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基于工業大數據的設備健康管理系統

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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、試驗結果的數據質量，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驗。
對設備進行系統化的健康管理，不僅需要相關業務分析經驗，還需建設先進的分析系統，實現設備健康狀態監測、故障診斷、故障預測、自主維修和設備綜合信息管理等。系統的核心是在廣泛獲取設備狀態信息的基礎上，借助數據分析方法和機器學習算法來評估設備的健康狀態。因此，需要建立設備數據中心，并應用工業大數據技術實現設備健康管理系統的設計與開發。

二、問題與挑戰

試驗室對設備安全性和數據準確性要求高，設備上安裝的傳感器種類和數量多，數據采集系統采樣頻率高，長期累積的數據量大。
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
設備健康管理系統采用混合式大數據架構實現數據的統一存儲和管理，以大數據分析模塊為業務功能提供支撐，實現數據采集、狀態監測、故障診斷、故障預測、維修保障和設備信息管理六大業務應用。
應用微弱信號提取技術、自適應預警技術、動態診斷技術對動力設備的振動、喘振及劣化過程進行分析；應用數據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。

數據采集采用Kafka消息隊列進行實時數據的傳輸，以滿足高實時性要求。
采用混合式大數據架構對數據進行存儲與管理，以滿足設備全生命周期海量數據存儲管理。
使用專業波形圖與自適應預警技術對設備狀態進行監測。
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。
基于設備狀態分析結果優化備品備件庫存，自動生成維護維修工單，并將維修結果反饋至系統形成閉環，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

建設設備數據中心對風洞設備全生命周期數據進行有效管理。
對動力設備狀態進行監測與評估，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生率，減少運維成本。
實現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。
實現洞體機械結構狀態評估，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，使業務形成閉環反饋、系統實現自學習。

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

高端裝備制造企業主數據及BOM集成項目案例

基于人工智能技術的產品異音檢測

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