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基于一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)方法介紹

電子工程師 ? 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:佚名 ? 2019-12-17 09:51 ? 次閱讀
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1. 幾種不同的生產(chǎn)維護(hù)概念

相信很多在現(xiàn)場(chǎng)待過(guò)較長(zhǎng)時(shí)間的工程師都知道“巡檢”、“召修”這樣的工作,在設(shè)備發(fā)生故障后,由維修人員進(jìn)行維修、更換,這往往同時(shí)意味著生產(chǎn)的停機(jī)、重啟設(shè)備帶來(lái)的不良品和工時(shí)耽擱、以及潛在的人員傷害,并且在過(guò)程中也會(huì)存在過(guò)度維修的情況造成二次失效的風(fēng)險(xiǎn),這種被稱(chēng)為“事后控制”—維修人員擔(dān)當(dāng)“消防隊(duì)員”的角色,在生產(chǎn)過(guò)程中隨時(shí)去“救火”。

圖1-現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)的發(fā)展階段

而另一種普遍采用的是預(yù)防性維護(hù),尤其是在流程工業(yè)較為普遍,即,安排專(zhuān)門(mén)的時(shí)間對(duì)設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一的檢修、更換,以確保在未來(lái)一段時(shí)間里的生產(chǎn)穩(wěn)定運(yùn)行,相對(duì)于事后控制這種方式具有一定的可控性,也能避免較大的事故發(fā)生,但是,這種維護(hù)方式往往需要一定的維護(hù)保養(yǎng)時(shí)間,并且,經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生為了保障未來(lái)一段時(shí)間不產(chǎn)生停機(jī),而對(duì)未失效的設(shè)備、器件進(jìn)行整體的更換,也是一種時(shí)間和維修成本較高的方式。

為了解決“事后控制”和“預(yù)防性維護(hù)”的弊端,“預(yù)測(cè)性維護(hù)”是一種目前普遍在進(jìn)行的運(yùn)維模式。

第三種稱(chēng)為“預(yù)測(cè)性維護(hù)”它又有不同的階段和技術(shù)成熟度的不同而產(chǎn)生了不同的方法。

2.預(yù)測(cè)性維護(hù)需求的根源

今天,預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)之所以廣泛關(guān)注,并形成了PHM-設(shè)備健康管理的整個(gè)完整的系統(tǒng),也是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)字孿生技術(shù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景,這有以下背景原因:

●連續(xù)生產(chǎn)產(chǎn)生的需求

由于通過(guò)產(chǎn)線集群生產(chǎn)方式,每個(gè)單臺(tái)設(shè)備的故障將會(huì)影響整個(gè)產(chǎn)線的OEE水平,因此,預(yù)測(cè)性維護(hù)的必要性就變得更為迫切。

●基于數(shù)據(jù)的方法變得更為經(jīng)濟(jì)

傳統(tǒng)的機(jī)理模型方式依賴(lài)于專(zhuān)家或?qū)<蚁到y(tǒng),專(zhuān)家極其難以培養(yǎng),而專(zhuān)家系統(tǒng)也需要數(shù)十年的各種場(chǎng)景研究的積累,而隨著數(shù)據(jù)采集、傳輸、分析類(lèi)的工具與方法變得更為經(jīng)濟(jì)的時(shí)候,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法解決了傳統(tǒng)健康預(yù)測(cè)的瓶頸,進(jìn)而使得數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)得以快速發(fā)展。

3. 預(yù)測(cè)性維護(hù)的實(shí)現(xiàn)方法

3.1 預(yù)測(cè)性維護(hù)的兩種主要方法

通常預(yù)測(cè)性維護(hù),首先一個(gè)概念稱(chēng)為“基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)”(Condition-Based Maintenance)的維護(hù),它借助于傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、專(zhuān)家系統(tǒng),集中采集導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)的狀態(tài)參數(shù),可以實(shí)現(xiàn)在事故發(fā)生之前較長(zhǎng)時(shí)間里的故障“預(yù)測(cè)”,并提供較為精準(zhǔn)的故障定位與處理方法。

圖2-基于狀態(tài)的預(yù)測(cè)性維護(hù)

圖2-即是典型的基于振動(dòng)的分析,通過(guò)加速度傳感器對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣,通過(guò)系列的積分、濾波,對(duì)信號(hào)的包絡(luò)曲線提取、特征頻率獲取,通過(guò)快速傅里葉變換、整流、解調(diào)等方式對(duì)信號(hào)進(jìn)行前期處理,然后,將提取的數(shù)據(jù)輸入至狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(Condition Monitoring System)進(jìn)行分析,包括工頻、二倍頻、共振等方面的分析。而對(duì)數(shù)據(jù)的處理則有兩種不同的方法,用于對(duì)故障進(jìn)行預(yù)測(cè),以獲得設(shè)備的剩余使用時(shí)間、故障點(diǎn)、故障類(lèi)型等處理信息。

其中兩個(gè)主要的方法稱(chēng)為基于模型的(Model-Based)方法,這一種是基于機(jī)理模型,即,機(jī)械系統(tǒng)的失效分析,它根據(jù)已有的軸承、齒輪箱的機(jī)械特征參數(shù),并將實(shí)時(shí)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比,對(duì)故障進(jìn)行預(yù)測(cè),這種系統(tǒng)往往會(huì)依賴(lài)于長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累,形成“專(zhuān)家系統(tǒng)”,類(lèi)似于“查表”的方式,對(duì)故障進(jìn)行預(yù)測(cè)、定位與分析。

另一種是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)(Data-Driven Predictive Maintenance),是在現(xiàn)有的人工智能技術(shù)基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的,同樣也是基于物理建模,但是,不同在于它沒(méi)有提供失效分析的方法而是通過(guò)大數(shù)據(jù)方法對(duì)特征值進(jìn)行學(xué)習(xí),可以通過(guò)“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”、“監(jiān)督學(xué)習(xí)”方法來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的故障,通過(guò)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),自主掌握設(shè)備的潛在故障。

圖3-常用機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程

3.2 模型驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法選擇

模型驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法各自有優(yōu)缺點(diǎn),模型驅(qū)動(dòng)方法對(duì)于模型需求較強(qiáng),必須對(duì)整個(gè)機(jī)械系統(tǒng)的材料、傳動(dòng)過(guò)程等非常清楚,并且能夠有很好的領(lǐng)域知識(shí)支撐來(lái)實(shí)現(xiàn),這對(duì)于專(zhuān)業(yè)的依賴(lài)非常深,往往需要非常專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域?qū)<?,例如?guó)際認(rèn)證振動(dòng)分析師這樣的專(zhuān)業(yè)人士才能進(jìn)行,而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的則不依賴(lài)于專(zhuān)家的知識(shí),通過(guò)大量數(shù)據(jù)分析,對(duì)故障進(jìn)行預(yù)測(cè),但是,這種方法需要數(shù)據(jù)量較大,同時(shí),由于機(jī)器學(xué)習(xí)往往具有“不可解釋性”,因此,用戶采用與接受也需要一個(gè)長(zhǎng)期驗(yàn)證的過(guò)程。

采用模型驅(qū)動(dòng)還是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)也需要結(jié)合實(shí)際情況,對(duì)于機(jī)理模型強(qiáng)而數(shù)據(jù)少的,則采用模型分析方法,而對(duì)于機(jī)理模型不清晰,數(shù)據(jù)量較大的情況,則宜于采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。

當(dāng)然,比較好的當(dāng)然是兩者的融合,模型提供了快速構(gòu)建預(yù)測(cè)性維護(hù)的基礎(chǔ),但模型的保真度,以及運(yùn)行環(huán)境中的不確定性等會(huì)讓模型進(jìn)行的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不夠,而基于數(shù)據(jù)則可以彌補(bǔ)這方面的缺陷,提高預(yù)測(cè)的精度。

4.預(yù)測(cè)性維護(hù)帶來(lái)的好處

●降低甚至消除潛在的停機(jī)

●備件可以被準(zhǔn)確預(yù)測(cè)并進(jìn)行準(zhǔn)備

●可以實(shí)現(xiàn)最大的設(shè)備使用價(jià)值

根據(jù)相關(guān)研究數(shù)據(jù)表明,采用預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)對(duì)于工廠的貢獻(xiàn)如下:

o降低維護(hù)成本:25-30%

o消除生產(chǎn)當(dāng)機(jī):70-75%

o降低設(shè)備或流程的停機(jī):35-45%

o提高生產(chǎn)率:20-25%

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