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    一種智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)的研究

    2022-06-08 01:41:36陸文輝李巖松
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2022年4期
    關(guān)鍵詞:運(yùn)維智能化預(yù)測

    陸文輝 李巖松

    (1.上海申騰信息技術(shù)有限公司,上海 200040;2.上??萍拣^,上海 200127)

    0 研究背景

    隨著目前數(shù)字化和智能化園區(qū)的不斷普及以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的跨越式發(fā)展,建筑運(yùn)維數(shù)據(jù)信息化在建筑中的運(yùn)用實(shí)例不斷增加,在傳統(tǒng)的建筑運(yùn)維過程中,資源的利用率較低,容易造成浪費(fèi)資源的問題,同時(shí)建筑運(yùn)維的效率也非常低,都是靠人工進(jìn)行檢查和維護(hù),處理響應(yīng)的時(shí)間也比較長,不利于設(shè)備的健康使用。該文設(shè)計(jì)和研究的一種智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)通過運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及云計(jì)算等新科學(xué)技術(shù),有效地整合了建筑運(yùn)維資源,形成一個(gè)針對(duì)綜合運(yùn)維資源的共享經(jīng)濟(jì)平臺(tái),平臺(tái)將運(yùn)維資源需求方和運(yùn)維資源供給方有效聯(lián)結(jié),按需匹配運(yùn)維資源供給和資源需求,提升資源配置率。運(yùn)維資源需求方是指建筑園區(qū)、公共建筑、物業(yè)公司、機(jī)電安裝公司和運(yùn)維公司等不同類型的需求方。運(yùn)維資源供給方是指設(shè)備、專業(yè)技術(shù)人員以及技術(shù)知識(shí)等閑散資源。系統(tǒng)通過智能算法預(yù)測和科學(xué)調(diào)度設(shè)備維護(hù)維修計(jì)劃,保證建筑、設(shè)備長期處于最佳運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài),實(shí)現(xiàn)運(yùn)維資源的合理調(diào)度和社會(huì)共享,達(dá)到降低物業(yè)公司人、物和能耗成本,提高運(yùn)維團(tuán)隊(duì)收入以及提升用戶舒適度、便捷度的效果,也為建筑提供最高效能和最安全的技術(shù)保障。同時(shí),在建筑運(yùn)維數(shù)據(jù)信息化后,未來可以在建筑全生命周期中的各應(yīng)用方向發(fā)揮更多的作用。系統(tǒng)通過建立分布式架構(gòu)對(duì)硬件終端設(shè)備進(jìn)行智能化數(shù)據(jù)分析,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并及時(shí)反饋處理結(jié)果。同時(shí),系統(tǒng)通過云服務(wù)提供數(shù)據(jù)分析處理能力,將采集的硬件數(shù)據(jù)提前進(jìn)行預(yù)處理計(jì)算,然后將數(shù)據(jù)能力統(tǒng)一對(duì)外進(jìn)行輸出,利用驅(qū)動(dòng)架構(gòu)對(duì)現(xiàn)實(shí)中復(fù)雜多樣的設(shè)備進(jìn)行抽象、模型化,使設(shè)備真正變成一個(gè)通用的對(duì)象,進(jìn)而可以自由地設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)邏輯與功能。

    1 智慧共享平臺(tái)總體架構(gòu)

    智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)在充分考慮系統(tǒng)基本功能性要求的同時(shí),還兼顧后期系統(tǒng)基本的運(yùn)維服務(wù)問題,采用平臺(tái)化的集成管理設(shè)計(jì)思路來構(gòu)建系統(tǒng),系統(tǒng)總體架構(gòu)主要包括3 層,分別是基礎(chǔ)設(shè)施層、中間層以及應(yīng)用服務(wù)層?;A(chǔ)設(shè)施層主要是負(fù)責(zé)系統(tǒng)底層硬件資源對(duì)接工作,主要包括建筑中的電子傳感器設(shè)備、物理服務(wù)器以及數(shù)據(jù)采集設(shè)備等基本的硬件設(shè)備資源,基礎(chǔ)設(shè)施層的核心功能是負(fù)責(zé)統(tǒng)籌調(diào)度系統(tǒng)的硬件資源,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)利用多協(xié)議融合接口采集和傳輸數(shù)據(jù)。系統(tǒng)中間層主要由應(yīng)用支撐組件和通用平臺(tái)組件2 個(gè)部分組成。應(yīng)用支撐組件主要是由負(fù)責(zé)系統(tǒng)的預(yù)測模型、預(yù)測算法、多協(xié)議融合引擎和機(jī)電設(shè)備模型組成。通用平臺(tái)組件主要負(fù)責(zé)平臺(tái)的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件、目錄服務(wù)和云計(jì)算框架等核心組件。中間層主要的功能是提供系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、系統(tǒng)應(yīng)用服務(wù)能力、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫服務(wù)能力以及網(wǎng)絡(luò)安全檢查和控制能力等。另外,中間層還需要對(duì)底層功能邏輯進(jìn)行處理,對(duì)外提供統(tǒng)一的平臺(tái)管理服務(wù)和數(shù)據(jù)安全控制服務(wù)等。應(yīng)用服務(wù)層主要是提供系統(tǒng)應(yīng)用能力和運(yùn)維資源共享管理能力,主要是由運(yùn)維資源共享管理系統(tǒng)和能力應(yīng)用系統(tǒng)構(gòu)成的,運(yùn)維資源共享管理系統(tǒng)包括運(yùn)維基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、正常運(yùn)維計(jì)劃、異常維修需求、運(yùn)維方案服務(wù)及共享資源調(diào)度等定制服務(wù)。能力應(yīng)用系統(tǒng)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理能力、運(yùn)維計(jì)劃管理能力、異常運(yùn)維管理、共享資源調(diào)度能力和智能化巡檢能力等,系統(tǒng)通過分析、處理數(shù)據(jù)信息來對(duì)外提供基礎(chǔ)的信息統(tǒng)計(jì)查詢功能和動(dòng)態(tài)報(bào)表展示功能。具體總體架構(gòu)如圖1 所示。

    圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)圖

    2 設(shè)備維護(hù)智能預(yù)測流程和算法

    該文研究了一種智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái),該平臺(tái)主要通過在線平臺(tái)整合未被完全利用的各種設(shè)備、專業(yè)技術(shù)人員以及技術(shù)知識(shí)等閑散資源,實(shí)現(xiàn)多對(duì)多的共享運(yùn)維模式,系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控各機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),科學(xué)安排和預(yù)測設(shè)備維護(hù)維修計(jì)劃,并通過不斷地學(xué)習(xí)機(jī)器案例達(dá)到更智能地分配資源和提供專家決策意見的目的,從而實(shí)現(xiàn)運(yùn)維資源的合理調(diào)度和社會(huì)共享。

    2.1 機(jī)電設(shè)備智能預(yù)測分析流程

    首先,根據(jù)其歷史的維護(hù)狀態(tài)信息、專家系統(tǒng)以及國家標(biāo)準(zhǔn)信息進(jìn)行信息處理,得到系統(tǒng)維護(hù)處理的標(biāo)準(zhǔn)。其次,由智能狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)機(jī)電設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,通過監(jiān)測數(shù)據(jù)提取特征,再由灰色系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測,支持向量機(jī)預(yù)測以及神經(jīng)模糊系統(tǒng)預(yù)測組成的混合預(yù)測模型進(jìn)行趨勢預(yù)測,對(duì)維護(hù)進(jìn)行預(yù)估,得到整體評(píng)定、維護(hù)決策和部件評(píng)定。最后,將維護(hù)完成后的信息反饋到歷史記錄中。建立在灰色系統(tǒng)理論基礎(chǔ)上的灰色預(yù)測可克服一般外推預(yù)測法的缺陷,它不是用原始數(shù)據(jù)來建模的,而是用生成模塊來建模的,在一定程度上將噪聲或干擾濾去或弱化,因此有更廣泛的應(yīng)用場景。但是對(duì)零星分散、歷史記錄較短的數(shù)據(jù)序列來說,如果使用傳統(tǒng)的灰色預(yù)測模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測處理,往往得到的結(jié)果都會(huì)出現(xiàn)一定程度的擬合和欠擬合現(xiàn)象,不能進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測,且缺乏對(duì)模型數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新的能力。該文對(duì)灰色系統(tǒng)預(yù)測模型進(jìn)行改進(jìn)處理,使其與傳統(tǒng)的預(yù)測模型不同。同時(shí),為了解決之前模型數(shù)據(jù)處理能力不足的問題,該模型通過采用等維新陳代謝法和平均傾斜度法進(jìn)行改進(jìn),在保留之前模型處理能力的同時(shí),該模型還具有動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)更新的能力,使數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)高效,處理得到的預(yù)測結(jié)果也更加合理。機(jī)電設(shè)備智能化預(yù)測分析流程如圖2 所示。

    圖2 機(jī)電設(shè)備灰色系統(tǒng)預(yù)測分析流程圖

    2.2 改進(jìn)灰色系統(tǒng)預(yù)測算法

    灰色系統(tǒng)算法不是采用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行建模計(jì)算的,而是采用生成的模塊進(jìn)行計(jì)算,可以有效地避免因原始數(shù)據(jù)不足而導(dǎo)致計(jì)算預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)備的劣勢,采用新生成的模塊進(jìn)行計(jì)算可以在一定程度上減少或者弱化噪聲干擾。但是對(duì)數(shù)據(jù)較短或者分布零散的情況來說,采用傳統(tǒng)的灰色系統(tǒng)算法進(jìn)行計(jì)算預(yù)測會(huì)造成過擬合和欠擬合的現(xiàn)象,不能準(zhǔn)確地預(yù)測結(jié)果,導(dǎo)致結(jié)果預(yù)測失真,缺乏指導(dǎo)意義。該文對(duì)傳統(tǒng)的灰色系統(tǒng)算法進(jìn)行優(yōu)化,該模型通過采用等維新陳代謝法和平均傾斜度法,克服了傳統(tǒng)的灰色預(yù)測模型的缺陷。該模型除了具備基本灰色預(yù)測模型的優(yōu)點(diǎn)外,還能使所建模型具備輸入數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新的能力,使預(yù)測更合理。改進(jìn)灰色系統(tǒng)預(yù)測模型如圖3 所示。首先,用動(dòng)態(tài)等維新陳代謝法將輸入數(shù)據(jù)更新為維數(shù)的時(shí)間序列。其次,采用與傳統(tǒng)灰色模型相同的一次累加法生成序列。再次,求解平均傾斜度,通過平均傾斜度快速求取自適應(yīng)序列系數(shù),由自適應(yīng)序列系數(shù)即可建立改進(jìn)的GM 模型。在建立模型后,采用與傳統(tǒng)灰色模型相同的方法求取系數(shù)。最后,輸出逆累加生成的預(yù)測數(shù)據(jù)。當(dāng)?shù)染S新陳代謝時(shí),預(yù)測結(jié)果的偏差可以在輸入數(shù)據(jù)更新中發(fā)揮指導(dǎo)作用,即當(dāng)偏差過大時(shí)即對(duì)輸入的時(shí)間序列進(jìn)行更新,反之,不用進(jìn)行更新。

    圖3 改進(jìn)灰色系統(tǒng)預(yù)測算法流程圖

    2.3 神經(jīng)模糊預(yù)測算法

    神經(jīng)模糊算法在許多預(yù)測場景中都得到了很多的運(yùn)用,尤其在與數(shù)據(jù)處理相關(guān)的計(jì)算場景,在設(shè)備運(yùn)維檢查狀態(tài)場景中也可以采用神經(jīng)模糊算法進(jìn)行預(yù)測計(jì)算。該文采用神經(jīng)模糊預(yù)測算法對(duì)設(shè)備運(yùn)維進(jìn)行計(jì)算預(yù)測,具體采用1 個(gè)基于模糊規(guī)則的6 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并假定神經(jīng)模糊系統(tǒng)有4 個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和1 個(gè)輸出節(jié)點(diǎn),分別為X={X,X,XX}和X,如圖4 所示。

    圖4 神經(jīng)模糊算法簡圖

    第四層,每個(gè)結(jié)點(diǎn)是1 個(gè)標(biāo)以Π 的固定結(jié)點(diǎn),第個(gè)結(jié)點(diǎn)的輸出是第條規(guī)則的激勵(lì)強(qiáng)度與所有規(guī)則的激勵(lì)強(qiáng)度之和的比值,如公式(3)所示。該層的輸出稱為規(guī)一化激勵(lì)強(qiáng)度。

    第六層,將該層的單結(jié)點(diǎn)計(jì)算所有傳來的信號(hào)的和作為總輸出,如公式(4)所示。

    在具體計(jì)算中,采用混合學(xué)習(xí)算法確定參數(shù)。其中,在前向通道中,各個(gè)結(jié)點(diǎn)的輸出可向前輸出至第五層,采用最小二乘法辨識(shí)結(jié)點(diǎn)參數(shù)。在反向通道中,誤差信號(hào)反傳,用梯度下降法更新隸屬函數(shù)中的參數(shù)。由于混合學(xué)習(xí)算法減少了原始純反向傳播算法的搜索空間的維數(shù),因此收斂速度非常快。

    3 智慧共享平臺(tái)實(shí)踐成果

    智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)主要需要保證和實(shí)現(xiàn)運(yùn)維資源的共享管理,平臺(tái)需要對(duì)所運(yùn)維的資源信息非常熟悉,包括機(jī)電設(shè)備信息、專業(yè)運(yùn)維知識(shí)庫和歷史運(yùn)維記錄信息等。平臺(tái)對(duì)管理的運(yùn)維設(shè)備進(jìn)行必要的庫存信息管理,包括設(shè)備的具體保存位置、目前所屬單位和具體的使用要求等。運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)同時(shí)還會(huì)對(duì)管理的運(yùn)維設(shè)備建立專門的設(shè)備管理系統(tǒng),系統(tǒng)會(huì)提供設(shè)備的出入庫管理、設(shè)備存儲(chǔ)管理和設(shè)備維修記錄信息管理等能力,這些能力可以在后期輔助專業(yè)運(yùn)維人員完成設(shè)備管理和處理工作。為了方便后期管理人員直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查看和分析,專業(yè)運(yùn)維設(shè)備的分析處理數(shù)據(jù)會(huì)提供詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表查詢能力。系統(tǒng)為了方便后期設(shè)備管理人員開展日常設(shè)備管理工作,系統(tǒng)對(duì)外提供設(shè)備日常的維護(hù)工作日志操作,維護(hù)對(duì)應(yīng)的設(shè)備維護(hù)計(jì)劃日歷,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)該計(jì)劃定期提醒專業(yè)管理人員對(duì)硬件設(shè)備開展日常維護(hù)工作。當(dāng)專業(yè)運(yùn)維人員判斷確實(shí)需要進(jìn)行維修時(shí),專業(yè)管理人員根據(jù)報(bào)修的項(xiàng)目進(jìn)行維修,在完成具體的維修工作后,同步輔助錄入維修日志,并記錄該維修工作使用備品的數(shù)量,備品庫根據(jù)對(duì)應(yīng)的備品數(shù)量進(jìn)行出入庫數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。

    智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)主要提供2 種巡檢方式:機(jī)器人巡檢和人工巡檢。機(jī)器人巡檢就是通過數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù),使用數(shù)據(jù)分析功能,根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范設(shè)置自動(dòng)報(bào)警。人工巡檢是指維修人員根據(jù)設(shè)備巡檢計(jì)劃定期對(duì)設(shè)備進(jìn)行現(xiàn)場巡檢,人工巡檢采用App+NFC技術(shù)實(shí)現(xiàn)巡檢功能。通過平臺(tái)的智能化巡檢子系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)各類設(shè)施設(shè)備的電子編碼、建立相應(yīng)的維修維保電子臺(tái)賬、巡檢簽到及巡檢ISO 流程操作和缺失巡檢報(bào)警提醒等應(yīng)用。運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)會(huì)集中保存設(shè)備運(yùn)維管理記錄和具體的維護(hù)保養(yǎng)記錄等信息,運(yùn)維管理人員可以通過平臺(tái)查詢每個(gè)設(shè)備的具體信息,便于分析運(yùn)行維護(hù)的狀態(tài),輔助開展定期保養(yǎng)和維護(hù)工作。專業(yè)運(yùn)維人員定期安排工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行巡檢,針對(duì)運(yùn)維保護(hù)的信息建立專門的數(shù)據(jù)信息文檔,并由專人對(duì)機(jī)電設(shè)備進(jìn)行維護(hù),同時(shí)每一臺(tái)設(shè)備都用RFID 芯片作為介質(zhì)寫入其固定的標(biāo)識(shí),工作人員利用RFID技術(shù)自動(dòng)識(shí)別運(yùn)維設(shè)備信息,并將具體的維護(hù)日志追加到數(shù)據(jù)庫中,便于日常監(jiān)測和管理查詢。通過加強(qiáng)對(duì)運(yùn)維期機(jī)電設(shè)備的綜合信息化管理,延長設(shè)備的使用壽命,保障所有設(shè)備系統(tǒng)可以安全、穩(wěn)定地運(yùn)行。

    智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)會(huì)對(duì)全部入庫設(shè)備進(jìn)行集中管理,運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)會(huì)采集相關(guān)設(shè)備的運(yùn)行和維護(hù)數(shù)據(jù),并實(shí)時(shí)對(duì)采集的運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,系統(tǒng)會(huì)對(duì)出現(xiàn)異常狀態(tài)的設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)警,同時(shí)會(huì)保存相關(guān)的異常運(yùn)行數(shù)據(jù)信息,針對(duì)可以解決的運(yùn)維問題,系統(tǒng)也會(huì)給出相關(guān)的處理建議和操作指導(dǎo),例如硬件閥門出現(xiàn)泄漏或因傳感器不穩(wěn)定導(dǎo)致出現(xiàn)采集異常等狀態(tài),系統(tǒng)會(huì)智能匹配設(shè)備的非正常行為和原因,并為運(yùn)維人員提供相關(guān)信息,以開展檢查確認(rèn)工作(可以節(jié)約處理時(shí)間)。系統(tǒng)維護(hù)人員可以通過平臺(tái)查看每臺(tái)設(shè)備的具體信息,對(duì)異常的設(shè)備進(jìn)行信息查看和問題定位,節(jié)約處理問題的時(shí)間,提高運(yùn)維效率。設(shè)備管理維護(hù)效果圖如圖5 所示。

    圖5 智慧園區(qū)機(jī)電綜控平臺(tái)管理成果圖

    4 結(jié)語

    通過前期對(duì)建筑綜合運(yùn)維資源的數(shù)據(jù)調(diào)查和相關(guān)專業(yè)文獻(xiàn)的研究,該文還具體地分析了智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)的研究背景和現(xiàn)狀,介紹了智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)的核心處理技術(shù)、總體設(shè)計(jì)架構(gòu)和工作原理,圍繞目前企業(yè)用戶對(duì)實(shí)際設(shè)備的運(yùn)維需求,完善相關(guān)智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)的功能。智能化建筑綜合運(yùn)維資源智慧共享平臺(tái)通過綜合連接硬件設(shè)備和用戶對(duì)硬件設(shè)備的具體運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,同時(shí)也會(huì)定期安排人工采集信息數(shù)據(jù),保證設(shè)備信息監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集保持正常的更新頻率。平臺(tái)還會(huì)提供全局設(shè)備信息查看和智能化監(jiān)控能力,技術(shù)人員可以通過平臺(tái)可視化地查看具體設(shè)備的健康運(yùn)行情況,也可以對(duì)設(shè)備進(jìn)行單獨(dú)查閱,保證設(shè)備健康、平穩(wěn)地運(yùn)行。

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