基于軌道衡物聯網大數據在線監測診斷技術的研究與應用

韓強 殷鵬

(酒泉鋼鐵(集團)有限責任公司檢驗檢測中心 甘肅嘉峪關 735100)

大型鋼鐵企業物資計量的主要設備為軌道衡、汽車衡、平臺秤等。隨著酒鋼（集團）公司產能的不斷提升，利用軌道衡進行鋼鐵冶煉的原燃料、產品、鐵水計量呈迅猛增長趨勢。公司與內外部顧客依靠軌道衡進行結算，因此貿易結算成為了推動軌道衡計量技術不斷發展的主要力量。軌道衡計量噸位較大，產品結算數額巨大，軌道衡計量過程中若誤差有微小變化或設備隱患處理不及時，都會給企業和客戶帶來巨大損失。為此，軌道衡運維模式的進步與變革就成為目前最需要探索的主題。針對酒鋼當前在用的13 臺軌道衡運行狀態管理中存在的問題，結合計量業務管理要求及技術發展方向，以借助物聯網、狀態在線監測、大數據分析診斷思路，提出軌道衡全壽命周期全天候的管理方案[1]，即基于軌道衡物聯網大數據在線監測診斷。對軌道衡各部位運行狀態進行數據整合、信息集成和信息共享，建立設備運行物聯網監測和大數據集成共享評價模型，對實現軌道衡精細化管理和智能化維修具有重要意義。

1 軌道衡運維現狀描述

酒鋼（集團）公司軌道衡無人值守計量項目投運前，軌道衡現場配有操作人員進行計量、維護。各計量站全部實現無人值守計量模式后，計量員在集中計量大廳遠程進行計量檢斤工作，維護人員也隨之改變了維護方式，采用更為先進的設備點巡檢系統，以提高設備維護管理水平。即便如此，由于軌道衡現場無人值守，若設備出現故障，遠程維護人員無法及時發現，只能靠傳統的巡檢來發現設備可能存在影響計量的問題。

2 軌道衡傳統運維模式中存在的問題

軌道衡使用、維護中一直存在著維護難度大、處理時效性弱、巡檢工作繁重、潛在問題不易被發現、機械部件故障影響行車安全等問題，根據近年軌道衡運維經驗，困擾其使用、維護和管理的問題主要表現在以下3個方面。

2.1 人力資源的問題

軌道衡運維主力軍平均年齡偏大，現場設備更新換代速度加快，新人運維經驗需要時間積累，導致設備出現故障時，年齡大的職工對先進設備不甚了解，僅憑經驗作業，新人因經驗不足無法快速、準確地進行診斷并處理問題。

2.2 繁重的巡檢任務

為優化人員配置，提高勞動生產率，造成人手不足；傳統運維模式下人員分配，已無法滿足軌道衡點多面廣的地理位置需求。單點或多點故障，人員應接不暇，無法第一時間到達與處理，往往是亡羊補牢，事后補救，影響設備運行。

2.3 軌道衡的行車安全

軌道衡機械部分的隱患造成機車掉道，輕則損壞機車，重則物料（如鐵水）外溢造成嚴重的人員及設備事故。

3 軌道衡物聯網需求建模

軌道衡作為冶金企業大宗原料、產品結算的主要溯源設備。其硬件設備是保障計量準確、運行穩定的基礎，是過衡安全的可靠保障。要對軌道衡進行全面有效的管理，需要多維度對硬件設備合理分類，并進行精細化管理[2]。具體分類情況如下。

3.1 軌道衡物聯網設備分類

（1）軌道衡本體設備，包含線路軌、稱量軌、過渡器、稱重傳感器、基礎墩座、基坑、秤體限位器等。（2）軌道衡輔助設備，包含軌距軌縫過渡器監控攝像機、車廂監控攝像機、硬盤錄像機等。稱重儀表、稱重傳感器實時采集系統工作電壓、電流、通信數據；測距傳感器、角度傳感器和液位傳感器實時采集線路軌與承重軌軌距、承重軌高差、基坑液位等指標，形成系統診斷數據；控制器通過攝像頭等外部輔助設施實時采集現場數據，形成外部環境數據。數據傳輸到在線監測服務平臺或企業內部服務器，用戶通過大數據平臺進行數據調用。

3.2 軌道衡物聯網設備數據特點

3.2.1 體量大

據統計，軌道衡信息化點巡檢系統技術指標近20余項，隨著這些指標數據的不斷積累，數據量、工作量可想而知。若一天過衡200節，每臺秤則有圖像、視頻約20 G數據增長量，可見在線監測數據具有大數據的大體量特征。

3.2.2 多樣性

軌道衡在線監測數據多樣性主要體現在設備結構復雜，軌縫、軌距、基坑液位等需監測物理量繁多，數據種類不同，有設備動態監測信息、人工檢修維護信息等。

3.2.3 價值性

軌道衡在線監測數據蘊含著大量的分析價值，維保單位可利用積累的海量數據，通過類比、關聯、趨勢分析，從數據中發現寶貴知識，為設備管理，預知維修，安全風險防控提供輔助決策依據。

4 軌道衡運行大數據平臺需求建模

軌道衡在線監測大數據平臺的研究，主要是運用大數據[3-4]、云計算等現代信息技術，搭建監測大數據平臺，整合物聯網系統采集的海量狀態數據，實現設備運行全壽命周期的管理，并對設備進行綜合分析與故障診斷，從而為用戶提供管理和維護決策支持。平臺總體需求包括以下4方面內容。

（1）利用物聯網搭建軌道衡狀態監測體系，通過對傳感器分零點、秤體總零點、傳感器垂直度、軌縫、軌距、基坑液位等數據的收集，做到對軌道衡運行狀態的實時監控。（2）構建數據采集終端，負責將衡器狀態的數字信號進行收集、計算并通過網絡發送到數據服務平臺，既可以通過互聯網將衡器狀態信息發送到在線監測數據服務平臺，又可以利用Intranet將衡器狀態信息發送到企業內部服務器。（3）構建數據服務平臺，由服務器、路由器、防火墻、平臺管理軟件組成。數據服務平臺通過互聯網接收到所有安裝并正常運行的衡器在線監測設備發回來的所有狀態數據。對這些數據進行相關的ETL 操作。對有效數據進行提取、分析、診斷、預警。為衡器在線監測平臺客戶端做數據支撐。（4）開發用戶客戶端?？蛻舳税≒C端的瀏覽器和微信小程序?？蛻舳素撠熣故竞馄鞯臓顟B等相關信息。

5 軌道衡物聯網大數據對接整體架構

將軌道衡運行大數據和物聯網對接整體架構分為大數據來源層、數據采集與存儲層、數據故障診斷分析層、使用層，共4層架構。

5.1 大數據來源層

稱重儀表、稱重傳感器實時采集稱重系統的工作電壓、工作電流、通信狀態等數據；測距傳感器、角度傳感器和液位傳感器實時采集軌道衡線路軌與承重軌軌距、承重軌高差、基坑液位等技術指標，形成內部診斷數據；控制器通過紅外光柵、非接觸式讀卡器攝像頭等外部輔助設施實時采集稱重現場數據，形成外部環境數據。

5.2 數據采集與存儲層

由于現場采集的數據結構具有不同的特征，所以該層中的組件必須能夠以各種格式、大小和各種通信媒介中讀取。技術難點主要集中在實時采集圖像、視頻等非結構化數據格式的兼容性。

5.3 數據故障診斷分析層

該層主要運用各類分析引擎、模型計算、數據規律預測、模型驗證等手段，從數據中發現寶貴知識，為軌道衡管理、預知維修、安全風險防控提供輔助決策依據。

5.4 用戶使用層

該層主要是將數據故障診斷分析層獲取的價值數據發送給用戶或維護單位?；蛘哂脩敉ㄟ^PC 端在IE瀏覽器的地址欄中輸入地址，即可訪問在線監測平臺，手機微信小程序搜索“衡器在線監測平臺”即可登錄查詢，實現狀態監測可視化功能。

6 軌道衡在線監測診斷系統的實施方法

（1）通過軌道衡測距傳感器、角度傳感器和液位傳感器，將軌道衡的傳感器垂直度、軌距、軌縫、角高、基坑積水等基本數據進行實時監測。（2）數據采集終端負責將衡器狀態的數字信號進行收集、計算并通過網絡發送到數據服務平臺；數據采集終端既可以通過互聯網將軌道衡狀態信息發送到在線監測數據服務平臺，也可以利用Intranet 將軌道衡狀態信息發送到企業內部服務器。（3）數據服務平臺由服務器、路由器、防火墻、平臺管理軟件組成。數據服務平臺通過互聯網接收到所有安裝并正常運行的在線監測設備發回來的所有狀態數據。對這些數據進行相關的ETL操作。對有效數據進行提取、分析、診斷、預警。為軌道衡在線監測平臺客戶端做數據支撐。（4）客戶端包括PC 端的瀏覽器網頁版和微信小程序兩個部分。用戶在瀏覽器的地址欄中輸入訪問地址，即可訪問衡器在線監測平臺；也可通過手機“微信”中的小程序功能，搜索“衡器在線監測平臺”即可。

7 軌道衡運行狀態監測診斷系統的應用與效果評價

7.1 零點監測

傳感器零點是反應傳感器工作狀態最直接指標，當傳感器零點波動超出一定范圍時，可能是此傳感器工作狀態欠佳，已經影響衡器計量精度了。系統通過監測傳感器的分零點來保證衡器穩定運行。

7.2 軌縫監測

軌縫是指在斷軌軌道衡中稱重軌與引線軌之間的距離，軌縫過大或過小都會影響計量精度。為保證軌道衡正常運行，應使軌縫距離值保持在5～15 mm[5]。每個承載器選用4只測量精度為±0.5 mm的測距傳感器對軌縫進行實時監測，當軌縫距離超出5～15 mm 時系統給予報警。處理完故障后，系統警示消失。

7.3 軌距監測

軌距是指在軌道衡兩條稱重軌之間的距離，軌距大小不僅影響軌道衡精度，更重要的是影響行車安全。因此，軌距監測是十分必要的。每個稱重臺面選用1只測量精度為±0.5 mm的測距傳感器對軌距進行實時監測，在線監測診斷系統可以實時監控兩條稱重軌之間的軌距。當軌距超出-2～+5 mm 時系統給予報警。處理完故障后，系統警示消失。

7.4 角高監測

角高是指在軌道衡的秤體基礎下沉變化量，秤體的角高不僅影響計量精度也影響行車安全。因此，秤體的角高監測是十分必要的。每個稱重臺面選用2只測量精度為±0.5 mm的測距傳感器對軌距進行實時監測，在線監測系統可以實時監控衡器的角高大小。當角高超出設定范圍時系統給予報警。處理完故障后，系統警示消失。

7.5 稱重傳感器垂直度監測

稱重傳感器是軌道衡稱重的關鍵部件。傳感器的傾斜角度不僅影響計量精度還影響行車安全[6]。因此，對傳感器是否垂直的監測是十分必要的。選用與稱重傳感器數量相同的測量精度為±0.5°的角度傳感器對稱重傳感器[7]垂直度進行實時監測，在線監測系統可以實時監控每一只傳感器的傾斜角度。當傳感器的傾斜角度超出設定范圍時系統給予報警。處理完故障后，系統警示消失。

7.6 基坑積水位監測

秤體基坑積水會損壞傳感器及軌道衡其他電器設備。在線監測系統通過監測基坑是否存在積水。當基坑積水到達一定高度時系統給予報警。處理完后，系統警示消失。

7.7 系統報警管理功能

該系統已對各監控節點的報警閾值范圍做出設定，報警閾值的設定值應小于安全閾值，比如：軌縫的安全閾值是10 mm，則報警閾值設定為2 mm，當軌縫小于2 mm 時，系統以短信方式提示維護管理人員，但此時設備仍能正常使用。做到故障的事前預防，提高設備的在線運轉率。

7.8 報警信息查詢功能

系統針對每臺軌道衡在一段時間內發生的報警情況進行統計。通過數據綜合分析出軌道衡的運行狀態，可以針對特定報警信息制訂出相應的維修維護方案，保障衡器穩定運行。

7.9 微信小程序功能

登錄微信小程序用戶即可看到角色下的所有軌道衡。軌道衡列表中就是當前用戶下所有正在運行的衡器和運行狀態，出現異常的衡器顯示在列表的頂端以醒目的紅色顯示狀態異常，正常則以綠色顯示。點擊設備名稱進入該軌道衡的詳細監測界面，每一項監測數值后面都有一個狀態圖標顯示，當該數值超出正常數據時則后邊狀態圖標已紅色顯示[8]。正常以綠色顯示。

7.10 為用戶提供管理和維護決策支持

可以查看軌道衡在線監測平臺自動給出的設備運行檢修維護計劃的詳細內容。

8 結語

酒鋼嘉北4#軌道衡大數據和物聯網狀態監測診斷技術的成功應用，轉變了對現有設備的維護思路和方法，將軌道衡維護采用的事后維修和計劃性維修向設備狀態監測和預警診斷進行轉變，以設備診斷、在線監測、預防性維修為手段，將物聯網和大數據技術應用于軌道衡狀態監測診斷中，使軌道衡點檢由衡器狀態監控設備自動完成，極大地降低了點檢維護人員的勞動強度，設備點檢工作實現了故障預警自動化，提高了設備安全性、穩定性，達到了“防患于未然”的維護方式。