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【服务社会】趋势预警:“装备医生”的坚守与探索

2017/09/30

  生活中,当我们身体不舒服时,体温或者血压会升高,这些“预警信号”会提醒我们自己和家人采取措施和提前预防。在科技社会高速发展的今天,各种装备在我们日常生活中起着重要的支撑作用,比如我们天天用的电梯,城市管网,特别是大型发电机组的安全运行, 高档数控机床的可靠运行,地铁的安全承运,更是与人民的生命财产安全密切相关。这些装备该如何诊断、预警和维护?我校有一批专家学者专门从事该领域的预警研究。多年来他们潜心研究、攻坚克难,以丰硕的科研成果为社会作出了独有的贡献。

预警研究的往事

  北京学者徐小力老师永远记得白雪覆盖的东北大平原,记得那终日奔驶的大卡车,记得那刀割一般的寒风,记得寒风中的坚守。

  去东北是为了所承担的“油田注水站机组状态监测及故障预报系统”项目,这是团队承担的重大科技攻关项目,在20年前的学校并不多见,学校和老师们十分珍惜这个机会。为了项目研发和实施,他带领团队一遍遍去大庆油田,一去就是一个月。冬日的油田野外作业危险系数很大,他和参与项目成员们坐着卡车奔驰在雪窝里,凛冽的寒风冻的膝盖刺骨的疼,大家都咬牙坚持,不敢有丝毫懈怠。研发的油田注水机组运行状态在线检测系统最终在油田成功运行上线使用,工人在监测站就可以对设备运行一目了然。运行没多久系统预警检测到某油田注水站机组工作状态异常,发出报警信号,很多人都十分怀疑,这个新上线的预警系统的警告是否值得相信?是否要花极大的成本换掉故障部件?在科学与成本之间,很多人都在怀疑和犹豫。可是科学不容置疑,检修的时候果然发现油田注水站机组的有些部件出了故障。“这个成功预警的案例给了我们很大的信心!”多年后徐小力老师回忆说。这个项目成功预报了多类型重要设备群早期故障,及时有效避免了恶性事故发生,从而开启了我校趋势预警研究的先河。“油田注水站机组状态监测及故障预报系统”项目经大庆石油管理局、国家机械部技术鉴定,评价为“国际先进水平”,被国家机械工业局评为“90年代中国机械工业优秀科技成果”,成果在大庆油田采油厂五十余台大型注水机组推广应用。经过数年努力,研究团队在机电系统监控领域取得累累硕果,2001年申报获批北京市重点实验室,为学校机械工程学科建设构建了重要科研平台。2007年度徐小力领导的学术团队获得学校首个国家科技大奖。2008年教育部批准成立现代测控技术教育部重点实验室,为机械工程、仪器仪表、自动化等学科的建设、发展和学术水平提升奠定了基础。

趋势预警是我们的特色

  不仅仅是大庆油田,不仅仅是徐小力老师,我校还有一批从事趋势预警研究的学者,王红军教授就是其中的骨干教师,她是机电工程学院副院长,也是我校机电工程学院高端装备运行状态可靠性评估和智能维护的专家。从西北工业大学毕业到我校后她边教书边学习,致力于高端装备监控检测、故障诊断与可靠性评估的研究20余年。

  在机电工程学院办公室,她拿着笔在白纸上边画图边解释着趋势预警的范畴和意义。王红军自信地说,趋势预警研究是我们学校故障研究的特色。实际上,状态监控监测故障诊断的目的在实时监控系统的运行状态,趋势预测的目的是预测可能发生故障的时间以及设备的剩余可使用寿命,以便实现基于状态的智能维护。彼时,她刚带着研究生从成都出差回来,她承担的重大专项课题就是为高端装备研发状态预警系统。王红军对工厂有着天然的亲切感,国内的几大汽车厂、飞机厂、机床厂等等企业现场,她都去过。“到工厂能够了解企业的需求,行业的最新发展趋势,通过考察思考跟自己工作的关系。工科绝对不是只在实验室里做研究的科学。”

  在趋势预警方面,王红军提出了高档数控装备运行可靠性评价方法,融合机床动力学特性、运行状态信息等多域特征的数控机床整机可靠性理论,带领团队研制了数控机床智能维护系统。实现基于装备运行状态的智能决策与维护,形成可移植的数控机床应用维护整体解决方案,提高用户的生产率和市场竞争力。这些成果应用于北京发动机零部件公司和大型航空工业公司等企业,为国防事业和数控装备产业发展作出了自己的贡献。

  人世间的奋发图强者,有人受益于闻鸡起舞、早起用功;有人受益于囊萤映雪、夜读不辍。也许是工程实践让她受益终生,作为教学副院长,王红军自己爱去工厂,也十分注重学生的创新思维和工程实践能力培养。“这也是机电工程学院的传统,我们培养的学生都很朴实,基础扎实,具有较强的工程实践创新能力和动手能力,综合素质高,很快融入团队,具有解决复杂工程实际问题的能力,受到用人单位的一致肯定。”近年来,培养的毕业生活跃在国家的国民经济主战场,比如贺大兴、穆东辉等一批杰出校友、成为了专家、学者和行业领军人才。当前,机电工程学院跟北京市10多个相关企业建立了联系,京外有固定实习场所,开展了双培、实培、外培等联合培养项目,致力于培养契合首都经济发展,契合学校定位,具有很强工程实践能力、突出信息特色、国际视野的创新型应用型人才。

预警研究的成果

  不为人所知的是在南校区2008室,北京市机电系统测控重点实验室,建有远程监控监测中心,专门对石化公司的烟气轮机进行故障诊断。王红军老师介绍:“可以对企业设备的运行状态实时监测。目前合作的有燕山石化等企业。燕山石化作为北京市石化企业,烟气轮机不能坏,我们的系统可以对其进行很好的监控。”

  不止徐小力、王红军,也不只是大庆油田、燕山石化,以及大型航空工业公司。多年来,我们学校的高端装备安全运行、故障诊断与趋势预警的专家学者们与多家机电装备使用企业以及监测仪器制造企业合作,主持并完成了三十余项面向工业企业关键设备的安全监控及故障预报横向合同项目,采用故障预测新方法开发的系列安全监控及故障预报系统应用于多类重要机械设备群,包括:大型石化企业万余台设备群、油田大功率注水动力机组、市政大功率供水动力机组、石化大型燃汽轮机发电动力机组、大功率DF4D型内燃机动力机车、煤矿大功率通风风机、地铁大功率通风风机、水基动力无杆抽油机状态监测与故障诊断系统等,实现了新方法和新技术的工程应用和推广。

  与此同时,他们研发了系列设备运行状态监测仪、嵌入式故障追记器等安全监测和故障预报仪器,开发了面向大型设备群(风电场风电机组群、石化企业动力机组群等)的远程网络在线故障诊断及故障预报平台、预知维护及自适应报警平台,构建了有关故障诊断及故障预报实验装备。主持完成的有关故障预报及安全监控研究成果获得了国家、省部级及全国行业的十余项科技奖励。

趋势预警研究的未来

  在2017年学科建设工作暨新学期工作部署会上,学校党委书记王传亮、学校党委副书记、校长王永生都强调指出:“要站在国家、北京市、学校的发展当中思考学科建设的努力方向……”王红军老师确信智能制造、智能工厂、智能装备正在向我们走来。高端装备的远程运维和可靠预警越来越重要,也是中国制造2025重点推进的十大工程之一。智能装备通过多传感器实现状态透彻感知,装备服役历时长,数据采样频率高、装备测点多、产生了海量的数据。呈现多尺度多维度多源异构的特点,目前 ‘设备的故障诊断、安全维护’进入了‘大数据’时代。研究和利用先进的理论与方法,从机械装备大数据中挖掘信息,高效、准确地识别装备的健康状况,成为机械故障诊断领域面临的新问题。未来,我校的状态监控监测、趋势预警方向将不断与学校的信息特色融合,在关系国计民生的高端装备、轨道交通、机器人的运行可靠性等方面进一步开展研究。”(供稿:党委宣传部 机电工程学院)

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