维护

预测维护最佳实践

最佳实践策略涉及降低维护成本并提高设备性能。

安德里亚·r·艾金(Andrea R. Aikin)著 2021年6月10日
礼貌:CFE媒体和技术

工业上过去依赖于两种主要的设备维护策略或理念:反应性和预防性。反应式维护就是简单地在事情发生故障时进行修复。然而,这一概念在今天复杂的设备中几乎是不可想象的。下一个策略是预防性维护,它涉及到遵循一个计划的维护程序。

第二次世界大战之后,工业已经超越了反应性和预防性维修的概念,而转向了预测性和前瞻性的维修策略。预测性维护使用样本数据来协调维护程序,以便在设备故障发生之前预测并对其作出反应。这种方法的好处包括最小化设备停机时间,同时通过消除不必要的计划维护来降低维护成本。关键是在正确的时间对正确的设备进行正确的测试,以预测何时需要进行维护。

主动维护涉及使用根本原因分析和失败模式和效果分析(FMEA)等过程来确定资产失败的原因,因此可能会消除原因,并且可以有效地管理原因。预测技术的某些方面也可用于在设备损坏之前识别故障根原因的存在。使用技术和在设备损坏之前采取适当的动作落入主动域。

预测维护

“条件监测”是测量设备参数(例如,振动,温度,润滑剂分析等)的过程,以确定可能预测即将到来的设备故障的变化。预测性维护分析师通过使用它们在需要时预测这些测量值。

通过识别和检测设备故障模式和预测故障进展率,有效的状态监测程序允许在没有计划外停机的情况下采取预防措施。这相当于预测性维护,它使用不同的技术,包括振动分析、润滑剂分析、红外热成像和超声波来实现这一目标。

预测性维护策略可以在问题发展成昂贵的故障之前解决问题,同时减少不必要的维护,从而延长机器的寿命。随着企业认识到它们可以提高可靠性和降低成本,状态监测程序变得越来越普遍。

FMEA。ASTM D7874标准将FMEA定义为:“一种确定并系统地处理所有可能的系统或部件失效模式及其相关原因和对系统性能的影响的分析方法。”1 有效地应用FMEA过程取决于对机器设计要求和设备运行条件的理解,这将导致识别潜在故障模式。

Chelmsford,Mass的Spectro Scientific技术解决方案专家Lisa Meveriams,Matchific的技术解决方案专家。注意,应用FMEA的第一步是选择要测试的组件,然后识别与这些组件相关联的可能失败模式。对于每个组件,识别每个故障模式的原因和效果。每个故障模式被赋予严重性编号和发生频率数(O),以允许计算临界数(S X O)。临界数允许不同的故障模式之间的优先级,并允许确定是否可以应用润滑剂分析以检测失败模式。

ASTM D7874指出,“FMEA方法根据失效模式的影响后果的严重程度(S)和预计发生的频率(O)对失效模式进行优先排序。”1 ASTM D7874包括用于工作流体分析的S和O分级。

如果润滑剂分析可以识别故障模式,那么下一步就是识别所需的测试。检测能力数(D)用于对使用所选润滑剂试验检测故障模式的容易程度和可靠性进行排名。

为了交叉检查计算,临界数量和检测能力号的比较应指示具有最高临界数字的故障模式也具有最高的检测能力号。威廉姆斯说:“这意味着用所选流体分析试验捕捉失效模式的可能性高。”相反,两个数字之间的不匹配可以指示故障模式检测中的弱点,需要调整以增强程序。

确定测试方法及取样频率。威廉姆斯表示,开发状态监测程序最令人生畏的部分是选择测试程序和采样频率。

威廉姆斯指出了帮助开发这部分病情监测程序的三个关键点:

  1. 确定哪些资产是关键的。“关键”可以定义为每小时一定的美元金额或通过安全法规或其他概念。无论选择什么作为关键都将是常规测试的资产。
  2. 考虑一下这些机器上通常出现的错误。这将阐明应该运行哪些测试。威廉姆斯说,“80%的机器故障是由于脏油,”意味着一个起点可能是过滤。湿度(即ppm的水)在许多应用中也是一个常见的问题。随着过程知识的开发,可以随着时间的推移构建一系列测试。简单的筛选试验可以表明,当数据需要更深入的调查时,需要更先进的试验。
  3. 考虑测试频率。Williams说:“一般来说,样品间隔应该足够短,以便在故障前至少提供两个样品。”建立抽样间隔需要数据,这些数据可以来自以前的失效模式,也可以通过抽样研究产生。最初,更频繁的采样是最保守的方法,但采样频率可以随着时间的推移而调整,因为收集的数据更多。

不是所有失败模式都可以通过润滑剂分析找到,重要的是要通过识别所有失效模式的初始步骤,应用临界数,然后决定润滑剂分析测试是否可以帮助这些模式。“FMEA的高度分析过程可以真正帮助识别所有失败模式,并在需要采取的适当行动方面提供明确的方向,”威廉姆斯表示。

石油分析测试

威廉姆斯说,“当正确施用时,润滑剂分析可以是即将到来的机器故障的最早指标。”要开发有效的润滑程序,FMEA可用于选择要测试的正确设备和用于评估特定故障模式的正确测试.1

TLT Editor Evan Zabawski,Testoil的高级技术顾问总部,总部位于俄亥俄州的Strongsville,该咨询说,应对特定设备采用哪种油分析测试方法和频率取决于石油分析计划的目标。Zabawski表示,共同的目标和相应的测试来衡量这些目标,包括:

  1. 通过延长泄油间隔降低油耗。测试有效间隔时间的可能方法包括用酸值测试流体性质、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和粘度。
  2. 通过监测磨损来延长元件寿命。磨损测试包括元素光谱和铁谱分析,以测试磨损金属。
  3. 通过预测即将发生的故障来提高可靠性。这可以通过测量油中的颗粒数来检测污染物。

埃德·埃克特(Ed Eckert)是佐治亚州诺克罗斯Burkett Oil Co.的技术销售人员。他说,油品分析实验室有针对不同类型设备设计的标准测试包,可以帮助确定适当的取样间隔。Eckert表示:“一些原始设备制造商(oem)与石油分析实验室签订了品牌计划,这些实验室有特定的测试包和设备取样指南。”大多数石油公司都有自己偏爱的油品分析实验室,可以帮助确定合适的测试和取样间隔。

测试频率铰链几个变量(例如,关键性,费用,可靠性,效率,环境,操作条件)。当测试不够经常发生时,可能会错过问题,而过度测试可能会产生异常,或者从太多数据中产生“分析瘫痪”。Zabawski表示,“最常见的起点频率是每月(移动应用程序中的常见)或季度(静止应用中的常见),具有必要的调整,”基于相关变量“。

Zabawski指出,获得的数据必须是有用的。例如,如果正在测量油的降解,但是排油间隔时间很短,那么该测试可能没有价值。换句话说,如果泄油间隔为500小时,流体的预期寿命为1 500至2 000小时,测试油的降解情况对该设备和工艺没有帮助。

威廉姆斯注意到成功的石油分析计划具有致力于该计划的员工冠军的共同主题,并花了时间了解该主题并在本组织内建立该计划。没有冠军,这些计划难以长期维护。摩擦学,失败分析,石油分析和传导术周围的具体培训可以使冠军成功。

设置警报限制

警报限制旨在通知操作人员需要采取的行动。限制的目的是将数据收集下来,使作业者不必费力地在数据中寻找异常情况。

有时OEMS提供有关如何设置液体的报警或剪切限制的信息。但是,Williams和Zabawski请注意,OEM的建议通常不包括所需的所有参数,可能对特定应用程序都不有用。Zabawski表示,“润滑剂供应商限制频繁关注物理性质和污染物,但限制代表润滑剂可以处理的污染物水平,并且不一定是机器,并且受到操作条件的影响,主要是排水区间。”

当OEM未设置警报限制时,设备运营商可以根据制造商,模型或油类型确定警报限制,或者它们可以是基于趋势的趋势。结合统计和基于趋势的方法是协同的。例如,Zabawski指出,限制往往是静态的,仅在排水终止间隔附近施加阈值,而基于趋势的限制可以在所有中间间隔样本和结束时发现异常-Drain样本。当油量更大时,拇指的规则是将警报更低,漏极间隔短且/或速度或负载较低。但是,没有一个限制适合所有泛化。

根据Eckert的说法,ASTM D7720是确定报警极限的最常用方法,“当使用在用油液分析数据群开发报警极限时,它是一个很好的参考。”“2 不管极限是如何发展的,Eckert说,“最好的方法是准确地表示一个‘正常’操作条件,而不会产生假警报的方法。”

威廉姆斯表示,“应当基于对与故障相关的数据的统计上可接受的数据群体的审查来开发警报限制的计算。”威廉姆斯推荐“当机器处于正常运行条件下并随着时间的推移收集至少四个或五个样品的采样研究,以发展趋势。”该数据允许开发用于正常机器行为的平均值,以允许使用简单的标准偏差技术建立警报和谴责限制。威廉姆斯提供以下示例:“如果样品数据点从平均值的一个标准偏差之外落在一个标准偏差之外,但仍然在两个标准偏差范围内,则样本将被视为边际 - 超过两个标准偏差远离平均值,样品将被视为危急。”

最初的抽样研究对于了解机器的正常运行条件很重要。然后可以通过统计设置警报,然后通过对样本集应用趋势规则进行细化,以识别值得解决的问题。Williams指出,ASTM D7720和D7669标准提供了更多关于如何建立“正常”操作条件的信息

Zabawski说,静态报警限制的用处是有限的,因为它们是基于在相似操作条件下的一组机器的统计分析。这意味着,如果“机器在类似的条件下(如负载、速度、温度、环境环境)进行类似的采样和排放间隔,则该限制具有优点。”4 当任何变量变化时,这个极限就失去了相关性。此外,过度依赖警报会将注意力从识别潜在趋势转移到可能真正预测故障发生前的趋势上,而不管警报状态如何。

统计过程控制

统计过程控制(SPC)是一种可以应用于状态监测和报警限值的统计技术。Zabawski说,SPC评估一个数据集的分布(例如,钟形曲线,其中大多数数据点都接近整个组的平均值)。根据ASTM D7720的指导原则,Zabawski说:“该模型是基于正负3个标准差——68.27%的数据集属于第一个标准差,95.45%属于第二个标准差,99.73%属于第三个标准差。”根据这些指导方针,将第一个警告限值设置为第二个σ的值,上限控制限值设置为第三个σ的值。

当在每个排水间隔内抽取一个样本并得到相同的结果时,SPC可以很好地工作,但Zabawski说,当在整个排水间隔内抽取多个样本时,计算就不那么有用了。

趋势数据分析的策略

ASTM D7669提供了不同的趋势数据策略,包括累积趋势,上升趋势,越来越多的趋势,百分比变化和差异(达塔)趋势。表1总结了四种不同类型的趋势分析及其最佳用途。

Zabawski表示,“与正常趋势的偏差有更好的机会在最早阶段识别出故障而不是任何静态限制。”根据Zabawski的说法,最重要的是,以确保石油分析计划的成功是建立“什么是正常的”,然后在不“正常”时观察。这意味着程序铰接适当的采样,即“从代表性,一致的样本点使用适当的,一致的程序以一致的间隔拉动。”这种方法将提供最佳可用数据来建立“正常”。Zabawski说,“一致性是关键,因为不一致地向数据添加噪点并使难以解释。”

Eckert注意了这句话:“趋势是你的朋友。”He said the best data for trending hinges on “taking the sample from the same place and the right place on the equipment, as close as possible with time on oil (e.g., every 250 hours oil time), to provide the best data for trending.” Eckert notes that trending data has benefits over just alarm limits as trending “will provide the operator the time to recognize an issue (e.g., wear, contamination, oil condition) before a flag will be raised with set alarm limits.”

解释采样数据时,埃克特说,累积趋势,它使用一个简单的情节在一个图表,可能是最常见的分析方法(见表1)。这种方法允许用户在视觉上看到一个明显的增加或减少在单个数据点的趋势或分组数据。Eckert发现,石油分析实验室通常有基于网络的软件,可以用图形表示样本数据,以便进行趋势分析。当抽样技术具有较高的可信度时,Eckert发现趋势数据评估在检测潜在问题方面比设置警报限值更有用。然而,当抽样技术置信度较低时,趋势数据可能有问题。

当建立了良好的代表性数据种群并进行了一致的抽样时,Eckert发现可以使用趋势分析来确定最佳排水间隔,允许在最佳时间安排维护。通过历史数据趋势和维护记录,操作人员可以使用趋势来确定设备何时发生过度磨损。这个信息也可以用来确定哪个设备部件是磨损的来源。

最后的想法

预测维护计划可降低设备维护的需求,同时提高可靠性和降低成本。然而,建立有效的计划需要对过程的投资和理解原则来确定要收集的数据类型以及收集频率,以获得最佳的设备的项目。

参考文献

  1. ASTM D7874(2018),“在使用中的润滑剂测试中应用失效模式和影响分析(FMEA)的标准指南,” ASTM国际, West Conshohocken, Pa。 DOI: 10.1520 / D7874-13R18www.astm.org.
  2. ASTM D7720-11(2017),“在使用油分析监测设备和油的适用性和污染时,统计评估测量和报警限值指南”,ASTM国际,西康肖霍肯,宾夕法尼亚州。DOI: 10.1520 / D7720-11R17,www.astm.org.
  3. ASTM D7669(2020),“实用润滑剂条件数据趋势分析标准指南”,ASTM International,West Conshococken,PA。DOI:10.1520 / D7669-20,www.astm.org.
  4. Zabawski,E。(2017年9月25日),石油分析趋势与报警限制。https://testoil.com/program-management/tring-vs-alarm-limits/

额外的资源

  1. https://www.roadtoreliability.com/reliability-centered-maintenance-principles/
  2. https://www.machinerylubrication.com/Read/28520/setting-oil-analysis-limits
  3. ASTM D6224(2016),“润滑油的润滑油的廉价监测标准做法”,ASTM International,West Conshococken,PA。DOI:10.1520 / D6224-16,www.astm.org.
  4. ASTM D4378(2020),“用于蒸汽和燃气轮机的矿物透平油在用监测的标准实践,”ASTM国际,西康shohocken,宾夕法尼亚州。DOI: 10.1520 / D4378-20,www.astm.org.

本文首次发表在摩擦学与润滑工程师协会(STLE)的月刊《摩擦学与润滑技术》(Tribology & Lubrication Technology, TLT)上,这是一个总部位于伊利诺伊州帕克里奇的国际非营利性专业协会。www.stle.org


安德里亚·r·Aikin
作者简介:Andrea R. Aikin是一名自由职业者科学作家和基于丹佛地区的编辑器。