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标题 设备远程故障诊断与协同维护管理系统研究
范文 曾嫘
摘要: 设备故障诊断与维护是企业进行日常生产的必备元素。在分析网络协同思想和设备生命周期理论的基础上,给出以“设备(设计)制造单位-设备使用单位”为主体,维护知识为基础,网络协同为手段的主体脉络,提出构建管理系统的概念模型和框架,并对设备故障诊断与维护功能进行细化分析,实现了一种远程故障诊断与系统维护管理系统,为设备远程故障诊断与维护提供了一种新的方向。
Abstract: Equipment fault diagnosis and maintenance is an essential element in the daily production of enterprises. Based on the analysis of network synergetics and equipment life cycle theory, this paper gives the main frame of "equipment (design) manufacturing unit-equipment user" as the main body, maintenance knowledge as basis and network collaboration as means, and proposes the conceptual model and framework of construction of management system, and carries on detailed analysis of equipment fault diagnosis and maintenance functions to achieve a remote fault diagnosis and system maintenance management system, which provides a new direction for remote fault diagnosis and maintenance of equipment.
关键词: 设备维护;故障诊断;网络协同;管理信息系统
Key words: equipment maintenance;fault diagnosis;network coordination;management information system
中图分类号:TP277 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2018)07-0065-06
0 引言
设备作为制造企业重要的生产工具,其良好的管理与维护是保证制造企业经营成功的关键因素之一。同时,设备维护也是设备供应商(制造商)产品服务的重要组成部分。随着科学技术的进步和现代工业技术的发展,现代设备日趋大型化和复杂化,维护的复杂度与难度相应增加[1]。传统的用户自维护、制造商维护或维护外包等设备维护方式逐渐不能满足当前的设备维护需求。远程维护[2-5]、智能维护[6-9]等新的维护模式应需而生。在此基础上,本文提出基于网络协同的设备故障诊断与维护管理系统,以一个设备设计制造商和多个设备使用单位为主体,通过网络协同进行设备维护知识的共享,从而实现横向上多单位协作、纵向上涵盖整个设备生命周期的设备维护管理。
1 网络协同与知识共享
协同的概念是指协调两个及以上的不同资源或个体,共同一致地完成某一目标的过程或能力[10]。网络协同,简单的从字面上理解,就是通过网络进行的协同。随着互联网的普及和发展,以共享为基础的思想交流和信息交换对我们的生活、学习和工作产生了越来越大的影响。网络不仅为我们提供了便捷的交易渠道和创作工具,还为我们提供了一个巨大的知识库[11]。网上有许多资源都是免费的,像开源代码、BBS、微博、语言学习网站等大都全部或者部分无偿提供大家浏览和使用。人们在部分网站上无偿贡献着属于个人的知识产权,同时也免费从网络上获取知识和信息。那些有着相同兴趣和爱好的人共同创建一个词条、完善一段代码或者回答一个问题,他们通过思想交流,形成对社会有用的无形资产。相比于去图书馆翻阅厚重的文献,年轻人们更愿意在网络上发布问题或搜寻答案[12]。网络上的每个人都可能是答案的提供者,那意味着同一个问题可能会得到许多回答,其中或许有的回答是相悖的。那么又该如何确定哪一个答案是正确的或者是所需要的?这正是协同需要解决的问题。因此,从一定程度上讲,网络协同的实质是知识和能力的共享,网络是交流的工具,而协同是组织的形式。

2 系统框架分析
2.1 系统的概念模型
设备生命周期是指设备从设计到报废的整个过程,包括设备的规划选型、设计制造、安装调试、运行使用、改造升级、报废处理等众多内容[13]。本文在网络协同思想的指导下,以设备生命周期为线索,描述了设备维护知识的产生和使用,構建了如图1所示的概念模型。

从模型中可以看出,设备的设计、制造、安装调试阶段产生的设备维护知识主要由设计制造单位掌握,而这些知识对使用单位初期的设备使用和维护具有重要作用;在设备使用阶段产生的故障及其诊断和解决方案等维护知识主要由设备使用单位掌握,这些知识一方面对所有使用单位是值得借鉴的经验,另一方面也是设计制造单位进行产品升级和新产品设计的重要参考数据。模型以一个共同的设备维护知识库将这些设备维护知识进行共享,同时还囊括了设备零部件供应商提供的更为详尽的设备零件的维护知识和设备专家给出的专业建议等。从设备设计制造单位和设备使用单位两个角度来看,模型的重点主要可以概括为两点:基于知识的设备维护和基于故障诊断的数据收集。
2.2 系统的框架模型
根據概念模型,提出如图2所示的系统框架模型。系统框架描述了系统的逻辑构成及其构成要素间的组成关系,包含支撑、资源、应用和用户四个层次。

其中,支撑层是系统运行需要的软硬件环境,包括基础网络设施、客户端配置等。资源层是完成系统功能所需要的数据和知识,包括设计制造单位、使用单位、领域专家提供的知识和经验所构成的数据库。应用层是系统的功能层,具有日常维护、故障诊断和系统管理等功能。用户层提供了各用户与系统的交互接口,方便用户获取和上载设备维护信息;设备专家可以发表自己的建议或者参加远程会诊;设备设计制造单位可以通过数据库获取故障信息并进行统计分析等。
3 设备故障诊断方式与维护支持服务研究
为设备使用单位提供故障诊断与维护支持是系统的主要目的之一,也是系统应用层要实现的主要功能。本文提出了三种基于知识的诊断方式和面向设备生命周期的维护支持服务,为使用单位提供故障诊断及解决方案的决策支持,也为设备制造单位收集故障信息。
3.1 三种故障诊断方式
3.1.1 案例检索

故障诊断的实质是从设备运行过程及其固有行为体现出的大量信息中发现并掌握大量的故障特征模式,从而进行基于知识(故障模式)的决策推理过程[14]。故障案例其实也是一种故障模式,包含了故障的现象、检测手段、分析方法、解决措施等信息,而案例检索就是故障模式的提取和匹配。本文提出的案例检索以关键字检索为主,设备类型树、设备结构树和Tag标签为辅,根据设备故障部位或现象进行相似案例的检索和参考和复用。将关键字、树节点和Tag标签作为检索条件,检索的过程模型如图3所示。
首先,将条件按数量分组,并按条件数和条件重要程度排序,条件的重要程度为设备树节点>Tag>关键字。若两组条件数量相同,顺序以重要程度最高的条件降序显示;若最高条件重要属性相同则依次比较;若重要程度相当则按照检索的默认排序显示。

将每一组条件按照顺序进行检索,每一组检索结果按照案例热度进行排序。案例热度为案例的复用次数与采用次数之和,若和相同,则复用次数高的在前。当所有条件组检索完毕,将检索结果依次显示。
3.1.2 问题发布
Web2.0概念及技术的发展对知识的传播模式产生了巨大影响。Web2.0最重要的两个特点是以用户为中心和交互性。不同于Web1.0中单纯的信息接收者,在Web2.0中,用户不仅可以根据喜好和需要定制信息,还可以自己创造并发布内容,这意味着用户拥有更多自主权利和参与机会。网络协同正是Web2.0的产物,而问答社区则是Web2.0的典型应用之一。在基于网络协同的设备维护管理系统中,构建一个基于维护知识的问答社区,不仅能够实现设备故障诊断,还能方便用户进行经验与知识的交流。

问答社区的用户主要由设备的设计单位、制造单位、使用单位、零部件供应商中的相关人员以及领域专家等构成;社区的知识主要由话题、问题和回复评论构成;活动主要有问题检索、问题发布、问题回复、话题关注、经验分享等。
3.1.3 在线诊断
当设备出现故障时,企业最希望的是可以凭借自身能力诊断并排除故障;若是自身不能解决的,企业最希望的是维护人员尽快上门。然而由于人员、地域、成本等的限制,即时上门服务是很难实现的。但是通过网络获取即时的远程诊断交互相对来说就容易许多。如图4所示是在线诊断任务的工作模型,其重点在于远程任务的分配和诊断资源的调节。
3.2 维护支持服务分析
3.2.1 设备档案
建立设备的通用手册和设备专属档案。前者是设备作为产品的说明书的电子化,包括设备的基本信息(出厂编号、出厂时间、设备类型、设备型号等),设计制造信息(设备结构、零部件供应商等),设备维护信息(常见故障原因及措施、保养建议等),以文字、图片、视频等多种方式呈现,方便查阅,也更直观易懂。后者则是记录每一次故障信息,包括故障时间、故障现象、故障原因、故障部位、诊断结果、解决方案、反馈评价等。通用手册在设备使用初期是重要的参考和指导,而专属档案的记录则用于管理设备健康状态的综合信息,包括使用年限、故障次数、故障频率、与同种其他设备状态的比较、预计使用年限等。

3.2.2 定向信息
设备使用单位在通过维护管理系统获取故障诊断帮助的同时,上传了设备的故障数据。设备的设计制造单位获得这些数据,通过统计分析、数据挖掘等得到的信息一方面用于其新设备的研发制造,另一方面则及时更新故障案例库和维护知识库,以更好的提供维护支持服务。而更好的服务当然不仅仅是默默地更新数据,对于一些重要的信息应该予以更新提示或是单独发布,甚至是有针对性的对相关用户进行提示。对于单个用户根据设备的故障记录、设备当前状态综合信息等提供定制的设备维护建议,定期设备维护提醒等服务。
3.2.3 设备故障诊断与维护功能结构
4 系统实现
4.1 系统业务流程分析
结合系统的目标和需求,可以分析出整个系统的业务流程。首先系统由设计制造单位进行初始化,由系统管理员进行系统管理和维护;其他用户,包括设计制造单位中的其他人员、设备使用单位、零部件供应单位和领域专家等人员,通过注册成为系统用户,成为不同角色并获得相应权限;系统的基础数据,如用户、设备类型、设备台账等由系统管理员进行管理。(图6)

4.2 系统设计
在对系统的业务流程进行梳理的基础上,将整个系统设计为七个大的功能模块,分别是系统管理、基础数据管理、账号管理、设备管理、案例管理、在线诊断和知识社区,每个模块下包含若干子模块。系统的功能结构如图7所示。
4.3 系统实现
4.3.1 系统实现中的关键问题
①角色与权限。
协同管理系统有来自设备使用单位、设计制造单位和两者之外的三类用户,其中每一类中又有更细化的分工,对于不同分工的用户,系统应该给予相应的权限,并限制访问其工作之外的内容。
基于角色的访问控制(Role-Based Access Control,RBAC)是目前公认的解决统一资源访问控制的有效方法。基本的RBAC模型如图8所示,它定义了RBAC最基本的5个元素:用户、角色、目标、操作和许可,还包括其他一些元素:如用户角色分配、角色许可分配以及会话。
②定向信息推送与获取。
设备使用单位的设备管理人员通常更关心或者只关心其正在使用设备的相关信息。本系统为每一台设备赋予编号,并关联其类型、使用单位、设备结构、零部件供应商等信息。当某类设备的相关信息有更新时,系统将此更新消息推送给每一个使用该类型设备的单位,以便于其及时获取设备维护信息。
③信誉与激励功能。
协同管理系统是一个非实名制的多用户系统,用户的使用是出于自身的需求。在问答社区的问题回复者一方面是使用单位和受雇于使用单位的领域专家,一方面是各单位人员的自发性参与。为了保证系统的活跃度和信息上载的可信度,系统采用用户等级、信誉值、贡献值等数值信息来量化用户信誉,并配以相应的奖励措施,从而达到用户激励的效果。用户等级根据用户的角色、在线时长以及贡献值等计算,信誉值与用户在知识社区参与的回复或评论的投票结果挂钩,贡献值则与用户上载数据(采用案例、发布问题、发布经验、参与评论等)的数量相关。
4.3.2 系统实现
系统以java为开发语言,以MyEclipse10为开发工具,采用Oracle11g作为数据库进行了原型系统的开发与实现。系统包含系统管理、基础数据管理、账号管理、设备管理、案例管理、在线诊断和知识社区七大模块,下设若干子模块。
图9是以案例检索为例的系统典型界面。案例检索界面,界面左边是设备树浏览结构和结构树快速定位搜索框,界面右边从上而下分别是Tag标签群、关键字检索框和检索结果;图10是问题发布界面,用户可以选择【提问】或是【写文章】,前者是发布新问题,后者是直接发布经验文章,两者界面相似,图中为问题发布界面;图11是在线诊断审核界面,维护专员在此界面可查看待审核、已审核、已通过和已驳回的在线诊断请求,在待审核请求界面中可以进行请求浏览、查看详情、通过或驳回请求等操作。
5 结束语
设备故障诊断与维护对设备的使用单位和制造单位十分重要,本文以网络协同思想和设备生命周期理论为指导,提出构建一个基于网络协同的设备故障诊断与维护管理系统,通过网络,使设备维护相关的设备生命周期不同阶段的各单位进行维护知识的交流与共享,从而提高设备维护的效率和质量。
参考文献:
[1]郭建文,于德介,刘坚,许楚銮.基于知识网格的设备维护联盟知识共享模型[J].计算机集成制造系统,2010,01:47-56.
[2]Taie M A, Moawad E M, Diab M, et al. Remote Diagnosis, Maintenance and Prognosis for Advanced Driver Assistance Systems Using Machine Learning Algorithms[J]. SAE International Journal of Passenger Cars - Electronic and Electrical Systems, 2016, 9(1).
[3]Jiang Q, Jia M. Study on Remote Maintenance and Fault Diagnosis for Electromechanical Product Service System[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2015.
[4]熊肖磊,周杰,周奇才,等.现代铁路物流装备故障诊断与远程维护技术[J].制造业自动化,2013(11):119-122.
[5]蔣全胜,贾民平.面向机电产品服务系统的远程维护与故障诊断研究[J].机床与液压,2015,43(13):181-184.
[6]Yunusa-Kaltungo A, Sinha J K, Nembhard A D. A novel fault diagnosis technique for enhancing maintenance and reliability of rotating machines[J]. Structural Health Monitoring, 2015, 14(6):231-262.
[7]Verbert K, Babuka R, De Schutter B. Bayesian and DempsterShafer reasoning for knowledge-based fault diagnosisA comparative study[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2017, 60:136-150.
[8]Liu J, Dong Y F, Li Y, et al. Composite Fault Diagnosis and Intelligent Maintenance Based on Data Driven[J]. Key Engineering Materials, 2016, 693:1357-1360.
[9]刘志刚.基于CAD仿真的煤矿机械设备故障诊断与维护[J].煤矿开采,2013,18.
[10]杜栋.协同、协同管理与协同管理系统[J].现代管理科学,2008,02:92-94.
[11](美)查尔斯·李德彼特与257位作者合著旷野,商超,杨艳红译.网络协同:258位作者与您共同思考网络的未来[M].北京:知识产权出版社,2011,4.
[12]成蕾,兰亚明.当代青年学习方式变革的现状、影响与引导研究[J].中国青年研究,2016(6):109-113.
[13]S. Takataa, F. Kirnurab, F.J.A.M. van Houtenc, E. Westkamperd, M. Shpitalnie, D. Ceglarekf and J. Leeg. Maintenance: Changing Role in Life CycleManagement[J].CIRP Annals- Manufacturing Technology,2004, 53(2):643-655.
[14]韩彦岭.面向复杂设备的远程智能诊断技术及其应用研究[D].
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更新时间:2025/3/22 20:03:09