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数网星|PHM系列之二:PHM的主要技术基础

文章出处:http://www.bjttsf.com    责任编辑:zhao 发布时间:2018-10-29
数网星工业互联网平台是针对企业生产运营等各类业务的工业应用服务平台,为企业用户提供承载精益流程管理、覆盖核心业务全流程的工业APP集。它采用先进的微服务架构,使用了包括云计算技术、物联网技术等多种先进技术。同时,作为现今最为先进的工业大数据,也在数网星工业互联网平台中得到很好的应用。现在,我们将与大家逐一分享工业大数据的应用技术,一起探讨如何让制造实现真正的智能化。

上一篇中我们介绍了故障预测与健康管理PHM的基本概念,这一篇我们继续来了解PHM到底有哪些技术基础。 


数据采集和传感器应用技术

目前,市场上可供PHM系统选用的传感器类型很多,普通的有温度传感器、湿度传感器、振动传感器以及冲击传感器等。此外,还有一些专用的传感器如声发射传感器、腐蚀传感器等。在一些PHM系统的研制过程中还广泛采用了各种先进的传感器技术,如光纤传感器、压电传感器、碳纳米管、干涉测量、超声波、微电子机械系统(MEMS)等。这些新类型的传感器具有精度高、适用范围广、智能化等特点,在各种PHM系统中已有广泛应用。

光纤传感器可对温度、湿度、位移、等应变物理量进行测量,此外因为光纤传感器在极端的电磁干扰、温度、冲击和振动等恶劣条件下具有很好的承受力,非常适用于各种严酷环境条件,如航天,武器等设备,例如国外研究人员在航天器综合健康管理系统中便采用了分布式光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感器阵列来测量氢浓度。
MEMS主要包括微型传感器、微型机构、微型执行器以及相应的处理电路等几部分,是融合了多种微加工技术的高科技前沿学科。其发展促使传感器集成度进一步提高,传感器更加小型化,并且使功耗和无线通信成本有了极大的降低。
智能传感器是在基于 MEMS 技术的基础上发展起来的更加智能化的“传感器”产品,所谓智能传感器不仅具备数据采集、数据处理功能,而且在传感器硬件产品中集成了故障诊断和预测算,使单个传感器具有“PHM”的功能。

数据传输技术

传感器采集到的各种数据信息需要通过一定的方式传输到PHM系统中的其他部分。目前主要有两种数据传输方式,即有线传输和无线传输。
有线数据传输
有线数据传输是通过各种有线数据总线和各种网络如In-ternet、Ethernet LAN等进行数据的传输。目前这方面的技术较为成熟,并且大多有各种通信标准、网络协议如TCP/IP、UDP/IP等可以遵循。图1所示为有线数据传输方式的简单系统构成。
首先通过各种线缆将传感器的数据采集并存储在部件级的监测系统中,然后通过特定的有线网络将部件级的监测数据传输到中央级存储和监测处理系统。
无线数据传输
近年来,随着射频(RF,radio frequency)尤其是蓝牙(Blue-tooth TM)以及蜂窝通信等技术的发展,目前已经产品在PHM系统中通过无线传输的方式进行数据传输。图2所示为无线数据传输方式的简单系统构成。
无线数据传输系统由一系列的分布式布置的传感器组件构成,这些组件通过组件内部的无线Modem进行数据通信。传感器组件一般由微处理器、无线传感器、数据采集电路、执行器、电池组以及参数传感器等几部分构成。组件本身具有独立的数据采集和处理能力。

数据挖掘与信息融合技术

在PHM系统采集到各种数据之后,就要对数据进行相应的处理以获取有用的信息,为后续的健康评估和故障预测提供可靠的数据支持。数据挖掘和信息融合技术作为新兴的数据处理技术,与传统的技术相比有明显的优势,因此很快被引入到PHM系统中。
所谓数据挖掘,就是从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息过程。用于PHM系统数据挖掘的信息源主要是各种传感器采集的数据,在对数据进行预处理的基础上利用各种算法挖掘其隐藏的信息,并利用可视化和知识表达技术,向PHM系统用户展示所挖掘出的相关知识。
现在比较常用的数据挖掘方法包括粗糙集理论、遗传算法和支持向量机等。信息融合是指在一定准则下对多传感器的信息进行自动分析和综合,从而完成所需的决策和评估的信息处理过程。在PHM系统中信息融合的过程,就是以最高效的融合方式把尽可能多的信息(包括传感器采集的数据、环境信息、历史数据和维修记录等)通过各种智能算法融合到一起,得到综合的评价结果。与传统数据处理方法相比,信息融合技术考虑问题更全面,得到的结果更可靠。人工神经网络、D-S证据理论和贝叶斯推理等都是常用的信息融合方法。

健康评估与故障预测技术

健康评估和故障预测是PHM系统的核心部分,在某种意义上它们都是一种推理过程,在实际构建PHM系统时往往要根据系统的实际情况采用一种或多种技术和方法。
系统的健康状态表现为从正常到性能下降直至功能失效的过程,该过程被称为系统健康退化过程。因此,健康评估是指当前状态偏离正常状态的程度(即故障级别)。健康评估的过程则是根据状态监测所获得的信息,结合设备的结构特性和运行信息及历次维修记录,对己经发生或者可能发生的故障进行诊断、分析和预报,以确定故障的类别、部位、程度和原因,提出维修对策,最终使设备恢复到正常状态。应用先进的状态监测和故障诊断技术,不仅可以发现早期故障,避免恶性事故的发生,还可以从根本上解决设备定期维修中的维修不足和过剩维修的问题。
PHM系统显著的特征就是具有故障预测的能力。故障预测是指综合利用各种数据信息,如监测的参数、使用状况、当前的环境和工作条件、早先的试验数据和历史经验等,并借助各种推理技术,如数学物理模型和人工智能技术等,评估部件或系统的剩余使用寿命,预计其未来的健康状态。在PHM系统中广泛应用的故障预测算法主要有基于特征进化/统计趋势的预测、基于人工智能的预测和基于物理模型的预测等。


智能推理与决策支持技术

PHM系统的一个重要功能就是实现最后的“管理”,即在健康评估和故障预测的基础上,结合各种可利用的资源,提供一系列的维修保障决策以实现系统的视情维修。为达到这一目的,就要建立PHM系统的维修保障决策支持系统。利用该系统进行维修决策的自动生成、维修资源的统一调配以及各相关单位的协同保障等,可极大地提高保障的效率和精确度。建立决策支持系统的主要技术有专家系统、仿真技术和多Agent技术等。

接口技术

接口技术主要包括人-机接口和机-机接口。人-机接口包括状态监测模块的警告信息显示以及健康评估、预测和决策支持模块的数据信息的表示等;机-机接口使得上述各模块之间以及PHM系统同其它系统之间的数据信息可以进行递。
PHM系统是一个开放式的系统体系结构,其开放性体现在自身的“即插即用”能力,即一方面可不断更新或加入新的模块;另一方面则具有与其它系统进行信息交换和集成的能力,如与联合分布式信息系统以及其它维修计划系统构成综合自主式保障系统。PHM系统中应用的接口技术主要在如下几个方面加以考虑:
1) PHM系统各模块之间;
2) 各模块同PHM系统之间;
3) 部件级PHM同系统级PHM之间;
4) 人-机接口;
5) PHM系统同其它决策支持、计划、库存、自动化以及维修系统的接口。
下面一期,我们将继续介绍数网星工业互联网平台中的大数据应用,敬请期待!