自動化設備的智能運維系統研究

馬 旭

（國網山西省電力公司嵐縣供電公司，山西 呂梁 033500）

隨著科技的飛速進步，自動化設備普遍應用于各個領域中，包括制造業和服務業。為了確保這些設備能夠穩定、持久地運行，其維護策略也需要跟隨科技的步伐，實現更高層次的智能化[1]。然而，目前自動化設備運行維護仍然面臨一系列關鍵問題。首先，大部分設備尚缺乏有效的自我診斷和自我修復機制。這意味著當某些故障發生時，如果沒有及時進行人工干預，設備就可能停止運行，甚至造成更嚴重的損壞。其次，對許多設備來說，其維護周期和標準尚不明確，導致維護行為難以規范化，使設備可能面臨過度維護或維護不足的風險。再次，隨著工業互聯網和物聯網技術的廣泛應用，自動化設備通信也變得至關重要。但通信的延遲或中斷可能會引起控制不穩定，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，旨在提升自動化設備的運行維護水平。希望該文研究能為自動化設備維護提供新的視角和策略，為未來的智能制造和服務領域奠定堅實基礎。

1 自動化設備維護面臨的關鍵問題

1.1 缺乏高效的自我診斷和自我修復機制

在實際運行中，設備故障往往會造成生產停滯或其他相關過程的中斷，如果沒有及時、準確地進行故障檢測與修復，損失可能會進一步增加[2]。自我診斷技術使設備能夠偵測并識別出系統內部或外部環境的不正常狀態。然而，盡管傳感器技術和控制理論已取得一定進展，對許多高度復雜的自動化系統來說，實時、精確的故障檢測仍是一大挑戰。即使在診斷后，如何采取高效的自我修復策略也是一個待解決的問題。修復機制應具備快速、安全和低成本的特性，但目前多數設備仍依賴人工干預，缺乏足夠的自主性。這種自我診斷與自我修復的缺陷不僅限制了自動化設備的效率和穩定性，還可能給整體生產環境和人員安全帶來潛在威脅。

1.2 自動化設備的維護周期和標準不明確

自動化設備維護應當遵循一個明確、統一且可行的標準和周期，確保設備在其生命周期內能夠穩定、高效地運行[3]。但技術的快速迭代和應用場景的多樣性，為各種設備確立一個統一或適應其特性的維護標準與周期增加了難度。多數情況下，設備的維護周期往往是根據經驗或供應商建議來確定的，缺乏對實際運行環境和設備狀況的深入考慮。此外，未明確的維護標準可能會導致設備的過度維護或忽視，增加不必要的成本或風險。過度維護不僅浪費資源，還可能造成設備的早期磨損或其他潛在問題。相反，維護不足則可能導致設備出現突發性故障，嚴重干擾生產過程產生。

1.3 通信延遲或中斷導致的控制不穩定

通信延遲通常被定義為數據從發送端到接收端的傳輸時間，對要求實時響應的自動化控制系統來說，即便是微小的延遲，也可能導致控制失效或系統響應偏離預期[4]。例如對于高精度生產線或關鍵性的控制環境，通信的微秒級延遲可能會導致出現產品質量問題或安全事故，甚至是通信中斷。網絡故障、設備故障以及其他外部因素導致的通信中斷都可能會使自動化設備失去與控制中心或其他設備的連接，導致操作失控或系統宕機。在某些關鍵領域，如能源管理或醫療設備，通信中斷還可能帶來災難性的后果。此外，這些通信問題還能導致控制系統的誤判[5]。例如數據的延遲傳輸可能會使系統基于已過時的信息做出響應，進而導致控制和決策發生錯誤。

2 自動化設備運行維護的智能化策略的設計與實現

2.1 數據驅動的故障預測

2.1.1 數據采集與處理

為了實現基于數據驅動的故障預測，該文選擇了一家大型汽車制造企業中的10臺代表性自動化設備，進行為期12個月的數據采集。這些設備包括機械臂、數控車床和自動噴涂機。1）數據采集：利用已安裝在設備上的傳感器進行數據采集，這些傳感器可以實時監測設備的溫度、振動、電流和壓力等關鍵參數。每秒采集10個數據點，這意味著每臺設備每天將產生近864000個數據點。2）數據清洗：初步數據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?。簭脑紨祿杏嬎闳缦玛P鍵特征，即RMS值、峰值、峭度和峰峰值。4）數據歸一化：為了確保數據在相同尺度上，使用了Min-Max歸一化方法，將所有特征值都轉化為0～1。

數據分析表明，在故障前的一段時間內，多數設備的溫度和振動數據存在明顯的上升趨勢。例如某自動噴涂機在出現故障前的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測其可能故障的重要線索。

基于上述數據處理和分析，為每臺設備建立一個故障預測模型，可以根據實時數據預測設備的故障概率，并及時制定維護策略。

2.1.2 機器學習算法的應用

對數據進行清洗與特征提取后，選擇合適的機器學習模型進行故障預測至關重要。基于該文的數據特點，選擇支持向量機（SVM）作為預測模型，如圖1所示，具體參數如下：核函數為RBF，C值為1.0，γ值為0.1。

圖1 支持向量機（SVM）

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

表1 SVM模型交叉驗證評估結果

5折交叉驗證方法驗證了模型的準確性。表1的結果表明，SVM模型表現出較高的預測精度。在試驗設備進行實際應用過程中，該模型能夠為設備可能出現的故障提供4h～6h的預警，是設備維護的重要決策參考。

為進一步優化預測性能，該文還進行了特征選擇。經過多次迭代比較，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 自適應的維護決策系統

2.2.1 動態評估與維護優先級確定

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

式中：P為預測故障概率；L為設備重要性權重；C為維護時間及成本權重。

例如一個預測故障概率為0.8的設備的重要性權重為0.9，維護時間和成本權重為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，即該設備的維護風險得分為0.504。通過該方法，可以為生產線上的每臺設備計算一個維護風險得分，并據此確定其維護的優先級。

2.2.2 智能化維護決策框架

在動態評估與優先級確定的基礎上，該文進一步設計了一個智能化維護決策框架，旨在為維護工程師提供即時、優化的決策建議。該框架主要包括如下組成部分：1）數據輸入模塊。該模塊負責處理實時收集的設備運行狀態數據（例如溫度、振動等）、當前生產線的運行需求以及維護資源的狀態。2）風險評估與優先級排序模塊?；谏衔亩x的風險得分R，該模塊負責計算所有待維護設備的得分，并據此確定其維護的優先級。3）決策優化與輸出模塊?？紤]生產線的需求和現有的維護資源，該文設計了一個優化器，目標是最小化總體的維護成本和生產停機時間。

為了解決策優化問題，采用遺傳算法。假設T為總停機時間，M為維護成本。定義的優化目標函數F如公式（2）所示。

式中：α和β為權重系數，可以根據具體生產需求進行調整。

結合上述參數，決策框架可為每臺需要維護的設備提供詳細的維護建議，包括最佳維護時間、所需資源以及預期的停機時間。

2.3 自動化與半自動化的修復策略

2.3.1 遙控與自動化工具的整合

在智能維護決策框架為維護工程師提供優化建議后，需要快速、高效地實施這些建議。為了應對該問題，該文提出了結合遙控和自動化工具的修復策略。為了收集設備的詳細運行數據，該文采用無線傳感器網絡（WSN）。這些傳感器會定期將數據發送到一個中央處理單元。收集到的示例數據見表2。

表2 示例設備運行數據

結合表2的數據和先前的決策建議，自動化工具會生成修復指令。如果一個設備的溫度連續上升且超過預定閾值，系統就會生成一個冷卻指令。

此外，為了增加修復的靈活性和準確性，該文還整合了遙控功能，允許維護工程師遠程操控設備并進行修復。特別是需要細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，設備的修復時間Tr如公式（3）所示。

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

結合遙控和自動化工具，該文修復策略不僅提供了高效、準確的修復方式，還增加了維護過程中的靈活性，進一步確保了自動化設備的穩定運行。

2.3.2 決策輔助系統的設計

在考慮遙控與自動化工具整合的基礎上，一個更完整、全面的維護方案需要具備實時的決策輔助功能。為了滿足這一需求，該文設計了一個基于多模態信息融合的決策輔助系統（Decision Assistance System，DAS）。DAS利用先進的信號處理技術對從無線傳感器網絡（WSN）中獲取的數據進行處理。處理后的數據見表3。

表3 處理后的設備數據

采用特定算法計算各項指標，其反映了設備在相應時間點的異常情況。

基于上述數據，DAS引入模糊邏輯系統來生成決策建議。決策的模糊邏輯規則定義如下：如果溫度指標較高且振動指標中等，就建議“立即檢查冷卻系統”；如果電流異常指數上升且溫度指標持續穩定，就建議“檢查電源線路”。使用模糊邏輯系統可以得到設備當前狀態的維護優先級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的隸屬函數。

DAS將上述分析結果進行整合，為維護工程師提供了清晰、具體的維護建議和操作指南。

3 應用案例與效果評估

3.1 工業設備智能化維護實踐

在實際工業環境中，為了確保生產線的高效率和設備的正常運行，必須采納一套先進、集成的設備運行、維護管理系統。通過實地調查和數據收集，該文對現場設備管理與全系統生產維修進行了結構化解析，如圖2所示。

圖2 設備運行維護管理系統

從圖2可以明顯觀察到，制造企業對設備維護的處理過程是多層次、多維度的。在基層的現場設備管理中，重點關注設備的日常狀態，包括清潔、點檢、保養和潤滑等基本操作。這些操作都是為了確保設備在生產過程中能夠穩定、持續運行。進而是關于設備維修的各種戰略選擇，包括預防性維修、事后維修、設備改造和維修等。特別值得注意的是預防性維修和事后維修間的權衡。預防性維修注重提前預測和防止可能出現的問題，而事后維修則是在設備出現故障后采取措施進行修復。此外，企業還實施了自主維修策略，即培訓生產線上的工人，使其具備一定的設備維護和修理能力，旨在快速響應生產線上出現的小型故障，降低設備停機時間，提高生產效率。該文還對這些維護策略進行了進一步的效果評估。通過比較實施前、后的設備停機時間、維修成本和生產效率等關鍵指標，證實了這套體制對提高制造企業設備運行穩定性和減少維修成本的有效性。

3.2 試驗設置與條件

為了驗證所提策略的有效性，該文進行了實地試驗。試驗的具體設置與條件如下。1）試驗場景。該文選擇3家典型的制造型企業，包括重工業、電子制造及食品加工3個行業，確保試驗的廣泛性和代表性。2）試驗設備。設備A為高速沖壓機，設備B為電子芯片貼裝機，設備C為食品灌裝機。3） 數據采集。利用傳感器實時監測設備的運行狀態。收集的數據包括設備溫度、震動頻率、生產速度和產出質量。數據采樣頻率為每秒10次，試驗時長為每家企業連續監測30天。4）試驗條件。環境溫度為T=（25±2）℃，相對濕度為RH=（65±5）%。5）數據處理。將收集的數據經過噪聲濾波處理后，應用到上文討論的機器學習算法中進行故障預測。為了驗證算法的預測準確性，該文特意在試驗期間模擬了一些設備故障。6） 結果與數據。設備A在第15天預測出一個高溫故障，實際故障出現在第16天。設備B在整個試驗期間穩定運行，沒有預測或實際故障。設備C在第22天預測處一個震動異常，實際故障在第24天出現。7）分析。從試驗數據可以看出，該文提出的機器學習算法能夠相對準確地預測設備故障，尤其是在故障發生前的短時間內。這為企業進行預防性維修或調整生產策略提供了寶貴的時間。

3.3 結果展示與評估

繼上述試驗設計與條件后，該文對制造企業生產設備運行維護實時管理系統的績效進行了深入評估。為量化評估，選擇故障預測準確率、維護響應時間和設備有效運行率為主要指標。1）故障預測準確率：3家制造型企業中關鍵設備的故障預測準確率分別達到92%、95%和88%。表明使用機器學習算法對設備狀態進行預測能夠在大部分情況下準確地預測設備故障。2）維護響應時間：引入智能化維護策略后，維護響應時間平均縮短了30%。這主要得益于自適應的維護決策系統能及時派發維護任務、進行遙控與自動化工具的有效整合。3）設備有效運行率（OEE）：OEE是評估生產過程效率的重要指標。該文通過引入智能化維護策略，使OEE平均提高8%，從原先的85%提升至93%。

4 結語

隨著工業制造領域向智能化、自動化方向的持續演進，設備維護的效率和準確性成為制約企業發展的關鍵因素。該文針對自動化設備維護面臨的核心問題，提出并驗證了一系列智能化策略。通過數據驅動的故障預測、自適應的維護決策系統以及自動化/半自動化的修復策略，顯著優化了維護響應時間和設備有效運行率。并在制造企業中的應用案例中進一步證明了所提策略的實際效益。與傳統維護方法相比，智能化策略不僅提高了預測準確率，還提高了設備的穩定性和生產效率。此外，該方法的推廣有助于降低制造業的總體運營成本，為企業創造更大的經濟價值。