基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM方法與應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張浩馳，張星一，崔赟，劉謹(jǐn)堯

中國(guó)航空工業(yè)發(fā)展研究中心，北京 100029

在國(guó)家頂層戰(zhàn)略發(fā)展要求下，航空裝備生產(chǎn)等傳統(tǒng)行業(yè)正經(jīng)歷生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，隨著生產(chǎn)系統(tǒng)軟硬件組成日趨復(fù)雜，功能集成度越來(lái)越高，導(dǎo)致生產(chǎn)系統(tǒng)的失效模式日漸增多，故障發(fā)生原因更加復(fù)雜，基于“事后維修”和“計(jì)劃維修”的傳統(tǒng)被動(dòng)維修保障模式已經(jīng)難以滿(mǎn)足現(xiàn)代化制造企業(yè)高質(zhì)量、高效益、低成本的發(fā)展要求。

生產(chǎn)系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）誕生于20 世紀(jì)90年代中期，生產(chǎn)系統(tǒng)PHM是指通過(guò)采集生產(chǎn)制造過(guò)程中的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)信息，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型和算法，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷與健康管理[1]。近年來(lái)，以大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字孿生、人工智能為代表的新興技術(shù)取得了飛速發(fā)展，給人類(lèi)的生產(chǎn)生活帶來(lái)巨大變化，也給航空、航天、汽車(chē)、船舶等傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展注入新的生機(jī)與活力，在生產(chǎn)系統(tǒng)產(chǎn)能分析、質(zhì)量監(jiān)測(cè)、布局優(yōu)化、故障診斷等方面發(fā)揮了重要作用，加速推動(dòng)了制造企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟助力生產(chǎn)系統(tǒng)PHM技術(shù)發(fā)展突破，通過(guò)信息技術(shù)融合應(yīng)用，逐漸發(fā)展出生產(chǎn)系統(tǒng)智能任務(wù)規(guī)劃、故障預(yù)測(cè)預(yù)警、智能維護(hù)的能力[2]。

隨著航空裝備需求逐年增加，生產(chǎn)任務(wù)逐漸加重，對(duì)航空裝備生產(chǎn)企業(yè)產(chǎn)能、質(zhì)量的要求日益提高，產(chǎn)線的運(yùn)行情況直接影響裝備交付。但航空裝備生產(chǎn)企業(yè)大多數(shù)字化程度不高，正處于由傳統(tǒng)工廠向數(shù)字化工廠轉(zhuǎn)型的時(shí)期，在此階段，一方面要加大相關(guān)企業(yè)能力條件建設(shè)投入，另一方面要應(yīng)用最新PHM 技術(shù)保障生產(chǎn)系統(tǒng)穩(wěn)定高效運(yùn)行。應(yīng)用PHM 技術(shù)是落實(shí)國(guó)家“制造強(qiáng)國(guó)”“數(shù)字中國(guó)”“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略要求的切入點(diǎn)和突破口[3]，是實(shí)現(xiàn)航空裝備制造現(xiàn)代化和高質(zhì)量發(fā)展的必經(jīng)之路，是維持裝備生產(chǎn)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行、提升產(chǎn)能和質(zhì)量、降低維修保障成本、確保任務(wù)完成的關(guān)鍵舉措，是推動(dòng)中國(guó)航空裝備產(chǎn)品走向世界的重要手段。

本文結(jié)合CRISP-DM模型提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM 方法，并以此為基礎(chǔ)對(duì)PHM 應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路進(jìn)行闡述，以期推動(dòng)航空裝備制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效。

1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM方法

航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的一個(gè)重要技術(shù)領(lǐng)域，采用科學(xué)合理的大數(shù)據(jù)分析方法可顯著提升PHM的效率和價(jià)值。例如，由SPSS、Teradata 等公司[4]提出的CRISP-DM 模型，將大數(shù)據(jù)分析工作劃分為業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型建立、模型評(píng)估等流程，是現(xiàn)在的主流數(shù)據(jù)分析方法之一。CRISP-DM 模型如圖1 所示。本文以CRISP-DM數(shù)據(jù)分析挖掘方法論為基礎(chǔ)，結(jié)合生產(chǎn)系統(tǒng)PHM技術(shù)，介紹基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM方法。

圖1 CRISP-DM模型Fig.1 CRISP-DM model

1.1 業(yè)務(wù)理解

在進(jìn)行航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM 分析之前，需要對(duì)分析對(duì)象進(jìn)行全面、深入的理解，了解其設(shè)備加工類(lèi)型、運(yùn)行操作機(jī)制、工作生產(chǎn)場(chǎng)景、典型故障類(lèi)型、預(yù)期壽命目標(biāo)、關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)等綜合信息?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM分析的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)主要包括轉(zhuǎn)速、功率、電流、電壓、振動(dòng)、溫度等，通過(guò)對(duì)采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和建模，即可獲取設(shè)備運(yùn)行參數(shù)與設(shè)備健康狀態(tài)、可靠性和使用壽命的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)和健康管理，為維修保養(yǎng)、計(jì)劃排產(chǎn)、產(chǎn)能分析等提供數(shù)據(jù)支撐[5]。目前，PHM在航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)中主要的應(yīng)用場(chǎng)景包括參數(shù)異常預(yù)警、運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、設(shè)備故障診斷及生產(chǎn)系統(tǒng)壽命預(yù)測(cè)。

1.2 數(shù)據(jù)理解

在明確航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM業(yè)務(wù)需求之后，通過(guò)將傳感器布置在生產(chǎn)系統(tǒng)中合適的設(shè)備位置，采集生產(chǎn)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的關(guān)鍵運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，轉(zhuǎn)化成光、電、磁等信號(hào)，最終通過(guò)信號(hào)放大器將數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或存儲(chǔ)系統(tǒng)，完成數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)[6]。

航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)主要分為以下幾類(lèi)：（1）生產(chǎn)系統(tǒng)基本屬性：生產(chǎn)系統(tǒng)的基本組成結(jié)構(gòu)特征、性能技術(shù)指標(biāo)、固有質(zhì)量特性等，包括生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)備、設(shè)施、儀器、工具的基本配置關(guān)系，設(shè)計(jì)和使用規(guī)范，物理參數(shù)等；（2）生產(chǎn)系統(tǒng)健康管理數(shù)據(jù)：運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)、操作狀態(tài)數(shù)據(jù)、診斷結(jié)果、預(yù)測(cè)結(jié)果、維修數(shù)據(jù)、保養(yǎng)數(shù)據(jù)等；（3）生產(chǎn)系統(tǒng)決策數(shù)據(jù)：產(chǎn)能數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、物料數(shù)據(jù)、能源數(shù)據(jù)等；（4）其他數(shù)據(jù)：供應(yīng)商數(shù)據(jù)、技術(shù)資料等[7]?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM 將重點(diǎn)針對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)健康管理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘工作。

針對(duì)采集得到的數(shù)據(jù)，首先，進(jìn)行簡(jiǎn)單分類(lèi)，梳理數(shù)據(jù)的所屬設(shè)備加工環(huán)節(jié)，將數(shù)據(jù)映射到生產(chǎn)系統(tǒng)的特定制造資源屬性下，建立PHM分析數(shù)據(jù)資源樹(shù)；其次，根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)工作原理或物理模型，初步分析PHM分析數(shù)據(jù)資源樹(shù)與生產(chǎn)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；最后，對(duì)數(shù)據(jù)資源樹(shù)的可用性、真實(shí)性、準(zhǔn)確性進(jìn)行判斷，為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)奠定基礎(chǔ)。

1.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在完成PHM數(shù)據(jù)理解的基礎(chǔ)上，需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，篩掉原始數(shù)據(jù)中存在的大量異常、噪聲、失真、缺失數(shù)據(jù)，以保證航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。通過(guò)上述數(shù)據(jù)處理可大幅提高數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化程度，提高數(shù)據(jù)分析挖掘效率。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)一般包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)[8]。數(shù)據(jù)清洗是指檢查數(shù)據(jù)一致性、處理異常值和缺失值的過(guò)程；數(shù)據(jù)集成是指對(duì)來(lái)自不同設(shè)備技工環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一個(gè)數(shù)據(jù)整體的過(guò)程，包括數(shù)據(jù)的歸一化處理；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適當(dāng)?shù)男问?，以適應(yīng)數(shù)據(jù)建模分析算法需要的過(guò)程。

1.4 數(shù)據(jù)建模

航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM數(shù)據(jù)建模是指根據(jù)業(yè)務(wù)理解，基于數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)提供的學(xué)習(xí)樣本和測(cè)試樣本，選取一種或多種合適的PHM算法模型對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析、挖掘，經(jīng)過(guò)反復(fù)訓(xùn)練和測(cè)試，最終建立數(shù)據(jù)樣本和目標(biāo)參數(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，達(dá)到生產(chǎn)系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷和壽命分析的效果。生產(chǎn)系統(tǒng)PHM 常用的數(shù)據(jù)挖掘算法包括關(guān)聯(lián)、聚類(lèi)、分類(lèi)和預(yù)測(cè)等方法，分別用來(lái)實(shí)現(xiàn)不同的業(yè)務(wù)需求[9]。

關(guān)聯(lián)方法是分析多個(gè)設(shè)備加工環(huán)節(jié)之間的依賴(lài)性和關(guān)聯(lián)性的方法，建立其中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，通?？梢杂脕?lái)識(shí)別航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)不同運(yùn)行參數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)系。常用的關(guān)聯(lián)方法有Apriori 算法、PCY 算法、多階段算法、FP-Tree 算法等。

聚類(lèi)方法是通過(guò)分析數(shù)據(jù)對(duì)象的特征和相似性，自動(dòng)建立分類(lèi)規(guī)則，并將數(shù)據(jù)劃分進(jìn)不同類(lèi)別的方法。通?？捎糜诤娇昭b備生產(chǎn)系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，可將系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分。常用的聚類(lèi)方法有k-means 算法、k-均值算法、BIRCH算法、DBSCAN算法、STING算法等。

分類(lèi)方法是按照已有分類(lèi)規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行劃分的方法，本質(zhì)上是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，通常可用于航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)故障診斷。常用的分類(lèi)方法有NBC 算法、LR算法、決策樹(shù)算法、SVM算法、KNN算法、ANN算法等。

預(yù)測(cè)方法主要是基于航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)的分析，識(shí)別不同運(yùn)行參數(shù)之間的關(guān)系并建立模型，從而對(duì)未知變量進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，常用于航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)的故障診斷與壽命預(yù)測(cè)。利用生產(chǎn)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中監(jiān)測(cè)到的狀態(tài)數(shù)據(jù)和全壽命周期的歷史數(shù)據(jù)等，采用統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法或深度學(xué)習(xí)方法，對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的未來(lái)健康狀態(tài)、故障間隔和穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行預(yù)估及推算，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的故障診斷及壽命預(yù)測(cè)[10]。常用的預(yù)測(cè)算法有決策樹(shù)算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)濾波、粒子濾波、ARMA、支持向量機(jī)、相關(guān)向量機(jī)等。

1.5 模型評(píng)估與部署

在完成數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)后，需要對(duì)PHM 分析模型的質(zhì)量、性能、可提供的價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，通常還需要抽樣數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。評(píng)估的指標(biāo)主要包括準(zhǔn)確率、召回率、計(jì)算速度、魯棒性、可解釋性等。通過(guò)將評(píng)估結(jié)果與設(shè)定的目標(biāo)進(jìn)行對(duì)照，判斷是否滿(mǎn)足業(yè)務(wù)理解環(huán)節(jié)需求。若滿(mǎn)足即可進(jìn)行模型的部署與應(yīng)用，開(kāi)發(fā)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM應(yīng)用系統(tǒng)，部署在生產(chǎn)系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)際測(cè)試和運(yùn)行使用。

2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)

面向航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)與健康管理的需要，設(shè)計(jì)涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析挖掘、智能管理應(yīng)用在內(nèi)的生產(chǎn)系統(tǒng)PHM應(yīng)用系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)系統(tǒng)）。

2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

系統(tǒng)基于“云+端”技術(shù)架構(gòu)。包括數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)和應(yīng)用終端，滿(mǎn)足生產(chǎn)企業(yè)針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的部署和應(yīng)用需求。云平臺(tái)支持企業(yè)多源數(shù)據(jù)的匯集、統(tǒng)一管理，支持內(nèi)、外部的專(zhuān)家進(jìn)行數(shù)據(jù)治理、分析建模、知識(shí)數(shù)字化沉淀，以及數(shù)據(jù)及模型的可視化展示與呈現(xiàn)。應(yīng)用終端安裝部署于制造現(xiàn)場(chǎng)，提供數(shù)據(jù)接入、實(shí)時(shí)處理分析和現(xiàn)場(chǎng)決策應(yīng)用。系統(tǒng)基于“云+端”協(xié)同框架進(jìn)行數(shù)據(jù)和知識(shí)的交互，一方面將航空裝備生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)匯集到云平臺(tái)，另一方面將云平臺(tái)的生產(chǎn)系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷、壽命預(yù)測(cè)等相關(guān)數(shù)據(jù)分析模型和知識(shí)應(yīng)用模型下發(fā)到應(yīng)用端，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)智能決策應(yīng)用。系統(tǒng)各服務(wù)組件功能內(nèi)聚和服務(wù)間的松耦合，保證系統(tǒng)具有高可擴(kuò)展性，能夠?qū)崿F(xiàn)高效、靈活部署與應(yīng)用。系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖2所示。

圖2 PHM系統(tǒng)總體架構(gòu)Fig.2 PHM system architecture

系統(tǒng)基于統(tǒng)一的基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)框架，包括認(rèn)證授權(quán)模塊、多租戶(hù)支持、Docker容器平臺(tái)、統(tǒng)一系統(tǒng)監(jiān)控平臺(tái)以及統(tǒng)一的日志管理和操作審計(jì)，使得產(chǎn)品可以遷移到其他主流的PaaS 平臺(tái)，滿(mǎn)足企業(yè)統(tǒng)一部署管理需求。整個(gè)平臺(tái)基于DevOps技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速開(kāi)發(fā)迭代，持續(xù)交付?；A(chǔ)共性技術(shù)采用互聯(lián)網(wǎng)成熟技術(shù)框架，保障系統(tǒng)穩(wěn)定性和功能擴(kuò)展性，從而更專(zhuān)注于系統(tǒng)業(yè)務(wù)建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)主要功能包括數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)資源化管理、數(shù)據(jù)建模和模型發(fā)布。數(shù)據(jù)管理提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入集成和存儲(chǔ)管理功能，支持關(guān)系數(shù)據(jù)引擎、時(shí)序數(shù)據(jù)引擎、對(duì)象數(shù)據(jù)引擎，提供分布式查詢(xún)引擎，方便按需從數(shù)據(jù)湖里抽取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)資源管理通過(guò)資產(chǎn)建模構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)字化生命周期檔案，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的有機(jī)組織，支持以業(yè)務(wù)視角為核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，內(nèi)置工業(yè)通用的資產(chǎn)模型作為基礎(chǔ)，降低數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)管理的難度，提供工業(yè)對(duì)象維度的數(shù)據(jù)服務(wù)為上傳數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用提供一致的可信的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)建模模塊提供業(yè)內(nèi)先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法論及算子庫(kù)應(yīng)用指導(dǎo)，支持通過(guò)拖拽式進(jìn)行模型研發(fā)、調(diào)試和運(yùn)行，提供數(shù)據(jù)模型的集成環(huán)境和工具箱。模型發(fā)布模塊負(fù)責(zé)模型的部署、應(yīng)用與監(jiān)控，對(duì)于建好的數(shù)據(jù)分析模型，選擇相應(yīng)的設(shè)備實(shí)例和運(yùn)行策略即可進(jìn)行模型部署運(yùn)行，同時(shí)提供模型運(yùn)行管理功能，可以查看模型運(yùn)行狀態(tài)、日志和結(jié)果?；谠破脚_(tái)建立的數(shù)據(jù)分析模型，在應(yīng)用端實(shí)現(xiàn)包括生產(chǎn)系統(tǒng)故障診斷、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、壽命分析、智能維護(hù)、質(zhì)量分析、產(chǎn)能優(yōu)化在內(nèi)的綜合應(yīng)用。

“云+端”的部署方案和協(xié)同框架，解決了工業(yè)知識(shí)部署應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜、運(yùn)維困難等應(yīng)用難題，實(shí)現(xiàn)了云平臺(tái)與應(yīng)用端的協(xié)同部署應(yīng)用。支持?jǐn)?shù)據(jù)、模型、應(yīng)用解耦分離的一鍵式發(fā)布部署，實(shí)現(xiàn)云側(cè)研發(fā)和端側(cè)應(yīng)用。支持在云平臺(tái)將模型推送/下載到應(yīng)用端運(yùn)行實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)處部署和在應(yīng)用端按需下載導(dǎo)入模型部署運(yùn)行。

2.3 系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例

機(jī)械加工中心是一種典型的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)，航空裝備大量的機(jī)身結(jié)構(gòu)和發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)鍵零件均為機(jī)械加工件。目前，主要的航空裝備制造企業(yè)加工車(chē)間內(nèi)配裝了三軸、五軸的大型龍門(mén)立式加工中心以滿(mǎn)足大批量訂單需求。因此，在生產(chǎn)過(guò)程中，機(jī)械加工中心的PHM就成為決定航空裝備制造企業(yè)生產(chǎn)效能的關(guān)鍵因素。下面以機(jī)械加工中心為例，介紹基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例。

如圖3所示，基于PHM應(yīng)用系統(tǒng)“云+端”的技術(shù)架構(gòu)，系統(tǒng)在端側(cè)，也就是機(jī)加中心設(shè)備上布置了振動(dòng)傳感器和電流傳感器對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集。設(shè)備在生產(chǎn)過(guò)程中可能發(fā)生的滾珠絲杠及螺母磨損、滾珠導(dǎo)軌磨損、潤(rùn)滑不良、滾珠絲杠及絲母座磨損、滾珠導(dǎo)軌磨損、潤(rùn)滑不足等潛在問(wèn)題可以通過(guò)振動(dòng)傳感器獲取數(shù)據(jù)；電流傳感器則主要用于排查解決設(shè)備主軸不對(duì)稱(chēng)、電機(jī)故障、汽蝕、軸彎曲等典型故障類(lèi)型的數(shù)據(jù)采集。通過(guò)對(duì)端側(cè)傳感器采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、轉(zhuǎn)換后得到有效的生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，即可在云側(cè)，通過(guò)PC 或移動(dòng)終端后臺(tái)運(yùn)行PHM 全流程數(shù)據(jù)管理。PHM應(yīng)用系統(tǒng)通過(guò)內(nèi)置的模型，能夠基于有效的生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算出設(shè)備綜合效率（OEE），自動(dòng)統(tǒng)計(jì)設(shè)備停機(jī)時(shí)長(zhǎng)，并自動(dòng)識(shí)別出卡件缺料的狀態(tài)，利用智能決策算法，實(shí)現(xiàn)機(jī)加中心的故障識(shí)別預(yù)測(cè)和智能運(yùn)維。

圖3 機(jī)加中心PHM應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集及管理流程Fig.3 Data acquisition and centralized management process of PHM application system in machining center

機(jī)加中心的PHM 應(yīng)用系統(tǒng)支持故障報(bào)警數(shù)據(jù)的精確分析，基于設(shè)備工況的歷史數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)出不同類(lèi)型報(bào)警出現(xiàn)的頻率，在標(biāo)準(zhǔn)預(yù)警閾值的基礎(chǔ)上，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，擬合得出自適應(yīng)閾值模型。針對(duì)不同工況、不同設(shè)備建立不同生命周期的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閾值，幫助航空裝備制造企業(yè)了解機(jī)加車(chē)間內(nèi)最常見(jiàn)的故障類(lèi)型和最易發(fā)生故障的設(shè)備，精準(zhǔn)定位影響設(shè)備健康度的主要因素，有針對(duì)性地做出調(diào)整改善，以提高機(jī)加設(shè)備的可用度。

在可視化展示方面，PHM應(yīng)用系統(tǒng)支持移動(dòng)端App的告警推送、詳情確認(rèn)、實(shí)時(shí)運(yùn)行瀏覽以及狀態(tài)結(jié)果展示。當(dāng)航空裝備機(jī)加中心發(fā)生故障或停機(jī)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，倍率、轉(zhuǎn)速、進(jìn)給超過(guò)設(shè)定值時(shí)會(huì)及時(shí)告警推送提醒，用戶(hù)在收到告警推送后可以在移動(dòng)端完成詳情確認(rèn)，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)在線瀏覽，最終形成狀態(tài)結(jié)果報(bào)告。

3 結(jié)論與展望

大數(shù)據(jù)分析、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、人工智能等新一代信息技術(shù)的更新迭代不斷推動(dòng)著制造企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的變革，給生產(chǎn)系統(tǒng)PHM技術(shù)發(fā)展注入新的生命力，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的PHM技術(shù)獲得了快速發(fā)展。本文提出一種針對(duì)航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的PHM 方法和PHM 應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路，為推動(dòng)航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)PHM 技術(shù)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提供了一種適用性較強(qiáng)的解決路徑。值得說(shuō)明的是，由于航空裝備生產(chǎn)系統(tǒng)的種類(lèi)多樣、構(gòu)成復(fù)雜，且差異較大，需結(jié)合目標(biāo)對(duì)象的具體特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需要，選擇合適的數(shù)據(jù)采集清洗、融合集成、挖掘分析的方法和模型，并建立可靠的PHM 平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)PHM技術(shù)的科學(xué)應(yīng)用。

結(jié)合國(guó)家戰(zhàn)略發(fā)展要求、技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和航空裝備生產(chǎn)企業(yè)現(xiàn)狀，對(duì)航空裝備生產(chǎn)企業(yè)和PHM技術(shù)發(fā)展提出如下幾點(diǎn)思考與建議：

（1）加快傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，快速構(gòu)建以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能工廠，提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理、制造與工藝管理、生產(chǎn)過(guò)程管控、設(shè)備管理服務(wù)等環(huán)節(jié)的數(shù)字化，全面提升制造企業(yè)的精準(zhǔn)決策能力及協(xié)作與運(yùn)營(yíng)效率。

（2）加強(qiáng)生產(chǎn)系統(tǒng)建設(shè)頂層謀劃，在航空裝備生產(chǎn)能力建設(shè)中，統(tǒng)籌考慮大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字孿生、人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、云原生等領(lǐng)域的信息技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)中的應(yīng)用，推進(jìn)生產(chǎn)工藝技術(shù)、管理技術(shù)與信息技術(shù)融合。

（3）發(fā)展生產(chǎn)系統(tǒng)PHM效能評(píng)估技術(shù)，建立PHM效能評(píng)估模型，形成評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，組建PHM 專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)，鼓勵(lì)成立PHM專(zhuān)業(yè)評(píng)估機(jī)構(gòu)，推動(dòng)生產(chǎn)系統(tǒng)PHM技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、科學(xué)化應(yīng)用。