基于綜合監控大數據的機電設備智能運維研究

梁紹東

（東蘭縣中等職業技術學校，廣西 河池 547000）

0 引 言

在機電設備運維領域，傳統的運維模式已經難以滿足越來越復雜的設備運行需求。對于機電設備設施的工藝制造、型號采購、調試工作以及故障檢修等環節而言，每個環節各項信息的獲取和流通相對閉塞，這對于機電設備設施全生命周期的健康管理影響極大。對于維保工作而言，依賴人工方式開展的計劃性預防維修的效率較低，同時機電設備設施的運行、故障分析以及檢修決策執行非常依賴人工經驗，不確定性較大。機電設備的大規模普及運用也因缺乏大數據跟蹤和智能化支撐而遭受限制，并且傳統設備維保及檢修過程不夠精細，對于設備全生命周期狀態檢測預警的功能也較為匱乏，因此舊的維保模式將逐漸被市場淘汰。

隨著智能機電設備的不斷發展，機電設備的運維難度也隨之上升。機電設備的運維管理需要適應時代變化和技術升級，從而滿足市場需求。目前，機電設備的智能化運維模式已經成為較受歡迎的運維管理方案。機電設備的智能運維通過物聯網技術、“互聯網+”技術和設備狀態診斷技術等手段實現?；谌⒏兄蛿祿蚕淼睦砟羁梢詫崿F對不同類型機電設備的在線分析，并促進管理、維護和系統平臺之間的信息互動。智能化運維模式將傳統檢修管理模式轉變為主動檢修和定位檢修模式，從而提高檢修工作效率。同時，運行智能化運維模式可以顯著提升機電設備設施的實時監控和安全預警分析能力，為機電設備的安全高效運行提供強大的技術支持。因此，文章對基于綜合監控大數據的機電設備智能運維展開了研究。

1 國內機電設備運維現狀

機電設備的維修模式包括故障維修和計劃性預防維修。目前，計劃性預防維修的規程主要基于設備出廠技術資料、設備故障規律以及工程師的經驗進行判斷。維修過程中會出現過度維修和欠維修的情況，導致維修成本過高。故障維修需要與計劃性預防維修建立時空數據聯系，但由于缺乏狀態檢測和數據分析手段，人工分析難度大且檢修效率低，導致維修項目缺乏針對性，同時維修周期不夠精準，需要更科學的依據和數據支撐改進維修效果。雖然機電設備的操作已經實現遠程自動化，常見的操控功能也基本實現模式群組控制和時間表控制，但是設備管理仍然采用傳統的人工臺賬記錄模式，無法有效利用維修數據資源，無法快速響應設備新變化，也無法高效管理設備生命周期。

傳統機電設備運維管理模式的長期運行成本呈現上升趨勢，同時維保質量卻并未得到有效提升，資源分配也存在不合理情況，因此提升機電設備運維水平成為了一個迫切需要解決的問題。

大數據和人工智能等新技術的飛速發展為實現智能運維奠定了技術基礎。智能化運維系統可以采集、處理、統計以及分析機電設備運維信息，實現設備監測的智能化、維修決策的自動化、設備壽命透明化以及維修管理流程化。該背景下，研究智能運維成為機電設備運維的重要發展方向，有助于提高運維水平并降低相關成本，使機電設備的運維管理更加高效。

2 基于綜合監控大數據的機電設備管控系統構建

2.1 大數據管控系統構建技術要點

基于綜合監控大數據的機電設備管控平臺體系的構建需要進行機電設備數據的全息集成采集，并形成基于時空、狀態和檢修活動的機電設備大數據。然而，傳統的綜合監控系統的原設計是基于工業控制，并沒有保存設備狀態數據和衍生數據，因此需要明確數據轉發存儲范圍和格式，以便提供更好的數據支持和信息分析?；诖髷祿木C合監控系統將幫助提高機電設備的管控效率和性能，促進機電設備管控體系的智能化和現代化進程。機電智能運維中各項數據應用場景如圖1 所示。

圖1 機電智能運維數據應用場景

綜合監控系統與服務環境品質、災害模式和設備安全性密切相關，因此需要有嚴格的接口協議控制和網域隔離。機電設備智能運維系統則是輔助管理系統，服務于維修技術人員和企業管理人員，需要與工單、資產管理系統接口以及員工移動端應用進行交互。在構建基于綜合監控大數據的機電設備管控平臺體系時，需要考慮安全問題和不同系統之間的數據交互問題，以確保數據的可靠性和安全性。同時，不同系統之間的數據交互需要考慮如何進行單向安全轉發，建立數據轉發的安全機制和接口協議，加強網域隔離和設置訪問權限，從而促進不同系統之間的信息共享和協作，提供更好的管控服務和管理支持。

構建基于綜合監控大數據的機電設備管控系統的過程中，數據的應用協同和綜合利用極為重要。整理分析采集的數據之后，系統會通過評估模型進行預測和優化，達到降低維護成本和提高運營服務質量的目的。其中，對于數據的應用協同和綜合利用是實現這些目標的關鍵，包括利用數據進行維修保養周期的決策和利用故障數據分析工具來指導優化運維工作等。

2.2 設備管控系統構建的具體措施

首先，需要整合機電設備全生命周期中的各類信息，形成數據庫。設備管控系統需要實時嚴密監控關鍵部位的設備運行情況，結合具體情況實時調整設備運行狀態。同時，系統管控的機電設備設施規模大，設施設備種類繁多。管理機電設備全生命周期的過程中，需要集中管理各個環節采集的信息，并將其整合到一個系統，從而科學存儲和管理設備全生命周期的信息數據，然后建立信息數據庫，利用大數據分析等信息數字化技術為機電設備構建一個科學完備的全生命周期管理系統，并實現系統的安全有序運行。

其次，實現智能化管理需要科學設計機電設備管控平臺，并充分考慮機電設備的安全性和經濟性。通過人工智能技術引入專家系統和智能算法設計相關程序，從而規范機電設備的管理，在提升機電設備設施管控能力的同時，實現機電設備設施的最大經濟效益。

最后，管理機電設備設施的過程中，需要按照“統一調度、集中控制、分級管理”的原則發布指令。作為機電設備全生命周期管理系統的信息中樞，設備管控系統在了解機電設備設施實時工況的同時，結合大數據輔助分析結果，從而制定科學的調度決策，統一調度機電設備設施和相關工作人員，合理安排設備運行和維修保養工作計劃，實現機電設備的精細智能化管理。在“集中控制”方面，調度中心利用大數據分析和互聯網技術可以實時監測和遠程控制機電設備設施的運行狀態，從而實現故障機電設備的快速定位和控制，有效降低機電設備的事故率和因故障引發的二次損失。在“分級管理”方面，需要從管理執行層面、專業技術層面和管理決策層面構建機電設備的管理體系，充分利用互聯網技術和大數據分析技術分析各機電設備設施的運行數據，并預判和預警故障，實現各項工作的有序開展。

3 案例分析

不同的機電設備適用于不同的場景和環境，以基于大數據的某變電站機電設備智能管控系統為例，只有有效地維護和管理機電設備，才能滿足變電站安全和穩定的運行需求，維護設備的運行環境，確保數據中心的可持續發展和運行質量。因此，在變電站運營期間，需要加強機電設備的維護與管理工作，提高機電設備運行性能，以確保變電站的穩定性和安全性。

運用大數據技術與“互聯網+”技術智能化管理和數據統計分析變電站機電設備，是解決當前變電站機電設備管理混亂、檔案管理工作缺失、運行評價機制缺失、故障分析機制缺失以及預警工作缺失等問題的有效手段。通過及時反饋機電設備的實時狀態和故障信息，提醒工作人員及時檢修設備。同時，通過跟蹤管理機電設備的全生命周期，機電部門能夠更加有效和全面地管理設備，有力支撐機電設備的可靠和穩定運行，并最終保障變電站運行的安全性和穩定性。

智能運維管理系統由采集層、服務層、業務層以及展示層4 層組成，其架構如圖2 所示，各層的具體作用如下。

圖2 智能運維管理平臺系統架構

一是采集層，可以收集各種在線設備的監控數據，并通過超文本傳輸協議（Hyper Text Transfer Protocol，HTTP）將采集的Java 管理擴展（Java Management Extensions，JMX）協議數據、簡單網絡管理協議（Simple Network Management Protocol，SNMP）數據、智能平臺管理接口（Intelligent Platform Management Interface，IPMI）協議數據以及Agent 協議數據上傳至服務層。二是服務層，可以對收到的數據進行邏輯處理，主要包括基于Zabbix 內核的智能對接收集服務、實時數據服務、地理信息系統（Geographic Information System，GIS）引擎服務、工作流引擎服務以及消息服務等。三是業務層，包括設備管理、維修管理、各種基礎數據和系統數據的管理與統計等處理業務模塊。四是展示層，展示層主要是不同類型的可視化平臺，如Web 瀏覽器和移動App 客戶端等。

投入使用后，該智能運維管理平臺成功在四川省和上海市等地變電站得到了廣泛應用。通過保障機電設備的安全性，該平臺為變電站機電運維工作順利開展提供了強有力的支撐，并得到了設備運維人員的廣泛認可。智能機電設備運維管理平臺在變電站的成功應用，證明了通過科技創新可以提高現代社會基礎設施的運作效率和運行安全性的有效性。

4 結 論

目前，機電設備運維的數智化已成為一種發展趨勢。隨著物聯網和大數據分析能等新興信息技術的廣泛應用，機電設備智能運維領域的研究水平也在不斷提高，為其他領域的機電設備傳統運維模式的數字化和智能化發展提供了借鑒。文章研究了基于綜合監控大數據的機電設備智能運維系統，針對其應用場景，建設科學合理的機電設備智能數據運維體系，不僅能夠提高整體運維水平，而且對于機電設備管理與運維的可持續發展有積極意義。