親測有效-安爾法成功預測到敘永選煤廠設備故障並提前排障！

安爾法雲端每天都在處理著上萬條來自選煤廠設備檢測的數據，為選煤廠設備實現預測性維護。這次在西南地區的試點選煤廠，我們為現場的鬥提機減速機鍵軸故障提供了及時地預警信息，現場根據信息推送及專家意見，完成故障前檢修，避免了設備的大程度損壞以及更嚴重的停機停產。

安爾法最不希望的是設備發生故障，所以即便平時設備做到了充足的保養，依然用安爾法的物聯感測技術，將各個設備監控起來，實時收集數據，監測機器內部的細微反應，以做到設備故障前的預測性維護保養來避免故障。例如胎壓不足，駕駛員可以獲得提前報警，並有充足的時間提前採取預防性措施，這樣就不會發生爆胎。

同時這也面臨的一個問題，在機器正常運行的短時間內，通常來說安爾法的監測系統只是會時時刻刻保護監控著機器，並對設備維護做一些指導建議，保證設備的長期穩定運行。但是，長時間運行之中，一旦設備劣化程度到達一定階段，設備便臨近出現故障，而這種監測的作用便起到了至關重要的作用。

最近安爾法所監測的選煤廠，安爾法的預測性維護監測立下功勞。

在安爾法西南地區的工業試驗地敘永選煤廠，位於四川瀘州敘永縣。敘永洗煤車間2018年年初開始投產，7月我公司通過與洗煤廠的溝通，為敘永洗煤車間皮帶機、鬥提機、振動篩等設備的電機上了安爾法的設備監測物聯感測器，實時地監測設備三軸振動、溫度數據，安爾法專家同時通過在成都辦公室遠程從雲端關注現場情況。

感測器現場安裝-鬥提機

3004鬥提機實物圖

當然，監測的前期各監測設備振動溫度數據都在正常的波動範圍，雲端AI系統也在不停地學習現場設備的運行狀況，做數據收集與處理。

鬥提機正常運行曲線

但是，從10月20號開始，3004一段鬥提機振動監測數據中X軸峭度出現無規律異常冒尖，也就是設備的振動開始出現了異常波動，引起了專家的注意，開始持續關注本臺機器的運行。（鬥提機型號：T40-40；轉速：0.27m/s；運輸量：30T/h；功率：11KW）。

鬥提機振動異常曲線

為了確認設備的情況，在正常檢修時間之前，繼續關注設備運行的數據。經過接下來的幾天時間監測，並且根據歷史數據的積累，系統經過分析後，預測在兩三天內三軸振動峭值有可能出現明顯增加的趨勢。

系統預測振動曲線

所以，系統並在10月28日通過安爾法的微信端，持續推送預警提示，並給出專家意見，提醒現場人員進行注意進行檢修。10月31日由於振動持續異常，根據歷史數據分析，系統預測設備劣化程度過高，可能會引發故障，系統開始推送報警提示，要求相關人員及時進行設備的檢修，避免設備長時間帶病運行造成設備損害，引發嚴重的故障停產事故。

預警及報警信息推送

10月31日車間檢修師傅通過系統提示，在現場鬥提機運行時候檢查，發現鬥提機存在轉動無力的情況，立即停機檢修，拆下電機的減速機等，經檢修發現減速機滾鍵，造成了軸的鍵槽與齒輪的鍵槽損壞失效，現場通過及時地在外對鍵槽進行修復後，換上後鬥提機運行恢復正常。從而避免的更大故障發生，造成後續的停產以及經濟損失。現場設備管理人員對此次信息表示了特別地讚賞，之後會更加利用系統的信息推送，以及專家建議，將設備的維護做到更好。