西门子仪表的预测性维护浅谈

摘要：预测性维护是近几年发展比较快的一种设备维护模式。本文从讨论设备维护的三种模式比较以及预测性维护的现状开始，对基于西门子仪表所实现的几种预测性维护解决方案作了介绍。

关键词：预测性维护 预防性维护 诊断  

一、前言

        当今的过程工业，对现场的可靠性要求越来越高，一般都要求仪表设备能满足7/24的连续可靠工作，突发的故障停机会造成极大的损失。因此，也对设备的维护提出了较高的要求，以最大程度的避免生产的损失和材料的浪费。根据统计，在 1981 年，美国的工厂花费在维护其关键装置系统上的成本超过了 6000 亿美元。在 1991 年，这种成本已经升至 8000 多亿美元，而在 2000 年更是破记录地达到 12000 亿美元。这些数据表明，这些成本的三分之一到二分之一由于采用无效的维护管理方法而被浪费掉。虽然在中国没有这方面的数据统计，但是相信中国目前在这方面的情况和美国当时差不多。

        选择错误和原始的维护手段和落后的维护观念是这种无效使用维护支出的主要原因。在强调经济效益的今天，也有越来越多的用户开始意识到过去那种单纯依靠人的直觉和经验来执行设备维护计划的方式已经不能再满足过程工业的生产需求了。

二、设备维护的模式

        设备维护一般有三种模式：事后维护、预防性维护和预测性维护。

        事后维护，也有人称之为“补救性维护”，“故障后维护”，“运转至出现故障管理”，顾名思义，也就是说设备出现故障时对它进行维修。这是种“不出故障就不维修”的维护方式，也是最初级最简单也是目前在国内被用户采用最多的维护运行手段。采用运转至出现故障管理的工厂在机器或系统出现故障之前不会在维护上花费任何资金。运转至出现故障是一种反应性的管理技术，它会在采取任何维护行动之前等待机器或设备出现故障。确切地说，这是一种“无维护”管理方法。它也是最为昂贵的维护管理方法，分析表明，在反应性或事后维护模式下进行维修的成本是有计划或预防性维护模式下进行的相同维护的成本的 3 倍。对维修进行计划安排可使工厂将维修时间和有关的劳动力成本降到最低。它还提供了一种可减少快速交付和生产下降等负面影响的方法。

        与这种维护管理相关的主要费用是：

       •高备件库存成本；

       •高超时劳动力成本；

       •机器停机时间长；

       •生产能力低。

         预防性维护(Preventive Maintenance)和预测性维护(Predictive Maintenance)都属于事先维护。

        一般地讲，预防性维护可以分为三种类型：

       •基于时间的维护计划

       • 基于性能的维护计划

       •基于条件的维护计划

图1：平均无故障时间(MTBF)曲线

        基于时间的维护计划：在特定周期中执行基于时间的维护计划的维护，例如，每隔两个月或每隔六个月。
        基于性能的维护计划：可根据各个设备和功能位置的测量点安装的计数器读数来进行。某些设备要根据许多参数或状态来进行操作。这些参数或状态信息可能由测量点提供。设备上的计数器到达一定读数时，系统就进行维护，例如，每隔 100 个小时的运行时间，每隔 500个铸造周期等。
        基于条件的维护计划：部分设备将通过实时状态或操作参数如温度等进行控制。这些参数为实时读数，需要实时对其进行监控。
        所有这些预防性维护计划的共同标志是它们都具有计划安排指南。所有预防性维护管理计划都假设，设备状况将在通常适用于该类特定机器的统计时间范围内恶化。例如，某种泵设备通常运转12个月后就要更换其磨损部件。使用预防性维护技术，在该种泵运转11 个月后就要使其停止运转并进行改制。这种方法的问题是，运转模式以及与系统或装置相关的变量会直接影响机器的正常工作寿命。对于用于输送水用于输送磨损性泥浆的泵来说，平均无故障时间 (MTBF) 是不同的（如图1）。如果该泵在11个月之后可能就不需要进行维护也能正常工作，那么用户维修的劳动力和材料就被浪费掉了。采用预防性维护的第二种选择甚至更为昂贵。同时，也有大量事实表明，频繁拆卸和停车维修，即导致产量降低，维修费用增加，而且也大大降低了设备的实际使用年限。事实上专家提出，导致很多工业设备故障的最大原因之一就是：不做严谨分析，上去就对工业设备进行操作和维修。

        预测性维护(PM),也被称之为预知性维护或策略性维护。预测性维护集设备状态监测、故障诊断、故障(状态)预测、维护决策支持和维护活动于一体，足近年来新兴的一种先进维护方式。

        预测性维护实际上是一种运转状况驱动的预防性维护程序。预测性维护不依赖于工业或工厂内平均寿命统计数据（即平均无故障时间）来计划安排维护活动，而是对运转状况、效率、热量分布和其他指标进行直接监视，以确定实际的平均无故障时间或将危害到工厂或设施内所有关键系统装置运转的效率损失。它和预防性维护相比，具有明显的优势：

       •克服预防性维护的盲目性，具有很强的针对性。根据状态的不同采取不同的处理方法，降低运行检修费用。

       •减少停运(总维护)时间，提高设备可靠性和可用系数，延长设备使用寿命，更好地贯彻“安全第一．预防为主”的方针。

       • 减少维护工作量，降低劳动强度，有利于减员增效，提高经济效益。

二、预测性维护的现状

        在过去的几年里，随着给予微处理器或计算机的仪器仪表的迅速发展，以及维护管理系统的不断完善，尤其是先进以现场总线和工业以太网等通讯技术的高速发展和普及，国内外各大厂家推出了各种先进的预测性维护技术。美国的FitCh博士更是在预测性维护的基本上创立了主动性维护的概念和理论。

        总体质量管理(TQM)与lSO 9000的实施也使对PDM计划的需求倍增。TQM与lSO 9000都有维护计划程序的要求，以保证流程及所有组成部分都能连续发挥高性能。

        预测性维护在概念的内涵和外延上有狭义和广义之分。

        狭义的预测性维护立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果．查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维护；广义的预测性维护将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维护决策得出最终的维护活动要求。是一个系统的过程。它将维护管理纳入了预测性维护的范畴。通盘考虑整个维护过程，直至得出与维护活动相关的内容。

三、西门子仪表实现预测性维护

        近年来，西门子公司围绕预测性维护这一理念设计和研发了很多智能化程度较高的仪表产品。

1、Sitrans DA400泵诊断系统

        如前例所述，对于大多数运输磨损性很强的浆料泵来说，如果进行有效的低成本的维护一直是个难题。西门子公司推出的基于声敏诊断和Profibus技术仪表Sitrans DA400就能有效地实现针对泵提供预测性维护的解决方案。

        泵的泄漏通常发生在湍流区域，尤其在高压条件下出现气蚀时，这时会产生声波或超声波，可以在阀门外安装传感器进行探测。声级是泄漏的测量单位。

图2：Sitrans DA400及传感器

 
        在线诊断系统Sitrans DA400（如图2）能完全满足这些要求。声波发射传感器安装在阀门的外面，对泄漏信号高度敏感，而对泵的运行信号不敏感。对信号的适当处理使测量结果自动适应负荷条件的变化，如压力或冲程数。操作工只需要设定报警值。

        SITRANS DA400声敏检测系统为往复式隔膜煤浆泵检测吸入阀、排放阀的运行状况提供了优秀的解决方案。

        SITRANS DA400利用探测到是否存在空穴现象和相应的泵的操作噪音的声音级别，来诊断阀的开和关动作是完好的。相反的，如果有缺陷的阀门中存在空穴现象，那么能够通过周期性的声音级别增加识别出来；被检测的阀门通过 SITRANS DA400将这种声音的级别的增加检测出来；这种检测能够在专用的超声波范围内完成。这能过滤掉那些由泵的操作和阀门的关闭动作产生的噪声。

        Sitrans DA400基于状况的维护要求监测装置或者操作单元的工况，其优点是：

       •装置出现故障前发现损坏，

       •可以制定停车维修计划，

       •成本高昂的损坏出现之前已得到维修，

       • 延长零部件的使用寿命，

       •装置或单元的自动检查   

图3：采用泵在线监测和故障诊断系统较少维护成本

        根据通过现场半年多的实验观察，安装了Sitrans DA400的隔膜泵相对未安装的两组隔膜泵的平均检修时间要减少2/3左右，也就是减少了相当于2/3的维修成本（如图3），同时大大延长了设备的使用寿命。

2、Sipart PS2智能阀门定位器

        由于智能型阀门定位器是安装在气动调节阀上，其工作环境相对恶劣，如环境温度、管道振动等因素都会对智能型阀门定位器正常工作带来不利影响。智能型阀门定位器在设计过程中，考虑到这些不利因素，设计了一些自身的诊断功能。同时，气动阀门本身长期工作在恶劣的环境中，也会存在腐蚀、磨损等问题。因此，如果通过智能型阀门定位器的诊断功能实现对阀门的预测性维护，也是现在很多用户所关注的问题。

        智能型阀门定位器对调节阀的故障诊断是通过附加传感器来完成的。定位器内部的微处器通过定时采集各种传感器的数据，并对各种数据进行运算、比较、分析、组态，将出现异常的信息通过组态软件输出报警信号。智能型阀门定位器对调节阀的诊断分为在线诊断、离线诊断。

        在线诊断包括：行程累积、行程方向改变次数、报警次数、死区自调整、阀门基线位置（比如：阀座的磨损）、最高最低温度下运行的小时数、压电阀的运行次数、阀门定位时间、执行机构泄漏、噪声诊断等。离线诊断包括：执行机构及气路的密封性、静特性、阶跃过渡及频率响应特性。

        另外，智能电气阀门定位器SIPART PS2 有提供更多的额外监测功能，状态显示源自故障信号的监测。故障信号按“交通灯”的方式进行分类，用绿色、黄色和红色扳手表示（PDM 软件），如图4：

       •需要维修（绿色扳手）

       •急需维修（黄色扳手）

       •临近故障或故障（红色扳手）

图4：SIPART PS2的扩展诊断功能及故障分类

 
         这使用户在阀门或执行器在产生重大故障前能够提前检测到，可避免系统停车。通过故障信号的指示，例如执行器隔膜的损坏、动作滞后等，用户可利用适当的维护策略保证系统可靠。

3、Sitrans CLS300电容式物位开关

        在诸如制药、化肥、有色、石化等行业，由于很多测量介质本身具有很强的黏附、磨损等原因，因而增加了大量额外的维护成本。

        西门子因此推出了一种带Profibus总线的电容式物位计，对现场探头的挂料量（零点电容的变化），探头的磨损（累计电容的变化）等关键性数据进行分析，通过现场总线传输大量诊断信息至上位机，帮助用户指定预测性维护计划（如图5），大大节约用户的维护成本，同时由于减少的更换部件的次数，也等于延长了设备的实际使用寿命。而这种功能对于只能输出开关信号的仪表来说，是很难实现的。

图5：通过对关键数据的监测帮助用户制定预测性维护计划
 

4、Siwarex称重系统

        不同于传统意义上的称重系统，Siwarex称重系统实际上一套全集成在Simatic系统的数字化称重解决方案。相对于传统的称重系统而言，Siwarex系统突破了通讯和系统结构的限制，在系统测量精度、控制速度、施工周期、长期维护量等方面体现出了巨大的技术优势。

        由于称重系统相对结构比较复杂，维护量比较大，长期以来技术领先的称重技术厂家一直在考虑如何设计一种既能减少成本，简化称重系统结构，又能提高称重系统整体性能的解决方案，而西门子这种基于Simatic的称重解决方案，无疑是一种满足新要求的一种可行的解决方案。

        新型的Siwarex系统提供一种对于大部分用户来说，是非常概念化和理想的工具。通过事件记录功能来实时记录称重的进程和状态，并且对于不正常的事件进行分析。同时诊断缓冲器将会记录保存最后的100条诊断信息。通过对称重传感器和电缆的关键性参数进行长期的连续的监控，我们可以得以得到关于称重系统的预诊断信息（如图6），以避免突发性的昂贵的设备停车故障，减少了维护维修成本。 Siwarex所带的这些功能对于过程数据的评估和诊断来说，无疑是一个理想的补充。

        另外，Siwarex能够将故障事件中被记录的数据，包括秤的设置数据通过一个设定方式的通过英特网发送给相关专家，诸如机械制造商。它可以对问题进行一个分析，并从时间和地点上提供独立的诊断。专家并不需要赶到设备所在的位置，只要通过远传的方式就能提供更快更及时的帮助，从而节约了时间和成本。

图6：Siwarex配套的软件可以方便的查询秤的各种运行状态及参数
 

四、结束语

        任何一种技术都一定会有它的局限性，选择和制定最合适的维护方案，必须是从现场工况和自身的实际情况来判断决定。随着电子技术、传感器技术和通讯技术方面不断突破，我们相信会有越来越多的预测性维护解决方案推向市场；我们也相信因为金融危机的影响，会有越来越多的用户开始考虑如何节约维护成本的问题，而不仅仅是减少投资成本。当然，预测性维护本身是个动态的可持续的管理过程，不可能仅仅依靠几个部门或供应商的努力就能实现，还需要更多人的关注和参与才能体现它的价值。

        任何一种先进的技术都不能脱离人的因素，无论是哪一种维护技术都不能脱离人的参与，无论是预防性维护，还是预测性维护，甚至主动性维护，都需要根据实际情况来分析，制定最合适的维护方案，才是达到最理想的效果。”Use it and Forget it！”或者说“无为而治”是我们制定维护计划所追求的理想状态。

作者：丁振杰   西门子（中国）有限公司

参考文献：

1, ALF PÜTTMER, HEINZ M. NÄGEL, Optimization of pump maintenance, Process Worldwide, 4-2004

2,Peter Cleaveland,.优化过程仪表的7点建议.Control Engineering China.2006,08

3,任广宏.浅谈设备的预测性维护.建筑与工程.2006年第7期:P94

4, Dane M;aisel,Robert Mapleston,Andrea Andenna,Bob Hausler.仪器仪表的预测性维护.世界仪表与自动化.2007,7:P67-68

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