智能制造預測性維護標準體系研究與應用＊

王成城 王金江 黃祖廣 薛瑞娟 張培森

（①中國石油大學（北京），北京 102249；②機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所，北京 100055；③通用技術集團機床工程研究院有限公司，北京 100102）

預測性維護通過實時監測設備運行狀態，結合大數據、人工智能等新興技術預測其未來工作狀況，實現故障診斷、壽命預測、設備維護與管理，是人工智能技術在智能制造領域的最典型應用之一，被譽為“未來工廠”之光[1-2]。尤其是針對高價值、結構復雜、故障模式多樣以及維護困難的數控機床等高端裝備，實施預測性維護，對保證其加工精度、工作效率，穩定性、可靠性降低生產和維護成本具有重要意義。根據其實施的側重點不同預測性維護可分為狹義和廣義。狹義的預測性維護建立在狀態監測的基礎上，強調故障診斷，對設備進行連續的或不定時的狀態監測，根據其結果判斷該裝備是否存在異常狀態或是否有發生故障的趨勢，并在適當的時間安排設備維修，也可稱為基于狀態的維護（condition based maintenance，CBM）[3-5]。廣義的預測性維護是一個系統的過程，將狀態監測、故障診斷、壽命預測和維修維護決策綜合考量，是相對完整的預測性維護（predictive maintenance，PdM）[6-7]。

目前,國內外部分企業已經實現了預測性維護的落地。西門子在對工廠的歷史運行數據進行深入分析的基礎上，以人工智能算法為工具,建立了預測性維護系統，不僅能及時預測運營中的故障風險，還能幫助企業高效診斷故障背后的原因，及時采取維修維護措施，有效控制風險，實現降本增效[8-10]。ABB Ability船舶遠程診斷系統能實現對電氣系統的預防性連續監測，提供包括故障排除、預防性和預測性服務3個級別的服務,通過更大范圍的預測性監測使服務工程師數量減少70%，維護工作量減少50%[11-14]，降低了人力成本，提高了維護效率。從國際標準化的角度分析，多個國外標準技術組織針對數據采集、狀態監測、故障診斷等預測性維護相關技術的標準化進行了研究，制定了相關標準和規范，如表1所示。

表1 預測性維護相關組織及標準和規范

由于裝備在故障機理、監測方法以及維護模式等方面的差異，制定通用的預測性維護標準長期被視為“不可能的任務”，現行的國際標準主要集中在狀態監測、故障診斷、設備管理等具體功能或溫度、振動等具體測量方法，涉及航空、航天、船舶以及武器等高科技裝備的生產和應用領域[15-16]。然而，長期在不同領域的實踐與應用，由于缺乏統一的預測性維護準則、術語和技術方法等相關標準，導致預測性維護的落地、應用以及實踐過程中存在協調困難、系統集成困難和功能不完善等問題。

本文結合前期對預測性維護技術的研究，從運維過程入手，分析了預測性維護對運維過程的提升以及標準化的需求，從基礎共性標準、關鍵技術標準和行業應用標準三個層次構建了預測性維護標準體系，并對部分重點標準的技術方向進行了論述，為制定不同層級和領域的預測性維護標準，推動預測性維護技術落地應用，促進智能運維行業的發展提供了重要參考。

1 預測性維護技術應用現狀

運維過程包括了設備的運行和維護，設備運行是要保證設備達到預期的目標并正常運轉，維護則是要保證設備可以正常工作到預定的工作年限。完整的運維過程包括生產運行、日常養護、確定維修項目、制定維修計劃、維修準備和維修執行等，如圖1所示。

圖1 運維過程與預測性維護技術應用示意圖

上述研究和應用表明，預測性維護技術對運維過程的優化已達成行業共識，但在實際應用過程中，仍存在著以下問題：

（1）概念混淆。不同行業領域對于預測性維護技術的理解存在差異，對于預測性維護實施的流程不清晰。

（2）需求不清。狀態監測作為實施預測性維護的基礎，其采集的數據與設備故障表征的關聯性、數據采集的方法和要求難以明確。

（3）算法多樣。預測性維護的核心技術是故障診斷和壽命預測，而診斷與預測的驅動內核是算法，但算法對于用戶而言通常為“黑盒”，算法的可用性與準確性難以判斷，導致用戶對于診斷和預測的結果缺乏信心。

（4）效果不明。預測性維護的最終目標是“維護”，而非“預測”，促進運維過程的降本增效是用戶實施預測性維護的根本動機，但目前的研究和創新多集中在診斷和預測，對于運維過程的提升缺乏有效評估指標，極大地限制了預測性維護技術的應用[17-18]。

為解決上述問題，國內外標準化組織（ISO、IEC等）均針對預測性維護技術進行了相應的標準化研究，相繼成立了相關的標準化工作組。目前預測性維護國際標準研制現狀如表2所示。

表2 預測性維護國際標準項目分析

國內各標準化組織也在積極開展預測性維護領域的標準研制工作，國內預測性維護標準研制現狀如表3所示。

表3 預測性維護國內標準項目分析

上述標準項目擬從不同的視角和領域解決預測性維護技術的應用，其中不乏早已發布和實施的成熟標準，也有近年來新提出的標準項目，但由于在標準體系的頂層規劃上尚未達成共識，不免存在內容和范圍交叉重復、概念和定義無法統一等問題，因此，亟需推動預測性維護共性基礎標準研制，構建完善的標準體系，以指導各行業領域預測性維護的標準制定工作。

2 預測性維護標準體系

與預測性維護技術體系相對應，預測性維護的標準體系包括A基礎共性標準、B關鍵技術標準和C行業應用標準3個類別，每個類別下包含二級和三級類別，具體如圖2所示。

2.1 預測性維護基礎共性標準

預測性維護基礎共性標準是實施預測性維護的基礎與前提，包括通用標準、數據標準和測評標準3個部分，如圖2所示，其中：

圖2 預測性維護標準體系

（1）通用標準

通用標準主要包括術語定義和通用要求兩部分。

術語定義標準用于統一預測性維護相關概念及相應縮略語，幫助用戶理解預測性維護技術的具體應用場景以及相關概念，并為其他標準的制定提供支撐，屬于該子類的已發布標準包括ISO 13372:2012《機器的狀態監測和診斷 詞匯》等。

通用要求標準用于規范預測性維護實施的流程、體系和方法，幫助用戶了解預測性維護技術，并對實施的可行性進行判斷，包括分類、流程、可行性分析、技術要求和應用要求等內容，屬于該子類的已發布標準包括：ISO 17359:2018《機器的狀態監測和診斷 總導則》、ISO 13381-1:2015《機器的狀態監測和診斷 預測 第1部分：通用指南》、GB/T 40571-2021《智能服務 預測性維護 通用要求》、IEEE Std-1856-2017《電子系統預測與健康管理標準框架》、MIMOSA OSA-CBM等。

（2）數據標準

數據接口標準用于規范數據采集、傳輸與存儲過程中的數據格式，從協議和語義兩方面實現數據的聯通，從而減少由于硬件設備協議不一致、語義自定義而導致的數據采集受阻和開發成本高等問題，構建從邊緣側到系統層直至云平臺的預測性維護數據流。屬于該子類的已發布標準包括：ISO 13374《機器的狀態監測和診斷 數據處理、通信和表示》系列標準。

設備數據模板標準用于提供一套統一的預測性維護數據需求模板，包括數據類型、數據采集、數據預處理、數據存儲、數據管理和關聯故障等，是行業或企業針對某類或多類設備開展預測性維護的數據基礎，用于開展工程可行性驗證的數據支撐，也是實現技術開放性與推動技術革新的重要依據。目前，ISO 13 374系列標準與ISO 13 379《機器的狀態監控和診斷 數據說明和診斷技術通用指南》系列標準中的部分內容與該部分相關。

（3）測評標準

系統功能測評標準用于具備預測性維護功能的軟件或系統，在開展預測性維護技術服務過程中功能的完整性測試，規范了預測性維護系統中數據采集、狀態監測、故障診斷、剩余壽命預測、維修維護管理等核心功能的具體測評要求，推薦了可增加或完善的輔助功能。目前在研的團體標準CAMS《智能服務 預測性維護 系統功能要求》是系統功能測評的重要支撐。

由于預測性維護對象的特異性，算法測評很難被標準化，但相比于與應用場景密切相關的運維決策算法，監測、診斷和預測的算法還是可以在隨機抽樣的基礎上，實現科學公平的性能測試。算法測評類標準主要用于規定測評程序、方法以及指標體系等內容。目前在研的國家標準20210705-T-604《智能服務 預測性維護 預測算法與模型》，將預測性維護算法分為監測類、診斷類和預測類，以準確性、精確性和漏報率等構建測評指標體系，初步實現了預測性維護算法的測試。

人員測評標準主要對人員對某些關鍵技術的熟練能力開展培訓和測評，包括對認證培訓機構測評的要求，以及工作人員對振動、潤滑、聲發射和超聲等關鍵技術熟練程度測評的要求。屬于該子類的已發布標準包括ISO 18436《機器狀態監測和診斷人員資格和考核要求》系列標準等。

實施效果的測評往往決定著工程和項目的實施與否、效果好壞，受到用戶和供應商的普遍關注。雖然預測性維護在不同場景或不同對象的實施效果差異較大，但多以成本和時間為核心要素，本標準規范預測性維護的實施過程成本測評要求、實施結果測評要求等。目前在研的團體標準CAMS《智能服務 預測性維護 運維效率評價方法》通過對運營準備時間、設備維修工期和設備運維成本等關鍵指標的定義，實現了預測性維護實施效果測評方法和指標的標準化。

2.2 預測性維護關鍵技術標準

預測性維護關鍵技術標準包括狀態信息采集標準、狀態監測標準、健康狀態評估標準、故障診斷標準、剩余壽命預測標準和維修維護管理標準等5個部分，縮短維修準備時間，通過維修執行輔助提升維修過程的效率，是預測性維護有效提升運維效率、降低運維成本的有效途徑[17-18]，如圖2所示。

（1）狀態信息采集標準

狀態信息采集是預測性維護與設備的接口，所采集的信息一定程度上決定了分析方法的類型，可根據采集信息的類別進行標準體系的構建，包括振動、聲發射、熱成像、超聲、摩擦學參數以及其他類的信息采集等6個部分，狀態信息采集標準子體系如圖3所示。

圖3 傳感/數據采集標準子體系

（2）狀態監測技術標準

狀態監測是對采集的數據進行必要的處理，通過特征提取和分析，實現設備狀態識別的過程，該過程主要的任務是對數據質量和故障或異常的判斷，為確保監測過程的有效性和一致性，應對狀態監測的過程、方法和數據分析進行標準化，因此，預測性維護中的狀態監測技術標準體系包括狀態監測流程、狀態監測方法、數據處理和分析3個部分，預測性維護狀態監測技術標準子體系如圖4所示。

圖4 預測性維護狀態監測技術標準子體系

由于狀態監測流程、方法和數據分析等技術內容聯系緊密，因此通常會將所有相關內容集成在一項標準中。例如，ISO 17359:2018《機器的狀態監測和診斷 總導則》、GB/T 37942-2019《生產過程質量控制 設備狀態監測》。

（3）健康狀態評估標準

健康狀態評估是基于設備的狀態信息，對信息中的關鍵特征指標進行提取，通過綜合各個特征指標，對設備的健康狀態進行評估。通過健康狀態評估，工作人員可以實時、有效的了解設備的狀態，并及時采取維護、維修措施，防止設備異常進一步擴大，造成經濟損失等。健康狀態評估標準主要包括健康狀態評估流程、健康狀態評估指標、評估方法和評估結果等4個部分。健康狀態評估標準子體系如圖5所示。

圖5 預測性維護健康評估標準子體系

（4）故障診斷技術標準

故障診斷是發現系統和設備是否存在故障的過程，通常包括故障檢測、故障類型判斷、故障定位和故障恢復等。對于狹義的預測性維護，通過故障診斷技術對尚未發生故障但已出現異常的設備開展診斷和預測，是維修決策的重要依據，除故障恢復外的其他關鍵技術都是預測性維護的重要組成；對于廣義的預測性維護，由于增加了剩余使用壽命的預測，對于維護的實施提供了有效信息，能夠支持設備運維的全生命周期管理。不論是狹義或者廣義，故障診斷都是預測性維護不可或缺的關鍵技術。因此，預測性維護故障診斷技術標準主要包括故障診斷流程、故障診斷方法以及故障診斷驗證3部分。預測性維護故障診斷技術標準子體系如圖6所示。

圖6 預測性維護故障診斷技術標準子體系

（5）剩余壽命預測技術標準

剩余壽命預測是區分狹義預測性維護與廣義預測性維護的關鍵技術，是支撐設備運維全生命周期管理的基礎，也是目前預測性維護技術研究的熱點。傳統的預測研究主要集中在故障的預測，通過對于故障的預測降低或減少糾正性維修的頻率，從而實現預測性維護的應用價值，剩余壽命的預測在流程和方法上與故障預測類似，但將剩余壽命作為預測的結果，使得對設備周期性維護方案的更新和優化成為可能，從而通過對設備的延壽實現了價值的提升，也是對設備運維全生命周期的有效管控。預測性維護壽命預測技術標準子體系如圖7所示。

圖7 預測性維護壽命預測技術標準子體系

目前尚未制定和發布針對剩余壽命預測的標準，ISO 13381-1:2015《機器的狀態監測和診斷 預測 第1部分：通用指南》主要是針對故障的預測，可作為剩余壽命預測的參考借鑒。

（6）維修維護管理技術標準

采用預測性維護模式替代或完善傳統的事后維護與周期性維護模式，是開展預測性維護技術研究與應用的最終目標，因此，維修維護管理技術標準是預測性維護技術應用的“最后一公里”。不同類型設備具有特定的維修維護需求，但在維護決策、優化和執行的流程與方法領域可以實現標準化，另外作為維修輔助的虛擬維護系統，也越來越多地應用于維修執行和培訓過程。因此，預測性維護維修維護管理標準包括維修維護決策、維修維護優化、維修維護執行和虛擬維護輔助4類。預測性維護維修維護管理標準子體系如圖8所示。

圖8 預測性維護維修維護管理技術標準子體系

2.3 預測性維護應用標準

與預測性維護基礎共性和關鍵技術標準不同，行業應用標準突出不同行業和裝備特異的需求，對于細化和完善預測性維護標準體系具有重要意義。行業應用標準劃分為面向裝備和行業，二者在制定標準的類別和技術方向上有所不同，如圖2所示。

（1）面向裝備的預測性維護應用標準

該類標準通常以特定的設備為對象，以關鍵技術標準為基礎，根據具體設備的工作環境、工況條件等規范其失效模式、監測對象、數據采集方式、監測參數、報警閾值/基線、故障診斷和案例、故障/剩余壽命預測和案例、運行和維護方案等。屬于 該子類的已發布標準如表4所示。

表4 面向設備的預測性維護標準

（2）面向行業的預測性維護應用標準

從行業的視角來看，標準的制定應以預測性維護基礎共性標準為基礎，提出行業裝備的設備數據模板和測評及認證要求。目前技術相對成熟并有應用需求的行業包括航空航天、軌道交通、石油化工以及能源動力等。

3 結語

由于與設備類型的密切關聯，預測性維護長期被認為是難以開展標準化的，尤其是方法和測評領域，極大地影響了預測性維護技術的應用和實施。本文從預測性維護技術應用、標準體系和標準內容三個方面分析和探討了預測性維護標準體系的構建需求，從基礎共性標準、關鍵技術標準和行業應用標準3個角度分析了現行標準以及未來標準化的方向，并從應用的視角剖析了標準與從業者的關聯關系。本文所構建的標準體系并非完善，但能夠作為各方研制標準的參考，為我國預測性維護技術發展和裝備數字化轉型提供助力。

從本文的分析結果來看，目前在基礎共性標準中，通用標準已在陸續制定和發布，數據標準尚待制定，目前測評標準的行業需求較大，應予以重點關注；在關鍵技術標準中，傳感/數據采集標準相對成熟，狀態監測、故障診斷標準正在制定中，但剩余壽命預測和維修維護管理相關標準尚處于缺失狀態；在行業應用標準中，面向行業的共性標準亟需開展研制，上述研究方向也將成為不同標準化組織和標準研制人員未來的工作方向和重點。