基于物聯網流處理的設備故障預測性維護研究

【摘" 要】 工業物聯網和智能制造領域相關技術發展迅速，使機械設備應用越來越廣泛。在使用設備進行生產和制造的過程中，會出現各種故障。那么在工業生產中，如果能預知設備可能出現的隱患和故障，就可以及時采取措施，避免突發狀況的出現。基于此，文章介紹了一種基于物聯網流處理的設備故障預測性維護方法。文章首先簡要介紹了設備故障的類型和產生的原因以及基本的維護方法；其次闡述了物聯網流處理技術的原理和實施步驟；最后將物聯網流處理技術應用到設備故障的預測性維護上，介紹了實施流程和關鍵技術，從而引出了此項技術相對傳統故障預測技術的優勢。該研究提高了數據分析的效率和準確性，降低了成本，并及時預測和處理設備出現的故障，更好地提供優質的產品和服務。

【關鍵詞】 工業物聯網；機械設備；故障；流處理；預測性維護

隨著現代工業和科學技術的快速發展，機械設備的使用越來越頻繁。傳統機械設備的精密度、穩固性、可持續性等方面都存在諸多問題，因此越來越多的新型設備開始占據市場。當前業界普遍開始接受基于計算機和電子信息技術的自動化監測機械設備手段，針對新型設備的故障進行預測性維護。

一、設備故障和監測技術

（一）隨機性故障

隨機性故障又稱為突發性故障，故障的發生與設備的使用周期沒有關系，是由偶然因素引起、很難預防的故障。故障發生的原因比較復雜，基本上是設備自身的質量問題，再有就是在設備使用過程中的維修保養和操作可能存在不規范性，或者是設備存在自然或者人為因素的破壞，以及設備運行環境突然變化造成不適配的問題。

過去，由于隨機故障是偶然發生的，因此很難預防，也沒有針對性進行預防和處理的有效手段。但是在傳感器技術和微處理器技術快速發展的今天，人們可以通過對設備狀態進行在線實時監測來做到預防和及時處理。

（二）漸進式故障

設備出現的漸進式故障大多是由于機械零部件的疲勞、污垢和異物的附著、腐蝕和溫度變化引起的膨脹等造成的。這些故障產生的原因基本與設備的使用周期有關，因此，這些故障是可以通過監測系統來預測并及時處理的。

過去，為了最大限度避免設備故障的發生，企業大多會選擇進行徹底的定期點檢，并對使用了一定時間后的消耗性零部件進行提前更換。這種方法被稱為“預防性維護”。但是，這種維護并不是十分高效的。主要有兩個弊端：一是裝置的零部件存在差異，故障可能比預期發生得更早；另一個是零件仍然可以使用，卻在使用到壽命結束之前就進行了更換，造成了浪費。

（三）設備監測技術

上述故障都需要注意實時設備狀態監測，以達到及時預警和處理的目的。下面將分析一下要正確做到設備的實時監測，需要注意哪些方面。

首先，要具備智能的監測工具。目前市場上的監測工具還是比較多樣的，這些監測工具通過監測設備的一些關鍵數據，并通過通信方式進行預警。

其次，還要合理配置和部署監測工具，才能達到事半功倍的效果。配置好所有參數后就可以根據要求進行部署，需要將監測工具部署在能夠與被監測設備進行通信的服務器上。

再次，還要考慮到數據的處理和分析技術。監測數據的存儲相對來說方式比較單一，一般是存儲到對應的數據庫或者日志文件中，可以方便后續的查詢和刪除等操作。而監測數據的分析是監測過程中比較重要的一環，可以幫助人及時了解設備的運行狀況和異常情況，從而使人做出合理的決策。數據的分析也有很多技術，本文提及的物聯網流處理技術，就是一種數據分析技術，將在第二部分重點闡述。

最后，還要確保整個監測系統的穩定性和可靠性。需要確保監測系統與被監測設備之間的網絡通信暢通，避免監測數據的丟失和延遲。

二、物聯網流處理技術

物聯網的流處理是一種數據分析技術，它可以在實時和批處理的場景中分析和探索來自監測系統或物聯網場景中的大量數據。它可以用來監測傳感器網絡，識別規律和模式，并發現新的聯系。物聯網流處理也可以用來建立模型，實現儀表的預測和設備狀態的監測，有助于使用人員制訂更有效的決策。

通常提到流處理，就不得不提到另外一個常用的數據處理技術，也就是批處理技術。批處理技術顧名思義，是將采集到的數據存儲起來，積攢到一批后一次性處理的技術。而流處理技術則與之不同，流處理不會存儲數據，也不是按批量一次性處理大量數據，而是按照到達的時間順序對數據依次進行處理。

因此，如果需要實時對數據進行分析和做出相應反應，流處理技術是一種很高效的處理方法。因為批處理技術是把數據積攢一批之后隔一段時間進行統一處理，所以從數據到達之后到處理完畢為止，會出現一定的時間延遲。因此在設備狀態的實時監測系統中，或者需要進行及時分析和處理的場景中，流處理這種能逐個分析到達的數據的技術就顯得尤為重要。流處理的工作流程包括數據采集、數據傳輸、數據處理和數據輸出等步驟。被使用和分析過的數據，如果沒必要保存，就會直接丟棄，這在很大程度上也解決了數據庫等存儲空間的浪費。

假設當前有個道路實時監測系統，這個系統會對道路上行駛的車輛的當前位置和車輛雨刷的運轉情況進行搜集。這種時候，僅憑搜集那些雨刷正在運轉的車輛的當前位置，就能夠實時確定哪片地區正在下雨。此時，使用者可能想保存下過雨的地區的數據，這時候只要保存處理結果就好，原來的傳感器數據可以丟掉不要。這種對實時運行車輛的監測就可以采用流處理技術。因此，類似的情況，諸如當前運行設備的實時監測和故障預測與維護，也可以采用流處理技術。

三、基于物聯網流處理的設備故障預測性維護

（一）基于流處理的設備監測實施流程

基于流處理的設備故障預測性維護的實施流程主要包括以下步驟。

1. 設備狀態監測系統

根據設備不同，安裝一些監測傳感器包括振動、溫度、壓力、電流傳感器，可以實時監測設備的靜態和動態指標，及時發現異常情況。就監測工具來說，目前市場上有很多智能化的監測工具可供選擇，如Zabbix、Nagios等。這些工具可以監測設備的CPU利用率、內存利用率、網絡流量、硬盤空間等關鍵指標，并通過郵件、短信等方式進行告警。

2. 數據采集和分析

數據采集和分析需要首先從監測傳感器和監測工具上實時獲取設備的狀態數據；其次將采集到的數據傳輸到流處理引擎中進行處理，因為流處理是根據流處理引擎送過來的順序實時處理，所以基本上沒有時間差。然后通過流處理模型對數據進行過濾、轉換、聚合等操作，得到可視化的有用信息。最后將處理后的有用數據輸出到數據存儲或可視化組件中。通過以上步驟，就能提取出與設備故障和異常相關的特征信息，可以為預測和診斷提供依據。

3. 故障預測和診斷

數據的預測與診斷要根據提取的特征信息，結合“機理模型+數理模型”對設備故障和異常進行預測和診斷，融入大數據和機器學習算法，對發現的異常情況做出相應的處理。

（二）基于流處理的設備監測關鍵技術

在上面的實施流程中，設備故障預測性維護的核心是設備監測、數據處理和故障診斷，這三方面的技術掌握好了以后，就可以準確而高效地實現設備監測，并能及時預防和處理設備問題。

1. 設備狀態監測技術

設備狀態監測技術包括監測的工具的設計，數據采集過程中的噪聲處理以及特征提取，監測數據的傳輸等技術。這些技術可以用來保障數據的傳輸和設備的狀態分析。

2. 數據處理和分析技術

數據處理和分析技術包括數據清洗、預處理、統計分析等技術，用于處理和分析大量數據的流處理技術，提取出與設備故障和異常相關的特征信息。

3. 故障預測和診斷技術

故障預測和診斷技術包括機器學習、模式識別等技術，用于預測和診斷設備故障和異常情況。

四、基于物聯網流處理的設備故障預測性維護優勢

（一）保障數據的實時性

流處理技術能夠幾乎實時地處理數據，將數據處理時間降到最低，滿足實時業務應用的需求。

（二）提高數據處理準確性

流處理技術能夠及時處理傳輸過來的數據并得出有效結論，可以大幅度減少延遲的出現，提高數據處理的準確率。

（三）具有彈性擴展

流處理技術能夠根據數據流的變化自動進行擴展和縮減，保證處理能力與數據流量的匹配。

（四）具有容錯機制

流處理技術具備容錯機制，當失敗時能夠自動重啟，并從故障中恢復，確保數據處理的連續性。

五、物聯網流處理技術的應用和發展

（一）工業領域的應用

基于物聯網流處理的設備故障預測性維護方法已經在工業領域得到了廣泛應用。例如，一些制造業公司已經開始使用這項技術，對機器運行狀況進行監測和分析，實現按需維護，在設備發生故障之前及時進行維護，大幅提升了生產效率，并減少了工廠的能源和物料浪費。

除此之外，該技術在水泥、食品加工、風電等領域，都得到了廣泛應用，利用傳感器技術的結合來提高設備的運行效率和質量，降低維修成本，提高設備的經濟價值。

一些大型企業通常有很多不同的機械設備需要維護，這種情況下往往需要大量人力和物力來進行維護和部件更換。而基于物聯網流處理的解決方案則可以大大減少這樣的成本和浪費。

（二）在線電商的應用

在線電商是現在很火的應用領域，越來越多的企業開始嘗試抓住電商的機遇，其中最顯著的就是直播領域的發展。現今，越來越多樣化的直播出現，從表演到帶貨，可謂層出不窮。與此同時，越來越多的電商企業開始關注實時數據的采集，尤其是直播過程中的交易信息、人員變動信息等。對于在線電商平臺而言，實時監控用戶行為數據、訂單數據等信息，進行數據分析和處理后，可用于實時推薦、實時交易分析等業務場景。

物聯網流處理技術可以實時分析和處理有用數據，并將數據篩選，提供豐富的數據可視化工具和接口，可以方便使用者實時在屏幕上觀察和分析數據的變化，能及時進行調整。

（三）流處理的發展前景

隨著移動互聯網的發展和5G技術、人工智能技術等的廣泛應用，數據量將會繼續呈指數級增長。對企業而言，搭建一個高效的實時數據流處理平臺，可以提高數據分析的效率和準確性，降低成本，及時預測和處理設備出現的故障，更好地提供優質的產品和服務。流處理技術的應用將會帶來更多的市場機遇和商業化前景，是未來技術發展的重要趨勢之一。

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