基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能設(shè)備故障預(yù)測與健康管理（PHM）技術(shù)應(yīng)用研究

郭旭周 南京熊貓信息產(chǎn)業(yè)有限公司/南京航空航天大學(xué)

引言：對制造型企業(yè)來講，產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)系著企業(yè)發(fā)展命脈，是其追求的首要目標(biāo)，它不僅會影響到企業(yè)的形象及經(jīng)濟(jì)利益，也是保障國家財(cái)產(chǎn)、人身安全以及公共財(cái)產(chǎn)不受損失的重要前提。雖然在應(yīng)對產(chǎn)品質(zhì)量缺陷、售后服務(wù)響應(yīng)等方面已經(jīng)有很多措施和方案，比如組建維保團(tuán)隊(duì)、開通服務(wù)熱線、制定快速響應(yīng)機(jī)制等等，但是如何能夠從根本上降低故障率、減少產(chǎn)品質(zhì)量缺陷，尤其是如何能夠在產(chǎn)品發(fā)生故障之前進(jìn)行有效預(yù)測，并對產(chǎn)品進(jìn)行全生命周期的健康管理，以及通過智能感知分析出質(zhì)量缺陷根源從而促進(jìn)產(chǎn)品研發(fā)的升級，是擺在我們面前的亟待解決的問題。

1 故障預(yù)測與健康管理概述

故障預(yù)測與健康管理PHM（Prognostics Health Management）是一種先進(jìn)的管理理論，其核心內(nèi)容是事前預(yù)警，利用是設(shè)備監(jiān)控的方式，使設(shè)備能夠自主感知、自主保障、自主診斷，該管理模式是基于狀態(tài)的維修CBM (視情維修，condition based maintenance)的升級發(fā)展。其目的在于提升運(yùn)營管理效率，通過分析故障頻發(fā)區(qū)域與周期等數(shù)據(jù)，進(jìn)行故障發(fā)生預(yù)測。

PHM技術(shù)作為一種基于狀態(tài)的維修（CBM）的新興技術(shù)，能夠通過自主式保障、設(shè)備管理感知與系統(tǒng)響應(yīng)等實(shí)現(xiàn)信息技術(shù)條件，該技術(shù)受到國外強(qiáng)國的高度重視和推廣應(yīng)用。在國內(nèi)，PHM系統(tǒng)也正在成為新一代的飛機(jī)、艦船、車輛、大壩等大型工程項(xiàng)目的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和使用中的一個(gè)重要組成部分。PHM技術(shù)包括兩層含義，即故障預(yù)測和健康管理，前者主要負(fù)責(zé)通過對設(shè)備的監(jiān)控，發(fā)生異常狀況產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，體檢進(jìn)行預(yù)警；后者測試?yán)脤?shí)時(shí)監(jiān)控，觀測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，為設(shè)備管理決策提供參考依據(jù)，從而構(gòu)建一個(gè)基于產(chǎn)品全生命周期的綜合性管理平臺。

2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動PHM應(yīng)用的思考

PHM的首要特點(diǎn)是，必須對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析和健康判斷。如何獲取數(shù)據(jù)是一方面問題，而更主要的問題是，如何處理已獲取的海量數(shù)據(jù)。一直以來，在實(shí)際工程中也注重MTBF、MCBF、MTTR等一系列產(chǎn)品可靠性設(shè)計(jì)的參數(shù)指標(biāo)，但是都沒有升級為可預(yù)測性、全生命周期性的PHM系統(tǒng)應(yīng)用。模型建立首要難題，除了需考慮健康模型的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，更要選擇故障預(yù)測模型建立方式。而恰恰這就是智能制造的工業(yè)技術(shù)體系的核心，如何將專家經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，如何將實(shí)時(shí)發(fā)生的產(chǎn)品狀態(tài)數(shù)據(jù)與故障征兆模型相結(jié)合，進(jìn)一步來推動產(chǎn)品的智能生產(chǎn)制造，這正是工業(yè)4.0的核心。

要實(shí)現(xiàn)PHM，除了扎實(shí)的基礎(chǔ)條件保障，還需要充足的理論依據(jù)做指導(dǎo)，不僅需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的硬件設(shè)備，更要整合相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)、模型等知識。與此同時(shí)，隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展，PHM體系得到了更大的驅(qū)動力和技術(shù)支撐，在智慧城市、智能制造領(lǐng)域相關(guān)設(shè)備運(yùn)營上，具有十分廣泛的發(fā)展前景。

預(yù)期設(shè)計(jì)目標(biāo)是在設(shè)備運(yùn)行、運(yùn)營過程中就采集數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，通過云平臺完成數(shù)據(jù)加工處理，通過維修輔助平臺發(fā)送激勵(lì)信號，采集重點(diǎn)部件數(shù)據(jù)，平臺具有實(shí)時(shí)分析與故障預(yù)測功能，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的預(yù)測和防范，降低設(shè)備的故障率，提高客戶滿意度。

3 PHM平臺架構(gòu)與功能描述

3.1 PHM的兩個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)變

PHM理論應(yīng)用于我們傳統(tǒng)的制造領(lǐng)域，具有兩個(gè)明顯的理念和思路的轉(zhuǎn)變：

（1）傳統(tǒng)的基于單個(gè)傳感器的診斷向基于智能系統(tǒng)的預(yù)測轉(zhuǎn)變；

（2）基于事件驅(qū)動的維修（事后維修）、時(shí)間驅(qū)動的維修（定期維修）向基于狀態(tài)的預(yù)測維修（CBM）轉(zhuǎn)變。

它的目標(biāo)是僅僅對有證據(jù)表明需要維修的，才進(jìn)行維修，從而確保有效提高設(shè)備、系統(tǒng)運(yùn)行的安全性、可靠性、可維修性；減少設(shè)備停機(jī)維修時(shí)間、降低設(shè)備的整個(gè)壽命周期成本。

3.2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的PHM系統(tǒng)功能描述

PHM技術(shù)是通過傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，不斷獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，并進(jìn)行基礎(chǔ)分析，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，就發(fā)出預(yù)警。這種技術(shù)不僅解放了人力資源，不需要人為對設(shè)備進(jìn)行定期維修，而且檢測效率高，精度準(zhǔn)。PHM理論體系中將該過程分為六個(gè)階段。

第一是數(shù)據(jù)采集：該階段的任務(wù)主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，即利用傳感器獲取相應(yīng)設(shè)備運(yùn)行過程中的各種運(yùn)行參數(shù)，抽取有效信息，進(jìn)行信息預(yù)篩選與傳輸。

第二信息處理：根據(jù)行業(yè)專業(yè)知識、數(shù)據(jù)模型的約束條件對數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充/限制，完成基于故障征兆的模型擬合的數(shù)據(jù)抽樣。

第三設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測：接受來自傳感器、數(shù)據(jù)處理以及其它狀態(tài)監(jiān)測模塊的數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)模型將回傳數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考慮，期間進(jìn)行“標(biāo)準(zhǔn)化”、“歐氏距離”等計(jì)算，形成狀態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)。

第四健康評估：根據(jù)專家建議、故障預(yù)測和判斷的模型，不斷優(yōu)化、自學(xué)習(xí)，產(chǎn)生并應(yīng)用不同的規(guī)則參數(shù)。制定最合理的設(shè)備評估水平，以達(dá)到多級預(yù)警的目的。

第五故障預(yù)測：故障預(yù)測作為PHM系統(tǒng)最有價(jià)值的核心技術(shù)，可綜合利用前述各部分的數(shù)據(jù)信息和預(yù)測模型，評估和預(yù)測被監(jiān)測系統(tǒng)未來健康狀態(tài)，并做出判斷，建議，決策采取相應(yīng)措施。

第六保障決策：主要包括人-機(jī)接口和機(jī)-機(jī)接口。人-機(jī)接口包括狀態(tài)監(jiān)測模塊的警告信息顯示以及健康評估、預(yù)測和決策支持模塊的數(shù)據(jù)信息的表示等。

4 智能設(shè)備應(yīng)用案例分析

（1）對設(shè)備和各模塊健康度建模

針對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，將所有采集到的設(shè)備運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)降維整合為“健康度曲線”這樣的一維數(shù)據(jù)展現(xiàn)；利用低維度數(shù)據(jù)分析，可簡化數(shù)據(jù)分析的難度，實(shí)時(shí)操作性強(qiáng)，評估結(jié)果簡單，便于理解。

（2）建立故障特征多級預(yù)警

將預(yù)警根據(jù)分級，以健康度指標(biāo)為依據(jù)，來檢測持續(xù)異常報(bào)警和周期性瞬間預(yù)警。制定基于不同級別的維保方案，降低維保成本。

（3）異常故障定位

設(shè)備的每次預(yù)警時(shí)間將伴有預(yù)警起始時(shí)間，以及預(yù)警周期；提供自動報(bào)警和可視化工具，根據(jù)預(yù)警期內(nèi)表值曲線，以及健康度模型可清晰定位異常參數(shù)，對設(shè)備故障給出預(yù)警。

（4）多維度關(guān)聯(lián)分析

將各個(gè)維度的部件數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，比如打印機(jī)故障與電源電壓之間的關(guān)系、維護(hù)頻次與用戶使用量之間的關(guān)系、設(shè)備布點(diǎn)與交易量的關(guān)系等等。通過挖掘各部分異常之間的關(guān)聯(lián)度，為全方位智能感知提供決策依據(jù)。

通過對設(shè)備的整機(jī)健康管理分析，監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常和即將異常，對設(shè)備故障征兆、已發(fā)故障給出預(yù)警和報(bào)警。實(shí)現(xiàn)了對設(shè)備的整體監(jiān)測，識別設(shè)備和系統(tǒng)整體性能下降或與期望的正常狀態(tài)偏離，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常狀態(tài)；實(shí)現(xiàn)了預(yù)測設(shè)備未來的可靠性和性能突變進(jìn)行告警。

5 結(jié)論

本文介紹了故障預(yù)測與健康管理的概念，引入大數(shù)據(jù)的概念，思考大數(shù)據(jù)在PHM中的應(yīng)用，抓住PHM的兩個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)變，從而獲取PHM平臺的功能需求，并由此構(gòu)建PHM平臺架構(gòu)。最終利用發(fā)表人所在公司的設(shè)備等對PHM技術(shù)進(jìn)行了初步應(yīng)用。