停機或發生故障等特定工況下的全部狀態參數的數據庫。

    收集設備故障，建立故障診斷案例庫為設備的后續診斷和維護提供非常重要的經驗資料。

    對設備關鍵運行數據進行統計分析是設備管理人員一項很重要的工作，統計數據生成服務器內置腳本開發工具和50余種統計函數，提供統計學習分析功能及靈敏監測門限列表，用戶可對于指定機組，選定工業庫的一段時間，通過統計學習給出選定機組鍵相振動通道的各類門限值。

    報表管理服務器提供報表模板設計功能，報表設計采用直觀的Excel方式，開發報表輕松便捷。同時，內置的計算引擎能預先迅速完成巨大的報表計算工作，報表服務器只須定時從歷史數據庫和關系數據庫中讀取報表數據結果，便能生成運行日報、月報、年報、設備利用率、非計劃停機統計等一系列報表并發布到Web服務器上，報表服務器還可以將報表自動發送給指定的客戶郵箱，保證報表上報的及時性。

    －百科全書Web展示層

    百科全書內容管理服務器的流程圖畫面編輯器，提供了精美齊全的行業圖庫和動畫連接向導，無需編程就能設計出直觀形象、栩栩如生的動態界面，通過圖形化界面，對設備機組啟、停過程以及正常運轉過程進行連續監測和實時分析。百科全書的流程圖畫面不僅能監控設備實時運行狀態，還能查看設備歷史運行數據、累計運行時間、起停次數、報警分析等。

    百科全書內容管理服務器提供歷史回放功能，利用工業庫中保存的當前和長期的歷史數據，追憶設備發生故障異常前后的工藝畫面，就像看錄像一樣，便于分析設備故障的發生原因、過程以及當時的處理方法等。

    百科全書內容管理服務器根據工廠設備檢修工作的實際需要，合理設計各種數據信息的輸入與檢索界面，例如：制訂各設備振動基礎數據及報警標準、限值，確定設備分級、測試參數、測試工況、頻度，編制作業指導文件，查看設備運行維修狀態、日常維護記錄、在線分析故障記錄、設備檔案、技術資料、報表等，充分滿足設備運維人員掌握設備狀況的需要。

    百科全書內容管理服務器提供豐富的分析診斷圖譜、專用的振動分析圖表、動平衡計算程序、智能綜合診斷等分析工具，將轉速、振動波形、頻譜、倍頻的幅值和相位等故障特征數據轉化成易于分析和診斷的振動特征圖如頻譜圖、時基/Obrit圖、全頻譜圖等，從而為各級設備診斷維護人員提供各種振動分析和故障診斷手段。

    百科全書內容管理服務器基于角色的權限管理，可以設定工作流程中各成員具備的權限，將合適的信息傳遞給合適的人。

    百科全書內容管理服務器提供基于先進的B/S架構的 WEB 瀏覽方式，使企業設備管理維護人員和外聘的診斷專家不必親臨現場就能通過Internet查看現場設備的實時和歷史數據，隨時隨地掌握現場機組的運行狀態，幫助企業對機組做出正確的運行、維護決策。采用B/S結構的百科全書內容管理服務器維護升級也很方便，軟件升級只需要在Web服務器上部署，不需要升級客戶端，維護費用大大降低。

    百科全書內容管理服務器還提供討論區、公告欄、資料下載等功能，加強各級設備診斷維護人員之間、企業和設備制造廠商之間的溝通交流，有助于同行之間的信息共享和經驗交流，促進設備管理和診斷維護水平的共同提高。

    2、系統意義

    通過圖形化界面，顯示遠程設備實時數據和運行趨勢；自動監測異常發展趨勢，實現在線預警，提供預防性報警、及時故障通知等服務。

    大規模、高保真的數據壓縮技術，將大量設備運行的關鍵參數快速及時地傳輸并存儲到遠程中心數據倉庫進行統一的數據管理。

    查詢設備運行的歷史趨勢曲線，進行設備性能分析；回放設備歷史運行狀況，對設備故障進行復現分析診斷。

    對設備現場運行數據進行綜合分析和深加工，自動計算統計關鍵設備運行數據，自動匯總各類運行報表，為企業提供及時、準確、智能化的分析數據和管理手段。

    及時掌握和預前判斷設備備品備件的需求信息，建立及時、高效的維修服務體系。

    利用長期監測的數據積累和分析，為工廠實施設備狀態檢修提供依據，對設備檢修工作提供有價值的分析參考意見和建議。

    共享設備實時和歷史信息的異地專業人員，能及時全面地了解設備的使用運行狀況，隨時進行遠程專家會診，提供維修策略，預警設備早期故障。
 
    利用歷史數據倉庫保存的海量完整設備運行數據，建立精確數學模型，全面分析設備現場實際使用運行狀況，從而改進設備設計及制造工藝。

    先進獨特的基于Web的客戶服務系統，不僅響應快速及時，而且服務\技術更專業。

    借助于B/S分布式遠程故障診斷系統，現場服務工程師與技術服務中心專家合作，能快速、有效地處理現場故障。

    全球各地的技術服務中心通過廣域網，共享數據資源和診斷分析平臺，構成全球技術服務網絡，充分調用全球腦庫專家的知識和經驗處理緊急情況、解決棘手難題，改善不同國家地區的技術人員和現場服務工程師的技術水平，為客戶提供全球化的智能診斷服務。