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转帖|大数据新闻|编辑:郑恭琳|2020-08-24 16:14:10.720|阅读 3585 次
概述:PHM的概念和技术首先出现在军用装备中,并在航天飞行器、飞机、核反应堆等复杂系统和装备中获得应用,随着PHM技术的不断发展,目前在很多工业领域逐渐受到重视,在电子、汽车、船舶、工程结构安全等方面的应用也不断增加。
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今天我们来简单讲一讲PHM——故障预测和健康管理。
随着现在科技技术的发展,特别是信息技术的迅速发展,在航空、航天、通信、工业应用等各个领域的工程系统日趋复杂,大量复杂系统的复杂性、综合化、智能化程度不断提高。伴随着复杂系统的发展,其研制、生产尤其是维护和保障的成本越来越高。同时,由于组成环节和影响因素的增加,发生故障和功能失效的几率逐渐加大,因此,复杂系统故障诊断和维护逐渐成为大家关注的焦点。基于复杂系统可靠性、安全性、经济性考虑,以预测技术为核心的故障预测和健康管理PHM(Prognostics Health Management)策略获得越来越多的重视和应用,发展为自主式后勤保障系统的重要基础。
PHM的概念和技术首先出现在军用装备中,并在航天飞行器、飞机、核反应堆等复杂系统和装备中获得应用,随着PHM技术的不断发展,目前在很多工业领域逐渐受到重视,在电子、汽车、船舶、工程结构安全等方面的应用也不断增加。PHM是对复杂系统传统使用的机内测试(build-in test,BIT)和状态(健康)监控能力的进一步扩展,它是从状态监控向健康管理的转变,这种转变引入了对系统未来可靠性的预测能力,借助这种能力识别和管理故障的发生、规划维修和供应保障,其主要目的是降低使用与保障费用,提高装备系统安全性、完好性和任务成功性,从而以较少的维修投入,实现基于状态的维修或视情维修(condition-based maintenance,CBM)和自主式保障。
故障预测与健康管理PHM(Prognostics and Health Management)技术,是指利用先进的传感器技术,获取系统运行状态信息和故障信息,借住神经网络、模糊推理等算法,根据系统历史数据和环境因素,对系统进行状态监测、故障预测,同时对系统的健康状态进行评估,结合地面维修资源情况,给出维修决策,以实现关键部件的实情维修。
PHM包含两方面的内容,即故障预测和健康管理,健康是指与期望的正常性能状态相比较的性能下降或偏差程度。其中故障预测是指根据系统现在或历史性能状态预测性地诊断部件或系统完成其功能的状态(未来的健康状态),包括确定部件或者系统的剩余寿命或正常工作的时间长度;健康管理是根据诊断/预测信息、可用维修资源和使用要求对维修活动做出适当决策的能力。
PHM系统一般应具备故障检测、故障隔离、故障诊断、故障预测、健康管理和寿命追踪等功能。对于复杂装备和系统,PHM应能实现不同层次、不同级别的综合诊断、预测和健康管理。PHM的主要功能列举如下图:
PHM技术采用先进的传感器技术获取和采集与系统属性有关的特征参数,然后将这些特征参数和有用的信息关联,借助智能算法和模型进行检测、分析、预测,并管理系统或设备的工作状态。
PHM 代表了一种方法的转变,一种维护策略和概念上的转变,实现了从传统基于传感器的诊断向基于智能系统的预测的转变,从而为在准确的时间,对准确的部位,进行准确而主动的维护活动提供了技术基础。PHM 技术也使得事后维修或定期维修策略被视情维修所取代。这种转变能够为现实装备保障带来如下提升:
目前,PHM在国内外得到了广泛应用。美国、英国、加拿大、荷兰、新加坡、南非和以色列等国已将PHM技术应用到直升机上,出现了称作“健康与使用监控系统”(HUMS)的集成应用平台。其中美国国防部新一代HUMS-JAHUMS具有全面的PHM能力和开放、灵活的系统结构。
美国各军种研究开发的与HUMS和PHM类似的技术还有海军的综合状态评估系统(ICAS)、陆军的诊断改进计划(ADIP),B-2轰炸机、“全球鹰”无人机和NASA第2代可重复使用运载器的飞行器综合健康管理(IVHM)系统等。覆盖了部件、分系统及整个飞机系统,主要功能组件包括飞机级PHM、结构PHM、任务系统PHM、推进系统PHM、机电系统PHM及地面PHM等。此外,国外预测及健康管理(PHM)技术理论体系不断完善和优化,设计、验证和评估技术不断成熟。美国F-35等先进战机装备了PHM系统,其设计、开发和验证都基于成熟软件工具,并结合装备特点进行验证和熟化,已经形成了PHM设计、开发及验证的流程、方法和体系,对于其他新型装备PHM系统研制具有重要推动作用。几种典型的PHM设计、开发及验证一体化软件平台为国外PHM系统研制起到了重要作用。
除了在军事领域的成功应用外, PHM技术还在航空航天、民用飞机、汽车、核电站和大型水坝等民用领域获得广泛应用,成为名副其实的军民两用技术。波音公司已将PHM技术应用到民用航空领域,称作“飞机状态管理(AHM)系统”,已在多家航空公司的B777, B747-400,A320,A330和A340等飞机上得到大量应用。此外,在工业领域的风力发电机、空压机、电梯、工程机械等行业的应用也越来越广泛和深入。
PHM的故障预测能够提供尽可能长的预测——失效周期,其投入产出比大约为10倍。主要收益体现在:
例如在航空领域以F-35战机为例,使用了PHM技术的飞机的故障不可复现率减少82%,维修人力减少20-40%,后勤规模减小50%,出动架次率提高25%,飞机的使用与保障费用比过去的机种减少了50%以上,而使用寿命达8000飞行小时。统计数据充分证明了PHM在降低维修保障成本,提高装备安全性、可用度与完好性,确保任务成功性,提升作战效能方面的重要作用。
从社会效益来看,PHM技术的发展,有助于其在不同领域的拓展研究,帮助其他领域实现基于状态的预测性维护和健康管理,从而更大程度上帮助节约成本,增加经济收益,同时,能够很大程度上节约资源保护环境。
案例中的客户是开发、设计、制造、销售汽车及汽车零部件(包括新能源汽车及其电池、电机、整车控制技术)、电子电器、金属机械、铸金锻件、粉末冶金、设备、工具和模具的一家汽车制造商公司。在整车生产过程中,需要利用冲压设备将钢板锻造成型,冲压设备故障会对生产过程带来不必要的损失,并存在以下三个痛点:
慧都大数据团队对数据进行处理,选择最优的预测模型,对传感器的数据进行相关性探索,找到故障发生的所有相关数据特征(如图方框选择的数据区域所示),从而预测出故障会在接下来的某个时间点出现故障(如图椭圆形区域)。我们的预测模型准确度在90%以上。
模型效果
冲压设备故障5分钟的预测状况
冲压设备故障10分钟的预测状况
效果界面
慧都设备故障预测解决方案项目团队在实施完成后,为客户进行了一个月的项目运行维护,做到了三分钟响应,半小时处理,能够完美融入客户现场生产过程,客户非常满意。最终实现:
慧都一直致力于、产品质量分析及预测、管理驾驶舱等大数据模型的构建,助力企业由传统运营模式向数字化、智能化的新模式转型升级,抓住数据经济的发展势头,提供管理效能,精准布局未来。获取案例demo,请详询。
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