摘 要：智能制造對(duì)工業(yè)裝備的發(fā)展提出智能設(shè)備、智能服務(wù)的新需求，以及新型傳感技術(shù)和信息技術(shù)的應(yīng)用需求，推動(dòng)工業(yè)裝備健康管理的發(fā)展。文中通過(guò)分析裝備工業(yè)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)及技術(shù)框架，針對(duì)裝備健康管理的感知系統(tǒng)、智能運(yùn)維、數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)等關(guān)鍵功能進(jìn)行研究，提出裝備健康管理面臨的難點(diǎn)和解決方法，并結(jié)合典型應(yīng)用案例介紹，提出裝備健康管理的價(jià)值挖掘方向。

關(guān)鍵詞：工業(yè)裝備；健康管理；大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；感知系統(tǒng)；智能運(yùn)維

01工業(yè)裝備的智能化新需求

隨著發(fā)達(dá)國(guó)家不斷推出德國(guó)工業(yè)4.0、美國(guó)制造業(yè)復(fù)興、日本超智能社會(huì)5.0等“再工業(yè)化”戰(zhàn)略，以及“中國(guó)智能制造2025”的推出，促使全球制造業(yè)面臨深刻調(diào)整，呈現(xiàn)出革命性的新趨勢(shì)。機(jī)械裝備作為工業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，迫切需要快速走向高端化、自動(dòng)化和智能化。智能制造作為“中國(guó)制造2025”的主攻方向，需要全面提高企業(yè)在生產(chǎn)、研發(fā)、管理和服務(wù)全過(guò)程的智能化水平。《國(guó)家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》中提出智能制造體系結(jié)構(gòu)（見(jiàn)圖1），智能服務(wù)核心是遠(yuǎn)程運(yùn)維，工業(yè)軟件和大數(shù)據(jù)是打通物理信息的載體，裝備智能運(yùn)維是實(shí)現(xiàn)智能設(shè)備、智能工廠、智能服務(wù)的必由之路，也是實(shí)現(xiàn)智能制造中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)[1]。目前裝備管理和運(yùn)維難點(diǎn)在：定檢定修、意外停機(jī)損失大、帶病運(yùn)行產(chǎn)品質(zhì)量有波動(dòng)、設(shè)備故障事后維修、安全事故頻發(fā)、生產(chǎn)效率衰減導(dǎo)致的隱形損失、缺乏高級(jí)診斷工程師等。裝備的智能健康管理，可積極改變運(yùn)維現(xiàn)狀。裝備智能健康管理是以工業(yè)數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，對(duì)機(jī)械裝備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、安全評(píng)估、故障診斷及預(yù)測(cè)、智能運(yùn)維及設(shè)備管理等。

圖1 智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)

02大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)裝備健康管理發(fā)展

工業(yè)數(shù)據(jù)是智能制造發(fā)展中最基本的需求，也是裝備建康管理的先決條件，主要來(lái)源于裝備運(yùn)行數(shù)據(jù)、信息化數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)。隨著各類新型傳感器、檢測(cè)技術(shù)被應(yīng)用于裝備，通信技術(shù)的飛速發(fā)展，推動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)的獲取和設(shè)備物聯(lián)的實(shí)現(xiàn)，因此制造業(yè)產(chǎn)生了爆炸式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)容量大、數(shù)據(jù)采集速度快、數(shù)據(jù)類型多樣性且異構(gòu)、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低等數(shù)據(jù)特性。但數(shù)據(jù)本身沒(méi)有帶來(lái)價(jià)值，因此，裝備健康管理是將工業(yè)大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用信息，并輸出價(jià)值的一種新型服務(wù)方式。工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)主要由設(shè)備的現(xiàn)場(chǎng)感知采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘及可視化顯示等構(gòu)成，如圖2所示。基于工業(yè)大數(shù)據(jù)，可采用定性和定量2類方法實(shí)現(xiàn)裝備的智能運(yùn)維及建康管理。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提出，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)或分析機(jī)理模型設(shè)置故障告警閾值、預(yù)警閾值和判定閾值，對(duì)裝備建康狀態(tài)進(jìn)行定性判斷。故障閾值設(shè)定方法主要有單一特征的固定閾值、反映裝備總體狀況的相對(duì)閾值和3σ閾值等。基于淺層模型及深度學(xué)習(xí)2類智能算法模型可實(shí)現(xiàn)裝備定量的管理分析。

圖2 工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)框架

03裝備健康管理的關(guān)鍵功能

裝備健康管理系統(tǒng)主要包括以下功能：1）裝備感知系統(tǒng) 包括狀態(tài)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)質(zhì)量改善及標(biāo)準(zhǔn)化采集、低時(shí)延通訊等；2）裝備智能運(yùn)維 遠(yuǎn)程無(wú)人操作、故障預(yù)警與診斷、健康狀態(tài)評(píng)估等；3）大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái) 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、產(chǎn)品周期分析、創(chuàng)新服務(wù)等。

3.1 裝備感知系統(tǒng)

健康管理系統(tǒng)應(yīng)首先具備先進(jìn)、準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)感知系統(tǒng)，該系統(tǒng)是智能運(yùn)維和裝備管理的基礎(chǔ)支撐。目前裝備感知系統(tǒng)及數(shù)據(jù)采集是裝備制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的傳統(tǒng)痛點(diǎn)，新一代傳感、監(jiān)測(cè)及傳輸技術(shù)，全面提升智能感知能力。感知系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)突破以往單一設(shè)備及單一特征的數(shù)據(jù)關(guān)注，包括設(shè)備基本信息、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備運(yùn)維管理、系統(tǒng)工況等全方位立體多維度的系統(tǒng)數(shù)據(jù)，通過(guò)以上數(shù)據(jù)采集、智能模型分析，可全面分析設(shè)備運(yùn)維狀態(tài)，提供故障診斷、健康預(yù)警等增值服務(wù)。數(shù)據(jù)采集范圍主要由設(shè)備基本信息、生產(chǎn)工況信息、設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)以及設(shè)備運(yùn)維管理信息等，如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)采集范圍

1) 新型傳感器技術(shù)和便攜式智能儀表的應(yīng)用

隨著傳感器和檢驗(yàn)檢測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展，包括氣體、溫濕度、壓力、近距離（磁場(chǎng)、紅外等）、加速度、陀螺儀、光線傳感等先進(jìn)工業(yè)傳感技術(shù)的豐富應(yīng)用，對(duì)溫度、壓力、振動(dòng)、噪聲、潤(rùn)滑等多維數(shù)據(jù)源進(jìn)行提取，全面反映設(shè)備及其系統(tǒng)的工作環(huán)境、運(yùn)行狀態(tài)。新型MEMS傳感技術(shù)具有尺寸小、重量小、低成本、低功耗、可靠性強(qiáng)、可嵌入使用以及易于集成和實(shí)現(xiàn)智能化的優(yōu)勢(shì)。有別于傳統(tǒng)測(cè)量手段和人工數(shù)據(jù)分析，新一代監(jiān)測(cè)儀器儀表已具有采樣、檢驗(yàn)、初步故障診斷、信息處理和決策輸出等多功能的綜合處理能力。

2) 基于低時(shí)延的設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控

5G、光纖傳輸?shù)鹊蜁r(shí)延通信技術(shù)，支撐大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（例如監(jiān)測(cè)視頻及圖片等）實(shí)時(shí)傳送至管理終端。峰值吞吐率可達(dá)10 Gbps的5G網(wǎng)絡(luò)、100萬(wàn)節(jié)點(diǎn)/km2的物聯(lián)網(wǎng)連接以及1 ms超低時(shí)延、高可靠的通信技術(shù)，是智能工業(yè)制造和裝備遠(yuǎn)程控制的技術(shù)保障。對(duì)于智能檢測(cè)設(shè)備，例如無(wú)人機(jī)檢測(cè)和大量傳感技術(shù)，低時(shí)延通訊技術(shù)可支持傳回高清視頻、網(wǎng)絡(luò)高空覆蓋以及實(shí)時(shí)傳輸和操控能力。有別于傳統(tǒng)的離線點(diǎn)檢方式，通過(guò)5G等手段，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)傳送至數(shù)據(jù)管理中心，用于設(shè)備安全評(píng)估、故障診斷分析等。

3) 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化采集

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)是基于人工分析的采集標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)法滿足數(shù)據(jù)智能分析的需求。由于機(jī)械裝備的自動(dòng)化設(shè)備廠家品牌繁多，數(shù)據(jù)接口各異，同時(shí)裝備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)龐大、信號(hào)源豐富分散、數(shù)據(jù)格式多樣等原因，工業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)碎片化特點(diǎn)。目前，工業(yè)數(shù)據(jù)主要有Key-Value、文檔數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、聲紋數(shù)據(jù)、遙感遙測(cè)、三維高程等不同類型數(shù)據(jù)[2]。工業(yè)協(xié)議主要有OPC、DeviceNet、CAN、ModBus、ControlNet、Profibus等多種協(xié)議[3]，導(dǎo)致數(shù)據(jù)很難實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。開(kāi)發(fā)人員遇到的最大問(wèn)題是面對(duì)眾多工業(yè)協(xié)議和數(shù)據(jù)類型，無(wú)法有效解析和采集，同時(shí)常會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不全、數(shù)據(jù)分散、離散等現(xiàn)象。以上原因?qū)е聰?shù)據(jù)“清洗”工作占比較高，甚至占軟件開(kāi)發(fā)工作的70%。因此，高質(zhì)量數(shù)據(jù)是智能應(yīng)用成功落地的必要條件，面向數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量改善提升，對(duì)采集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及規(guī)范化操作至關(guān)重要。工業(yè)數(shù)據(jù)可通過(guò)優(yōu)化傳感器布置、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化采集與規(guī)劃、臟數(shù)據(jù)清洗及填充、數(shù)據(jù)質(zhì)量增強(qiáng)等流程提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，建立高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量改善流程如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)質(zhì)量改善流程

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化采集，需要從以下幾個(gè)方面開(kāi)展：①統(tǒng)一設(shè)備和傳感器標(biāo)識(shí)以及數(shù)據(jù)格式；統(tǒng)一傳感器型號(hào)及采集位置；優(yōu)化傳感器的布置位置；②統(tǒng)一采集時(shí)機(jī)及采集頻度；③定制化采集數(shù)據(jù)精度；④統(tǒng)一數(shù)據(jù)對(duì)齊方法。

3.2 裝備智能運(yùn)維與故障診斷

據(jù)美國(guó)智能維護(hù)系統(tǒng)產(chǎn)學(xué)合作中心(IMS)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，設(shè)備智能運(yùn)維具有顯著優(yōu)勢(shì)和價(jià)值：可實(shí)現(xiàn)減少50%的計(jì)劃外停機(jī)，降低25%～40%的設(shè)備維護(hù)費(fèi)用，帶動(dòng)2.5%～5%的工業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)能力增長(zhǎng)等價(jià)值。裝備的智能運(yùn)維是基于設(shè)備狀態(tài)的多維數(shù)據(jù)集，應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能建立設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)分析模型，精準(zhǔn)感知和預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，輸出運(yùn)維建議和設(shè)備管理決策。這一功能主要的分析模型有：故障診斷模型、健康預(yù)警模型、劣化趨勢(shì)模型、備件預(yù)測(cè)模型、運(yùn)行效能模型等。通過(guò)智能運(yùn)維，可實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)、事件處理、運(yùn)行環(huán)境分析、人機(jī)協(xié)同操作、增強(qiáng)能效、強(qiáng)化安全等作用。故障診斷及預(yù)警技術(shù)的發(fā)展作為裝備健康與智能運(yùn)維的關(guān)鍵，推動(dòng)各行業(yè)健康管理和智能運(yùn)維的發(fā)展。各行業(yè)應(yīng)用不僅依賴于技術(shù)進(jìn)步，也與應(yīng)用場(chǎng)景及具體需求、機(jī)械裝備種類、設(shè)備特點(diǎn)等緊密相關(guān)。目前智能運(yùn)維已在電力、機(jī)床加工、石化、船舶、高鐵、航空航天等領(lǐng)域得到不斷應(yīng)用。在電力領(lǐng)域，面對(duì)現(xiàn)階段人工巡檢安全管控不足、數(shù)據(jù)線下流轉(zhuǎn)、缺陷識(shí)別效率不高等業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，全自主無(wú)人機(jī)巡檢系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)電網(wǎng)巡檢高頻次、常態(tài)化、無(wú)人機(jī)值守化自主作業(yè)，大大減輕電力巡線的人力投入，快速、準(zhǔn)確、安全地對(duì)輸電線路進(jìn)行不停電巡檢[4，5]，如圖5所示。

圖5 電力全自主無(wú)人機(jī)巡檢系統(tǒng)

3.3 工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)

工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是裝備健康管理的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)途徑，亦是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)價(jià)值的體現(xiàn)。近年來(lái)，各工業(yè)領(lǐng)域積極開(kāi)展裝備健康管理的研究和應(yīng)用，例如在農(nóng)機(jī)設(shè)備、工程機(jī)械、工業(yè)車輛、鋼鐵設(shè)備、電梯、客運(yùn)索道等領(lǐng)域，率先展開(kāi)了智能生產(chǎn)、裝備管理、智能服務(wù)的嘗試，取得顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集，具備工業(yè)數(shù)據(jù)處理環(huán)境，對(duì)數(shù)據(jù)深度分析和知識(shí)復(fù)用，并提供開(kāi)發(fā)環(huán)境實(shí)現(xiàn)工業(yè)APP開(kāi)發(fā)，其體系架構(gòu)如圖6所示。

圖6 工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)體系架構(gòu)

目前已涌現(xiàn)很多針對(duì)工業(yè)裝備不同應(yīng)用領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，但依然面臨著很多挑戰(zhàn)。1）設(shè)備聯(lián)網(wǎng)難，通信協(xié)議不統(tǒng)一，工業(yè)數(shù)據(jù)采集能力薄弱。2)數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，建模分析能力薄弱。當(dāng)前狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷類較多，預(yù)測(cè)預(yù)警類及智能決策類工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)較少。3)分析模型跟不上，行業(yè)機(jī)理模型沉淀能力薄弱。我國(guó)工業(yè)APP數(shù)量多，但多數(shù)是傳統(tǒng)軟件云化而來(lái)，真正從工業(yè)PaaS平臺(tái)“生長(zhǎng)”出來(lái)的工業(yè)APP較少[6]。以農(nóng)機(jī)領(lǐng)域?yàn)槔r(nóng)業(yè)全程機(jī)械化云服務(wù)平臺(tái)是中國(guó)農(nóng)機(jī)院開(kāi)發(fā)的面向農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)全過(guò)程的服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)利用北斗衛(wèi)星定位、農(nóng)業(yè)傳感器、移動(dòng)通訊、云數(shù)據(jù)處理等技術(shù)，面向機(jī)手、合作社、農(nóng)機(jī)管理部門(mén)構(gòu)建信息化和設(shè)備管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)耕整地、播種、施肥、噴灌、噴藥和收獲的全程機(jī)械化管理。如圖7所示，該平臺(tái)已在吉林、遼寧、內(nèi)蒙等省推廣，不僅改變?nèi)r(nóng)的生產(chǎn)模式，也改進(jìn)提升了農(nóng)業(yè)主管部門(mén)的管理模式[7]。

圖7 吉林省農(nóng)業(yè)云服務(wù)平臺(tái)

04裝備健康管理的應(yīng)用價(jià)值挖掘

總體來(lái)看，裝備健康管理可提供以下應(yīng)用價(jià)值的挖掘：1）開(kāi)拓裝備智能服務(wù) 基于裝備運(yùn)行狀態(tài)、基本信息、工作環(huán)境及行業(yè)數(shù)據(jù)，可提供豐富的信息服務(wù)和管理服務(wù)；2）服務(wù)方式轉(zhuǎn)變 由被動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)向主動(dòng)服務(wù)，由故障維修轉(zhuǎn)為故障預(yù)測(cè)。3）改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì) 通過(guò)分析裝備數(shù)據(jù)，挖掘信息反饋至設(shè)計(jì)端，進(jìn)一步了解設(shè)備性能缺陷和風(fēng)險(xiǎn)，不斷完善設(shè)計(jì)，用大數(shù)據(jù)打造產(chǎn)品全生命周期的信息閉環(huán)。4）創(chuàng)新性服務(wù) 通過(guò)裝備的運(yùn)行情況判斷設(shè)備盈利情況和企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況，維護(hù)設(shè)備企業(yè)的利益，控制資金風(fēng)險(xiǎn)。

結(jié)語(yǔ)

裝備制造業(yè)正處于重大轉(zhuǎn)型時(shí)期，利用物聯(lián)網(wǎng)、先進(jìn)傳感技術(shù)、信息通信和大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的裝備健康管理，將促使工業(yè)裝備進(jìn)入服務(wù)后市場(chǎng)，以此提升裝備的全生命周期價(jià)值和客戶價(jià)值，將催生全新的制造業(yè)服務(wù)模式。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳雪峰，智能運(yùn)維與健康管理[M]．北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2018.

[2] 張志強(qiáng)，徐泉，劉文慶，等．分布式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)的研究[J]，控制工程，2020，27(9)，1 582-1 588．

[3] 電子人物聯(lián)網(wǎng)．化工業(yè)數(shù)據(jù)采集難題與對(duì)策[EB/OL]．https://www.sohu.com/a/404540737_104253，2020-06-28．

[4] 無(wú)人機(jī)網(wǎng)，云勝智能助力“國(guó)家電網(wǎng)無(wú)人機(jī)自主巡檢規(guī)?；瘧?yīng)用上線發(fā)布會(huì)”圓滿成功，https://www.youuav.com/news/detail/202110/50898.html，2021-10-09．

[5] 馬青岷，無(wú)人機(jī)電力巡檢及三維模型重建技術(shù)研究[D]，山東：山東大學(xué)，2017．

[6] 袁曉慶，我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)面臨四大瓶頸[J]．中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào)，2018．

[7] 國(guó)務(wù)院國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)官網(wǎng)．中國(guó)農(nóng)機(jī)院推出國(guó)內(nèi)首個(gè)農(nóng)業(yè)全程機(jī)械化云服務(wù)平臺(tái)[EB/OL]．http://www.sasac.gov.cn/n2588025/n2588119/c4291584/content.html，2017-04-01

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