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基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的設備健康管理系統(tǒng)

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一、項目背景
某單位主要負責飛行器空氣動力相關的風洞試驗及關鍵技術攻關，為確保風洞的安全運行、試驗結果的數(shù)據(jù)質量，近年來一直致力于研究風洞及試驗設備的健康管理模式，通過仿真模擬、智能控制、故障分析等技術研究，在風洞及試驗設備的故障診斷方面積累了豐富經(jīng)驗。
對設備進行系統(tǒng)化的健康管理，不僅需要相關業(yè)務分析經(jīng)驗，還需建設先進的分析系統(tǒng)，實現(xiàn)設備健康狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、故障預測、自主維修和設備綜合信息管理等。系統(tǒng)的核心是在廣泛獲取設備狀態(tài)信息的基礎上，借助數(shù)據(jù)分析方法和機器學習算法來評估設備的健康狀態(tài)。因此，需要建立設備數(shù)據(jù)中心，并應用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)設備健康管理系統(tǒng)的設計與開發(fā)。

二、問題與挑戰(zhàn)

試驗室對設備安全性和數(shù)據(jù)準確性要求高，設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雜故障問題分析，包括振動、喘振以及劣化過程等。
涉及風洞流場品質的氣動特性分析，包括湍流度、噪聲等綜合性能指標評估。
涉及風洞洞體機械的結構狀態(tài)分析，包括故障問題中的應力、應變、振動等。

三、解決方案
設備健康管理系統(tǒng)采用混合式大數(shù)據(jù)架構實現(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、故障預測、維修保障和設備信息管理六大業(yè)務應用。
應用微弱信號提取技術、自適應預警技術、動態(tài)診斷技術對動力設備的振動、喘振及劣化過程進行分析；應用數(shù)據(jù)融合及機器學習算法，對風洞氣動特性進行評估；應用內積向量作為結構特征量，結合機器學習算法對洞體機械結構問題進行分析與評估。

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

數(shù)據(jù)采集采用Kafka消息隊列進行實時數(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)架構對數(shù)據(jù)進行存儲與管理，以滿足設備全生命周期海量數(shù)據(jù)存儲管理。
使用專業(yè)波形圖與自適應預警技術對設備狀態(tài)進行監(jiān)測。
專家知識庫與機器學習算法相結合對設備故障進行診斷與預測。
基于設備狀態(tài)分析結果優(yōu)化備品備件庫存，自動生成維護維修工單，并將維修結果反饋至系統(tǒng)形成閉環(huán)，逐步提高診斷、預測精度。
以三維模式展示整個風洞設備的運行狀況，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

建設設備數(shù)據(jù)中心對風洞設備全生命周期數(shù)據(jù)進行有效管理。
對動力設備狀態(tài)進行監(jiān)測與評估，對設備故障問題進行智能診斷與預測，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)流場品質評估和風洞氣動特性影響因素分析，有效保證試驗結果的精準度。
實現(xiàn)洞體機械結構狀態(tài)評估，并對常見結構故障問題進行智能診斷，大幅減少故障診斷時間。
狀態(tài)分析、故障診斷、故障預警、設備信息管理過程中加入機器學習算法，使業(yè)務形成閉環(huán)反饋、系統(tǒng)實現(xiàn)自學習。

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

高端裝備制造企業(yè)主數(shù)據(jù)及BOM集成項目案例

基于人工智能技術的產(chǎn)品異音檢測

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