基于數據驅動的設備故障診斷技術*

張云鵬，劉本剛，劉 剛，劉卉羽，劉 琨，潘高揚

(沈陽飛機工業(集團)有限公司，遼寧 沈陽 110850)

0 引言

設備完好率和加工性能都直接影響著企業的生產經營和經濟效益。設備數據作為制造過程底層的生產數據，是企業寶貴的財富，沒有自動化的數據采集系統，沒有實效的數據分析工具，沒有形象的展示系統，這些數據就白白丟掉了，設備維護永遠處于憑經驗、拍腦袋的粗放型設備管理和維修狀態。設備運行狀態直接影響著企業的生產經營和經濟效益，設備的可靠性和維護效果保證了其正常運行，是企業生存的必要條件。隨著開放性通信協議不斷完善和微型智能嵌入式芯片及傳感器技術蓬勃發展，已有多種途徑支持用戶在車間設備層及傳感層創建數據采集、生產管理和過程監控的可靠透明的數據鏈路，支持車間底層網絡完成對設備、部件、環境、過程與監控點數據的采集、處理，并對車間數控設備進行有效的基礎管理。設備管理是基礎管理重要的環節[1]，設備狀態管理及故障快速診斷在企業生產經營中的作用和地位日益突出，是企業降低生產成本和保證生產效率的基礎。

1 設備維護與故障診斷技術發展現狀

隨著先進飛機制造技術的發展，企業引進的先進加工設備變得更加復雜，對設備的維護要求也越來越高[2]。長期以來，在設備運維方面，相較國外，國內企業更注重短期效益，實際中仍以事后維修為主、設備狀態檢測為輔，雖然國內院校在設備故障預測與診斷方面做了大量研究工作，但實際應用較少，與國外差距較大。目前，國內部分大型企業已意識到設備故障智能預測與快速診斷及健康評估等人工智能技術及網絡信息化在設備維護中的重要性。實際上，近年來隨著自動化與信息化技術深度融合，以深度學習為代表的人工智能領域高速發展并在實際應用中已取得了一系列矚目的成就，尤其是在重大裝備領域，隨著裝備集成化、綜合化和智能化水平的提高[3]，為實現裝備故障的預防維修和預測維修，適應裝備技術的發展和系列化產品研發，開展了大量故障預測與快速診斷、設備健康評估技術及設備狀態維修決策技術等研發和應用工作，并取得了一定效果[4，5]。由于上述功能實現一方面需要結合設備特點和業務場景，通常需要定制開發；另一方面需要大量數據樣本進行訓練和測試，生成有效算法和模型，該部分工作量較大，適合于生產線設備或有批量同類設備維護場景。而對于不同功能的設備或缺乏足夠歷史數據的情況，就需要結合實際使用情況，利用基于數據驅動的故障診斷技術，通過采集設備實時狀態數據，結合邏輯診斷模型和可視化技術進行故障快速診斷。

2 設備快速診斷技術及設備管理功能模塊開發

2.1 數控系統變量與接口

基于數據驅動的設備故障診斷和維護系統需要能夠直接或間接反映設備功能、性能和狀態的系統變量及數據。系統變量按照功能可以分為系統數據、系統狀態數據、通道狀態數據、軸狀態數據、驅動狀態數據、刀具和刀庫數據、參數數據、機床數據和設定數據、診斷數據、HMI狀態數據、用戶數據等[6]，每一類數據有具體的物理意義和用途，如監控當前軸電機負載或跟蹤誤差時需要選擇“通道狀態數據”，因此在軟件開發時需要根據實際業務需求甄選，切忌不是越多越好。因為在讀取變量時需要寶貴的系統資源開銷，工控系統不同于PC，資源相當有限，所以建議根據具體業務需求定制系統變量訂閱，變量夠用即可。本項目基于設備維護業務開展變量存取時，支持同時最大200個變量訂閱，但考慮到針對不同維修故障或狀態診斷不可能一次涵蓋所有數據，以及本身維修的復雜性決定了不可能預料故障分析時所有具體變量，因此本項目提供了SINUMERIK 840Dsl所支持的所有變量列表(路徑)，支持用戶自選監控變量功能，但不能一次超過最大200個限制，同時受SIMENS系統本身限制，保證不至于影響系統控制性能，最小采樣周期不小于100 ms。具體變量功能及物理意義需要結合系統版本和維護經驗確定，可參照數控系統“變量和接口信號”手冊。

2.2 在線維護功能開發與集成

2.2.1 基于數據驅動的遠程監控功能

車間現場設備維護對數據特性的基本要求包括高實時性、泛型(多樣性)、可讀寫(如置位/復位繼電器)、透明傳輸以及可視化分析等。因此，現有傳統設備監控信息化平臺難以滿足先進設備維護的要求，迫切需要定制開發面向維修業務需求的設備管理系統。本文所提出的基于數據驅動的設備管理功能模塊開發技術方案如圖1所示。本方案中，遠程客戶端基于OPC UA通信協議，實現100 ms內設備狀態或運行參數的實時監控。

圖1 設備管理功能模塊開發技術方案

在系統功能開發時，首先需要明確所采集的設備系統變量涵義及路徑，如針對安裝SINUMERIK 840D系統的數控機床，首先要明確MMC(Man Machine Communication)格式下變量路徑，包括路徑、變量名、變量類型、行數等。以監控電主軸電流為例，伺服軸電流的系統變量位于通道區域C的數據塊SEMA中，該變量MMC格式路徑為：/Channel/MachineAxis/aaCurr[u,]。其中，參數u是通道號，參數是軸驅動號。本系統中電主軸電流的實時監控系統界面如圖2所示。

圖2 電主軸電流的實時監控系統界面

2.2.2 基于組態的可視化功能

組態軟件由于編程簡單、畫面美觀、通用性強，在工控領域一直備受青睞。圍繞數控系統維護業務重點難點問題，針對典型復雜邏輯功能故障，按功能邏輯進行組態，以期實現基于實時數據驅動的直觀在線診斷，獲得復雜系統原理最簡單的可視化效果，提高維護效率和準確率、減小維護人員現場檢測和診斷勞動強度。本文通過組態軟件實現了面向數控機床典型功能及系統的可視化故障診斷界面，具體包括潤滑系統、冷卻系統、液壓系統、換擋系統、驅動系統、通信系統、空調系統、電源系統等。通信子系統故障診斷可視化界面如圖3所示。

圖3 通信系統狀態故障診斷界面

結合嵌入式傳感器，還可以實時對液位、油位、溫濕度、壓力等條件在線監控，提高設備日常維護的信息化水平，可以為維護提供優化的交互接口，避免耗費大量人力管理成本及不必要的加班等，使維護人員下班前及時了解機床條件實時情況和剩余可供使用情況。組態實現的液壓系統條件實時管理功能如圖4所示。

圖4 液壓系統條件實時管理功能

3 總結

利用現場總線與通信技術、嵌入式與傳感器應用技術、數控系統變量與接口技術、組態技術、可視化技術、網絡編程與OPC UA等關鍵技術，開發了基于數據驅動的設備故障快速診斷系統，實現了數據可視化效果。它支持設備狀態及故障快速準確診斷功能，完成了設備條件變量參數化及透明傳輸和在線管理技術驗證，有助于把設備維護人員從重復、繁雜的功能性故障修復中解放出來，把寶貴的精力更多地放在提升設備性能、解決精度下降等關鍵問題上，本文對提升復雜設備運維效率和水平具有一定實踐指導意義。