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Hirain123 發表于 2020-7-27 14:07

智慧運維價值鏈的最后1公里—工程機械故障預測及健康管理系統

[color=#000][font=&quot]        先進工程機械是我國高端裝備國產化成就的一張名片,也是國家智能制造規劃的重點領域之一。近年來,一批行業佼佼者已在工程機械信息化和智能化方向取得長足進展。作為結構復雜、功能耦合、機電液一體化系統,工程機械的安全性、可靠性、運行效率、運維成本面臨著巨大的挑戰。在智能制造領域,故障預測與健康管理(PHM)對于工程機械裝備的價值潛力已獲得了廣泛的認同,同時也成為了裝備設計改進、運營和維保質量的重要提升手段,更是將來高端裝備可靠性體系的完善方向。[/font][/color]


[color=#000][font=&quot]        目前,國內對PHM技術的研究和應用都處于技術早期階段,雖然對裝備運行狀況監控、故障診斷的研究方面獲得了一定的成果,但是因為故障診斷、狀態監測與裝備管理維修工作相互分離,多數存在數據孤島,導致故障信息的反饋速度較慢,數據的共享性、可擴展性以及可信度都是一直以來工程機械行業的瓶頸難題。[/font][/color]


[color=#000][font=&quot]        作為一家長期服務我國先進裝備信息化和智能化建設,潤科通用在汽車、軌道交通、工程機械等先進裝備及其關鍵部件智能化方向具備豐富經驗,并致力于落地見效,傾力實踐了整套故障預測及健康管理方法論,助力工業企業發揮大數據的商業價值,打通智慧運維價值鏈的最后一公里。[/font][/color]

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[color=#000][font=&quot][b]滿足四大核心需求[/b][/font][/color]
[color=#000][font=&quot]?? 在線實時狀態檢測[/font][/color]
[color=#000][font=&quot][list][*]數據接收與存儲:基于用戶數據庫結構,結合行業特點,優化數據接收和存儲方式[*]數據展示與發布:將源數據、特征數據、分析數據和業務數據做集中展示和發布[/list][/font][/color]

[color=#000][font=&quot]?? 故障診斷與預測[/font][/color]
[color=#000][font=&quot][list][*]專家系統診斷:根據當前的輸入數據(各種特征值),應用專家知識庫中的各種模型規則,按一定的策略進行推理,輸出診斷結果。特別的,考慮工程機械作業環境的廣域差異、區域集中特點,對診斷推理模型進行了升級,即在知識獲取方式上,運用機器學習分析結果,優化診斷知識庫,使專家系統具有自學習能力[/list]
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[color=#000][font=&quot][list][*]故障樹診斷:作為一種經典的故障診斷方法,故障預測及健康管理系統為用戶提供了故障樹診斷模塊,用戶可以根據模板一鍵創建故障樹;拖拽構建邏輯門和連接線、關聯案例庫、數據抓取及成因概率自動計算、關聯機械設計仿真軟件進行故障驗證,并據此推薦解決方案[/list]
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[list][*]案例診斷:將新發現的故障與歷史故障案例的典型特征進行對比分析,從而判斷故障成因,并逐步更新故障分類體系與故障特征值組數據[*]設備故障預警:將運行控制數據、傳感數據、邊緣層處理數據、維修數據作為內容數據,采用“數據驅動”模式,提取并構建自主特征,進行先進算法模型搭建和故障預警判定依據的確定[/list]
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[color=#000][font=&quot]?? 數字化健康檔案[/font][/color]
[color=#000][font=&quot][list][*]基礎數據管理:提供以設備臺賬為核心的設備基礎數據管理服務[*]維護策略服務:基于維護策略與設備清單,制定常規及專用備件的采購計劃。提供多種周期性維護、委外服務維護的提醒策略[*]備件分類管理:提供編碼策略、備件庫存策略,推進差異化采購,提高備件利用率[*]設備維修管理:利用設備通知單作為鏈接設備運行活動的紐帶[*]報表分析:提供如采購訂單的執行、維修工單的執行、月度維修成本的分析,月度備品庫存分析等報表服務[/list]
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[color=#000][font=&quot]?? 快速維修決策[/font][/color]
[color=#000][font=&quot]        以歷史維修經驗為核心,以現有維修大綱與手冊為基礎,快速形成維修方案。以可靠性為核心,提供輔助維修決策模型(RCM邏輯)所需全部關鍵數據,提高決策效率。[/font][/color]

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[color=#000][font=&quot][b]核心優勢[/b][/font][/color]
[color=#000][font=&quot]?? 先進的工業信號處理能力[/font][/color]

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[color=#000][font=&quot]        面對復雜電磁和工程環境,傳感和總線報文數據的解析能力尤其重要。面向傳感器數據、運行控制數據,該系統配備行業領先的物理信號處理技術模塊和工業現場總線信號分析和診斷技術模塊,并在邊緣層提供邊緣分析和緩存,能夠實現海量工業數據采集和邊緣處理。[/font][/color]


[color=#000][font=&quot]?? 成熟的車地無線通訊能力[/font][/color]
[color=#000][font=&quot]        該系統采用基于TCP協議的MQTT協議傳輸;數據丟包或亂序時,可方便地進行重傳與組包。支持心跳、斷點續傳、自動連接、數據包排序,該技術在工業物聯網工程中應用廣泛。[/font][/color]

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[color=#000][font=&quot]?? 數字孿生機理建模能力[/font][/color]
[color=#000][font=&quot]        運用數字孿生理念建立模型有數據模型和機理模型等,其中機理建模能力是海量數據分析及診斷預測的重要保證。機理建模離不開對象機理和故障的深刻理解。[/font][/color]


[color=#000][font=&quot]        工程機械中,常見如閥、缸、泵、電機電控等相關的故障分析需要一定的領域知識和行業經驗。下圖所示為故障預測及健康管理系統的數字建模專家運用機理仿真建模手段,將某閥的充氣、保壓、截止緩解全過程中制動缸、緩解閥等不同部件的氣體壓力、溫升等數據進行性能評估。[/font][/color]

[align=center][color=#000][font=&quot][img]http://www.cechina.cn/UpLoad/CompanyFile/2020/7/27/5862cd81-5a8c-4f17-8d6a-3f8af8518433.jpg[/img]
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[color=#000][font=&quot]?? 豐富的算法模型應用能力[/font][/color]
[color=#000][font=&quot]        故障預測及健康管理系統在各個技術實現環節提供豐富的算法模型。在邊緣處理中,提供針對傳感器采集的時序數據的缺失值和異常值處理算法模型;在特征分析中,提供基于集成模型的特征重要性分析模型;在診斷和預測中,提供利用專家知識進行自動特征構建的模型及機器學習算法(如提升算法 (XGBoost) and LSTM 神經網絡)模型,有效提高預測準確性和模型可釋性。[/font][/color]

[align=center][color=#000][font=&quot][img]http://www.cechina.cn/UpLoad/CompanyFile/2020/7/27/e2d03979-442c-4e8d-b893-70ea1b692019.jpg[/img]
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[color=#000][font=&quot][align=center]經緯恒潤[/align]
[align=center]北京市海淀區知春路7號致真大廈D座6層[/align]
[align=center]郵箱:[email]market_dept@hirain.com[/email][/align]
[align=center]網址:[url]www.hirain.com[/url][/align]
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