湯秀麗 秦雅楠 潘俊萍 劉 錦

1北京起重運輸機械設計研究院有限公司 北京 100007 2機械工業(yè)起重機械輕量化技術重點實驗室 北京 100007 3北京市自動化物流裝備工程技術研究中心 北京 100007

1 工業(yè)裝備的智能化新需求

隨著德國工業(yè)4.0、美國制造業(yè)復興、日本超智能社會5.0等“再工業(yè)化”戰(zhàn)略以及“中國智能制造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。機械裝備作為工業(yè)發(fā)展的基礎，迫切需要快速走向高端化、自動化和智能化。

智能制造作為“中國制造2025”的主攻方向，需要全面提高企業(yè)在生產(chǎn)、研發(fā)、管理和服務全過程的智能化水平。《國家智能制造標準體系建設指南》中提出智能制造體系結(jié)構（見圖1），智能服務核心是遠程運維，工業(yè)軟件和大數(shù)據(jù)是打通物理信息的載體，裝備智能運維是實現(xiàn)智能設備、智能工廠、智能服務的必由之路，也是實現(xiàn)智能制造中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關鍵技術[1]。

圖1 智能制造標準體系結(jié)構

目前裝備管理和運維難點在：定檢定修、意外停機損失大、帶病運行產(chǎn)品質(zhì)量有波動、設備故障事后維修、安全事故頻發(fā)、生產(chǎn)效率衰減導致的隱形損失、缺乏高級診斷工程師等。裝備的智能健康管理可積極改變運維現(xiàn)狀。

裝備智能健康管理是以工業(yè)數(shù)據(jù)分析為基礎，對機械裝備進行狀態(tài)監(jiān)測、安全評估、故障診斷及預測、智能運維及設備管理等。

2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動裝備健康管理發(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，主要來源于裝備運行數(shù)據(jù)、信息化數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)鏈相關數(shù)據(jù)。隨著各類新型傳感器、檢測技術被應用于裝備，通信技術的飛速發(fā)展，推動工業(yè)數(shù)據(jù)的獲取和設備物聯(lián)的實現(xiàn)，故制造業(yè)產(chǎn)生了爆炸式增長的數(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、數(shù)據(jù)價值密度低等數(shù)據(jù)特性。但是，數(shù)據(jù)本身沒有帶來價值，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，并輸出價值的一種新型服務方式。工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)主要由設備的現(xiàn)場感知采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)分布式存儲、數(shù)據(jù)挖掘及可視化顯示等構成，如圖2所示。

圖2 工業(yè)大數(shù)據(jù)技術框架

基于工業(yè)大數(shù)據(jù)，可采用定性和定量2類方法實現(xiàn)裝備的智能運維及建康管理。通過對數(shù)據(jù)進行特征提出，根據(jù)專家經(jīng)驗或分析機理模型設置故障告警閾值、預警閾值和判定閾值，對裝備健康狀態(tài)進行定性判斷。故障閾值設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閾值和3σ閾值等?；跍\層模型及深度學習2類智能算法模型可實現(xiàn)裝備定量的管理分析。

3 裝備健康管理的關鍵功能

1）裝備感知系統(tǒng) 包括狀態(tài)監(jiān)測、數(shù)據(jù)質(zhì)量改善及標準化采集、低時延通訊等；

2）裝備智能運維 遠程無人操作、故障預警與診斷、健康狀態(tài)評估等；

3）大數(shù)據(jù)應用平臺 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、產(chǎn)品周期分析、創(chuàng)新服務等。

3.1 裝備感知系統(tǒng)

健康管理系統(tǒng)應首先具備先進、準確、可靠的數(shù)據(jù)感知系統(tǒng)，該系統(tǒng)是智能運維和裝備管理的基礎支撐。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)型升級的傳統(tǒng)痛點，新一代傳感、監(jiān)測及傳輸技術，全面提升智能感知能力。

感知系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)突破以往單一設備及單一特征的數(shù)據(jù)關注，包括設備基本信息、設備運行狀態(tài)、設備運維管理、系統(tǒng)工況等全方位立體多維度的系統(tǒng)數(shù)據(jù)，通過以上數(shù)據(jù)采集、智能模型分析，可全面分析設備運維狀態(tài)，提供故障診斷、健康預警等增值服務。數(shù)據(jù)采集范圍主要由設備基本信息、生產(chǎn)工況信息、設備實時運行狀態(tài)以及設備運維管理信息等，如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)采集范圍

1)新型傳感器技術和便攜式智能儀表的應用

隨著傳感器和檢驗檢測技術的快速發(fā)展，包括氣體、溫濕度、壓力、近距離（磁場、紅外等）、加速度、陀螺儀、光線傳感等先進工業(yè)傳感技術的豐富應用，對溫度、壓力、振動、噪聲、潤滑等多維數(shù)據(jù)源進行提取，全面反映設備及其系統(tǒng)的工作環(huán)境、運行狀態(tài)。新型MEMS傳感技術具有尺寸小、質(zhì)量輕、低成本、低功耗、可靠性強、可嵌入使用以及易于集成和實現(xiàn)智能化的優(yōu)勢。有別于傳統(tǒng)測量手段和人工數(shù)據(jù)分析，新一代監(jiān)測儀器儀表已具有采樣、檢驗、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)基于低時延的設備實時監(jiān)控

5G、光纖傳輸?shù)鹊蜁r延通信技術，支撐大量監(jiān)測數(shù)據(jù)（例如監(jiān)測視頻及圖片等）實時傳送至管理終端。峰值吞吐率可達10 Gbps的5G網(wǎng)絡、100萬節(jié)點/km2的物聯(lián)網(wǎng)連接以及1 ms超低時延、高可靠的通信技術，是智能工業(yè)制造和裝備遠程控制的技術保障。對于智能檢測設備，例如無人機檢測和大量傳感技術，低時延通訊技術可支持傳回高清視頻、網(wǎng)絡高空覆蓋以及實時傳輸和操控能力。有別于傳統(tǒng)的離線點檢方式，通過5G等手段，監(jiān)測數(shù)據(jù)可實時傳送至數(shù)據(jù)管理中心，用于設備安全評估、故障診斷分析等。

3)數(shù)據(jù)的標準化采集

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)是基于人工分析的采集標準，無法滿足數(shù)據(jù)智能分析的需求。由于機械裝備的自動化設備廠家品牌繁多，數(shù)據(jù)接口各異，同時裝備監(jiān)測數(shù)據(jù)龐大、信號源豐富分散、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。

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、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]，導致數(shù)據(jù)很難實現(xiàn)互聯(lián)互通。開發(fā)人員遇到的最大問題是面對眾多工業(yè)協(xié)議和數(shù)據(jù)類型，無法有效解析和采集，同時常會出現(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，甚至占軟件開發(fā)工作的70%。因此，高質(zhì)量數(shù)據(jù)是智能應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，對采集數(shù)據(jù)標準化及規(guī)范化操作至關重要。工業(yè)數(shù)據(jù)可通過優(yōu)化傳感器布置、數(shù)據(jù)標準化采集與規(guī)劃、臟數(shù)據(jù)清洗及填充、數(shù)據(jù)質(zhì)量增強等流程提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，建立高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫，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)標準化采集，需要從以下幾個方面開展：①統(tǒng)一設備和傳感器標識以及數(shù)據(jù)格式；統(tǒng)一傳感器型號及采集位置；優(yōu)化傳感器的布置位置；②統(tǒng)一采集時機及采集頻度；③定制化采集數(shù)據(jù)精度；④統(tǒng)一數(shù)據(jù)對齊方法。

3.2 裝備智能運維與故障診斷

據(jù)美國智能維護系統(tǒng)產(chǎn)學合作中心(IMS)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，設備智能運維具有顯著優(yōu)勢和價值：可實現(xiàn)減少50%的計劃外停機，降低25%～40%的設備維護費用，帶動2.5%～5%的工業(yè)運轉(zhuǎn)能力增長等價值。裝備的智能運維是基于設備狀態(tài)的多維數(shù)據(jù)集，應用工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能建立設備狀態(tài)數(shù)據(jù)分析模型，精準感知和預測設備狀態(tài)，輸出運維建議和設備管理決策。

這一功能主要的分析模型有：故障診斷模型、健康預警模型、劣化趨勢模型、備件預測模型、運行效能模型等。通過智能運維可實現(xiàn)異常檢測、事件處理、運行環(huán)境分析、人機協(xié)同操作、增強能效、強化安全等作用。

故障診斷及預警技術的發(fā)展作為裝備健康與智能運維的關鍵，推動各行業(yè)健康管理和智能運維的發(fā)展。各行業(yè)應用不僅依賴于技術進步，也與應用場景及具體需求、機械裝備種類、設備特點等緊密相關。目前智能運維已在電力、機床加工、石化、船舶、高鐵、航空航天等領域得到不斷應用。

在電力領域，面對現(xiàn)階段人工巡檢安全管控不足、數(shù)據(jù)線下流轉(zhuǎn)、缺陷識別效率不高等業(yè)務痛點，全自主無人機巡檢系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)電網(wǎng)巡檢高頻次、常態(tài)化、無人機值守化自主作業(yè)，大大減輕電力巡線的人力投入，快速、準確、安全地對輸電線路進行不停電巡檢[4，5]，如圖5所示。

圖5 電力全自主無人機巡檢系統(tǒng)

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

工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)平臺是裝備健康管理的數(shù)據(jù)驅(qū)動途徑，亦是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)價值的體現(xiàn)。近年來，各工業(yè)領域積極開展裝備健康管理的研究和應用，例如在農(nóng)機設備、工程機械、工業(yè)車輛、鋼鐵設備、電梯、客運索道等領域，率先展開了智能生產(chǎn)、裝備管理、智能服務的嘗試，取得顯著的經(jīng)濟效益和社會效益。

工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)平臺能實現(xiàn)多源異構數(shù)據(jù)的采集，具備工業(yè)數(shù)據(jù)處理環(huán)境，對數(shù)據(jù)深度分析和知識復用，并提供開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)工業(yè)APP開發(fā)，其體系架構如圖6所示。

圖6 工業(yè)數(shù)據(jù)平臺體系架構

目前已涌現(xiàn)很多針對工業(yè)裝備不同應用領域的互聯(lián)網(wǎng)平臺，但依然面臨著很多挑戰(zhàn)。1）設備聯(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。當前狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷類較多，預測預警類及智能決策類工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺較少。3)分析模型相對落后，行業(yè)機理模型沉淀能力薄弱。我國工業(yè)APP數(shù)量多，但多數(shù)是傳統(tǒng)軟件云化而來，真正從工業(yè)PaaS平臺產(chǎn)生出來的工業(yè)APP較少[6]。

以農(nóng)機領域為例，農(nóng)業(yè)全程機械化云服務平臺是面向農(nóng)業(yè)機械作業(yè)全過程的服務平臺。該平臺利用北斗衛(wèi)星定位、農(nóng)業(yè)傳感器、移動通訊、云數(shù)據(jù)處理等技術，面向機手、合作社、農(nóng)機管理部門構建信息化和設備管理平臺，實現(xiàn)耕整地、播種、施肥、噴灌、噴藥和收獲的全程機械化管理。如圖7所示，該平臺已在吉林、遼寧、內(nèi)蒙古等省推廣，不僅改變?nèi)r(nóng)的生產(chǎn)模式，也改進提升了農(nóng)業(yè)主管部門的管理模式[7]。

圖7 吉林省農(nóng)業(yè)云服務平臺

4 裝備健康管理的應用價值挖掘

總體來看，裝備健康管理可提供以下應用價值的挖掘：

1）開拓裝備智能服務 基于裝備運行狀態(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和管理服務；

2）服務方式轉(zhuǎn)變 由被動服務轉(zhuǎn)向主動服務，由故障維修轉(zhuǎn)為故障預測。

3）改進產(chǎn)品設計 通過分析裝備數(shù)據(jù)，挖掘信息反饋至設計端，進一步了解設備性能缺陷和風險，不斷完善設計，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 通過裝備的運行情況判斷設備盈利情況和企業(yè)經(jīng)營情況，維護設備企業(yè)的利益，控制資金風險。

5 結(jié)語

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