近年来，随着物联网、大数据技术在智慧工厂中的逐步发展和应用，为阜康能源设备状态在线监测及诊断分析提供了技术基础。目前，阜康能源有100台大型机组实现在线监测及诊断分析，能及时有效发现运行异常并进行处理。
8月24日，糊树脂车间干燥进口送风机C2500振动出现高幅值时，设备发出预警信号，车间管理人员在手机端接收到通知后联系系统后台。经过分析，后台给出“风机整体运行较为平稳，偶发振动上升应与皮带运行状态相关，可能存在轻微打滑；风机两端轴承早中期损伤，以轴承保持架卡涩、外圈磨损为主，近期趋势稳定”的诊断结果，建议“检查皮带张紧度是否正常，有无磨损迹象，复查皮带轮对中情况；改善风机两端轴承润滑，延缓故障劣化。”
这是阜康能源基于振动分析原理，利用智能IOT+大数据分析为基础的智能振动故障诊断系统，通过对设备监测信号的处理与分析，实现设备常见故障的监测及预测分析的一幕。
笔者在智能振动故障诊断系统后台中看到，每个车间主关键设备的振动、温度等数据一目了然，系统可以对设备异常状态和早期故障征兆进行报警、诊断并出具检维修建议。
“在设备运行过程中，设备振动信号承载着设备的状态信息，蕴含了丰富的设备异常或故障的信息。”机械动力处专工马晶介绍，振动特征是设备运行状态好坏的重要标志，真实地反映出设备的运行状态和松动、磨损等情况的发展程度及趋势，振动在线监测可以精确定位设备故障部位，分析出设备劣化程度与发展趋势，为预防事故、科学安排检修提供依据。
此外，阜康能源还成立了专业的测振团队，对于在巡检中发现的振动值异常设备，使用振动频谱分析仪监测、抓取数据，再由测振团队分析诊断设备故障，向车间反馈分析结果和建议，车间组织检修、验证，最终形成闭环。
“振动在线监测诊断为我们降低设备故障率找到了突破口。”机械动力处处长张瑞说，目前，阜康能源以设备状态可视化、数字化为方向，实现了设备的实时监测、智能报警、故障诊断、长周期设备健康分析。也从之前的故障维修、定检维修为主，开始向预测性检修转变。不仅可以有效地避免意外事故，节约维修费用，而且对安全生产和设备维护都具有十分重要的意义，为设备预防性管理提供了可靠的理论依据，对确保设备修理的及时性、准确性起到了关键作用。
以数据为驱动，大力推动智慧工厂建设。未来，阜康能源将围绕设备状态数据化、管理可视化、信息集中化，实现降本增效、少人无人、安全生产等预期目标，助力中泰集团走数智化、科学化高质量发展之路。
来 源：党政办公室 宋茹
