摘要：在现代智能制造作业中，预测性维护的应用基本已达到全面普及的程度，涵盖了以智能仪表管理为核心的众多先进技术。预测性维护的落实极大的减少了因设备运行效率低下所导致的利润损失，对智能设备的日常管理起到了良好的指导作用。而智能设备管理系统作为一种专业的设备管理软件，凭借自身服务性、智能性以及专业性等特点，实现了对不同设备的维护安全与操作运行，在某种程度上推动了智能设备整体应用效率的全面提升。文章从实际应用角度出发，紧紧围绕智能仪表管理系统运行现状，对其在生产实践过程中实际应用效果进行系统评价。
关键词：智能仪表；管理维护；应用
1 设备维护种类
①被动性维护
被动性维护的维修依据主要以设备的完好度为主，若要实现对原始设备的恢复，需完善设备部分以及全部故障，也就是所有修理行为排在故障后，从类型上划分属非计划性维修的一种。
②预防性维护
通过对生产计划和生产经验等的布置与总结，各项停机检查、解体、更换零部件等工作严格按照规定时间开展，从而形成对各类损坏现象、继发性毁坏以及生产损失等进行全面预防，即，现阶段应用较为普遍的定期维修和计划维修。
③预测性维护
所谓预测性维护其主要依据是维修，针对机器各重要部件运行过程进行定期性或者连续性的故障诊断和状态检测，对设备状态进行有效判定，对设备未来状态进行提前预测，并在满足设备运行和故障检修等前提下，进行预测性维修计划的制定，进一步明确机械设备所需修理时间、修理方式、修理技术以及物资支持等。从维修方式上来看，预测性维修是对传统维修方式的创新，其覆盖范围涉及多个方面，如，状态预测、状态检测、故障诊断、维修决策以及维修活动等等。
2 智能仪表管理系统
2.1 智能设备实时报警
通过对当前仪表设备的实时监控，形成对报警系统的有效激活，并以相关报警级别划分为依据进行分组，大致可按照通讯故障、设备故障、维护、警告及异常等方面进行划分。对不同类报警按照报警设备的厂商、位号、报警时间以及报警事件描述、报警指导以及报警健康等进行详细罗列。
2.2 实时报警提醒
在各报警系统内可进行相关信息资料的设置，如，指导文件、报警手册等等，为工程师提供更多有关于报警工作的相关操作建议，便于日常报警维护工作的有效开展。此外，按照报警级别将实时报警数据以柱形图进行展示，为维护工程师对比当前各装置当前仪表报警设备情况提供更加直观的数据信息，提升各项工作任务安排的实效性及连续性。
2.3 报表查询
在报告以固定格式进行生成时，可根据用户自己时间进行决定，以便取得所需报告。根据得到的数据，维护工程师从而更好地计划检修。
2.4 报警历史查询-按周/月查询
查询条件确定后，报警设备所需数量统计图表可系统自动生成，系统在操作下很快的根据设备数量进行统计，也可以通过多次点击进行查找，直到达到找到具体报警事件为止。
2.5 自定义报表
目前，仪表每日发生报警事件频率较高，且数量众多，为保障报表统计功能的有效发挥，需运用集中方法对各类需求进行有效统计，并在数据库等支撑下完成对相关内容的预算统计，以类似数据透视表的方式提供，在实际查询过程中只需简单筛选便可得到具体结果，具有极大的方便性与快捷性，在为预测性维护工作提供可靠依据的同时，也在某种程度上便于设备寿命的管理。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆其中，协议（FF，Hart）、厂家、版本、型号、报警级别和事件描述等均属于统计项目，而事件原因和位号则归属为计数项。可随时调整统计项顺序，选择结果完成并提交后，可在短时间内获得与预期效果一致的结果。另外，如果以同样的厂家、协议以及报警级别等作为统计项，计数项选择事件原因，完成提交后可获得相应的数据透视表，从而实现对问题的更深层次分析。也可以使用设备位号作为计数项，得到类似的结果。根据汇总的数据可以制定预测性检修计划、备品备件计划、更新换代计划和新项目选型计划。
2.6 设备组态参数管理
在仪表设备的生命周期内，其组态参数并不是一成不变的，这种变更行为在工艺改进或者修改扩建期间更为突出，为实现对该变更的实时追踪，需以仪表组态参数为依据构建相对健全完善的历史库。并且借助相应工具实现不同时间段内和不同版次的组态参数的分析与对比，总结出历史变化规律。通过查询设备状态参数，可随时发现传统设置中的非合理性及非科学性，结合维护工程师自身工作需求进行一系列修改。例如：阀门定位器行程偏差报警设置开关被关闭；阀门定位器行程偏差报警设定值不正确设置；温度类变送器组态设置不正确。通过对阀门定位器行程运行参数的查询，可以知道某阀门运行量，指导维护工程师如何去制定预测性维护计划。
2.7 设备报警事件过滤
面对种类复杂、数量庞大地仪表报警事件，若要从根本上实现对报警事件的有效管理，需对报警事件进行过滤筛选，尽可能选择其中具有实效性的数据，与此同时，应排除查询和报表计算的条件，如，设备状态发生变化的事件；缺乏明确信息的报警事件；与主题不相干的报警事件；停用或者大修期间的事件；仪表维护时间段内的时间以及其他特殊原因等等。
2.8报警原因统计分析
报警原因统计分析主要以事件原因为基础，统计各个工厂在某一个时间范围内的报警事件原因次数分布，从而指导工程师应该更为关注那些报警事件。
3 阀门性能诊断系统的实践应用
3.1 应确保系统各单元阀门离线与在线诊断工作两者之间的一致性，针对阀门预测性维护进行不断改进，推动阀门运行可靠性的全面提升，避免在阀门维护过程中产生过多的成本投入。
3.2 可以检查摩擦力、行程偏差、动态响应、驱动信号、阀座载荷、供气压力、输出压力、死区、弹簧力、弹簧予紧力等参数。
3.3 当仪表在实际应用过程中，若发现供电压力不足、压缩空气质量泄露以及各类因额外摩擦力和死区超出校正所引起的一系列阀门问题时，智能仪表诊断系统将会根据阀门不同问题的严重性及影响力进行报告，在确定问题产生原因的基础上，制定一系列应对措施。
4 结束语
综上所述，在现代设备的生命周期中，仪表智能设备的日常管理和日常维护在其中所其作用不容忽视，除了能够保障各生产装置的安稳长满优运行之外，通过对现有工具的有效运用，完成各项管理任务，独立完成对各类应用程度的开发利用，还能够在某种程度上提升整体工作效率及工作质量。当前阶段，各行各业都在加紧转型升级，以“中国制造2025”为方向努力前进，企业只有实现管理工作以现有设备的各种各样大数据作为指导条件，推动现代化工具和现代化手段在行业领域内的广泛推广激应用，以现代信息技术为前提条件建立电子网络化技术平台，相关软件为支撑，通过在线诊断系统和设备维护管理系统，推动和促进仪表维护工作的技术含金量和准确率等的全面提升，最大限度的减少在设备维护方面的过多成本投入，提高工作质量，便可在世界前列占有一席之地。
参考文献
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论文作者:王玲琳1,王君莹2
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第30期
论文发表时间:2019/1/9
标签：设备论文; 事件论文; 仪表论文; 阀门论文; 组态论文; 智能仪表论文; 计划论文; 《建筑学研究前沿》2018年第30期论文;