同濟大學-智能制造導論第8章 遠程運維

第八章遠程運維遠程運維概要1遠程運維體系架構(gòu)2遠程運維服務(wù)案例3遠程運維概要1遠程運維體系架構(gòu)2遠程運維服務(wù)案例31、遠程運維概要1.1遠程運維的必要性及意義(1)遠程運維的必要性設(shè)備復(fù)雜程度和自動化程度的大幅度提高意外停機的巨大損失到場維修使得維護成本增加和資源浪費1、遠程運維概要1.1遠程運維的必要性及意義(2)遠程運維的意義提高設(shè)備的整體管理水平提高產(chǎn)品質(zhì)量，提高可靠性和可維修性提高企業(yè)的經(jīng)濟利益和社會效益1、遠程運維概要1.2設(shè)備維護技術(shù)發(fā)展歷程階段名稱所屬階段時間特點事后維修常規(guī)運維20世紀以前只有在設(shè)備發(fā)生故障之后才會進行診斷和維修預(yù)防維修20世紀初—20世紀80年代周期性維護，存在維修不足或維修過剩的缺點，停機損失大預(yù)知維修遠程運維20世紀80年代以后在設(shè)備需要維護時進行維護1、遠程運維概要1.3遠程運維定義與核心技術(shù)(1)遠程運維定義遠程運維集成應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析、智能化軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，建設(shè)設(shè)備全生命周期管理平臺，并對智能設(shè)備遠程操控、健康狀況檢測、設(shè)備維護方案制定與執(zhí)行遠程運維通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)遠程采集設(shè)備數(shù)據(jù)，采用先進的分析算法對數(shù)據(jù)中的隱形知識進行挖掘和建模，并在制造過程中識別、預(yù)測和避免問題1、遠程運維概要1.3遠程運維定義與核心技術(shù)(2)遠程運維核心技術(shù)①故障診斷技術(shù)主要是針對設(shè)備故障的診斷，是指在設(shè)備運行中，通過檢測手段來判斷設(shè)備性能狀態(tài)，并對診斷對象發(fā)生的故障和異常進行認識和確定的工作基于機理模型的方法基于信號處理的方法基于知識的方法1、遠程運維概要1.3遠程運維定義與核心技術(shù)(2)遠程運維核心技術(shù)②預(yù)測性維護技術(shù)預(yù)測性維護（PredictiveMaintenance，PM）是基于連續(xù)的測量和分析，預(yù)測諸如機器零件剩余使用壽命等關(guān)鍵指標基于機理模型的預(yù)測方法基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測方法遠程運維概要1遠程運維體系架構(gòu)2遠程運維服務(wù)案例32、遠程運維體系架構(gòu)2、遠程運維體系架構(gòu)2.1遠程運維系統(tǒng)組成現(xiàn)場采集設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)據(jù)中心，識別與預(yù)測設(shè)備的運行狀態(tài)設(shè)備專家與維護人員可遠程監(jiān)測和觀察設(shè)備的運行狀態(tài)診斷專家可遠程指導下位機上位機通信網(wǎng)絡(luò)2、遠程運維體系架構(gòu)2.1遠程運維系統(tǒng)的組成(1)遠程運維系統(tǒng)的組成上位機：設(shè)備檢測診斷系統(tǒng)。指人可以直接發(fā)出操控指令的集中管理監(jiān)控計算機下位機：數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)?，F(xiàn)場直接控制設(shè)備獲取設(shè)備狀態(tài)的裝置，一般來說是各種智能設(shè)備數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)：連接上，下位機系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)，上位機之間，下位機之間的網(wǎng)絡(luò)。實現(xiàn)系統(tǒng)中各個部分之間數(shù)據(jù)，信息的通信圖1.遠程運維系統(tǒng)的組成2、遠程運維體系架構(gòu)2.1遠程運維系統(tǒng)的組成(2)遠程運維系統(tǒng)的功能數(shù)據(jù)采集與傳輸（遠程運維系統(tǒng)基礎(chǔ)）智能診斷與遠程維護數(shù)據(jù)存儲與分析圖2.數(shù)據(jù)采集與傳輸圖3.機載與遠程監(jiān)控中心遠程通信示意圖2、遠程運維體系架構(gòu)2.2基于狀態(tài)的遠程運維系統(tǒng)架構(gòu)基于狀態(tài)的維護方式架構(gòu)（Condition-basedMaintenance，簡稱CBM）是遠程運維系統(tǒng)中常用的架構(gòu)。CBM架構(gòu)是通過對設(shè)備工作狀態(tài)和工作環(huán)境的實時監(jiān)測，借助人工智能算法等先進的計算方法，診斷和預(yù)測設(shè)備未來的有效工作周期，為現(xiàn)場操作人員提供系統(tǒng)目前健康狀況的準確評估，預(yù)測系統(tǒng)的剩余壽命，合理安排設(shè)備未來的維修調(diào)度時間。圖4.CBM架構(gòu)圖2、遠程運維體系架構(gòu)2.2基于狀態(tài)的遠程運維系統(tǒng)架構(gòu)圖5.CBM層次模型數(shù)據(jù)采集層（dataacquisition）：從底層設(shè)備采集，整理后輸出數(shù)據(jù)處理層（datamanipulation）：數(shù)據(jù)采集層的輸出數(shù)據(jù)進行預(yù)處理狀態(tài)監(jiān)測層（conditionmonitoring）：輸出數(shù)據(jù)與系統(tǒng)工作限定值比較等健康評估層（healthassessment）：監(jiān)測系統(tǒng)，子系統(tǒng)，組成不安的當前狀態(tài)與性能衰退進行評估預(yù)診斷層（prognosticassessment）：基于數(shù)據(jù)信息建立預(yù)測模型，推斷設(shè)備未來的有效工作時間決策支持層（decisionsupport）：提供推薦的系統(tǒng)維護動作和指令，并對決策信息進行保存表示層（presentationmodule）：數(shù)據(jù)的可視化展示或圖形化操作并展示給用戶2、遠程運維體系架構(gòu)2.3關(guān)鍵技術(shù)信號采集：設(shè)備工作性能狀態(tài)監(jiān)測是故障預(yù)測和診斷的前提。備性能狀態(tài)的準確表達模型、參數(shù)實時測量、特征信號提取，以及如何用最少的傳感器，獲取最多的設(shè)備狀態(tài)信息等數(shù)據(jù)傳輸：將數(shù)據(jù)從信號采集設(shè)備傳遞到遠程故障診斷，預(yù)測平臺上?；贐US總線的傳輸、使用TCP/IP協(xié)議傳輸或者OPC協(xié)議傳輸在實際應(yīng)用中都有體現(xiàn)。。數(shù)據(jù)處理：對原始信號的二次處理，剔除無用信息，提取特征信息知識數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計：遠程運維依賴數(shù)據(jù)庫和知識庫支撐智能故障診斷方法以及智能設(shè)備狀態(tài)預(yù)測方法：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法對故障診斷，狀態(tài)預(yù)測進行建模，通過人工智能技術(shù)，基于設(shè)備的歷史信息訓練模型，提高模型的識別與預(yù)測能力。遠程運維概要1遠程運維體系架構(gòu)2遠程運維服務(wù)案例33、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(1)傳統(tǒng)運維的不足定期維護，導致過度維護或維護不足；定檢維護對關(guān)鍵點維護無能為力，對突發(fā)或偶發(fā)事故缺少預(yù)警連鑄產(chǎn)線的設(shè)備狀態(tài)信息的獲取依靠點檢技術(shù)人員人工在設(shè)備現(xiàn)場通過手動的方式測試獲得，點檢人員在各個狀態(tài)受控點人工采集數(shù)據(jù)，工作強度非常大，人身安全時刻受到威脅設(shè)備現(xiàn)場大都環(huán)境惡劣，分布分散，許多地方人員無法進入，造成了人員工作強度大，提取的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)量少、時效性低生產(chǎn)線設(shè)備缺乏對故障歷史數(shù)據(jù)與知識庫的積累，建立設(shè)備數(shù)據(jù)中心與決策服務(wù)中心勢在必行3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架

圖6.遠程運維平臺總體框架3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架數(shù)據(jù)采集層主要是通過物聯(lián)及互聯(lián)技術(shù)獲取設(shè)備狀態(tài)運行數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用APP層主要是結(jié)合針對各種設(shè)備、采用不同形式的運維需求，通過平臺軟硬件資源的調(diào)用組合與配置，形成滿足應(yīng)用功能、管控流程的定制應(yīng)用分析處理層主要以運維數(shù)據(jù)分析處理中心為基礎(chǔ)，針對工藝參數(shù)和設(shè)備運行數(shù)據(jù)多源時域、頻域數(shù)據(jù)融合分析，對設(shè)備狀態(tài)進行及時決策，為設(shè)備狀態(tài)智能診斷、綜合診斷的數(shù)據(jù)分析提供技術(shù)支持，從而實現(xiàn)故障的準確預(yù)報和精確定位。3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架圖7.運維數(shù)據(jù)分析處理中心功能架構(gòu)3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架圖8.平臺共享功能組件構(gòu)成平臺服務(wù)層主要由平臺共享功能組件和數(shù)字化模型組成。平臺共享功能組件是以設(shè)備遠程運維為目標，實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)信息與相關(guān)工藝過程信息相關(guān)聯(lián)，形成包含智能模型判斷、專家知識決策和業(yè)務(wù)流程管控等要素、貫穿于運維全過程的服務(wù)功能組件3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架主要工作流程圖9.遠程運維典型工作流程圖遠程運維結(jié)果：維修成本降低15%，突發(fā)故障持續(xù)時間降低20%，工作效率提升20%，基于狀態(tài)的維修準確率大于80%。同時，系統(tǒng)運行可靠性達到99.9%，設(shè)備異常預(yù)警率99.9%，異常預(yù)警可靠性85%，故障智能判定模型準確率85%3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(3)遠程運維平臺的優(yōu)勢改變了傳統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài)人工點檢模式降低了點檢人員勞動強度提高了設(shè)備狀態(tài)的把控能力。改變了傳統(tǒng)運維的計劃維修模式提高了人員效率和設(shè)備效率實現(xiàn)了運維狀態(tài)數(shù)字可視化。3、遠程運維服務(wù)案例3.2高檔數(shù)控機床遠程運維服務(wù)系統(tǒng)(1)傳統(tǒng)運維的不足機床故障機床傳統(tǒng)維修流程：工人主觀判斷嘗試參數(shù)修正維修班檢修機床大修解決解決事后維修的狀態(tài)，嚴重拖延了故障診斷和解決問題的時間3、遠程運維服務(wù)案例3.2高檔數(shù)控機床遠程運維服務(wù)系統(tǒng)(2)遠程運維總體框架圖10.遠程運維平臺圖積累數(shù)控機床故障數(shù)據(jù)庫、知識庫；智能故障診斷技術(shù)進行在線監(jiān)測診斷。圍繞容易引發(fā)故障的關(guān)鍵零部件，開發(fā)遠程運維平臺3、遠程運維服務(wù)案例3.2高檔數(shù)控機床遠程運維案例狀態(tài)信息采集：對數(shù)控機床的數(shù)據(jù)采集依賴傳感器的使用。通過有限元分析技術(shù)、磨床傳動運動模型等分析大型數(shù)控磨床關(guān)鍵性能參數(shù)采集的優(yōu)化布局方案，優(yōu)化了大型數(shù)控磨床的傳感器布置，實現(xiàn)了以較少的傳感器對大型數(shù)控磨床性能的全息監(jiān)測，降低了傳感器設(shè)備的成本。故障數(shù)據(jù)庫建立：需要建立高檔數(shù)控機床性能特征數(shù)據(jù)庫和故障模型庫。為充分利用這些數(shù)據(jù)的信息，指導機床的正確操作與故障排除，需要在專家系統(tǒng)理論、知識挖掘理論的指導下，研究歷史經(jīng)驗與故障診斷方法。(2)遠程運維總體框架圖11.以大型曲軸磨床為例的現(xiàn)場狀態(tài)信息采集實現(xiàn)圖12.高檔數(shù)控機床數(shù)據(jù)中心建立3、遠程運維服務(wù)案例3.2高檔數(shù)控機床遠程運維案例模型開發(fā)：基于模型的方法是針對數(shù)控機床的關(guān)鍵部件，建立相應(yīng)的物理模型，通過各種實驗?zāi)M，得到各種工況下關(guān)鍵部件的實驗數(shù)據(jù)，為數(shù)控機床的故障判別提供數(shù)據(jù)支持?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法，讓模型從大量的歷史設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)中提取信息，對模型進行訓練。常用的數(shù)據(jù)驅(qū)動故障診斷方法例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。平臺搭建

基于Web技術(shù)，開發(fā)高檔數(shù)控磨床遠程安全監(jiān)控子系統(tǒng)、安全預(yù)警子系統(tǒng)、故障診斷子系統(tǒng)、維護服務(wù)子系統(tǒng)等。當設(shè)備出現(xiàn)故障或者需要進行維護時，以數(shù)據(jù)庫、知識庫、故障診斷模型為支撐，為設(shè)備各個相關(guān)人員提供設(shè)備狀態(tài)信息發(fā)布與信息交互平臺，從而完成對設(shè)備的多方協(xié)同維護與故障診斷。(2)遠程運維總體框架圖13.典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖3、遠程運維服務(wù)案例3.3杜克能源公司運維案例維修專家現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)返回電腦，查看分析數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)分析時間，降低數(shù)據(jù)收集的時間人力成本，提高數(shù)據(jù)分析效率故障診斷，設(shè)備風險評估效率低數(shù)據(jù)采集NICompactRIO監(jiān)控系統(tǒng)異常狀態(tài)報警發(fā)送電子郵件，給出初步建議查看設(shè)備，進行維修3、遠程運維服務(wù)案例3.4通用電氣公司Predix平臺(1)遠程運維總體框架圖14.通用電氣Predix平臺GE在邊緣計算提供的功能幾乎覆蓋了邊緣設(shè)備需要解決的所有問題邊緣計算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務(wù)a）邊緣端3、遠程運維服務(wù)案例3.4通用電氣公司Predix平臺(1)遠程運維總體框架Predix最強大的地方是提供了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析功能，即將物理設(shè)備的各種原始狀態(tài)通過數(shù)據(jù)采集和存儲，反映在虛擬的信息空間中，通過構(gòu)建設(shè)備的模型，實現(xiàn)對設(shè)備的掌控和預(yù)測。平臺端PredixCloud是整個Predix方案的核心，圍繞著以工業(yè)數(shù)據(jù)為核心的思想，提供了豐富的工業(yè)數(shù)據(jù)采集、分析、建模以及工業(yè)應(yīng)用開發(fā)的能力b）平臺端c）應(yīng)用端Predix應(yīng)用為各類工業(yè)設(shè)備，提供完備的設(shè)備健康和故障預(yù)測、生產(chǎn)效率優(yōu)化、能耗管理、排程優(yōu)化等應(yīng)用場景，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動和機理結(jié)合的方式，旨在解決傳統(tǒng)工業(yè)幾十年來都未能解決的質(zhì)量、效率、能耗等問題，幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同時，Predix采用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興IT技術(shù)，擺脫人的經(jīng)驗和知識積累的局限性，從只能解決已知的、經(jīng)驗性的問題，逐步