故障预测与健康管理(PHM)作为一项关键技术,旨在帮助企业在事故发生之前较长时间内实现故障预测与健康管理,达到“治未病”的效果。PHM的发展源于对设备可靠性和安全性的追求,以及对预测性维护的需求。然而,尽管PHM在业界受到广泛关注和应用,但它也面临着一些挑战。

PHM的由来

故障预测与健康管理PHM的概念源于对传统维护方式的不足与挑战。传统维护方式通常是基于故障发生后的修复,这种被动式的维护方式存在高成本、生产中断和安全风险等问题。为了改变这种状况,PHM应运而生。

PHM通过对设备的状态进行实时监测和分析,以及预测设备未来的健康状况,为企业实现预测性维护提供了可能。PHM的发展离不开先进的传感器技术、数据处理算法和维修决策支持系统的支持。它在航空航天、能源、制造业等领域得到了广泛应用,并逐渐成为企业实现“治未病”维护策略的重要手段。

PHM有哪些功能模块

故障预测与健康管理PHM包括多个功能模块。通常,PHM系统的功能模块可以参考OSA-CBM(Open System Architecture for Condition-Based Maintenance)。

1. 数据获取:利用先进传感器采集设备的物理量数据,如压力、温度、电流等,并将其转化为数字信号。

2. 特征提取:对采集的信号进行预处理,如滤波、均值计算、谱分析等,提取能够反映设备状态的特征。

3. 状态监测:将提取的特征与预设的特征进行比对,通过阈值判别、模糊逻辑等方式生成报警信号。

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图.设备状态监测(PreMaint)

4. 健康评估:综合状态监测结果、健康历史和负载情况,评估设备的健康状态,判断是否发生退化并生成故障诊断结果或故障可能性。

5. 故障预测:利用数据信息和负载情况,预测设备未来的健康状态或剩余使用寿命,可采用机理模型、数据驱动模型或混合模型等方法实现。

6. 维修决策:根据健康评估和故障预测结果,优化决策,制定维护计划和建议。

7. 集成控制:实现“人机”和“机机”之间的数据交流和集成,包括信息可视化和设备停机控制等功能。

故障预测与健康管理PHM面临的挑战

尽管PHM在实现预测性维护方面具有巨大潜力,但仍然面临一些挑战.

1. 数据质量和可靠性:准确的数据是实现可靠预测的基础,但设备数据可能受到噪声、不完整或不准确的影响。保证数据的质量和可靠性是一个关键挑战。

2. 多样性和复杂性:设备类型繁多,涉及的行业和应用场景广泛,每个设备的特点和工作环境都不同。针对不同设备的多样性和复杂性,需要开发适用于各种情况的通用化和可扩展的PHM系统。

3. 算法和模型选择:选择适合特定设备的算法和模型是实现准确预测的关键。不同的设备可能需要不同的分析方法和模型选择,因此需要针对不同设备进行算法和模型的研究和开发。

4. 数据分析和处理能力:PHM系统需要处理大量的实时数据,并从中提取有用的信息。有效的数据分析和处理能力是保证PHM系统性能的关键要素。

图.数据分析和处理(全景网)

5. 部署和实施复杂性:将PHM系统应用于现实工业环境中存在一定的挑战。需要解决部署和实施过程中的难题,如设备的数据接入、网络通信、系统集成和人员培训等问题。

故障预测与健康管理PHM作为一项关键技术,旨在提前预测设备故障并进行健康管理,以提高设备的可靠性和安全性。它的发展源于对设备可靠性和安全性的关注,并包括多个功能模块。然而,PHM也面临着数据质量和数据量、算法和模型选择、应用和实施等方面的挑战。设备数字化管理平台通过不断的研究和创新,将克服这些挑战,推动PHM技术的发展和应用,为各行业提供更加可靠和高效的设备管理解决方案。