馬 旭

（國網(wǎng)山西省電力公司嵐縣供電公司，山西 呂梁 033500）

隨著科技的飛速進(jìn)步，自動化設(shè)備普遍應(yīng)用于各個領(lǐng)域中，包括制造業(yè)和服務(wù)業(yè)。為了確保這些設(shè)備能夠穩(wěn)定、持久地運行，其維護(hù)策略也需要跟隨科技的步伐，實現(xiàn)更高層次的智能化[1]。然而，目前自動化設(shè)備運行維護(hù)仍然面臨一系列關(guān)鍵問題。首先，大部分設(shè)備尚缺乏有效的自我診斷和自我修復(fù)機(jī)制。這意味著當(dāng)某些故障發(fā)生時，如果沒有及時進(jìn)行人工干預(yù)，設(shè)備就可能停止運行，甚至造成更嚴(yán)重的損壞。其次，對許多設(shè)備來說，其維護(hù)周期和標(biāo)準(zhǔn)尚不明確，導(dǎo)致維護(hù)行為難以規(guī)范化，使設(shè)備可能面臨過度維護(hù)或維護(hù)不足的風(fēng)險。再次，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，自動化設(shè)備通信也變得至關(guān)重要。但通信的延遲或中斷可能會引起控制不穩(wěn)定，給正常運行帶來困擾。為了解決上述問題，該文將探討一系列智能化策略，旨在提升自動化設(shè)備的運行維護(hù)水平。希望該文研究能為自動化設(shè)備維護(hù)提供新的視角和策略，為未來的智能制造和服務(wù)領(lǐng)域奠定堅實基礎(chǔ)。

1 自動化設(shè)備維護(hù)面臨的關(guān)鍵問題

1.1 缺乏高效的自我診斷和自我修復(fù)機(jī)制

在實際運行中，設(shè)備故障往往會造成生產(chǎn)停滯或其他相關(guān)過程的中斷，如果沒有及時、準(zhǔn)確地進(jìn)行故障檢測與修復(fù)，損失可能會進(jìn)一步增加[2]。自我診斷技術(shù)使設(shè)備能夠偵測并識別出系統(tǒng)內(nèi)部或外部環(huán)境的不正常狀態(tài)。然而，盡管傳感器技術(shù)和控制理論已取得一定進(jìn)展，對許多高度復(fù)雜的自動化系統(tǒng)來說，實時、精確的故障檢測仍是一大挑戰(zhàn)。即使在診斷后，如何采取高效的自我修復(fù)策略也是一個待解決的問題。修復(fù)機(jī)制應(yīng)具備快速、安全和低成本的特性，但目前多數(shù)設(shè)備仍依賴人工干預(yù)，缺乏足夠的自主性。這種自我診斷與自我修復(fù)的缺陷不僅限制了自動化設(shè)備的效率和穩(wěn)定性，還可能給整體生產(chǎn)環(huán)境和人員安全帶來潛在威脅。

1.2 自動化設(shè)備的維護(hù)周期和標(biāo)準(zhǔn)不明確

自動化設(shè)備維護(hù)應(yīng)當(dāng)遵循一個明確、統(tǒng)一且可行的標(biāo)準(zhǔn)和周期，確保設(shè)備在其生命周期內(nèi)能夠穩(wěn)定、高效地運行[3]。但技術(shù)的快速迭代和應(yīng)用場景的多樣性，為各種設(shè)備確立一個統(tǒng)一或適應(yīng)其特性的維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)與周期增加了難度。多數(shù)情況下，設(shè)備的維護(hù)周期往往是根據(jù)經(jīng)驗或供應(yīng)商建議來確定的，缺乏對實際運行環(huán)境和設(shè)備狀況的深入考慮。此外，未明確的維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)可能會導(dǎo)致設(shè)備的過度維護(hù)或忽視，增加不必要的成本或風(fēng)險。過度維護(hù)不僅浪費資源，還可能造成設(shè)備的早期磨損或其他潛在問題。相反，維護(hù)不足則可能導(dǎo)致設(shè)備出現(xiàn)突發(fā)性故障，嚴(yán)重干擾生產(chǎn)過程產(chǎn)生。

1.3 通信延遲或中斷導(dǎo)致的控制不穩(wěn)定

通信延遲通常被定義為數(shù)據(jù)從發(fā)送端到接收端的傳輸時間，對要求實時響應(yīng)的自動化控制系統(tǒng)來說，即便是微小的延遲，也可能導(dǎo)致控制失效或系統(tǒng)響應(yīng)偏離預(yù)期[4]。例如對于高精度生產(chǎn)線或關(guān)鍵性的控制環(huán)境，通信的微秒級延遲可能會導(dǎo)致出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題或安全事故，甚至是通信中斷。網(wǎng)絡(luò)故障、設(shè)備故障以及其他外部因素導(dǎo)致的通信中斷都可能會使自動化設(shè)備失去與控制中心或其他設(shè)備的連接，導(dǎo)致操作失控或系統(tǒng)宕機(jī)。在某些關(guān)鍵領(lǐng)域，如能源管理或醫(yī)療設(shè)備，通信中斷還可能帶來災(zāi)難性的后果。此外，這些通信問題還能導(dǎo)致控制系統(tǒng)的誤判[5]。例如數(shù)據(jù)的延遲傳輸可能會使系統(tǒng)基于已過時的信息做出響應(yīng)，進(jìn)而導(dǎo)致控制和決策發(fā)生錯誤。

2 自動化設(shè)備運行維護(hù)的智能化策略的設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)測

2.1.1 數(shù)據(jù)采集與處理

為了實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)測，該文選擇了一家大型汽車制造企業(yè)中的10臺代表性自動化設(shè)備，進(jìn)行為期12個月的數(shù)據(jù)采集。這些設(shè)備包括機(jī)械臂、數(shù)控車床和自動噴涂機(jī)。1）數(shù)據(jù)采集：利用已安裝在設(shè)備上的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，這些傳感器可以實時監(jiān)測設(shè)備的溫度、振動、電流和壓力等關(guān)鍵參數(shù)。每秒采集10個數(shù)據(jù)點，這意味著每臺設(shè)備每天將產(chǎn)生近864000個數(shù)據(jù)點。2）數(shù)據(jù)清洗：初步數(shù)據(jù)包括大量的噪聲和異常值。該文使用中值濾波器去除噪聲，并利用3σ原則識別、刪除異常值。3）特征提取：從原始數(shù)據(jù)中計算如下關(guān)鍵特征，即RMS值、峰值、峭度和峰峰值。4）數(shù)據(jù)歸一化：為了確保數(shù)據(jù)在相同尺度上，使用了Min-Max歸一化方法，將所有特征值都轉(zhuǎn)化為0～1。

數(shù)據(jù)分析表明，在故障前的一段時間內(nèi)，多數(shù)設(shè)備的溫度和振動數(shù)據(jù)存在明顯的上升趨勢。例如某自動噴涂機(jī)在出現(xiàn)故障前的48h，其振動RMS值從0.35上升到0.67（歸一化后的值），該顯著變化提供了預(yù)測其可能故障的重要線索。

基于上述數(shù)據(jù)處理和分析，為每臺設(shè)備建立一個故障預(yù)測模型，可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備的故障概率，并及時制定維護(hù)策略。

2.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與特征提取后，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行故障預(yù)測至關(guān)重要?；谠撐牡臄?shù)據(jù)特點，選擇支持向量機(jī)（SVM）作為預(yù)測模型，如圖1所示，具體參數(shù)如下：核函數(shù)為RBF，C值為1.0，γ值為0.1。

圖1 支持向量機(jī)（SVM）

SVM被選中的主要原因是其對高維數(shù)據(jù)和非線性問題都能表現(xiàn)出較好的性能，尤其適用于該文的故障預(yù)測問題。SVM模型交叉驗證評估結(jié)果見表1。

表1 SVM模型交叉驗證評估結(jié)果

5折交叉驗證方法驗證了模型的準(zhǔn)確性。表1的結(jié)果表明，SVM模型表現(xiàn)出較高的預(yù)測精度。在試驗設(shè)備進(jìn)行實際應(yīng)用過程中，該模型能夠為設(shè)備可能出現(xiàn)的故障提供4h～6h的預(yù)警，是設(shè)備維護(hù)的重要決策參考。

為進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)測性能，該文還進(jìn)行了特征選擇。經(jīng)過多次迭代比較，最終選定RMS值、峰峰值和峭度為SVM模型的輸入特征。這3個特征的重要性評分分別為0.82、0.79和0.76，顯著高于提取的其他特征。

2.2 自適應(yīng)的維護(hù)決策系統(tǒng)

2.2.1 動態(tài)評估與維護(hù)優(yōu)先級確定

擁有準(zhǔn)確的故障預(yù)測僅是智能維護(hù)策略的第一步。下一步的挑戰(zhàn)是如何根據(jù)預(yù)測結(jié)果有效制定維護(hù)決策，特別是在資源有限、多臺設(shè)備并行工作的場景中。為此，該文引入了一種基于風(fēng)險評估的自適應(yīng)維護(hù)決策系統(tǒng)。核心思想是根據(jù)故障預(yù)測結(jié)果，為每臺設(shè)備計算一個“維護(hù)風(fēng)險得分”。該得分結(jié)合了設(shè)備的預(yù)測故障概率、設(shè)備在生產(chǎn)線中的重要性以及其維護(hù)所需的時間和成本。設(shè)備的“維護(hù)風(fēng)險得分”計算如公式（1）所示。

式中：P為預(yù)測故障概率；L為設(shè)備重要性權(quán)重；C為維護(hù)時間及成本權(quán)重。

例如一個預(yù)測故障概率為0.8的設(shè)備的重要性權(quán)重為0.9，維護(hù)時間和成本權(quán)重為0.7，可以將這些值帶入上述公式中計算得分，即R=0.8×0.9×0.7=0.504，即該設(shè)備的維護(hù)風(fēng)險得分為0.504。通過該方法，可以為生產(chǎn)線上的每臺設(shè)備計算一個維護(hù)風(fēng)險得分，并據(jù)此確定其維護(hù)的優(yōu)先級。

2.2.2 智能化維護(hù)決策框架

在動態(tài)評估與優(yōu)先級確定的基礎(chǔ)上，該文進(jìn)一步設(shè)計了一個智能化維護(hù)決策框架，旨在為維護(hù)工程師提供即時、優(yōu)化的決策建議。該框架主要包括如下組成部分：1）數(shù)據(jù)輸入模塊。該模塊負(fù)責(zé)處理實時收集的設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)（例如溫度、振動等）、當(dāng)前生產(chǎn)線的運行需求以及維護(hù)資源的狀態(tài)。2）風(fēng)險評估與優(yōu)先級排序模塊。基于上文定義的風(fēng)險得分R，該模塊負(fù)責(zé)計算所有待維護(hù)設(shè)備的得分，并據(jù)此確定其維護(hù)的優(yōu)先級。3）決策優(yōu)化與輸出模塊。考慮生產(chǎn)線的需求和現(xiàn)有的維護(hù)資源，該文設(shè)計了一個優(yōu)化器，目標(biāo)是最小化總體的維護(hù)成本和生產(chǎn)停機(jī)時間。

為了解決策優(yōu)化問題，采用遺傳算法。假設(shè)T為總停機(jī)時間，M為維護(hù)成本。定義的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)F如公式（2）所示。

式中：α和β為權(quán)重系數(shù)，可以根據(jù)具體生產(chǎn)需求進(jìn)行調(diào)整。

結(jié)合上述參數(shù)，決策框架可為每臺需要維護(hù)的設(shè)備提供詳細(xì)的維護(hù)建議，包括最佳維護(hù)時間、所需資源以及預(yù)期的停機(jī)時間。

2.3 自動化與半自動化的修復(fù)策略

2.3.1 遙控與自動化工具的整合

在智能維護(hù)決策框架為維護(hù)工程師提供優(yōu)化建議后，需要快速、高效地實施這些建議。為了應(yīng)對該問題，該文提出了結(jié)合遙控和自動化工具的修復(fù)策略。為了收集設(shè)備的詳細(xì)運行數(shù)據(jù)，該文采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）。這些傳感器會定期將數(shù)據(jù)發(fā)送到一個中央處理單元。收集到的示例數(shù)據(jù)見表2。

表2 示例設(shè)備運行數(shù)據(jù)

結(jié)合表2的數(shù)據(jù)和先前的決策建議，自動化工具會生成修復(fù)指令。如果一個設(shè)備的溫度連續(xù)上升且超過預(yù)定閾值，系統(tǒng)就會生成一個冷卻指令。

此外，為了增加修復(fù)的靈活性和準(zhǔn)確性，該文還整合了遙控功能，允許維護(hù)工程師遠(yuǎn)程操控設(shè)備并進(jìn)行修復(fù)。特別是需要細(xì)致操作或面對不確定性時，遙控可提供一個有效的解決方案。

綜合上述2種策略，設(shè)備的修復(fù)時間Tr如公式（3）所示。

式中：ta是自動修復(fù)的時間；tr是遙控修復(fù)的時間；γ是1個0～1的系數(shù)，代表遙控修復(fù)在整個修復(fù)過程中所占的比例。

結(jié)合遙控和自動化工具，該文修復(fù)策略不僅提供了高效、準(zhǔn)確的修復(fù)方式，還增加了維護(hù)過程中的靈活性，進(jìn)一步確保了自動化設(shè)備的穩(wěn)定運行。

2.3.2 決策輔助系統(tǒng)的設(shè)計

在考慮遙控與自動化工具整合的基礎(chǔ)上，一個更完整、全面的維護(hù)方案需要具備實時的決策輔助功能。為了滿足這一需求，該文設(shè)計了一個基于多模態(tài)信息融合的決策輔助系統(tǒng)（Decision Assistance System，DAS）。DAS利用先進(jìn)的信號處理技術(shù)對從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）中獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。處理后的數(shù)據(jù)見表3。

表3 處理后的設(shè)備數(shù)據(jù)

采用特定算法計算各項指標(biāo)，其反映了設(shè)備在相應(yīng)時間點的異常情況。

基于上述數(shù)據(jù)，DAS引入模糊邏輯系統(tǒng)來生成決策建議。決策的模糊邏輯規(guī)則定義如下：如果溫度指標(biāo)較高且振動指標(biāo)中等，就建議“立即檢查冷卻系統(tǒng)”；如果電流異常指數(shù)上升且溫度指標(biāo)持續(xù)穩(wěn)定，就建議“檢查電源線路”。使用模糊邏輯系統(tǒng)可以得到設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)的維護(hù)優(yōu)先級P，如公式（4）所示。

式中：μtemp（x）、μvibration（y）和μurrent（z）分別是溫度、振動和電流異常指數(shù)的隸屬函數(shù)。

DAS將上述分析結(jié)果進(jìn)行整合，為維護(hù)工程師提供了清晰、具體的維護(hù)建議和操作指南。

3 應(yīng)用案例與效果評估

3.1 工業(yè)設(shè)備智能化維護(hù)實踐

在實際工業(yè)環(huán)境中，為了確保生產(chǎn)線的高效率和設(shè)備的正常運行，必須采納一套先進(jìn)、集成的設(shè)備運行、維護(hù)管理系統(tǒng)。通過實地調(diào)查和數(shù)據(jù)收集，該文對現(xiàn)場設(shè)備管理與全系統(tǒng)生產(chǎn)維修進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化解析，如圖2所示。

圖2 設(shè)備運行維護(hù)管理系統(tǒng)

從圖2可以明顯觀察到，制造企業(yè)對設(shè)備維護(hù)的處理過程是多層次、多維度的。在基層的現(xiàn)場設(shè)備管理中，重點關(guān)注設(shè)備的日常狀態(tài)，包括清潔、點檢、保養(yǎng)和潤滑等基本操作。這些操作都是為了確保設(shè)備在生產(chǎn)過程中能夠穩(wěn)定、持續(xù)運行。進(jìn)而是關(guān)于設(shè)備維修的各種戰(zhàn)略選擇，包括預(yù)防性維修、事后維修、設(shè)備改造和維修等。特別值得注意的是預(yù)防性維修和事后維修間的權(quán)衡。預(yù)防性維修注重提前預(yù)測和防止可能出現(xiàn)的問題，而事后維修則是在設(shè)備出現(xiàn)故障后采取措施進(jìn)行修復(fù)。此外，企業(yè)還實施了自主維修策略，即培訓(xùn)生產(chǎn)線上的工人，使其具備一定的設(shè)備維護(hù)和修理能力，旨在快速響應(yīng)生產(chǎn)線上出現(xiàn)的小型故障，降低設(shè)備停機(jī)時間，提高生產(chǎn)效率。該文還對這些維護(hù)策略進(jìn)行了進(jìn)一步的效果評估。通過比較實施前、后的設(shè)備停機(jī)時間、維修成本和生產(chǎn)效率等關(guān)鍵指標(biāo)，證實了這套體制對提高制造企業(yè)設(shè)備運行穩(wěn)定性和減少維修成本的有效性。

3.2 試驗設(shè)置與條件

為了驗證所提策略的有效性，該文進(jìn)行了實地試驗。試驗的具體設(shè)置與條件如下。1）試驗場景。該文選擇3家典型的制造型企業(yè)，包括重工業(yè)、電子制造及食品加工3個行業(yè)，確保試驗的廣泛性和代表性。2）試驗設(shè)備。設(shè)備A為高速沖壓機(jī)，設(shè)備B為電子芯片貼裝機(jī)，設(shè)備C為食品灌裝機(jī)。3） 數(shù)據(jù)采集。利用傳感器實時監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)。收集的數(shù)據(jù)包括設(shè)備溫度、震動頻率、生產(chǎn)速度和產(chǎn)出質(zhì)量。數(shù)據(jù)采樣頻率為每秒10次，試驗時長為每家企業(yè)連續(xù)監(jiān)測30天。4）試驗條件。環(huán)境溫度為T=（25±2）℃，相對濕度為RH=（65±5）%。5）數(shù)據(jù)處理。將收集的數(shù)據(jù)經(jīng)過噪聲濾波處理后，應(yīng)用到上文討論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中進(jìn)行故障預(yù)測。為了驗證算法的預(yù)測準(zhǔn)確性，該文特意在試驗期間模擬了一些設(shè)備故障。6） 結(jié)果與數(shù)據(jù)。設(shè)備A在第15天預(yù)測出一個高溫故障，實際故障出現(xiàn)在第16天。設(shè)備B在整個試驗期間穩(wěn)定運行，沒有預(yù)測或?qū)嶋H故障。設(shè)備C在第22天預(yù)測處一個震動異常，實際故障在第24天出現(xiàn)。7）分析。從試驗數(shù)據(jù)可以看出，該文提出的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠相對準(zhǔn)確地預(yù)測設(shè)備故障，尤其是在故障發(fā)生前的短時間內(nèi)。這為企業(yè)進(jìn)行預(yù)防性維修或調(diào)整生產(chǎn)策略提供了寶貴的時間。

3.3 結(jié)果展示與評估

繼上述試驗設(shè)計與條件后，該文對制造企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備運行維護(hù)實時管理系統(tǒng)的績效進(jìn)行了深入評估。為量化評估，選擇故障預(yù)測準(zhǔn)確率、維護(hù)響應(yīng)時間和設(shè)備有效運行率為主要指標(biāo)。1）故障預(yù)測準(zhǔn)確率：3家制造型企業(yè)中關(guān)鍵設(shè)備的故障預(yù)測準(zhǔn)確率分別達(dá)到92%、95%和88%。表明使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測能夠在大部分情況下準(zhǔn)確地預(yù)測設(shè)備故障。2）維護(hù)響應(yīng)時間：引入智能化維護(hù)策略后，維護(hù)響應(yīng)時間平均縮短了30%。這主要得益于自適應(yīng)的維護(hù)決策系統(tǒng)能及時派發(fā)維護(hù)任務(wù)、進(jìn)行遙控與自動化工具的有效整合。3）設(shè)備有效運行率（OEE）：OEE是評估生產(chǎn)過程效率的重要指標(biāo)。該文通過引入智能化維護(hù)策略，使OEE平均提高8%，從原先的85%提升至93%。

4 結(jié)語

隨著工業(yè)制造領(lǐng)域向智能化、自動化方向的持續(xù)演進(jìn)，設(shè)備維護(hù)的效率和準(zhǔn)確性成為制約企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。該文針對自動化設(shè)備維護(hù)面臨的核心問題，提出并驗證了一系列智能化策略。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)測、自適應(yīng)的維護(hù)決策系統(tǒng)以及自動化/半自動化的修復(fù)策略，顯著優(yōu)化了維護(hù)響應(yīng)時間和設(shè)備有效運行率。并在制造企業(yè)中的應(yīng)用案例中進(jìn)一步證明了所提策略的實際效益。與傳統(tǒng)維護(hù)方法相比，智能化策略不僅提高了預(yù)測準(zhǔn)確率，還提高了設(shè)備的穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率。此外，該方法的推廣有助于降低制造業(yè)的總體運營成本，為企業(yè)創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)價值。