大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在機(jī)械設(shè)備性能預(yù)測(cè)和維護(hù)決策中的應(yīng)用

摘要：隨著我國(guó)工業(yè)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，各種機(jī)械設(shè)備的數(shù)量和種類(lèi)不斷增多，制造業(yè)對(duì)機(jī)械設(shè)備的性能預(yù)測(cè)和維護(hù)決策提出了更高的要求，如何利用海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)決策成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。文章探討大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在機(jī)械設(shè)備性能預(yù)測(cè)和維護(hù)決策方面的應(yīng)用，詳細(xì)闡述大數(shù)據(jù)分析的流程，以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在性能預(yù)測(cè)和維護(hù)決策中起到的具體作用，旨在為機(jī)械設(shè)備的智能維護(hù)提供理論參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；機(jī)械設(shè)備；設(shè)備性能預(yù)測(cè)；維護(hù)決策

中圖分類(lèi)號(hào)：TH17""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A"""""" 文章編號(hào)：1674-0688（2024）03-0105-04

0 引言

隨著我國(guó)工業(yè)的快速發(fā)展，各類(lèi)制造業(yè)產(chǎn)品的需求量和產(chǎn)量不斷增長(zhǎng)，對(duì)用于生產(chǎn)的機(jī)械設(shè)備的性能和可靠性提出了更高的要求。與此同時(shí)，各類(lèi)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和運(yùn)維數(shù)據(jù)也呈爆炸式增長(zhǎng)。如何從海量的機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取有效的信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備性能和使用壽命的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)及其維護(hù)管理的精確決策，成為制造類(lèi)企業(yè)面臨的重大難題。傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)分析方法已難以應(yīng)對(duì)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析需求，眾多學(xué)者開(kāi)始研究利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行設(shè)備管理。高帆等［1］在調(diào)研設(shè)備健康狀態(tài)感知、高速數(shù)據(jù)傳輸、分布式計(jì)算和診斷分析等先進(jìn)技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)和運(yùn)行大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和診斷；鞏宇等［2］介紹了設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念和應(yīng)用功能，提出輕量化應(yīng)用策略以及應(yīng)用集市的概念；謝文廣等［3］以鐵路安全大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)管理為研究對(duì)象，分析設(shè)備安全、人員安全、安全管理的業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)基于“平臺(tái)+應(yīng)用”的總體方案。大數(shù)據(jù)分析不僅可以應(yīng)用于設(shè)備監(jiān)測(cè)、診斷方面，還可以通過(guò)建立數(shù)據(jù)模型進(jìn)行設(shè)備性能參數(shù)預(yù)測(cè)、故障預(yù)測(cè)、使用壽命預(yù)測(cè)、維修質(zhì)量控制等。本文主要研究通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)建立數(shù)據(jù)模型的方式，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的預(yù)測(cè)和科學(xué)的維護(hù)決策，旨在為復(fù)雜系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)測(cè)提供新的方案。

1 大數(shù)據(jù)分析概述

1.1 大數(shù)據(jù)分析的概念

信息技術(shù)的快速發(fā)展使各行各業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)，這些海量的數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著巨大的價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析是指采用新的計(jì)算模式，對(duì)超大規(guī)模、多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行高效管理和智能分析，從海量的數(shù)據(jù)中挖掘其隱含的關(guān)系和規(guī)律，洞察數(shù)據(jù)中有價(jià)值的信息，輔助企業(yè)和組織進(jìn)行決策。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)量級(jí)、采集速度、覆蓋數(shù)據(jù)類(lèi)型等方面都有顯著的優(yōu)勢(shì)，其核心在于分布式存儲(chǔ)和分布式處理。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)采用分布式文件系統(tǒng)或NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)，解決了單機(jī)難以存儲(chǔ)巨量數(shù)據(jù)的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)采用MapReduce（編程模型）等新的并行計(jì)算模式，將計(jì)算任務(wù)分解后在多節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行，充分利用集群的計(jì)算資源，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)超大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效分析。

1.2 大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值

機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和技術(shù)狀況直接影響產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量。為了確保機(jī)械設(shè)備高效、可靠、安全地運(yùn)行，開(kāi)展設(shè)備的性能預(yù)測(cè)和制定科學(xué)的維護(hù)決策至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)分析在機(jī)械設(shè)備性能預(yù)測(cè)和維護(hù)決策中具有以下應(yīng)用價(jià)值：第一，收集和匯聚多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。通過(guò)各種傳感器采集的狀態(tài)數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)及外部環(huán)境數(shù)據(jù)等，構(gòu)建一個(gè)完整的數(shù)據(jù)資源，為后續(xù)建模分析提供可靠的信息支撐。第二，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效處理。使用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)、維修記錄數(shù)據(jù)等高容量、高增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存取、清洗、轉(zhuǎn)換和整合。第三，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析獲取設(shè)備的運(yùn)行規(guī)律。使用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)可以深度挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)特征，挖掘設(shè)備的運(yùn)行規(guī)律，為運(yùn)行質(zhì)量預(yù)測(cè)和趨勢(shì)判斷提供依據(jù)。第四，建立高效準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用多種模型算法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立起反映設(shè)備真實(shí)運(yùn)行狀態(tài)的精確預(yù)測(cè)模型。第五，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果的可視化表達(dá)。使用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，將模型結(jié)果以報(bào)表、圖表等直觀的方式展示，便于管理人員進(jìn)行決策分析。

2 大數(shù)據(jù)分析的流程

2.1 數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)分析的第一步是數(shù)據(jù)采集，獲取機(jī)械設(shè)備運(yùn)行全過(guò)程的數(shù)據(jù)。一是結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，包括設(shè)備的基本信息、結(jié)構(gòu)參數(shù)及維護(hù)記錄等靜態(tài)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以從信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取。二是運(yùn)維數(shù)據(jù)，即反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和工作條件的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、速度、振動(dòng)等參數(shù)，需要通過(guò)各類(lèi)傳感器實(shí)時(shí)采集（常見(jiàn)的傳感器類(lèi)型見(jiàn)表1），并對(duì)采集頻率和精度提出要求。三是操作數(shù)據(jù)，即設(shè)備在使用和維護(hù)過(guò)程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如運(yùn)行小時(shí)數(shù)、停機(jī)次數(shù)、維修次數(shù)等，這些數(shù)據(jù)可反映設(shè)備的健康狀況。此外，采集維修過(guò)程中產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也很關(guān)鍵，如維修記錄、故障報(bào)告、檢驗(yàn)報(bào)告等半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的文本、圖像、音頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能提供豐富的維護(hù)過(guò)程信息。機(jī)械設(shè)備性能預(yù)測(cè)和維護(hù)決策需要從多個(gè)渠道對(duì)設(shè)備全生命周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和整合。在采集方式上，可以通過(guò)搭建物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，對(duì)設(shè)備及系統(tǒng)中的各類(lèi)傳感器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)，實(shí)時(shí)采集監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；也可以對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)和系統(tǒng)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，定期抽取所需數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)處理

為了保證后續(xù)數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)的可靠性，需要對(duì)采集到的海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，識(shí)別并過(guò)濾缺失值、異常值、重復(fù)記錄等臟數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。其次，按照分析需求對(duì)數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，例如對(duì)時(shí)間、地理位置等數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，或者將部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)往往來(lái)自不同的系統(tǒng)或源頭，因此需要進(jìn)行匹配和整合，可以使用主鍵、時(shí)間段等信息將同一事務(wù)或?qū)嶓w的分散數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，也可以采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)間的語(yǔ)義轉(zhuǎn)換和集成。最后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣、構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等預(yù)處理，使其符合建模分析的要求。

2.3 模型建立

模型建立是指根據(jù)分析目標(biāo)選擇或構(gòu)建合適的分析模型。在解決機(jī)械設(shè)備性能預(yù)測(cè)與維護(hù)決策的問(wèn)題中，可以建立諸如線性回歸、Logistic回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等預(yù)測(cè)模型，也可以構(gòu)建聚類(lèi)模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則模型等描述型模型。模型的建立需要考慮目標(biāo)變量的類(lèi)型，如連續(xù)數(shù)值可以建立回歸模型，分類(lèi)變量可以建立分類(lèi)模型。同時(shí)，需要評(píng)估各種模型的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，選擇合適的模型。例如，線性回歸模型簡(jiǎn)單易用，但對(duì)非線性關(guān)系的擬合效果不佳；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合復(fù)雜非線性關(guān)系，但可解釋性較差；聚類(lèi)分析可以發(fā)現(xiàn)設(shè)備的狀態(tài)模式，關(guān)聯(lián)規(guī)則可以找出影響因素之間的關(guān)聯(lián)性。因此，建模需要結(jié)合設(shè)備行為特點(diǎn)和分析目的，選擇能夠?qū)崿F(xiàn)良好預(yù)測(cè)效果且結(jié)構(gòu)合理的模型。在確定模型框架后，首先需要設(shè)計(jì)模型結(jié)構(gòu)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)、支持向量機(jī)的核函數(shù)等。其次要選擇合適的模型參數(shù)，通過(guò)調(diào)參優(yōu)化模型的預(yù)測(cè)或描述能力，例如使用交叉驗(yàn)證方法確定節(jié)點(diǎn)數(shù)或正則化參數(shù)。最后要利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合模型獲得模型的參數(shù)，待訓(xùn)練完成后，在測(cè)試數(shù)據(jù)上驗(yàn)證模型的泛化能力［4］。

2.4 結(jié)果分析

完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和模型建立等前期工作后，要對(duì)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行深入分析，以獲取有價(jià)值的信息并將其可視化表達(dá)，為后續(xù)的決策提供支持。結(jié)果分析是將不同模型輸出的結(jié)果進(jìn)行整合，尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律，通常包含數(shù)據(jù)整合、關(guān)系分析、模式識(shí)別等步驟。通常，單一模型的輸出具有一定的局限性，只有綜合多個(gè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度分析，才能發(fā)現(xiàn)更有價(jià)值的信息。例如，可以對(duì)設(shè)備性能參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果與故障預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，判斷性能參數(shù)出現(xiàn)異常與故障之間存在的內(nèi)在聯(lián)系，從而建立起性能參數(shù)預(yù)測(cè)與故障預(yù)測(cè)相結(jié)合的維護(hù)與保障方案。此外，需要利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，通過(guò)直觀的圖表將結(jié)果呈現(xiàn)出來(lái)。合理的可視化表達(dá)有利于從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中快速掌握關(guān)鍵信息，為后續(xù)決策提供依據(jù)。

3 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在機(jī)械設(shè)備性能預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

3.1 性能參數(shù)預(yù)測(cè)

應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以精確預(yù)測(cè)機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵性能參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)的智能評(píng)估，避免潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)。例如，發(fā)動(dòng)機(jī)的健康狀態(tài)直接影響設(shè)備的動(dòng)力性能和運(yùn)行安全，通過(guò)收集發(fā)動(dòng)機(jī)的高頻傳感器數(shù)據(jù)，可以獲得轉(zhuǎn)速、渦輪入口溫度、燃油流量、油溫、油壓等參數(shù)，這些時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)指標(biāo)的未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)?；贚STM（長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的時(shí)序規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速參數(shù)的精確預(yù)測(cè)。例如，通過(guò)對(duì)某型號(hào)渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)過(guò)去6個(gè)月的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)結(jié)果的平均誤差可控制在50 rpm以內(nèi)，預(yù)測(cè)結(jié)果可以評(píng)估發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)是否異常，事先預(yù)見(jiàn)轉(zhuǎn)速過(guò)低或不穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行預(yù)警。

3.2 故障預(yù)測(cè)

通過(guò)收集設(shè)備的多源異構(gòu)運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的預(yù)警。具體來(lái)說(shuō)，可以收集設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、潤(rùn)滑情況、振動(dòng)頻率、電流電壓等參數(shù)，同時(shí)結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、工作負(fù)載等，以及歷史故障記錄，構(gòu)建充足的樣本數(shù)據(jù)集。選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等，訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型。訓(xùn)練好的模型可以對(duì)新采集的高頻率數(shù)據(jù)（10～20次/秒）進(jìn)行實(shí)時(shí)分析預(yù)測(cè)，當(dāng)模型輸出結(jié)果連續(xù)5次超過(guò)設(shè)定的故障預(yù)警閾值（如概率gt;85%）時(shí)，就可以判斷出某一故障模式很可能在未來(lái)幾個(gè)工作周期內(nèi)發(fā)生。故障預(yù)警時(shí)間提前10～15 min發(fā)出，就能讓維護(hù)人員有充分的準(zhǔn)備時(shí)間采取預(yù)防措施，避免故障造成安全事故。

以某設(shè)備發(fā)動(dòng)機(jī)的渦輪葉片故障預(yù)測(cè)為例，收集發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)渦輪的入口溫度（650 ℃）、出口溫度（550 ℃）、轉(zhuǎn)速（15 000 rpm）、油壓（40 psi）、振動(dòng)頻率（50 Hz/s）以及電流電壓數(shù)據(jù)，同時(shí)收集歷史故障數(shù)據(jù)，將正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比（見(jiàn)圖1）。首先，將收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)明哪些組合參數(shù)對(duì)應(yīng)正常工作的狀態(tài)，哪些對(duì)應(yīng)發(fā)生葉片故障的狀態(tài)。其次，使用此數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同狀態(tài)下各參數(shù)的復(fù)雜非線性關(guān)系。利用訓(xùn)練好的模型對(duì)實(shí)時(shí)采集的高頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果模型連續(xù)5次判斷數(shù)據(jù)組合對(duì)應(yīng)葉片故障狀態(tài)的概率超過(guò)90%，則判斷該渦輪葉片很可能在10 min內(nèi)發(fā)生斷裂故障。此時(shí)，操作員可以降低發(fā)動(dòng)機(jī)功率，維護(hù)人員檢查葉片，如果出現(xiàn)有微裂紋擴(kuò)展的問(wèn)題，用備用葉片進(jìn)行更換，避免發(fā)動(dòng)機(jī)因葉片斷裂造成安全事故。

3.3 使用壽命預(yù)測(cè)

使用壽命預(yù)測(cè)需要考慮的關(guān)鍵指標(biāo)包括運(yùn)行時(shí)間、載荷參數(shù)、工作環(huán)境以及維護(hù)保養(yǎng)質(zhì)量等，這些數(shù)據(jù)可以通過(guò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取。以軸承為例，磨損程度是判斷軸承使用壽命的一個(gè)重要參數(shù)，可以通過(guò)聲發(fā)射、振動(dòng)分析、溫度監(jiān)測(cè)、油質(zhì)分析等技術(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，進(jìn)而評(píng)估軸承的健康狀態(tài)［5］。測(cè)量軸承工作時(shí)產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)的均方根值，當(dāng)其超過(guò)給定閾值時(shí)，可判斷軸承進(jìn)入磨損狀態(tài)。結(jié)合歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)建立軸承故障演化模型，評(píng)估當(dāng)前軸承的磨損程度。使用壽命預(yù)測(cè)的方法有物理模型法、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头ê蛿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法。物理模型法根據(jù)損傷機(jī)理建立數(shù)學(xué)模型，需要大量的先驗(yàn)知識(shí)；經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头ㄒ罁?jù)歷史數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計(jì)模型，簡(jiǎn)單實(shí)用，但預(yù)測(cè)結(jié)果不夠準(zhǔn)確；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法基于大數(shù)據(jù)分析提取設(shè)備狀態(tài)特征，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化的使用壽命評(píng)估。

4 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在機(jī)械設(shè)備維護(hù)決策中的應(yīng)用

4.1 維修策略優(yōu)化

傳統(tǒng)的維修策略主要基于經(jīng)驗(yàn)判斷，在很大程度上依賴于維修人員的經(jīng)驗(yàn)。采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以收集各種運(yùn)算數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)及維修日志等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)設(shè)備的故障模式和壽命周期，從而為制定合理、經(jīng)濟(jì)的維修策略提供參考。應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以建立各種預(yù)測(cè)模型、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、評(píng)估設(shè)備的健康狀況、預(yù)測(cè)故障發(fā)生的可能性、確定不同部件的更換周期等，為維修人員判斷何時(shí)對(duì)設(shè)備進(jìn)行保養(yǎng)和維護(hù)提供了更多的依據(jù)。此外，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以根據(jù)歷史維修數(shù)據(jù)比對(duì)不同維修方案的效果，找出維修成本和設(shè)備可靠運(yùn)行之間的平衡點(diǎn)。

4.2 備件管理優(yōu)化

應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能顯著提高管理人員對(duì)機(jī)械設(shè)備備件的管理水平。通過(guò)收集和整合設(shè)備運(yùn)行日志、維修日志、備件使用日志等數(shù)據(jù)，建立備件需求預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)備件未來(lái)的需求量，有助于備件的合理配置，防止出現(xiàn)庫(kù)存過(guò)剩或短缺的情況。通過(guò)預(yù)測(cè)不同類(lèi)型備件的需求量、更換的平均周期等指標(biāo)，結(jié)合備件的采購(gòu)周期、供應(yīng)商情況等信息，可以制訂出較為準(zhǔn)確的備件購(gòu)買(mǎi)計(jì)劃，使備件管理的精細(xì)化水平得到提高。運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)還可以識(shí)別設(shè)備的潛在故障模式及關(guān)鍵備件，提前對(duì)這些重要備件進(jìn)行合理的儲(chǔ)備，降低由于備件短缺造成的設(shè)備停機(jī)時(shí)間，收集設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、歷史維修數(shù)據(jù)等，建立健康評(píng)估模型，評(píng)估設(shè)備和關(guān)鍵部件的健康狀態(tài)，預(yù)測(cè)它們出現(xiàn)故障的可能性。綜合考慮故障的影響程度，可以提前確定關(guān)鍵備件的備貨量，這種方式比過(guò)去依靠經(jīng)驗(yàn)提前儲(chǔ)備備件的方法更精確。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以對(duì)備件的質(zhì)量進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，通過(guò)收集備件供應(yīng)商的質(zhì)量控制數(shù)據(jù)、以往備件的質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告等數(shù)據(jù)，建立供應(yīng)商及備件的質(zhì)量評(píng)估模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估備件的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，如果評(píng)估發(fā)現(xiàn)某供應(yīng)商提供的某類(lèi)備件質(zhì)量存在問(wèn)題，可及時(shí)減少采購(gòu)量或更換供應(yīng)商。

4.3 維修質(zhì)量控制

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過(guò)收集和分析多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，評(píng)估維修質(zhì)量，找出影響維修質(zhì)量的因素。例如，收集設(shè)備維修前后的性能參數(shù)數(shù)據(jù)以及維修過(guò)程中記錄的各種數(shù)據(jù)，建立回歸模型或關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，分析維修前后參數(shù)變化的相關(guān)性，判斷維修對(duì)設(shè)備性能提升的效果，從而評(píng)估維修質(zhì)量的好壞。此外，還可以收集設(shè)備的故障歷史數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、維修人員的技能水平和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、維修使用的備件質(zhì)量數(shù)據(jù)等，建立關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，找到與設(shè)備維修質(zhì)量相關(guān)的影響因素。如果發(fā)現(xiàn)使用次要備件和維修人員技能水平較低都與維修質(zhì)量不佳存在關(guān)聯(lián)，則可以優(yōu)化以上2個(gè)因素，提高維修質(zhì)量。可以建立隨機(jī)森林或XGBoost模型，輸入設(shè)備型號(hào)、故障類(lèi)型、維修工時(shí)、維修人員、備件批號(hào)、維修車(chē)間溫度和濕度等多維特征數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型，進(jìn)而定量評(píng)估各特征數(shù)據(jù)對(duì)維修質(zhì)量的影響權(quán)重，用于指導(dǎo)優(yōu)化維修質(zhì)量的控制措施。在模型應(yīng)用的過(guò)程中，還需要注意數(shù)據(jù)安全與保密的問(wèn)題，管理好訪問(wèn)權(quán)限并監(jiān)控模型的預(yù)測(cè)性能，避免模型在新數(shù)據(jù)上產(chǎn)生偏差。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)預(yù)測(cè)和維護(hù)決策提供了重要支撐。通過(guò)采集和分析海量的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備性能參數(shù)、故障模式和使用壽命的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，為制定科學(xué)的維修方案提供依據(jù)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)還可以用于優(yōu)化維修策略和備件管理，減少維修成本，提高維修質(zhì)量。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，隨著數(shù)據(jù)積累和分析模型的不斷優(yōu)化，其應(yīng)用價(jià)值將得到進(jìn)一步的挖掘。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為機(jī)械設(shè)備的智能化維護(hù)和管理提供了廣闊的應(yīng)用前景。

6 參考文獻(xiàn)

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*航空科學(xué)基金“面向國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)的機(jī)載軟件代碼自動(dòng)生成項(xiàng)目”（201919052002）。

【作者簡(jiǎn)介】班傳波，男，陜西鎮(zhèn)安人，工程師，研究方向：設(shè)備管理；李晨陽(yáng)，男，陜西西安人，技術(shù)員，研究方向：設(shè)備精細(xì)化管理；劉航，男，陜西藍(lán)田人，高級(jí)電工，研究方向：設(shè)備維修與管理。

【引用本文】班傳波，李晨陽(yáng)，劉航.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在機(jī)械設(shè)備性能預(yù)測(cè)和維護(hù)決策中的應(yīng)用［J］.企業(yè)科技與發(fā)展，2024（3）：105-108.