摘要：研究基于设备状态监测、故障诊断与检修管理等相关技术、业务流程、工作管理、绩效考核及信息资源共享的一体化智能管控体系。以全厂三维可视化图模导航为载体，搭建支持设备离在线数据采集、分析与智能诊断，并依照设备健康状态，优化检修管理于一体的集中式运维系统平台。
关键词：设备管理；状态检修；精密点检；故障诊断
1前言
设备管理是以设备为研究对象，追求设备综合效率，应用与之匹配的理念、流程、方法，通过多维度、全方位的技术手段与组织措施，对设备的物质运动和价值运动进行全寿命周期（从规划、设计、选型、购置、安装、验收、使用、保养、维修、改造、更新直至报废）的科学型管理。设备管理的一种常见方式是点检定修，点检是设备检修、维护、消缺的前提。而检修、维护、消缺又可以验证点检的效果，促进点检定修的完善和改进，希望通过点检定修的管理模式，实现设备的预知性检修，最终实现状态检修。由于设备重要性的不同，点检定修的侧重点也有所不同，一般设备事后检修，就需要进行缺陷管理的内容。主设备、重要辅助设备在没有控制住的情况下，需要进行应急控制和抢修管理[1]。状态检修作为一种新的检修模式，以设备当前的健康状况为依据，突破传统的以设备使用时间为依据规划检修，即通过先进的状态监测手段、设备特性评价手段以及寿命预测手段，判断设备状态，识别故障的早期征兆，对故障部位及其严重程度、故障发展趋势做出判断，并根据分析诊断结果在设备性能下降到一定程度或故障将要发生之前进行维修。由于科学地提高了设备的可靠度和明确了检修目标，这种检修体制消耗费用最低，它为设备安全、隐定、长周期、全性能、优质运行提供了可取的技术和管理保障[2]。目前，发电企业设备检修体制普遍采用计划性检修和定期预防性检修，随着现代火力发电厂向高参数、大容量、信息化与自动化方向的发展，逐渐形成了海量、高增长率及多样化的信息资产体系，反映机组或设备状态的数据也是多维度、全方位的。针对同一设备对象的分散数据及孤立系统，单从某一方面进行故障诊断与状态评估已无法得到满足。因此，需要通过完善数据类型与采集方式，使用信息融合一体化的管理体系与智能化的技术应用，从数据驱动到价值引领为导向的全过程中，以大数据获取、集成、提炼与应用，完成机组或设备全面、综合的状态评估与科学决策。
2系统研究方法与应用
2.1智能感知升级，完善数据获取。设备24小时在运行，传统点巡检工作为周期性的离线数据采集，缺少实时在线数据，不能精确预警趋势变化，捕捉设备突发性异常现象。主要转机设备均安装的是速度传感器，不具备频谱采集与分析功能，只起到了简单的报警与保护作用，对于振动幅值超标及异常情况，无法准确判断故障原因、故障部位以及故障的严重程度。针对锅炉区域三大风机设备，风机端轴承箱均安装在内部，更是无法对其进行有效监测，所以需进行智能感知升级，加装了加速度传感器，并将实时工艺参数完整融合到统一平台。实时监测设备运行状态，并对设备异常情况及故障进行准确判断，为设备检修工作提供科学决策依据。
2.2构建专家诊断知识库。将状态监测的过程数据、分析结果落实到设备的元器件级。通过设备离、在线的数据采集，对能够表征设备状态的正负相关性数据进行有效提取，这些相关性数据的含义与属性，经由专家经验进行筛选、甄别并赋给，结合人工智能技术，通过现场校验与优化，最终形成专家诊断知识库。实现专家级的数据分析与诊断流程，独立完成相关数据特征参数的提取，对设备异常状况及故障进行综合诊断分析，查找设备故障根源性原因，并对设备运行状态进行健康等级划分，对应确认运维建议，自动完成设备状态的评估与推送，满足设备状态监测精准化管理与智能诊断分析的需求。
2.3建立运维一体化管理平台。以往针对同一设备主体，各专业数据分散到不同系统，协同性较差，一体化平台的建设消除了这一弊端。将设备管理相关的运行人员日常巡检、专业点检员定期点检、专业技术人员精密点检、在线检测及检修维保人员的精确检修结合至一体化管理平台，并形成科学高效的闭环管理。将业务数据进行了高度融合，点巡检、精密点检、在线检测及检修管理共用同一套编码原则，设备台账信息、定期工作、技术标准、设备健康状态、异常告警、各岗位工作状态、绩效统计与考评等关键业务数据按岗位工作标准及权限进行配置，使数据指向性明确，业务流程清晰。
2.4构建精细化的设备状态监测体系，创新设备。管理模式。以优化检测技术矩阵、优化设备测点、优化检测周期、优化检测内容、优化判断标准等手段，运用多种先进技术手段的精密点检仪器，完成设备多维度的数据采集与分析，结合专家诊断知识库，构建智能化的状态监测体系。以数据驱动，按业务相关性科学程序进行管控。作业管理的全过程，即计划、实施、检查、反馈，以提出修正、修改意见按核定程序进行分级任务单推送，提高设备管理水平和工作效率。在及时掌握设备健康状态的同时自动推出设备故障分析结论及检修建议，实现以设备状态触发工作为导向的设备管理新模式。
2.5三维可视化智能培训与数据交互。应用三维可视化技术，实现智能三维培训，关联设备测试数据与实时工艺参数，实现数据交互与多样展示。建立三维厂模及设备模型，厂模细度至设备级，关联设备离、在线数据、SIS系统数据等，并与设备运行状态及故障部位进行联动。
3结束语
系统建设实现统一的信息平台、统一的可视化工作平台、统一的管控平台、辅助决策支持平台、集中维护平台及成熟的离、在线诊断系统、智能专家诊断引擎的综合应用。所提供的智能运维与决策体系，不仅节约了大量人工数据分析的时间，还避免了人为因素等造成的不良影响。现阶段国内电力供应的重担依旧落在传统火电厂，国家的宏观调控及煤炭市场的持续走高，发电企业迫切需要改变传统设备管理模式，培育新成长优势，提升管控力度，在保证安全、环保生产的基础上降本增效，提高企业管理水平和核心竞争力。随着企业智能化升级与建设的兴起，推进制度、管理、科技创新，既是顺应时展，又是传统电力企业自我变革的必经之路。
参考文献：
[1]沙德生，陈江.火电厂设备状态检修技术与管理.北京:中国电力出版社，2016,05.
[2]西安热工研究院.发电设备状态监测与寿命管理.北京:中国电力出版社，2013,01.
作者:朱愈 李志勇 权星军 李诚 夏明炜 单位:国家电投江西电力有限公司景德镇发电厂