資飛燕

工業(yè)生產(chǎn)期間的設(shè)備故障檢修，對(duì)于維護(hù)生產(chǎn)流水線的穩(wěn)定安全運(yùn)轉(zhuǎn)具有重要作用。結(jié)合生產(chǎn)的實(shí)際情況、生產(chǎn)設(shè)備的具體型號(hào)和運(yùn)作中的參數(shù)，可以利用統(tǒng)計(jì)分析的理論對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行排查。本文探討了統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用于工業(yè)過程的故障檢測(cè)的方式方法，以期提升工業(yè)生產(chǎn)的整體產(chǎn)能，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

定期對(duì)工業(yè)生產(chǎn)中生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行故障排查監(jiān)測(cè)，對(duì)維護(hù)整個(gè)生產(chǎn)線的產(chǎn)效具有重要作用。隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及新型生產(chǎn)設(shè)備的智能化升級(jí)，使得集控和生產(chǎn)各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息得到采集和監(jiān)控，且數(shù)據(jù)的精密程度符合集中處理分析的標(biāo)準(zhǔn)。在利用數(shù)學(xué)模型搭建的基礎(chǔ)上，結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析的優(yōu)越性，能夠順利提升對(duì)工業(yè)過程的故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和精密性，進(jìn)而提升故障檢測(cè)質(zhì)量。

一、主元分析法

（一）基于小波包去噪主元分析方法的過程監(jiān)控與故障診斷技術(shù)

從小波包變化技術(shù)的優(yōu)越性出發(fā)，合理地提出并篩選出干擾因素和噪聲刺激，保證工業(yè)過程數(shù)據(jù)的唯一純潔性。同時(shí)在此期間結(jié)合主元分析法，保證過程數(shù)據(jù)能夠順利完成降維。由此能夠得到主元監(jiān)控的模型搭建，并且利用分析各變量同主元的影響程度，從而完成對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過程的故障分析。通過最終得到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，小波包去噪主元分析方法，對(duì)于工業(yè)過程的性能監(jiān)控和故障診斷分析具有科學(xué)有效性。

（二）提出基于核主元分析方法的過程監(jiān)控與故障診斷技術(shù)

核主元分析方法需要在分析計(jì)算之前，利用小波包變換消除數(shù)據(jù)中的干擾因素和噪音，保證其分析的原始數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性。核主元分析方法能夠順利得到整個(gè)工業(yè)過程的變量變化數(shù)據(jù)，結(jié)合核函數(shù)的梯度計(jì)算優(yōu)勢(shì)，保證對(duì)工業(yè)過程的實(shí)時(shí)故障分析結(jié)果符合相關(guān)的分析指標(biāo)。通過最終的使用結(jié)果，對(duì)相關(guān)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行建模和數(shù)據(jù)分析圖呈現(xiàn)，并保證能夠獨(dú)立呈現(xiàn)故障檢測(cè)結(jié)果。經(jīng)由特征向量選擇方式，保證工業(yè)過程的較難分析計(jì)算的核矩陣部分能夠順利降低分析成本。結(jié)合對(duì)整個(gè)過程的仿真分析研究，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)的主元分析法的升級(jí)，提升對(duì)整個(gè)工業(yè)過程故障的排查監(jiān)測(cè)效果，實(shí)現(xiàn)順利提升運(yùn)程控制生產(chǎn)線效率的目的。

（三）結(jié)合多重核學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的診斷優(yōu)勢(shì)

核主元分析對(duì)于非線性工業(yè)過程能夠發(fā)揮其自身的監(jiān)控特長(zhǎng)，提升整個(gè)監(jiān)控過程的準(zhǔn)確性和優(yōu)勢(shì)地位。針對(duì)這個(gè)目的，可以使用多重核學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的診斷排查優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)二者的高效結(jié)合統(tǒng)一，實(shí)現(xiàn)核主元分析和多重核學(xué)習(xí)的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)向量機(jī)的非線性過程監(jiān)控的故障診斷分析方式。利用生產(chǎn)流水線的特定數(shù)值變量構(gòu)筑特定的分析模型，完成故障分析。針對(duì)特定的故障現(xiàn)象進(jìn)行合理的樣本分析，保證非線性主元得分向量能夠順利經(jīng)由多重核學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的處理識(shí)別，完成對(duì)當(dāng)前生產(chǎn)線的故障類型的分類處理識(shí)別。將以上的理論進(jìn)行化工生產(chǎn)流水線故障檢測(cè)分析，經(jīng)由仿真模擬測(cè)試，表明整個(gè)過程能快速直接地診斷故障。

（四）核主元分析和無約束優(yōu)化結(jié)合

為進(jìn)一步提高故障診斷的速度和準(zhǔn)確度，提出了基于核主元分析和無約束優(yōu)化的稀疏型支持向量機(jī)的過程監(jiān)控與故障診斷方法，首先利用核主元分析方法來檢測(cè)故障，再利用 Cholesky分解更新無約束優(yōu)化中的Hessian矩陣，構(gòu)建稀疏型支持向量機(jī)仿真，結(jié)果表明該方法能夠準(zhǔn)確快速地檢測(cè)并診斷故障。

（五）核獨(dú)立成分分析和核Fisher判別分析結(jié)合

基于核獨(dú)立成分分析和核Fisher判別分析的過程監(jiān)控與故障診斷方法，該方法充分運(yùn)用核學(xué)習(xí)理論，把核方法與線性Fisher判別分析方法有機(jī)地結(jié)合起來，通過利用核獨(dú)立成分分析建立正常工況模型，得到檢測(cè)故障信息。在發(fā)生故障的情況下，利用Fisher判別分析方法在高維的特征空間的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，可求出滿足最大分離程度的核Fisher判別向量和特征向量。從而根據(jù)當(dāng)前故障的判別向量，與歷史故障數(shù)據(jù)集中所含故障的最優(yōu)核Fisher判別向量的相似度，進(jìn)行故障診斷。

（六）核獨(dú)立成分分析方法和支持向量機(jī)的非線性性能結(jié)合

在分析復(fù)雜工業(yè)過程特點(diǎn)基礎(chǔ)上，充分利用核主元分析方法具有處理非線性數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，以及獨(dú)立成分分析方法具有較強(qiáng)提取高維特征空間信息能力的特點(diǎn)，提出基于核獨(dú)立成分分析方法和支持向量機(jī)的非線性性能監(jiān)控和故障診斷方法。

該方法借助在高維特征空間建立監(jiān)控統(tǒng)計(jì)量和控制置信限的辦法，實(shí)現(xiàn)工業(yè)過程的監(jiān)控。在實(shí)現(xiàn)過程監(jiān)控的基礎(chǔ)上，引入支持向量機(jī)，利用支持向量機(jī)優(yōu)良的數(shù)據(jù)分類能力，實(shí)現(xiàn)故障診斷。

二、解析模型分析方法

（一）狀態(tài)估計(jì)方法

狀態(tài)估計(jì)方法需要先對(duì)工業(yè)生產(chǎn)線安裝故障檢測(cè)觀測(cè)器或卡爾曼濾波器等，才能開展之后的分析處理工作。主要是利用獲取殘差的方式，分析濾波器的輸出情況和系統(tǒng)的真實(shí)輸出內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。當(dāng)故障檢測(cè)觀察器的輸出符合真實(shí)輸出的情況，則分析的殘差效果為0；當(dāng)生產(chǎn)系統(tǒng)中出現(xiàn)故障且對(duì)生產(chǎn)線路存在影響，則整個(gè)殘差不為0。狀態(tài)估計(jì)方法利用故障特征設(shè)計(jì)得到的判決分離計(jì)算方法，能夠順利完成對(duì)生產(chǎn)過程的故障監(jiān)控診斷，提升獲取殘差的故障特征分析準(zhǔn)確性。

（二）參數(shù)估計(jì)方法

參數(shù)估計(jì)方法首先建立系統(tǒng)過程的數(shù)學(xué)模型，不過其對(duì)系統(tǒng)故障檢測(cè)的分離，是根據(jù)模型中的相關(guān)參數(shù)以及其相應(yīng)的物理變化過程來實(shí)現(xiàn)的。該方法的不足之處有兩個(gè)方面：一方面，為找出模型參數(shù)和實(shí)際物理參數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，該方法要求描述過程的數(shù)學(xué)模型能夠非常精確地刻畫過程的行為；另一方面還要求被控過程得到充分激勵(lì)。

三、利用統(tǒng)計(jì)分析建立自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)

為了適應(yīng)各種企業(yè)的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維自動(dòng)化工作，根據(jù)現(xiàn)有的IT基礎(chǔ)設(shè)施，結(jié)合數(shù)據(jù)儲(chǔ)存，因特網(wǎng)、應(yīng)用、服務(wù)器等使用方法，針對(duì)運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)特征提出以下建議，以提升運(yùn)維自動(dòng)化成效。

（一）故障快速檢索排除

第一，要做好信息的收集工作。分析近期操作系統(tǒng)性能容量（CPU、內(nèi)存、DISK、FS空間）和日志數(shù)據(jù)、中間件性能容量（應(yīng)用吞吐率、執(zhí)行線程使用率、JDBC使用率）和日志、線程（thread dump）、進(jìn)程（Isof）和內(nèi)存堆棧（heap dump）等，匯總歸集在管理節(jié)點(diǎn)上。這些收集信息的腳本、命令和工具在自動(dòng)化裝機(jī)階段已經(jīng)包含在裝機(jī)和軟件部屬的組件當(dāng)中，與當(dāng)前應(yīng)用場(chǎng)景無縫銜接。

第二，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自我診斷工作。使用管理節(jié)點(diǎn)的分析處理器，檢查容量數(shù)據(jù)的排布和服務(wù)器的中間性能問題。要對(duì)服務(wù)器的日志報(bào)錯(cuò)做好統(tǒng)計(jì)，結(jié)合錯(cuò)誤危害性做好排列。同時(shí)按照緊要先后順序，順利解決機(jī)器面臨的危機(jī)問題。

第三，要完成危機(jī)的自動(dòng)分析。使用自動(dòng)系統(tǒng)的錯(cuò)誤檢索功能，定位鎖定潛在危害數(shù)據(jù)，匯總錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，快速分析故障現(xiàn)場(chǎng)。

（二）加強(qiáng)運(yùn)維系統(tǒng)的敏捷應(yīng)用處理

為了提升數(shù)據(jù)中心運(yùn)維系統(tǒng)的靈敏度，錯(cuò)誤信息回報(bào)的科學(xué)性，檢索潛在錯(cuò)誤信息的準(zhǔn)確度，應(yīng)做好數(shù)據(jù)中心運(yùn)維系統(tǒng)自動(dòng)化的靈活使用建設(shè)工作。在此基礎(chǔ)上，提供用戶的自定義個(gè)性化操作，做好案例書寫匯總報(bào)告，幫助同樣的錯(cuò)誤及時(shí)調(diào)取解決方案快速解決。

軟件需要根據(jù)用戶輸入的指令做好腳本命令，借助解析引擎實(shí)現(xiàn)程序標(biāo)準(zhǔn)化，使通用軟件能夠直接使用。這樣的代理程序能夠提供安全的信息傳輸通道。適當(dāng)?shù)貙⒛_本做好加密壓縮工作，交由被執(zhí)行對(duì)象進(jìn)行執(zhí)行。接下來使用各個(gè)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器設(shè)備結(jié)合數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)，做好引擎的分布式處理。用戶利用發(fā)送郵件、頁面展示、自主結(jié)果查詢等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維系統(tǒng)自動(dòng)化管理的個(gè)性操作，同時(shí)實(shí)現(xiàn)運(yùn)維操作的便捷化高效化改革。

（三）快速恢復(fù)故障

一般數(shù)據(jù)中心采用的服務(wù)器都是高速分析的引擎，能夠順利將進(jìn)程（Isof）和內(nèi)存堆棧（heap dump），系統(tǒng)性能容量（CPU、內(nèi)存、DISK、FS空間）和日志數(shù)據(jù)，線程（thread dump），中間件性能容量（應(yīng)用吞吐率、執(zhí)行線程使用率、JDBC使用率）和日志等信息匯總歸集在管理節(jié)點(diǎn)上。合理使用半結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)形成的表格和圖表。利用高速數(shù)據(jù)處理分析的引擎可以迅速鎖定有效數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞，結(jié)合系統(tǒng)預(yù)設(shè)的信息處理方式，自主判斷故障的配置數(shù)據(jù)，順利實(shí)現(xiàn)故障的瞬時(shí)排除。結(jié)合事前預(yù)設(shè)的故障處理程序，及時(shí)鎖定運(yùn)行正確檢查，確定執(zhí)行成效和記錄成果，給予監(jiān)控警報(bào)系統(tǒng)適當(dāng)合理的信息記錄。利用微服務(wù)的手段，實(shí)現(xiàn)故障的自我修復(fù)，提升系統(tǒng)的響應(yīng)效果。

（四）生產(chǎn)自動(dòng)化

第一，數(shù)據(jù)中心的自動(dòng)化運(yùn)維技術(shù)為了提升自動(dòng)化應(yīng)用效果，需要完成自我監(jiān)控內(nèi)部運(yùn)行系統(tǒng)的故障，減少人工操作的工作負(fù)擔(dān)，以及人工操作造成的疏漏問題。數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維自動(dòng)化借助數(shù)據(jù)分析提升自我監(jiān)測(cè)的效率，完成對(duì)整個(gè)運(yùn)行過程的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算預(yù)測(cè)。同時(shí)根據(jù)事前設(shè)定的解決方案，及時(shí)應(yīng)對(duì)，順利完成數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)維護(hù)。數(shù)據(jù)中心需要處理的信息數(shù)據(jù)變多之后會(huì)使得系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)負(fù)荷增加，因此導(dǎo)致系統(tǒng)的維護(hù)工作變得復(fù)雜，進(jìn)而導(dǎo)致操作人員在軟件安排配置問題上會(huì)存在疏漏。此時(shí)就需要適當(dāng)?shù)卣{(diào)整自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，使系統(tǒng)維護(hù)人員能夠借助遠(yuǎn)程終端控制技術(shù)，順利完成維護(hù)系統(tǒng)的軟件配置監(jiān)測(cè)，梳理軟件數(shù)據(jù)的傳達(dá)，一旦發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，借助關(guān)聯(lián)連接依賴等設(shè)計(jì)，對(duì)CI層級(jí)設(shè)計(jì)做好管理。當(dāng)發(fā)現(xiàn)約定配置和信息設(shè)置不一致，并不需要更改系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)。除此之外的情況要使用事先預(yù)設(shè)的變更系統(tǒng)，完成對(duì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)配置系統(tǒng)的更改。

第二，數(shù)據(jù)中心運(yùn)維系統(tǒng)的故障分析除了內(nèi)部系統(tǒng)的自我監(jiān)視、自我故障檢索之外，還需要運(yùn)維人員及時(shí)分析各項(xiàng)任務(wù)的完成目標(biāo)。要根據(jù)數(shù)據(jù)分析執(zhí)行的任務(wù)進(jìn)行合理分類，根據(jù)流程推演順利實(shí)現(xiàn)任務(wù)分析。數(shù)據(jù)中心運(yùn)維系統(tǒng)在日常運(yùn)行中會(huì)出現(xiàn)故障，這些故障信息需要及時(shí)傳達(dá)給系統(tǒng)和操作管理人員，才能完成預(yù)警提示作用。這樣就能順利實(shí)現(xiàn)故障處理排除，輔佐系統(tǒng)維護(hù)人員順利完成系統(tǒng)的維護(hù)工作。

第三，在對(duì)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)查時(shí)，需要使用信息數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能力，完成系統(tǒng)的運(yùn)維追溯。運(yùn)維人員進(jìn)行日常系統(tǒng)巡檢工作期間，也要留存適當(dāng)?shù)臅嬗涗洠奖闳蘸笥涗浾{(diào)取檢查。一旦有相同的問題再次發(fā)生時(shí)，運(yùn)維人員可以及時(shí)調(diào)取相應(yīng)的記錄，快速完成問題排查，縮短故障排除時(shí)間，提升系統(tǒng)的使用效果，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的順利周轉(zhuǎn)運(yùn)行。

第四，數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維管理自動(dòng)化同樣需要一定的人手來完成。為了提升運(yùn)維管理隊(duì)伍從業(yè)人員的專業(yè)素質(zhì)，企業(yè)要定期開展對(duì)相關(guān)從業(yè)人員的培訓(xùn)工作，積極調(diào)動(dòng)專業(yè)人員的工作熱情，鼓勵(lì)運(yùn)維人員提升自己的軟件編程和硬件設(shè)備配置能力。鼓勵(lì)員工認(rèn)同企業(yè)文化，將個(gè)人的成長(zhǎng)同企業(yè)的進(jìn)步適當(dāng)?shù)厝诤辖y(tǒng)一。要根據(jù)運(yùn)維人員的專業(yè)素質(zhì)做好技能的層次分化工作，定期考核，按照等級(jí)進(jìn)行工資劃分，確保運(yùn)維人員能夠從事自己擅長(zhǎng)的工作。通過自己的努力工作完成職稱升級(jí)，獲得更多的獎(jiǎng)金和績(jī)效鼓勵(lì)。制定相應(yīng)的職業(yè)規(guī)劃以及科學(xué)的晉升機(jī)制，幫助員工找到自己前進(jìn)的方向。

第五，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)要加強(qiáng)配合協(xié)調(diào)的能力，積極交流工作經(jīng)驗(yàn)和分享成果，一切以整體的工作成效出發(fā)，做好配合工作。因?yàn)閿?shù)據(jù)中心存在的意義就是為了幫助企業(yè)快速完成業(yè)務(wù)處理工作，借助運(yùn)維系統(tǒng)的監(jiān)控功能，能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化管理模式的高效運(yùn)行。這就需要在企業(yè)內(nèi)部建立科學(xué)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和信息系統(tǒng)的聯(lián)系。這期間需要利用科學(xué)管理模式和自動(dòng)化運(yùn)維技術(shù)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)工作和客戶服務(wù)的有效統(tǒng)一。加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)的配合，積極探索運(yùn)維管理制度的創(chuàng)新之路，提升數(shù)據(jù)中心的管理質(zhì)量。對(duì)數(shù)據(jù)中心運(yùn)維系統(tǒng)增加事件追蹤設(shè)計(jì)，使其能夠順利完成運(yùn)維平臺(tái)自主比對(duì)數(shù)據(jù)中心接收信息，進(jìn)行事先自我分析和自我判斷。這樣的設(shè)計(jì)能夠提升自動(dòng)化操作的精度，減少人工的介入，增加安全穩(wěn)定性。同時(shí)需要做好時(shí)間流的追蹤管理工作，確認(rèn)數(shù)據(jù)中心平臺(tái)的指令，減少操作人員因判斷失誤造成的系統(tǒng)運(yùn)行遲緩問題。

第六，技術(shù)人員根據(jù)自身的專業(yè)知識(shí)判斷，做好本地?cái)?shù)據(jù)中心的腳本運(yùn)行使用工作，結(jié)合信息技術(shù)和以太網(wǎng)等工具，實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的瞬時(shí)傳遞，以及對(duì)運(yùn)維平臺(tái)的監(jiān)控。對(duì)數(shù)據(jù)源和目標(biāo)進(jìn)行正確的數(shù)據(jù)分析和全貌檢查，提出相應(yīng)的處理方法，順利減少技術(shù)人員的工作量。需要注意做好異地和本地?cái)?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)提取精度和數(shù)據(jù)復(fù)制精確度，該組件系統(tǒng)包括的高性能搜索引擎，可以在海量數(shù)據(jù)中快速定位故障，并把未優(yōu)化的數(shù)據(jù)通過可視化圖表的方式展現(xiàn)在前臺(tái)，為快速鎖定生產(chǎn)問題提供便捷通道。同時(shí)該組件支持通過微服務(wù)知識(shí)庫和微服務(wù)應(yīng)用的方式進(jìn)行靈活的場(chǎng)景拓展，實(shí)現(xiàn)一個(gè)個(gè)面向具體運(yùn)維場(chǎng)景的故障恢復(fù)自動(dòng)化。

結(jié)語：

工業(yè)過程中的生產(chǎn)自動(dòng)化能夠順利提升生產(chǎn)產(chǎn)能，但是工業(yè)流水線作業(yè)一旦某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了故障，會(huì)影響整條線路的生產(chǎn)效果。因此需要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)概念同排除工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備故障相結(jié)合的優(yōu)勢(shì)，組建能夠順利自動(dòng)檢測(cè)自動(dòng)排除故障的自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備，以有效提升整個(gè)流水線的生產(chǎn)效率和生產(chǎn)穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析和生產(chǎn)自動(dòng)化的和諧統(tǒng)一應(yīng)用。