作為業(yè)界領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案專家
美林數(shù)據(jù)已經(jīng)為電力行業(yè)、制造行業(yè)、金融行業(yè)提供了
具有數(shù)據(jù)應(yīng)用一體化、產(chǎn)品化的大數(shù)據(jù)整體解決方案
一、項目背景
某單位主要負責飛行器空氣動力相關(guān)的風洞試驗及關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān),為確保風洞的安全運行、試驗結(jié)果的數(shù)據(jù)質(zhì)量,近年來一直致力于研究風洞及試驗設(shè)備的健康管理模式,通過仿真模擬、智能控制、故障分析等技術(shù)研究,在風洞及試驗設(shè)備的故障診斷方面積累了豐富經(jīng)驗。
對設(shè)備進行系統(tǒng)化的健康管理,不僅需要相關(guān)業(yè)務(wù)分析經(jīng)驗,還需建設(shè)先進的分析系統(tǒng),實現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、故障預(yù)測、自主維修和設(shè)備綜合信息管理等。系統(tǒng)的核心是在廣泛獲取設(shè)備狀態(tài)信息的基礎(chǔ)上,借助數(shù)據(jù)分析方法和機器學習算法來評估設(shè)備的健康狀態(tài)。因此,需要建立設(shè)備數(shù)據(jù)中心,并應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備健康管理系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)。
二、問題與挑戰(zhàn)
1.試驗室對設(shè)備安全性和數(shù)據(jù)準確性要求高,設(shè)備上安裝的傳感器種類和數(shù)量多,數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采樣頻率高,長期累積的數(shù)據(jù)量大。
2.涉及大型壓縮機組的復(fù)雜故障問題分析,包括振動、喘振以及劣化過程等。
3.涉及風洞流場品質(zhì)的氣動特性分析,包括湍流度、噪聲等綜合性能指標評估。
4.涉及風洞洞體機械的結(jié)構(gòu)狀態(tài)分析,包括故障問題中的應(yīng)力、應(yīng)變、振動等。
三、解決方案
設(shè)備健康管理系統(tǒng)采用混合式大數(shù)據(jù)架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲和管理,以大數(shù)據(jù)分析模塊為業(yè)務(wù)功能提供支撐,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、故障預(yù)測、維修保障和設(shè)備信息管理六大業(yè)務(wù)應(yīng)用。
應(yīng)用微弱信號提取技術(shù)、自適應(yīng)預(yù)警技術(shù)、動態(tài)診斷技術(shù)對動力設(shè)備的振動、喘振及劣化過程進行分析;應(yīng)用數(shù)據(jù)融合及機器學習算法,對風洞氣動特性進行評估;應(yīng)用內(nèi)積向量作為結(jié)構(gòu)特征量,結(jié)合機器學習算法對洞體機械結(jié)構(gòu)問題進行分析與評估。
1.數(shù)據(jù)采集采用Kafka消息隊列進行實時數(shù)據(jù)的傳輸,以滿足高實時性要求。
2.采用混合式大數(shù)據(jù)架構(gòu)對數(shù)據(jù)進行存儲與管理,以滿足設(shè)備全生命周期海量數(shù)據(jù)存儲管理。
3.使用專業(yè)波形圖與自適應(yīng)預(yù)警技術(shù)對設(shè)備狀態(tài)進行監(jiān)測。
4.專家知識庫與機器學習算法相結(jié)合對設(shè)備故障進行診斷與預(yù)測。
5.基于設(shè)備狀態(tài)分析結(jié)果優(yōu)化備品備件庫存,自動生成維護維修工單,并將維修結(jié)果反饋至系統(tǒng)形成閉環(huán),逐步提高診斷、預(yù)測精度。
6.以三維模式展示整個風洞設(shè)備的運行狀況,靈活定制可視化看板為管理人員提供決策支撐。
四、應(yīng)用價值
1.建設(shè)設(shè)備數(shù)據(jù)中心對風洞設(shè)備全生命周期數(shù)據(jù)進行有效管理。
2.對動力設(shè)備狀態(tài)進行監(jiān)測與評估,對設(shè)備故障問題進行智能診斷與預(yù)測,大幅降低核心壓縮機組的故障發(fā)生率,減少運維成本。
3.實現(xiàn)流場品質(zhì)評估和風洞氣動特性影響因素分析,有效保證試驗結(jié)果的精準度。
4.實現(xiàn)洞體機械結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估,并對常見結(jié)構(gòu)故障問題進行智能診斷,大幅減少故障診斷時間。
5.狀態(tài)分析、故障診斷、故障預(yù)警、設(shè)備信息管理過程中加入機器學習算法,使業(yè)務(wù)形成閉環(huán)反饋、系統(tǒng)實現(xiàn)自學習。
五、相關(guān)案例
1.航空工業(yè)某院風洞設(shè)備健康管理驗證分析項目
2.某光伏電站遠程監(jiān)控系統(tǒng)
3.裝發(fā)某基地設(shè)備健康管理項目