設備在線維護關鍵技術與發展趨勢

劉本剛，劉 剛，王思廣，孔繁霽，潘高揚

(沈陽飛機工業(集團)有限公司,遼寧 沈陽 110850)

0 引言

針對先進加工設備在維護方面過度依賴經驗、存在維修不足和過度維修的共性關鍵技術問題，立足于逐步實現先進設備故障預測與健康管理網絡化、信息化、數字化，以及與飛機制造技術的融合，為保證設備性能和均衡生產提供技術保障，保障設備完好率和利用率，間接提升自動化生產線生產效率，滿足精準制造與重量控制需求，結合生產實際，圍繞提質增效，開展數據自動采集、數據分析等技術研發，通過描述設備的功能邏輯，開發適應先進加工設備的故障預測與快速診斷關鍵算法及模型，實現高效的個性化設備故障快速診斷和條件在線管理功能，將設備維護人員從重復、繁雜的功能性故障修復中解放出來，把寶貴的精力更多地放在提升設備性能、解決精度下降等關鍵問題上，對保障充分發揮新引進設備的先進功能與性能具有重要的意義。

1 設備維護方式及特點

設備維護主要有以下四種方式：

(1) 事后維修。早期的工業生產規模小，發生故障的后果一般并不嚴重，設備故障的影響僅局限于設備自身，為了提高設備的使用率，可以采用事后維修。但隨著設備復雜性和科學技術的發展，事后維修已經不能滿足當前的維護需求。

(2) 預防性維護。預防性維護對設備故障以預防為主要目的，當設備的故障征兆被發現后，對設備采取不同的維護決策，使設備保持在初始的功能狀態。目前，在國外的企業生產過程中，其是一種常見的維護方式。

(3) 狀態維護。通過監控設備運行過程，結合設備健康預測技術，可避免事后維修方式的不足以及預防性維護方式的過度維修，相比較而言這是企業生產中最經濟合理的維護決策方式，也是智能制造模式下設備維護的未來發展方向。

(4) 可靠性維護。其是一種預防設備故障重復發生、降低設備停機時間的基于可靠性的維護方式。

隨著新一代網絡信息技術與自動化技術不斷融合發展，企業及制造裝備的數字化及網絡信息化程度得到了迅猛提升，解決和提升先進設備(成線)維護的技術手段[1，2]和信息化水平具有需求迫切性和技術可行性。

2 面向智能制造的狀態維護模式及功能

隨著開放性通信協議不斷完善和微型智能嵌入式芯片及傳感器技術蓬勃發展，通過在車間設備層及傳感層創建支撐數據采集、設備管理和過程控制的可靠透明的數據鏈路，結合機器學習等人工智能算法，開展基于網絡信息化數據驅動的設備在線維護技術，實現基于狀態維護功能，不但對提高設備診斷效率和完好率具有重要意義，而且可以基于設備狀態數據增值服務進行設備健康管理和設備性能、剩余使用壽命預測及自主維修決策，有利于支撐智能制造。面向智能制造的狀態維護系統的功能主要體現在以下幾個方面：

(1) 有利于提高設備自主維護能力和設備維修信息化水平。針對設備成線及先進制造裝備應用趨勢，生產流程對設備的功能完整性、性能穩定性和可靠性及設備安全性的要求更加嚴格，這對設備的可維護性提出了空前高的要求，基于物聯網實現數據自動采集及故障快速診斷和條件在線管理功能，有利于將設備維護人員從重復、繁雜的功能性故障修復中解放出來，把寶貴的精力更多地放在提升設備性能、解決精度下降等關鍵問題上，助力建設“設備自動化、人員高效化和管理信息化”生產線。

(2) 有利于充分挖掘數據資本潛力，助力精準化、自動化、信息化和網絡化的生產管理與控制。提高生產效率單靠增加自動化設備、加強考核對成線的車間而言，整體效果是有限的，這需要系統、全面地挖掘潛力，從各個方面進行優化，無論是生產流程還是設備管理(包含設備維護)上，數據化與數據資產“變現”是提高設備完好率、設備利用率和提升生產效率的重要途徑。以前通過信息化手段實現了運營管理數據化，而現在需要真正從紛繁復雜的數據中獲取更多對生產和設備維護有價值的信息，使數據變成一種企業資產，并促進數據資產“變現”，助力精準化、自動化、信息化和網絡化的生產管理與控制。

(3) 有利于促進物理與信息系統高度融合，助力生產計劃科學化、生產過程協同化、資源優化。“如果無法度量它，就無法管理它”，設備數據可為計劃源頭、過程協同、設備底層、資源優化、質量控制、決策支持等六大管理方面提供直接、客觀的基礎數據，根據對過程數據進行及時干預，使設備加工過程完全受控，是保證科學化、精準化的前提。如果信息化系統與設備脫節，就不能充分發揮自動設備數字化通信方面的優勢，也就無法及時獲知全面的生產信息，沒有這些準確、客觀的設備健康狀態、性能及剩余壽命等數據作支撐[3]，就難以及時做出科學決策，將會影響生產計劃。

3 設備狀態維護關鍵技術

基于狀態的設備維護能夠評估設備性能并進行故障預測，從而大幅提高設備可靠性和故障診斷效率，有效解決傳統維護方式過度依賴經驗導致維護效率低、成本高而且設備健康狀態評價模糊的問題，并能夠實時監控數控機床運行過程，有助于挖掘和發揮設備運行過程量數據的價值[4]，對提質增效和保障設備完好率具有重要意義。同時，設備狀態維護也是智能生產線建設的需求，不但為設備維護提供數字化、智能化支撐，而且有助于提升先進設備智能運維及管控水平。設備狀態維護主要涉及現場總線技術、物聯網、機器學習及其在具體場景中的應用等關鍵技術。

3.1 現場總線及網絡接口技術

隨著工業互聯網和物聯網的快速發展，對車間不同型號、不同種類的設備和相關基礎平臺的互聯互通提出了更高、更迫切的需求，如何高效解決接口繁雜、協議混亂、數據交互低效的接口技術是實現設備狀態維護的基礎，當前有效的途徑是使用OPC UA協議。

3.2 高實時性數據采集技術

不同于信息化設備管理，設備故障快速診斷與狀態預測等對數據實時性要求非常高，數據種類多(可以是任意可以采集到的數據)，數據量大，如實現100 ms、10 ms級數控系統內部數據高實時性在線采集與保存，以及滿足安全防護及旋轉部件狀態評估的嵌入式外部傳感器幾kHz到幾十kHz的采樣頻率的實時性數據采集。采用基于物聯網協議和輕量化的數據傳輸結構可以更好地支撐數據采集與傳輸，如MQTT協議、JSON格式等。

3.3 基于機器學習的在線故障診斷與預測技術

由于涉及數控系統接口技術和人工智能技術，受制于先驗知識和樣本限制，在線故障診斷與預測技術通常需要結合線下學習訓練、線上使用的方法來實現。長遠來看，未來必須實現線上學習訓練、不斷迭代、持續自動優化模型和參數，才能提高故障快速診斷和狀態預測效率及準確率，降低誤診斷率和誤報警率，同時提高系統魯棒性。

3.4 基于物聯網的設備健康管理技術研究與應用

物聯網技術是實施智能制造的重要手段和途徑，在基于云、邊、端等新一代信息技術與網絡技術深度融合發展的背景下，如何開展面向設備健康管理系統的數據無縫接入、存儲、處理和部署等技術是后續研究關注的重點之一。

4 結論

基于狀態維護模式的設備在線維護系統開發需總體規劃、分步實施。首先，通過在單點設備上開展數據自動采集、故障特征識別、設備健康診斷與預測、故障快速診斷、高效交互等技術研發與應用驗證，通過設備運行狀態實時監控與分析，評估設備健康狀態，并對早期故障特征進行識別和快速診斷，開發基于實時狀態數據分析的故障快速診斷與修復系統，提升對設備故障預診斷和故障快速修復的能力；其次，再擴展到多點、線及車間，以效益驅動，確保成功率；最終將事后維修為主的被動工作方式轉變為以狀態維護的主動維護工作模式，實現設備的信息化維護和精細化管控。