01 引言

近些年，智能制造在流程工業(yè)生產(chǎn)中得到了示范應(yīng)用，其重要性逐漸深入人心。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于智能制造的理解和定義不盡相同。清華大學(xué)吳澄將智能制造定義為以智能技術(shù)為代表的新一代信息技術(shù)在制造全生命周期的應(yīng)用中所涉及的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用。

智能制造時(shí)代，對(duì)于設(shè)備的可靠性要求會(huì)更高，對(duì)于設(shè)備維護(hù)管理的要求也會(huì)隨之提高，制造企業(yè)、設(shè)備管理信息化廠商、預(yù)測性維護(hù)服務(wù)廠商都將參與到設(shè)備維護(hù)管理的整體環(huán)節(jié)中。

02 設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

預(yù)測性維護(hù)是以狀態(tài)為依據(jù)的維修，是對(duì)設(shè)備進(jìn)行連續(xù)在線的狀態(tài)監(jiān)測及數(shù)據(jù)分析，診斷并預(yù)測設(shè)備故障的發(fā)展趨勢，提前制定預(yù)測性維護(hù)計(jì)劃并實(shí)施檢維修的行為。總體來看，預(yù)測性維護(hù)中，狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是判斷預(yù)測性維護(hù)是否合理的根本所在，而狀態(tài)預(yù)測是承上啟下的重點(diǎn)環(huán)節(jié)。

圖1：慧都設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)示例

根據(jù)故障診斷及狀態(tài)預(yù)測得出的維修決策，形成維修活動(dòng)建議，直至實(shí)施維修活動(dòng)。可以說，預(yù)測性維護(hù)通盤考慮了設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、預(yù)測、維修決策支持等設(shè)備運(yùn)行維護(hù)的全過程。

上述預(yù)測性維護(hù)與預(yù)防性維修不同，經(jīng)常會(huì)有人將兩者混淆。這里強(qiáng)調(diào)說明，后者是以時(shí)間為依據(jù)的維修，目的是定期檢測設(shè)備健康狀態(tài)、定期修復(fù)已發(fā)生的設(shè)備故障及損壞、預(yù)防繼發(fā)性毀壞及設(shè)備停機(jī)故障。

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相對(duì)于預(yù)防性維修，實(shí)行預(yù)測性維護(hù)制度有以下優(yōu)點(diǎn)：

• 避免“過剩維修”，防止因不必要的解體拆卸?更換零部件等；
• 有效減少設(shè)備停機(jī)維修時(shí)間；
• 盡早發(fā)現(xiàn)故障隱患，避免故障惡化；
• 合理預(yù)估機(jī)械部件的剩余壽命，使設(shè)備在保證安全的情況下合理超期服役。

基于上述優(yōu)勢，可以說實(shí)施預(yù)測性維護(hù)是企業(yè)提高設(shè)備管理水平的必經(jīng)之路，也是必然趨勢。

1.1 預(yù)測性維護(hù)市場潛力

研究表明，針對(duì)預(yù)測性維護(hù)這個(gè)新興市場，物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things，IoT)平臺(tái)商、云存儲(chǔ)廠商以及提供動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析的廠商發(fā)揮著越來越大的作用。基于云平臺(tái)的IoT及大數(shù)據(jù)分析將對(duì)設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)帶來25%~30%的效率提升。IoT Analytics發(fā)布的針對(duì)全球預(yù)測性維護(hù)的報(bào)告中指出：預(yù)計(jì)2016~2022年，預(yù)測性維護(hù)的復(fù)合年均增長率為39%；根據(jù)這個(gè)增長速度，到2022年，市場規(guī)模將達(dá)到734.5億元人民幣。

預(yù)測性維護(hù)市場規(guī)模如圖2所示。對(duì)于設(shè)備管理信息化廠商以及預(yù)測性維護(hù)服務(wù)廠商來說，打開市場、拓展市場越早越有利。

圖2：預(yù)測性維護(hù)市場規(guī)模

1.2 預(yù)測性維護(hù)技術(shù)體系

預(yù)測性維護(hù)的技術(shù)體系涵蓋狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、狀態(tài)預(yù)測、維修決策等4個(gè)方面。預(yù)測性維護(hù)技術(shù)體系如圖2所示。狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)是利用溫度、壓力、振動(dòng)、超聲波等不同類型傳感器獲取設(shè)備的多種運(yùn)行狀態(tài)信息。其中，溫度傳感器可用于汽輪機(jī)、空壓機(jī)等大型機(jī)組的油溫、瓦溫監(jiān)測；振動(dòng)傳感器廣泛應(yīng)用于判斷機(jī)械設(shè)備的非平穩(wěn)運(yùn)動(dòng)現(xiàn)象；超聲波等高頻傳感器可用于判斷設(shè)備機(jī)械部件內(nèi)部的細(xì)微摩擦，對(duì)于微小故障的判斷較為靈敏。

通過以上多傳感器數(shù)據(jù)之間的協(xié)同工作及功能互補(bǔ)，可實(shí)現(xiàn)更精確的狀態(tài)監(jiān)測。故障診斷涉及的方法包括時(shí)域信號(hào)診斷?頻域信號(hào)診斷，以及以此為基礎(chǔ)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?專家系統(tǒng)綜合診斷。故障診斷可為設(shè)備的狀態(tài)預(yù)測及維修決策提供指導(dǎo)意見。通過故障診斷及狀態(tài)預(yù)測，設(shè)備管理者及檢維修人員制定合理的維修措施及計(jì)劃，并通過實(shí)施維修，驗(yàn)證設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷的合理性及準(zhǔn)確性。

03 設(shè)備故障診斷

在制造企業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，生產(chǎn)與管理之間的關(guān)系可以描述為：系統(tǒng)的自由度決定了管理的復(fù)雜程度。對(duì)智能制造解決方案來說，系統(tǒng)的自由度越小，系統(tǒng)的可靠性要求越高，對(duì)于設(shè)備管理者及檢維修人員的要求也會(huì)隨之提高。設(shè)備管理者需要在生產(chǎn)系統(tǒng)自由度降低的情況下實(shí)現(xiàn)更優(yōu)化、更簡化、更智能化的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷過程，并以高準(zhǔn)確性、高精確性的診斷結(jié)論指導(dǎo)檢維修實(shí)施及設(shè)備恢復(fù)生產(chǎn)。

設(shè)備故障診斷是預(yù)測性維護(hù)技術(shù)體系的重要組成部分，通過選取合適的狀態(tài)監(jiān)測傳感器，對(duì)設(shè)備各個(gè)機(jī)械部位的狀態(tài)信號(hào)連續(xù)、并行地進(jìn)行采集。這是基礎(chǔ)，關(guān)鍵在于特征提取算法及故障識(shí)別方法。強(qiáng)調(diào)選取合適的狀態(tài)監(jiān)測傳感器是因?yàn)樘卣魈崛∷惴ㄊ菍?duì)原始信號(hào)的有效內(nèi)容進(jìn)行提取。

合適的傳感器所采集的有效信息會(huì)更多，更有利于進(jìn)行故障類型識(shí)別，繼而進(jìn)行故障確認(rèn)并產(chǎn)生預(yù)警信息。設(shè)備故障診斷流程如圖3所示。設(shè)備故障診斷在預(yù)測性維護(hù)中的實(shí)際意義為提醒設(shè)備管理者及維修人員及時(shí)排除故障隱患，使設(shè)備重新進(jìn)入穩(wěn)定運(yùn)行期。

圖3：設(shè)備故障診斷流程圖

現(xiàn)階段預(yù)測性維護(hù)中的故障診斷主要依靠人工分析實(shí)現(xiàn)，診斷分析人員通過趨勢、波形、頻譜等專業(yè)分析工具，結(jié)合傳動(dòng)結(jié)構(gòu)、機(jī)械部件參數(shù)等信息，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的精準(zhǔn)定位。筆者相信，未來的預(yù)測性維護(hù)將是建立在物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)上的智能診斷，屆時(shí)診斷效率和準(zhǔn)確性都將獲得大幅提升。本文將重點(diǎn)介紹物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷中的應(yīng)用前景及實(shí)施方案。

04 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷帶來了設(shè)備狀態(tài)無線監(jiān)測?高速數(shù)據(jù)傳輸?邊緣計(jì)算和精細(xì)化診斷分析等先進(jìn)技術(shù)。在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷中應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，面向企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求，構(gòu)建精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)采集互聯(lián)體系。其核心意義在于構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)的模型化、標(biāo)準(zhǔn)化、軟件化、復(fù)用化。基于目前全球化的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展態(tài)勢，可以認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷中的應(yīng)用范圍、應(yīng)用規(guī)模、應(yīng)用成果將會(huì)不斷擴(kuò)大，應(yīng)用效果也將向更好更優(yōu)的水平發(fā)展。

從整體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來看，設(shè)備健康監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái)利用安裝在設(shè)備上的傳感器節(jié)點(diǎn)獲取設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測信號(hào)和運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層集中上傳至設(shè)備健康監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)監(jiān)測信號(hào)的分析、故障特征提取、故障診斷及預(yù)測功能，實(shí)現(xiàn)智能化管理、應(yīng)用和服務(wù)。

圖4：慧都設(shè)備狀態(tài)分析示例

設(shè)備健康監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集分析處理、數(shù)據(jù)可視化、設(shè)備運(yùn)維、故障診斷、故障報(bào)警等功能。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測查看、統(tǒng)計(jì)、追溯，實(shí)現(xiàn)對(duì)其管轄設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測和運(yùn)行維護(hù)，基于運(yùn)行信息和檢修信息、自動(dòng)生成設(shè)備管理報(bào)表，實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠性、故障數(shù)據(jù)、更換備件等信息統(tǒng)計(jì)，為維修方案制定提供依據(jù)。

針對(duì)不同需求，物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái)可采用私有云方式建設(shè)，以獨(dú)享宿主機(jī)資源方式，滿足用戶的資源獨(dú)享、安全、合規(guī)需求；可通過HTTP、OPC等方式，實(shí)現(xiàn)與企業(yè)生產(chǎn)管理系統(tǒng)或第三方管理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)接，打通數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)通道。

此外，除了物聯(lián)網(wǎng)綜合管理平臺(tái)，物聯(lián)網(wǎng)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷中的應(yīng)用還包括通過設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷APP，以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示，及時(shí)了解設(shè)備突發(fā)故障，立即派發(fā)對(duì)設(shè)備維修任務(wù)，快速反饋對(duì)維修結(jié)果等。

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷、現(xiàn)場點(diǎn)檢、DCS控制系統(tǒng)以及生產(chǎn)現(xiàn)場視頻的整體融合，全面覆蓋設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的整個(gè)監(jiān)測過程。通過手機(jī)及內(nèi)部辦公電腦實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的及時(shí)查看、分析等，遠(yuǎn)程診斷中心與生產(chǎn)現(xiàn)場協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)診斷及現(xiàn)場驗(yàn)證的同步機(jī)制。

05 結(jié)束語

針對(duì)預(yù)測性維護(hù)價(jià)值數(shù)百億元的新興市場，本文提出以設(shè)備故障監(jiān)測、診斷、預(yù)防性維護(hù)為手段，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷的思路，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)在線監(jiān)測、遠(yuǎn)程故障診斷。智能制造系統(tǒng)升級(jí)需要匹配預(yù)測性維護(hù)能力的同步提升。因此，針對(duì)智能制造時(shí)代的生產(chǎn)需要，建議將普遍采用的計(jì)劃性檢修向基于設(shè)備健康狀態(tài)的預(yù)測性維護(hù)轉(zhuǎn)變。預(yù)測性維護(hù)的最終目標(biāo)是提高生產(chǎn)安全穩(wěn)定性、有效制定并實(shí)施設(shè)備維護(hù)策略、降低設(shè)備維護(hù)成本、減少設(shè)備停工檢修時(shí)間。

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