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基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的設(shè)備健康管理系統(tǒng)

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一、項目背景
某單位主要負(fù)責(zé)飛行器空氣動力相關(guān)的風(fēng)洞試驗及關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，為確保風(fēng)洞的安全運行、試驗結(jié)果的數(shù)據(jù)質(zhì)量，近年來一直致力于研究風(fēng)洞及試驗設(shè)備的健康管理模式，通過仿真模擬、智能控制、故障分析等技術(shù)研究，在風(fēng)洞及試驗設(shè)備的故障診斷方面積累了豐富經(jīng)驗。
對設(shè)備進(jìn)行系統(tǒng)化的健康管理，不僅需要相關(guān)業(yè)務(wù)分析經(jīng)驗，還需建設(shè)先進(jìn)的分析系統(tǒng)，實現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、故障預(yù)測、自主維修和設(shè)備綜合信息管理等。系統(tǒng)的核心是在廣泛獲取設(shè)備狀態(tài)信息的基礎(chǔ)上，借助數(shù)據(jù)分析方法和機器學(xué)習(xí)算法來評估設(shè)備的健康狀態(tài)。因此，需要建立設(shè)備數(shù)據(jù)中心，并應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備健康管理系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)。

二、問題與挑戰(zhàn)

試驗室對設(shè)備安全性和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求高，設(shè)備上安裝的傳感器種類和數(shù)量多，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采樣頻率高，長期累積的數(shù)據(jù)量大。
涉及大型壓縮機組的復(fù)雜故障問題分析，包括振動、喘振以及劣化過程等。
涉及風(fēng)洞流場品質(zhì)的氣動特性分析，包括湍流度、噪聲等綜合性能指標(biāo)評估。
涉及風(fēng)洞洞體機械的結(jié)構(gòu)狀態(tài)分析，包括故障問題中的應(yīng)力、應(yīng)變、振動等。

三、解決方案
設(shè)備健康管理系統(tǒng)采用混合式大數(shù)據(jù)架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲和管理，以大數(shù)據(jù)分析模塊為業(yè)務(wù)功能提供支撐，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、故障預(yù)測、維修保障和設(shè)備信息管理六大業(yè)務(wù)應(yīng)用。
應(yīng)用微弱信號提取技術(shù)、自適應(yīng)預(yù)警技術(shù)、動態(tài)診斷技術(shù)對動力設(shè)備的振動、喘振及劣化過程進(jìn)行分析；應(yīng)用數(shù)據(jù)融合及機器學(xué)習(xí)算法，對風(fēng)洞氣動特性進(jìn)行評估；應(yīng)用內(nèi)積向量作為結(jié)構(gòu)特征量，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法對洞體機械結(jié)構(gòu)問題進(jìn)行分析與評估。

Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺—基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的設(shè)備健康管理系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集采用Kafka消息隊列進(jìn)行實時數(shù)據(jù)的傳輸，以滿足高實時性要求。
采用混合式大數(shù)據(jù)架構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲與管理，以滿足設(shè)備全生命周期海量數(shù)據(jù)存儲管理。
使用專業(yè)波形圖與自適應(yīng)預(yù)警技術(shù)對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測。
專家知識庫與機器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合對設(shè)備故障進(jìn)行診斷與預(yù)測。
基于設(shè)備狀態(tài)分析結(jié)果優(yōu)化備品備件庫存，自動生成維護(hù)維修工單，并將維修結(jié)果反饋至系統(tǒng)形成閉環(huán)，逐步提高診斷、預(yù)測精度。
以三維模式展示整個風(fēng)洞設(shè)備的運行狀況，靈活定制可視化看板為管理人員提供決策支撐。

四、項目成果

建設(shè)設(shè)備數(shù)據(jù)中心對風(fēng)洞設(shè)備全生命周期數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理。
對動力設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測與評估，對設(shè)備故障問題進(jìn)行智能診斷與預(yù)測，大幅降低核心壓縮機組的故障發(fā)生率，減少運維成本。
實現(xiàn)流場品質(zhì)評估和風(fēng)洞氣動特性影響因素分析，有效保證試驗結(jié)果的精準(zhǔn)度。
實現(xiàn)洞體機械結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估，并對常見結(jié)構(gòu)故障問題進(jìn)行智能診斷，大幅減少故障診斷時間。
狀態(tài)分析、故障診斷、故障預(yù)警、設(shè)備信息管理過程中加入機器學(xué)習(xí)算法，使業(yè)務(wù)形成閉環(huán)反饋、系統(tǒng)實現(xiàn)自學(xué)習(xí)。

五、相關(guān)案例
航空工業(yè)某院風(fēng)洞設(shè)備健康管理驗證分析項目
某光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)
裝發(fā)某基地設(shè)備健康管理項目

高端裝備制造企業(yè)主數(shù)據(jù)及BOM集成項目案例

基于人工智能技術(shù)的產(chǎn)品異音檢測

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