从状态监控到工业 4.0 — 液压行业必须做什么(上)

从状态监控到工业 4.0 —
液压行业必须做什么   （上）

状态监控就是通过监测工厂设备运行的状况来调整工厂运营。传感器装在机器设备上，持续地把数据上传至主控，或者直接把数据信息存储在本地传感器上。如果超过或没达到预先设置的参数，传感器就会反馈。为了避免造成不可修复的损坏，机器有可能会停机。伴随着停机，客服部就会知道，并且检查是否有备件。如果内部人员修不了，就会从外部请人来维修。停机会造成生产延误给公司带来损失。

如果可以预先设置预警值，状况在最初阶段就可以被发现了：这就是预测性维护的第一步。

■  油位

■  油温

■  过滤器的状态

■  工作压力

在状态监控中，不会单独考查每个因素或两个因素互相作用产生的结果。另外，工厂单独运营也会有许多影响的因素。只有具有高精准水平的能力才能监测和记录这些多层次和复杂的外部因素。

预测性维护正在快速替代现有的反应性（故障）维护或预防性维护。元器件和系统生产厂家正在努力消除状态监控的一些缺点。预测性维护的目标就是为不同的预防性维护找到最佳时间结点  —  既不能发生得太早，也不能太晚。

预测性维护是通过安装在不同的机器设备上的传感器来实现的。传感器技术的发展已经可以获取至关重要的大量系统参数，监测到的数据会记录和储存到历史数据库里，为系统现状提供详细的信息。系统地记录测量值的变化，再加上对结构化数据库的访问，有助于快速了解系统的当前状态。

通过算法可以分析趋势，这样可以精准预测出测量值的变化，以及较为准确的变化间隔。并且，预测性维护还可以包含环境因素一起来做分析。

仿真模型，也叫数字孪生 “digital twins“，它是根据系统现有状态和历史数据来精确预测系统过程。

如今，智能传感器技术通过自诊自测和独立执行的逻辑功能来减少主控的工作和计算能力。传感器可以与控制器进行双向沟通或独立处理检测数据。

选择合适的传感器，然后安装到生产系统中，开发评估算法，再与数据库连接，通过系统参数的优化，可以制定出更为合理的维护计划。

预测性维护的初期投入成本较高，但很快就会被较低的运营和维护成本摊销。

工厂运营者可以从预测性维护系统的投入中获取额外的附加值。工业领域需要考虑生产成本和生产停工成本（比如：汽车行业），以及服务成本（比如：海上风场）。因为任何故障都将给运营带来严重的影响和更多的损失。同时，安全也是要需考虑的关键因素。

所以，预测性维护可以为工厂经营者大幅降低成本和故障率，从而有效降低总体运行成本（TCO）。

可以采用下面这些液压系统中的参数：

■  油箱油位

■  系统油温

■  过滤器的污染情况

■  系统工作压力

■  液压油的状况

■  油的污染情况

■  油里是否有水

■  油的粘度

■  蓄能器的充气压力

■  阀的闭合位置

根据哈威工程师多年经验表明，液压油的污染是引起液压系统故障出现次数最多的原因。

液压油的状态对整个系统来说是至关重要的一个指标，因此必须定期监控。由于需要考虑很多因素，比如：固体杂质、空气、液体杂质，其他混合物和系统运行温度等，所以持续监控液压系统比较复杂。不同要素都可以被监测到，传感技术是重要的组成部分。

■  传感器的选型

■  把传感器集成连接到液压系统上

■  系统接口定义

■  评估算法开发

传感器的种类繁多。在传感器选型的时候，需要测量的系统参数，安装情况和接口位置都是必须要考虑的要素。