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在实际的RCM工程应用过程中,前期还需完成制定RCM工作计划,确定RCM工作的实施范围,以及收集并统计分析故障数据等工作;后期则要汇总形成RCM工作报告,并执行相应的维修计划,从而与前期工作形成闭环系统,使设备的运维策略不断优化完善。同数据挖掘相关的故障数据统计分析虽然未被列入评审准则,但它却是RCM工作的基础,如果缺乏充足准确的故障数据,轻则加大故障模式影响分析的难度与工作量,重则导致错误的评估结果,造成严重的负面影响。因此,RCM分析过程中基于设备功能的故障模式库的创建(FMEA分析过程),对有价值的故障数据挖掘具有十分重要的意义。以下就风电机组的RCM工程应用过程中的数据挖掘任务如何运作进行探讨。
将RCM引入风电机组运维过程
预防性维修对机组运行初期的故障具有较为明显的预防效果,但是到了机组服役的中后期,定期检修在不同的零部件上会表现出“维修不足”或“过度维修”的问题,产生意外故障影响导致的高额维修费用和备品备件不必要的消耗。因此将核电等大型设备维护中广泛采用的RCM技术,应用于风电机组的运维策略研究制定,通过预测性维修手段降低运行故障率,控制运维成本,显得十分必要。以下以风电机组机械系统为例说明如何通过数据挖掘,将RCM技术引入运维策略的制定过程。以风电机组机械系统为对象的RCM工作流程如下:
明确机械系统的核心功能与辅助功能,并据此对机械系统进行结构划分。
依据机械系统功能定义,确定故障判据,进而创建机械系统的部件级故障模式库。
展开机械系统的故障模式和影响分析,根据故障导致的后果严重程度(严酷度),结合风场故障数据的统计分析结果,找出对机械系统功能实现影响大,安全性影响大,或维修成本高(包含影响发电导致的收入减少)的“关键少数”故障模式。
对“关键少数”故障模式进行故障树分析,确定造成故障的全部根原因,制定相应的故障监控与预测性维修计划。
对其他多数的故障模式,根据实际情况,制定事后维修或定期检修计划。
首先,风电机组机械系统包括实现核心功能(将捕获的风能转化为机械能)的传动链系统与传动链上的泵、管、阀等附件系统,以及实现调整捕获到的能量、系统制动、传动链支撑与载荷传递功能的辅助系统和辅助系统的泵、管、阀等附件系统,如表1所列。
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