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智能制造中的故障診斷和預測性維護
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MW陳建平 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2018-12-28 17:33:22 樓主

智能制造中的故障診斷和預測性維護

—— 陳建平


扁鵲曰:“長兄于病視神,未有形而除之,故名不出于家。中兄治病,其在毫毛,故名不出于閭。若扁鵲者,剌血脈,投毒藥,副肌膚,而名出聞于諸侯。”

                                                                           —— 鹖冠子.世賢第十六


維護,在很多設備運行過程中必不可少。任何設備都可能在生命周期中,因為設備疲勞衰退,或者外界干擾,經歷可能的故障,無論大小,無論類型。尤其在生產環節中,保證設備的可持續性運行,是設備維護的目的所在。我們先看一段真實風機設備故障的視頻,了解一下故障可能帶來的風險。


 

很多人以為只會出現在大型機械設備上,比如發動機。其實,汽車的日常保養就是一個典型的例子。大家有一個基本的認知,每過固定的里程數或者超過固定的時效,比如 5,000 公里或者半年,我們都會被要求把汽車開到 4S 店更換機油機濾,做一次保養。很多人對這種汽車保養的方式深惡痛絕。一是麻煩,二是成本。大型設備的維護也面臨著同樣的問題。


這種固定運行時間間隔或者固定運行距離的保養叫做例行維護,就像每年例行體檢一樣,目前是設備維護的主流方法。在真實場景中,不同的車子,甚至在不同的時間段,每個車子可能經歷不同的路況和行駛習慣。這種針對不同的運行條件,卻給出相同的維護方法,要想在精度和成本上達到最優幾乎是不可能的。


簡單易行是例行維護的最大優點。例行維護在現實中即不夠經濟,也不夠智能,但是它有一個最大的有點,那就是簡單。使用者不需要時刻監控設備的運行狀況,只要按照手冊按部就班執行維護即可。


簡單易行是以更高的維護成本,較低的正確率為代價的。成本和精度是一對互斥的對象。要想提高維護精度,降低設備故障的概率,往往依靠提高例行維護的密度來實現的;同樣,要降低維護成本,也要以更高的設備故障為代價。例行維護往往根據設備故障潛在的嚴重后果來增加維護頻率來降低故障概率,往往同時也增加了運行成本。


隨著人工智能在工業應用的興起,越來越多的公司開始采用,一些基于人工智能的方法,希望同時降低故障概率和降低運行成本。這種方法被稱為預測性維護。我們先看一下著名的石油勘探和鉆井服務公司貝克休斯是在提高精度的同時降低運行成本的?


在需求高峰期,貝克休斯工作人員需要全天候工作,開采石油和天然氣儲層。在單個井場,多達20輛卡車可同時運行,高壓泵將高壓水和沙子的混合物注入鉆井深處。這些泵及其內部零件,約 10 萬美金。如果活動現場的卡車發生泵故障,貝克休斯必須立即更換卡車以確保連續運行。而向每個站點發送備用卡車會使公司總體損失數千萬美元。過于頻繁的維護會造成很大的浪費,導致零件在仍可使用時被更換和額外的停機操作。無法準確預測閥門和泵何時需要維護是構成這些成本的基礎。


2.jpg

 

貝克休斯的工程師創造性地引入了一個預測方法。他們將現場收集的數據從溫度,壓力,振動和其他傳感器導入 MATLAB,分析并確定數據中哪些信號對設備磨損影響最大。分析過程包括了常見的傅里葉變換和頻譜分析,過濾卡車、泵和流體的大幅度運動導致的干擾,以更好地檢測閥門和閥座的較小振動。該小組創建并訓練了一個神經網絡,以使用傳感器數據來預測泵故障。并在現場測試中證實了泵健康監測系統預測泵故障的能力。


3.jpg

 

這個典型的預測性維護算法采用了 MATLAB 作為算法開發平臺,算法開發成本節約了 30%~40%,相比較傳統的通用語言(比如 C/C++),MATLAB 自帶的算法庫讓整個開發時間較少了一個數量級。這個項目最終預計節省超過了 1000 萬美元。


貝克休斯的案例就是典型的預測性維護的例子。工程師利用傳感器搜集的數據,提取傳感器數據的有效成分,基于這些數據特征進行故障模型建模,可以預測設備的剩余使用壽命(RUL) 或者診斷故障類型,并在生產環境中進一步搜集不斷優化預測模型。


一個合理的預測性維護模型可以在提高預測故障精度的同時,降低設備維護成本,增加設備運行壽命。維護的本質是按需提供必要的設備維護,盡可能減少甚至避免傳統兩次例行維護之間潛在的故障發生概率,最終實現設備的不停機運行和降低成本。


除了大型設備的維護,當前智能建筑方興未艾,通過在建筑物中添加傳感器的方式,提供智能化樓宇控制,降低維護成本和提高客戶體驗,增加客戶對產品的粘度。我國在十年前就已經有文獻提出了針對廣州塔小蠻腰提供智能化監控的研究性方法。早在幾年前,日本政府考慮維護年久失修的橋梁;因為預算有限,無法對所有的橋梁展開全面的修復工作。一種有效的解決方式是,在橋梁上架設 IoT 設備,通過低功耗無線設備發回實時的傳感器數據,包括震動、濕度、溫度等傳感數據到數據中心。數據中心根據模型找出最容易近期出故障的橋梁,立即展開橋梁維護工作,好鋼用在刀刃上。


我們用一個針對風機的承軸開發預測維護模型的例子,讓大家了解一下如何開發流程和潛在的挑戰。風機數據搜集自一個 2兆瓦的風力發電機的高速轉軸,該轉軸由一個20齒小齒輪驅動[1],每天搜集 6s 的震動信號,連續采集 50 天。



直接觀測原始震動信號很難分辨出信號的變化過程。在稍微復雜一點的設備中,多個維度的傳感器的數據常常是高度耦合在一起的,我們無法通過傳統的基于閾值的方法來設置警報曲線。


在從耦合在一起的數據中提取出設備相關信息,需要相關領域的技術專家,即了解設備的運行原理,又了解信號分析,能夠根據數據的特征,反推出設備故障類型,這就是進入更加高級的故障領域——故障診斷。


通過自動化建模,我們很快就可以把人工智能的技術加載到模型之中,并且通過生產過程搜集的數據,進一步從新的數據中學習,即半增強學習。


如果缺乏模型的條件下,我們可以通過物理建模的方式,構建復雜系統的物理模型,注入錯誤觸發條件,通過模擬的方式搜集足夠的數據以支持模型的建立。


經過模型確認,我們可以把模型轉化為能夠下載到嵌入式處理器中的代碼,最終部署到生產系統之中。

開發整個預測性維護系統的完整流程如下所示:

8.png

 


在整個開發流程中,除了有效的工具輔助之外,我們還會面臨一些技術挑戰,:

1. 傳感器數據的提取,干擾消除和可視化處理

2. 針對具體的領域知識,提取設備運行信息

3. 基于機器學習和深度學習,建立智能預測(RUL)和診斷模型

4. 構建設備的物理模型,缺乏前期數據時,模擬出足夠的數據

5. 把模型轉化為嵌入式算法,開發并部署到生產環境之中

6. 大數據場景下的預測性模型分析和構建


我們將在后續的文章中,針對以上 6 個方面分別展開討論。


通過傳感器搜集設備運行數據,從數據中看出設備的健康狀態,從而預測設備的工作壽命和潛在故障類型,讓設備故障未有形而除之,這就是預測性維護存在的最大價值;提供一個長期無故障運行的長壽設備,也是智能制造的競爭力所在。

 

 


[1] Bechhoefer, Eric, Brandon Van Hecke, and David He. "Processing for improved spectral analysis." Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society, New Orleans, LA, Oct. 2013.

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不是就是 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2018-12-29 11:13:52 1樓
 

預測性維護對于設備管理真的是很實用,只不過,我目前接觸的很少,先學習學習

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淘氣 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2018-12-29 11:14:59 2樓
 

文章不錯,理論結合實際,期待后文

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GKstudying 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2018-12-29 11:18:40 3樓
 

技術干貨,學習中

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AC米蘭 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2018-12-29 11:53:08 4樓
 

最典型的應用領域和應用實例想了解下,

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victor329 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2018-12-29 13:34:22 5樓
 

專家一出手,就是不同凡響啊!

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GKstudying 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2018-12-29 13:37:38 6樓
 

視頻結合圖文講解,講解的比較透徹

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個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2018-12-29 17:28:12 7樓
 

未來趨勢么?人工智能會對工業制造業產生翻天覆地的變化(忘了誰說的了)

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請叫我王老濕 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2018-12-29 19:29:43 8樓
 

學習了,感覺真的很牛逼

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GKstudying 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-02 14:32:48 9樓
 


回復內容:影響肯定是會有的

對: 啟 未來趨勢么?人工智能會對工業制造業產生翻天覆地的變化(... 內容的回復!

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GKstudying 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-02 14:33:14 10樓
 


回復內容:哈哈,很棒對不對

對: 請叫我王老濕 學習了,感覺真的很牛逼 內容的回復!

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kitecrying 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-02 14:51:27 11樓
 

感覺預測性維護在國外應用的比較多,國內普及還不夠,是新技術,很實用

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kitecrying 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-02 14:52:35 12樓
 


回復內容:看了,真的很受益,技術就得不斷學習,預測性維護對于設備診斷對于工程師來說是個福音

對: GKstudying 視頻結合圖文講解,講解的比較透徹 內容的回復!

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大城小熊 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-02 14:55:11 13樓
 

排除病因,對癥下藥——預測性維護,話說這項技術是不是需要很高的專業知識呢

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電工00 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-02 16:19:04 14樓
 

這個是基于數據基礎在軟件上進行分析吧,前期是需要一定的數據積累的,畢竟要分析

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我愛暴暴 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-02 16:22:29 15樓
 

這種技術是不是在汽車制造領域應用的多些?

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我愛暴暴 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-02 16:22:55 16樓
 


回復內容:應該要有一定的軟件基礎吧

對: 大城小熊 排除病因,對癥下藥——預測性維護,話說這項技術是不是需... 內容的回復!

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我愛暴暴 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-02 16:23:31 17樓
 


回復內容:和智能制造一樣,未來的趨勢

對: 電工00 這個是基于數據基礎在軟件上進行分析吧,前期是需要一定的... 內容的回復!

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管他三七二十一 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-03 14:12:57 18樓
 

智能制造中的新技術新概念真的很多,不學習真不行了,要OUTle 

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管他三七二十一 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-03 14:13:39 19樓
 

預測性維護技術用好了會是設備維護診斷的福音,

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誰知道呢 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-03 14:15:25 20樓
 

看了一下,感覺前期的數據支持及數據采集還是蠻重要的,基于數據的分析

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誰知道呢 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-03 14:15:54 21樓
 


回復內容:哈哈,學霸,我感覺也是

對: 請叫我王老濕 學習了,感覺真的很牛逼 內容的回復!

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插翅難飛 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-03 14:17:39 22樓
 

這個真是一個高深的技術領域,智能制造時代的技術真是越來越先進

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student 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-03 14:21:34 23樓
 

學習了,感覺真的很牛逼

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控制柜老賴 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-03 15:51:17 24樓
 

目前在國內,預見性維護用的還是比較少,可能大家目前還不是太重視,認為設備沒停機,有點小問題,但是能正常運轉就沒問題。常常一出問題就是大問題,停機及恢復時間都比較長(包括檢查停機原因,排除故障,材料浪費等),進而項目交期就會發生問題,成本方面也就大大增加了,客戶滿意度也會降低,對于制造業來說,預見性維護很關鍵。

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征彥風子 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-04 11:48:13 25樓
 

對于有很多生產線的制造業工廠,檢修維護為主的工作可以考慮把這種方案作為工具,但不知道建設成本和應用價值有多少~利潤高的工廠可以先推行~

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chk017 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-06 13:48:43 26樓
 

謝謝分享。學習了。

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GKstudying 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-07 09:45:23 27樓
 

回復內容:是的,應用價值大于建設成本的話可以考慮

對: 征彥風子 對于有很多生產線的制造業工廠,檢修維護為主的工作可以考... 內容的回復!

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AC米蘭 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-09 08:48:34 28樓
 


回復內容:同感,需要財力雄厚的支持,一般小公司估計舍不得

對: kitecrying 感覺預測性維護在國外應用的比較多,國內普及還不夠,是新... 內容的回復!

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AC米蘭 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-09 08:49:02 29樓
 


回復內容:針對維護為主的企業很有必要的

對: 控制柜老賴 目前在國內,預見性維護用的還是比較少,可能大家目前還不... 內容的回復!

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AC米蘭 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-09 08:49:44 30樓
 


回復內容:是呀,技術是越來越先進,感覺有點跟不上步伐了

對: 插翅難飛 這個真是一個高深的技術領域,智能制造時代的技術真是越來越先進 內容的回復!

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笑傲網絡 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-09 13:10:42 31樓
 

是個新技術新概念,來學習學習,以前還真沒怎么了解過

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aiw-520 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-09 13:17:04 32樓
 

前面的文言文是啥意思,原諒我有點看不懂,慚愧

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aiw-520 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-09 13:18:58 33樓
 

百度了下,原來是這個意思:

扁鵲答說:“我長兄治病,是治病于病情發作之前。由于一般人不知道他是在事先就鏟除了病因,所以他的名氣無法傳出去,只有我們家的人才知道。我中兄治病,是治病于病情初起之時。一般人以為他只能治輕微的小病,所以他的名氣只及于本鄉里。而我扁鵲治病,是治病于病情嚴重之時。一般人都看到我在經脈上穿針管來放血、在皮膚上敷藥等大手術,所以以為我的醫術高明,名氣因此響遍全國。”



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老漢憨憨 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-10 17:45:02 34樓
 

很多設備是因為得不到有效的維護,才導致損壞的,原來國有企業還有設備二保,現在這種習慣私人企業已經不存在了吧

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AC米蘭 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-11 14:07:03 35樓
 

預測性維護在中國企業的實施范圍如何,比例大概占到多少呢

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小狼旗 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-16 09:27:45 36樓
 

預測性維護在我們廠里面基本是沒有的,只有出現壞了的情況才會去找原因

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GKstudying 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-17 09:48:17 37樓
 


回復內容:應用普及面還比較低

對: 小狼旗 預測性維護在我們廠里面基本是沒有的,只有出現壞了的情況... 內容的回復!

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肖正海 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-24 16:43:38 38樓
 

預測性維護技術用好了會是設備維護診斷的福音

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GKstudying 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-25 08:47:57 39樓
 


回復內容:真的是

對: 肖正海 預測性維護技術用好了會是設備維護診斷的福音 內容的回復!

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遺忘時間 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-01-30 23:16:48 40樓
 

不錯 學習學習  謝謝分享

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zfsff1 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-02-17 10:35:56 41樓
 

預測性維護在我們廠里面基本是沒有的,只有出現壞了的情況才會去找原因

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BEYONDLX2001 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-02-26 11:47:57 42樓
 

這個需要大量的資金投入,采集,分析輸出,用戶&老板是不愿意投入的。我的老板要這玩意,但一分錢都不投入,我就被這玩意搞死的。

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student 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-02-26 20:52:07 43樓
 

預測性維護技術用好了會是設備維護診斷的福音

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yf1019 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-03-02 20:24:56 44樓
 

感覺預測性維護在國外應用的比較多,國內普及還不夠,是新技術,很實用

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工控小白1234556 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-03-15 10:01:39 45樓
 

謝謝分享,我想要,要想看,更想學

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AC米蘭 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-03-19 09:32:33 46樓
 

這種知識看起開很難學嗎

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平常心 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-04-27 23:35:46 47樓
 

長知識了,好好學習一下,很有幫助

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apollo0719 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-05-08 01:10:05 48樓
 

賺積分太難,半夜爬樓。

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123BBS 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-05-09 21:25:49 49樓
 

感謝樓主分享

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?? 個人主頁 給TA發消息 加TA為好友 發表于:2019-07-19 14:30:17 50樓
 

長點積分,漲點積分,長點積分,漲點積分,長點積分,漲點積分!


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