海上平台起重机状态监测及故障诊断技术研究与应用.pdf

113现 代 工 程 科 技Modern Engineering Technology第 3 卷第 7 期2024 年 4 月Vol.3 No.7Apr.2024海上平台起重机状态监测及故障诊断技术研究与应用黄利锋上海振华重工（集团）股份有限公司，上海 200125摘 要：起重机作为海上作业的关键设备，其运行状态与安全性对作业的顺利进行至关重要。因此，对海上平台起重机的状态监测和故障诊断技术进行了深入研究，并提出了一种新型的监测和诊断方法。该方法通过综合分析和应用先进技术，有效地提高了起重机的运行稳定性和安全性。研究结果表明，这种方法能够准确地监测设备状态，并及时诊断出潜在的故障，为海上作业的安全和效率提供了有力的保障。关键词：海上平台起重机；状态监测；故障诊断中图分类号：U674.38;U672 文献标识码：AResearch and Application of Status Monitoring and Fault Diagnosis Technology for Offshore Platform CranesHuang LifengShanghai Zhenhua Heavy Industry(Group)Co.,Ltd.,Shanghai 200125Abstract:As a key equipment for offshore operations,the operation status and safety of cranes are crucial for the smooth progress of operations.Therefore,in-depth research has been conducted on the status monitoring and fault diagnosis technology of offshore platform cranes,and a new monitoring and diagnosis method has been proposed.This method effectively improves the operational stability and safety of cranes through comprehensive analysis and application of advanced technologies.The research results indicate that this method can accurately monitor the status of equipment and timely diagnose potential faults,providing strong guarantees for the safety and efficiency of offshore operations.Keywords:offshore platform cranes;status monitoring;fault diagnosis作者简介：黄利锋（1985），男，上海振华重工（集团）股份有限公司电气工程师，研究方向为机电一体化。1 引言海上平台起重机作为海上油气田开发的核心设备，承担着重要的物资搬运和设备安装任务。它们经常被置于复杂多变的海洋环境中，如暴风、大浪、极端温度以及高盐分的海雾中。这样的自然条件不仅给机器带来了巨大的运行压力，还会导致机器的材料和结构产生腐蚀和疲劳。为了确保海上平台起重机的稳定、高效、安全运行，及时掌握其运行状态，并预防和诊断可能的故障显得尤为重要。2 状态监测技术状态监测技术是对海上平台起重机实时工作状态的持续关注和记录，其目标是确保设备正常、稳定且高效地运行。这一技术涉及了大量的数据采集、传输、分析和解释，旨在提前识别任何可能导致故障的迹象。2.1 传感器技术2.1.1 振动传感器振动传感器的核心工作原理是测量并分析设备上的振动，为运维团队提供关于设备运行状态的第一手数据。在日常运行中，起重机的各个部分都会产生一定的振动，但当这些振动超出正常范围时，通常意味着设备中存在某种故障。振动传感器的应用在于及早地识别这些潜在的故障迹象，在造成更严重的损坏之前进行及时修复，从而大大减少设备的停机时间和修复成本。2.1.2 温度传感器温度传感器的主要任务是检测并记录设备的温度变化，它可以持续监控如电机、液压系统等核心部件的温度，确保它们始终保持在一个安全的工作范围。当温度传感器检测到不正常的温度波动时，这通常意味着设备可能存在过度的摩擦、过载或其他可能导致设备损坏的情况。温度传感器的应用有助于避免由于温度问题导1142024 年 4 月第 3 卷第 7 期现 代 工 程 科 技114致的设备损坏，还可以确保起重机始终以最佳效率运行，避免因温度过高或过低造成的能源浪费。2.1.3 压力传感器压力传感器是专门设计用于测量液体或气体压力的设备，为起重机的液压系统、油缸和阀门等关键组件提供稳定的工作环境。这些部分高度依赖于恒定的压力来确保其稳定、高效地运行。压力传感器不仅可以实时监测压力，还可以迅速识别出任何压力异常，如泄漏、堵塞或其他压力相关的故障。2.2 数据传输技术在大洋的深处，远离陆地的海上平台上，数据的采集、处理和传输面临着巨大的挑战。为了保证工作的连续性和安全性，必须依赖高效且可靠的数据传输技术，确保每一个数据点都能实时、快速且准确地从传感器传输到控制中心。2.2.1 无线传感器网络无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由众多分布式传感器构成的特殊网络，能够自主地进行数据的采集、处理和传输。在海上等恶劣环境中，WSN显示出独特的优势：其自组织和自适应的特性保证了数据的稳定、实时传输，即使在网络节点失效的情况下，它也能通过智能路由选择迅速重新配置通信路径。2.2.2 边缘计算由于海上平台与主数据中心或陆地基础设施之间存在明显的物理距离，数据传输过程中常常伴随着不稳定性、延迟和数据丢包等问题。边缘计算技术正是为应对这些挑战而生。它允许数据在生成地点或“边缘”进行初步分析和处理，这样一来，只有真正有价值或关键的数据会被发送到中心服务器。这种就地处理的方式大幅缩短了响应时间，提高了数据利用率，并且显著降低了网络带宽的压力。2.2.3 数据加密技术在海上平台这样复杂的环境中，数据传输的安全隐患尤为突出。此时，数据加密技术不仅是一种防范手段，更是确保操作安全、防范外部威胁的必要工具。通过采用尖端的加密算法，可以对传输中的数据进行深度加密，确保即便数据在传输过程中被拦截，也不会被轻易破解，为海上平台提供了一道坚实且可靠的安全 屏障。3 故障诊断技术故障诊断技术是利用各种现场传感器或其他检测工具，对设备进行监测，并且对数据进行采集。通过对各种测量数据进行理论分析，从而了解设备的运行状态，实现对设备故障的诊断，对设备运维提出指导意见，辅助相关人员作出相应的决策，完成设备修理、更换的工作。3.1 数据分析技术3.1.1 高级算法的引入随着科技的进步，传统的数据分析方法已不能满足当前复杂的分析需求。机器学习和人工智能等高级算法的引入，为数据分析赋予了更强大的能力。这些算法不仅可以深入探索大量数据中的潜在关系，而且具有预测未来趋势的能力。更为关键的是，它们可以自我学习和优化，随着数据的增长而提高其准确性，对于提早发现潜在故障和异常行为很重要。3.1.2 统计与时间序列分析统计分析为相关人员提供了一个宏观的视角，让其能够快速了解数据的总体特性。时间序列分析，作为一个强大的工具，能够揭示数据在时间维度上的波动和趋势。这对于监测设备的稳定性和预测潜在的故障具有不可或缺的价值。3.1.3 高维数据可视化在面对大量的多维度数据时，传统的二维图表难以满足需求。高维数据可视化工具提供了一个直观的方式来探索和解析这些复杂数据，使数据的深度和维度得到充分展示。通过颜色、大小、形状和运动等多种手段，技术人员可以清晰地捕获数据中的异常或趋势，从而做出更明智的决策。3.1.4 交互式分析在传统的数据分析中，分析师经常需要多次调整参数和筛选条件来得到所需的结果。而现代的交互式分析工具允许用户直接与数据进行互动，实时看到不同参数下的分析效果。这种直观、动态的分析方式不仅大大提高了工作效率，还为分析师提供了更多的创新空间，帮助他们更深入地探索数据背后的信息。3.2 故障定位技术故障定位是确保设备持续稳定运行的关键环节。模型驱动的故障检测技术，特别是有限元分析，能够模拟设备的物理特性，预测在各种工况下的行为，从而提供关于可能故障源的有价值的信息。115黄利锋：海上平台起重机状态监测及故障诊断技术研究与应用装备科技3.3 故障预测技术为了尽早识别并防范潜在的设备故障，引入了前沿的数据挖掘技术。深度学习，作为一种强大的模式识别工具，可以深入分析运行数据，捕获微妙的变化，这些变化可能是故障发生的预兆。神经网络技术，则通过模拟人脑神经元的工作方式，对大量数据进行处理和学习，从而发现潜在的异常模式。这些技术共同工作，形成一个持续、实时的监控和分析系统，以预测设备发生故障的时间、类型和可能的影响。4 新型状态监测和故障诊断方法针对海上平台起重机的特点和工作环境，本研究设计了一种集成化、智能的状态监测和故障诊断方法。该方法融合了多种先进的传感器技术、无线数据传输技术及数据驱动的故障诊断技术，旨在为起重机提供全面、实时和准确的监测与维护方案。4.1 系统结构针对海上平台起重机执行机构的监测系统构架如图1所示。图1 状态监测系统结构示意图4.1.1 数据采集模块在新型检测系统中，数据采集模块起到了重要的作用。首先，这一模块展现了其多维度的特性，通过集成振动、温度、压力和声音等各类传感器，它能够全面地捕捉起重机的工作状态，确保每一个关键环节都得到实时监测。此外，考虑到海上环境的变化多端和起重机工作的不定性，数据采集模块还采纳了一种自适应的采集策略。4.1.2 数据传输模块数据传输模块在整个状态监测系统中起到了桥梁的作用，负责将采集到的数据安全、高效地传送到数据分析中心。核心之一是采用的无线传感器网络技术，它以自组织的方式，在变化莫测的海上环境中保持数据传输的稳定性，确保关键信息不会因外部因素而丢失或延迟传输。为了进一步提高传输效率，该模块还引入了边缘计算的优化策略。通过在数据源附近进行初步处理，系统能够筛除冗余或无效数据，从而保证只有有价值的信息被传送，大幅减少了不必要的数据流量。最为关键的是，考虑到数据在传输过程中可能面临的安全威胁，该模块特别加强了数据加密与保护功能。利用最新的加密技术，它确保数据在传输途中能够抵御外部干扰和恶意攻击，维护了数据的完整性和机密性。4.1.3 数据分析模块数据分析模块是状态监测系统的决策中心，它以先进的融合分析手段为特色，确保对起重机状态的精准诊断。在这个模块中，传统的数据分析方法与现代机器学习算法相结合，打破了传统分析的局限性。尤其是引入的深度学习和神经网络技术，它们能够深入挖掘数据中的隐含规律，从而实现更为精确的故障检测和预测。更值得一提的是，该模块不仅对数据进行深度分析，还能为操作员提供实用的智能诊断与建议。这得益于系统对起重机的历史数据与专业知识库的融合应用，使得故障原因的分析更为准确，同时提供的维护策略更具实用价值。4.2 工作原理4.2.1 实时监测与捕获在起重机的日常运行中，微小的数据变动可能预示着重大的设备问题。因此，数据采集模块依赖其高度先进的传感器，不断地进行实时捕获，对起重机的各种运行指标进行细致的监测。这些传感器可以精准地捕捉温度的微小波动、压力的瞬时变化，或是设备内部的微妙振动频率。此外，为了确保数据的完整性与可靠性，模块还采用了多重检测机制和冗余备份策略，从而确保关键数据的连续性和准确性。这种深度的实时监测和高度的敏感性确保了相关人员能够始终紧跟设备状态，不会遗漏任何可能预示故障的细微信号，从而为接下来的分析和预测提供坚实的数据基础。海上平台起重机常规起升机构配置如表1所示，传感器监测分布如图2所示。通信层数据传输1162024 年 4 月第 3 卷第 7 期现 代 工 程 科 技116表1 起升机构配置机构名称主要监测位置监测范围监控点数量对应的监控点序号起升机构1#，2#电机振动+温度21，2齿轮箱振动43，4，5，6液位113液温1141#，2#卷筒振动211，12图2 起升机构相关传感器监测分布图4.2.2 数据初步处理与智能传输该系统引入边缘计算技术。它先行在数据源附近进行智能筛选和预处理。通过对原始数据进行压缩、去噪和特征提取，系统挑选出关键和有价值的信息。只有这些精炼后的数据会通过无线传感器网络传输至远程的数据中心。这样的做法不仅显著提高了数据传输的速度和质量，还大大降低了网络负载和能耗。4.2.3 细致的数据分析当数据成功传输到数据分析模块，高级机器学习算法和深度学习模型便开始其细致的工作。它们不仅仅是对新的数据进行简单地读取，而是深入地挖掘每一段数据背后可能隐藏的信息和模式。结合大量的预先存储的历史数据，系统能迅速识别出数据中的异常波动或变化。此外，通过分析长期和短期的数据趋势，系统能够预测未来可能出现的故障，从而使得预防性维护成为可能。4.2.4 实时警报与维护指导为了确保起重机持续、稳定地运行，系统的响应速度是非常重要的。当数据分析模块检测到与标准偏离的数据或预测到未来的潜在问题时，系统会即刻触发警报，确保操作员或维护团队第一时间知道。但仅仅知道存在问题是不够的。因此，系统进一步提供了深入的故障诊断，详细指出可能的故障原因、具体的故障部位，甚至可能的故障发展趋势。此外，系统还会根据其庞大的知识库，为操作员提供实用的维护策略和修复建议，确保问题能够在最短的时间内得到解决，降低停机的损失。5 起重机故障诊断技术现场应用测量起重机电气系统和液压系统在正常工作和故障运行时，故障诊断系统运行的可靠性，实时监测起重机状态与起重机实际运行状态吻合度对比。（1）测量仪器。现场采用了多种传感器，主要有以下几种：压力、流量、液位、温度、应力、电压、电流等。（2）应用效果。在实际应用中，该系统展现出了卓越的性能。经过长时间的运行测试，无论是在平稳的海况还是在恶劣的风浪中，该系统都能够稳定工作，准确捕获起重机的状态数据。（3）准确率及效益。该系统在故障诊断方面的准确率维持在高水平。在多次实际故障事件中，系统都能够快速而准确地找出起重机的故障原因和位置，大幅缩短了维修时间，降低了维修成本。不仅如此，通过预测性的维护策略，还为平台避免了许多潜在的停机损失。（4）操作员反馈。从操作员的反馈中也可以看出，系统的用户友好性得到了高度评价。清晰的交互界面和实时的故障警报使得操作员能够轻松掌控起重机的状态，及时响应潜在的问题。用户可以对系统运行波形图、通信状态、故障历史回放等信息有较为全面的掌握。6 结语随着海上油气田开发持续深化，海上平台起重机的稳定性和可靠性显得尤为关键。本研究介绍的状态监测和故障诊断方法已证明是一个有效的解决方案，为保障起重机的安全运行提供了强大的技术支持。该系统不仅能实时监测设备运行状态，还能预测和定位潜在故障，极大地提高了故障响应速度和准确性。总之，这一先进技术对确保海上平台的长期稳定运营起到重要的作用。参考文献1 冯超群,蔡福海,王欣.海上平台起重机结构寿命评估技术研究与应用J.起重运输机械,2019(13):4.2 郑露.海上平台起重机状态监测系统设计J.船海工程,2019,48(1):4.3 王宁,张浩.海上平台基座式起重机回转支承的故障分析与判断J.机电工程技术,2020(9):49.4 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