【摘" 要】 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智能制造領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅速,使機(jī)械設(shè)備應(yīng)用越來越廣泛。在使用設(shè)備進(jìn)行生產(chǎn)和制造的過程中,會(huì)出現(xiàn)各種故障。那么在工業(yè)生產(chǎn)中,如果能預(yù)知設(shè)備可能出現(xiàn)的隱患和故障,就可以及時(shí)采取措施,避免突發(fā)狀況的出現(xiàn)?;诖?,文章介紹了一種基于物聯(lián)網(wǎng)流處理的設(shè)備故障預(yù)測(cè)性維護(hù)方法。文章首先簡(jiǎn)要介紹了設(shè)備故障的類型和產(chǎn)生的原因以及基本的維護(hù)方法;其次闡述了物聯(lián)網(wǎng)流處理技術(shù)的原理和實(shí)施步驟;最后將物聯(lián)網(wǎng)流處理技術(shù)應(yīng)用到設(shè)備故障的預(yù)測(cè)性維護(hù)上,介紹了實(shí)施流程和關(guān)鍵技術(shù),從而引出了此項(xiàng)技術(shù)相對(duì)傳統(tǒng)故障預(yù)測(cè)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。該研究提高了數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性,降低了成本,并及時(shí)預(yù)測(cè)和處理設(shè)備出現(xiàn)的故障,更好地提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。
【關(guān)鍵詞】 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng);機(jī)械設(shè)備;故障;流處理;預(yù)測(cè)性維護(hù)
隨著現(xiàn)代工業(yè)和科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,機(jī)械設(shè)備的使用越來越頻繁。傳統(tǒng)機(jī)械設(shè)備的精密度、穩(wěn)固性、可持續(xù)性等方面都存在諸多問題,因此越來越多的新型設(shè)備開始占據(jù)市場(chǎng)。當(dāng)前業(yè)界普遍開始接受基于計(jì)算機(jī)和電子信息技術(shù)的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)機(jī)械設(shè)備手段,針對(duì)新型設(shè)備的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。
一、設(shè)備故障和監(jiān)測(cè)技術(shù)
(一)隨機(jī)性故障
隨機(jī)性故障又稱為突發(fā)性故障,故障的發(fā)生與設(shè)備的使用周期沒有關(guān)系,是由偶然因素引起、很難預(yù)防的故障。故障發(fā)生的原因比較復(fù)雜,基本上是設(shè)備自身的質(zhì)量問題,再有就是在設(shè)備使用過程中的維修保養(yǎng)和操作可能存在不規(guī)范性,或者是設(shè)備存在自然或者人為因素的破壞,以及設(shè)備運(yùn)行環(huán)境突然變化造成不適配的問題。
過去,由于隨機(jī)故障是偶然發(fā)生的,因此很難預(yù)防,也沒有針對(duì)性進(jìn)行預(yù)防和處理的有效手段。但是在傳感器技術(shù)和微處理器技術(shù)快速發(fā)展的今天,人們可以通過對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)來做到預(yù)防和及時(shí)處理。
(二)漸進(jìn)式故障
設(shè)備出現(xiàn)的漸進(jìn)式故障大多是由于機(jī)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(chǎn)生的原因基本與設(shè)備的使用周期有關(guān),因此,這些故障是可以通過監(jiān)測(cè)系統(tǒng)來預(yù)測(cè)并及時(shí)處理的。
過去,為了最大限度避免設(shè)備故障的發(fā)生,企業(yè)大多會(huì)選擇進(jìn)行徹底的定期點(diǎn)檢,并對(duì)使用了一定時(shí)間后的消耗性零部件進(jìn)行提前更換。這種方法被稱為“預(yù)防性維護(hù)”。但是,這種維護(hù)并不是十分高效的。主要有兩個(gè)弊端:一是裝置的零部件存在差異,故障可能比預(yù)期發(fā)生得更早;另一個(gè)是零件仍然可以使用,卻在使用到壽命結(jié)束之前就進(jìn)行了更換,造成了浪費(fèi)。
(三)設(shè)備監(jiān)測(cè)技術(shù)
上述故障都需要注意實(shí)時(shí)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè),以達(dá)到及時(shí)預(yù)警和處理的目的。下面將分析一下要正確做到設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),需要注意哪些方面。
首先,要具備智能的監(jiān)測(cè)工具。目前市場(chǎng)上的監(jiān)測(cè)工具還是比較多樣的,這些監(jiān)測(cè)工具通過監(jiān)測(cè)設(shè)備的一些關(guān)鍵數(shù)據(jù),并通過通信方式進(jìn)行預(yù)警。
其次,還要合理配置和部署監(jiān)測(cè)工具,才能達(dá)到事半功倍的效果。配置好所有參數(shù)后就可以根據(jù)要求進(jìn)行部署,需要將監(jiān)測(cè)工具部署在能夠與被監(jiān)測(cè)設(shè)備進(jìn)行通信的服務(wù)器上。
再次,還要考慮到數(shù)據(jù)的處理和分析技術(shù)。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)相對(duì)來說方式比較單一,一般是存儲(chǔ)到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫或者日志文件中,可以方便后續(xù)的查詢和刪除等操作。而監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析是監(jiān)測(cè)過程中比較重要的一環(huán),可以幫助人及時(shí)了解設(shè)備的運(yùn)行狀況和異常情況,從而使人做出合理的決策。數(shù)據(jù)的分析也有很多技術(shù),本文提及的物聯(lián)網(wǎng)流處理技術(shù),就是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù),將在第二部分重點(diǎn)闡述。
最后,還要確保整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。需要確保監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與被監(jiān)測(cè)設(shè)備之間的網(wǎng)絡(luò)通信暢通,避免監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的丟失和延遲。
二、物聯(lián)網(wǎng)流處理技術(shù)
物聯(lián)網(wǎng)的流處理是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù),它可以在實(shí)時(shí)和批處理的場(chǎng)景中分析和探索來自監(jiān)測(cè)系統(tǒng)或物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中的大量數(shù)據(jù)。它可以用來監(jiān)測(cè)傳感器網(wǎng)絡(luò),識(shí)別規(guī)律和模式,并發(fā)現(xiàn)新的聯(lián)系。物聯(lián)網(wǎng)流處理也可以用來建立模型,實(shí)現(xiàn)儀表的預(yù)測(cè)和設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測(cè),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(gè)常用的數(shù)據(jù)處理技術(shù),也就是批處理技術(shù)。批處理技術(shù)顧名思義,是將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來,積攢到一批后一次性處理的技術(shù)。而流處理技術(shù)則與之不同,流處理不會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),也不是按批量一次性處理大量數(shù)據(jù),而是按照到達(dá)的時(shí)間順序?qū)?shù)據(jù)依次進(jìn)行處理。
因此,如果需要實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和做出相應(yīng)反應(yīng),流處理技術(shù)是一種很高效的處理方法。因?yàn)榕幚砑夹g(shù)是把數(shù)據(jù)積攢一批之后隔一段時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)一處理,所以從數(shù)據(jù)到達(dá)之后到處理完畢為止,會(huì)出現(xiàn)一定的時(shí)間延遲。因此在設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中,或者需要進(jìn)行及時(shí)分析和處理的場(chǎng)景中,流處理這種能逐個(gè)分析到達(dá)的數(shù)據(jù)的技術(shù)就顯得尤為重要。流處理的工作流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)輸出等步驟。被使用和分析過的數(shù)據(jù),如果沒必要保存,就會(huì)直接丟棄,這在很大程度上也解決了數(shù)據(jù)庫等存儲(chǔ)空間的浪費(fèi)。
假設(shè)當(dāng)前有個(gè)道路實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),這個(gè)系統(tǒng)會(huì)對(duì)道路上行駛的車輛的當(dāng)前位置和車輛雨刷的運(yùn)轉(zhuǎn)情況進(jìn)行搜集。這種時(shí)候,僅憑搜集那些雨刷正在運(yùn)轉(zhuǎn)的車輛的當(dāng)前位置,就能夠?qū)崟r(shí)確定哪片地區(qū)正在下雨。此時(shí),使用者可能想保存下過雨的地區(qū)的數(shù)據(jù),這時(shí)候只要保存處理結(jié)果就好,原來的傳感器數(shù)據(jù)可以丟掉不要。這種對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)行車輛的監(jiān)測(cè)就可以采用流處理技術(shù)。因此,類似的情況,諸如當(dāng)前運(yùn)行設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)測(cè)與維護(hù),也可以采用流處理技術(shù)。
三、基于物聯(lián)網(wǎng)流處理的設(shè)備故障預(yù)測(cè)性維護(hù)
(一)基于流處理的設(shè)備監(jiān)測(cè)實(shí)施流程
基于流處理的設(shè)備故障預(yù)測(cè)性維護(hù)的實(shí)施流程主要包括以下步驟。
1. 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
根據(jù)設(shè)備不同,安裝一些監(jiān)測(cè)傳感器包括振動(dòng)、溫度、壓力、電流傳感器,可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)指標(biāo),及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況。就監(jiān)測(cè)工具來說,目前市場(chǎng)上有很多智能化的監(jiān)測(cè)工具可供選擇,如Zabbix、Nagios等。這些工具可以監(jiān)測(cè)設(shè)備的CPU利用率、內(nèi)存利用率、網(wǎng)絡(luò)流量、硬盤空間等關(guān)鍵指標(biāo),并通過郵件、短信等方式進(jìn)行告警。
2. 數(shù)據(jù)采集和分析
數(shù)據(jù)采集和分析需要首先從監(jiān)測(cè)傳感器和監(jiān)測(cè)工具上實(shí)時(shí)獲取設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù);其次將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)搅魈幚硪嬷羞M(jìn)行處理,因?yàn)榱魈幚硎歉鶕?jù)流處理引擎送過來的順序?qū)崟r(shí)處理,所以基本上沒有時(shí)間差。然后通過流處理模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)輸出到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或可視化組件中。通過以上步驟,就能提取出與設(shè)備故障和異常相關(guān)的特征信息,可以為預(yù)測(cè)和診斷提供依據(jù)。
3. 故障預(yù)測(cè)和診斷
數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)與診斷要根據(jù)提取的特征信息,結(jié)合“機(jī)理模型+數(shù)理模型”對(duì)設(shè)備故障和異常進(jìn)行預(yù)測(cè)和診斷,融入大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)發(fā)現(xiàn)的異常情況做出相應(yīng)的處理。
(二)基于流處理的設(shè)備監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)
在上面的實(shí)施流程中,設(shè)備故障預(yù)測(cè)性維護(hù)的核心是設(shè)備監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)處理和故障診斷,這三方面的技術(shù)掌握好了以后,就可以準(zhǔn)確而高效地實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測(cè),并能及時(shí)預(yù)防和處理設(shè)備問題。
1. 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)包括監(jiān)測(cè)的工具的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)采集過程中的噪聲處理以及特征提取,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的傳輸?shù)燃夹g(shù)。這些技術(shù)可以用來保障數(shù)據(jù)的傳輸和設(shè)備的狀態(tài)分析。
2. 數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)
數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù),用于處理和分析大量數(shù)據(jù)的流處理技術(shù),提取出與設(shè)備故障和異常相關(guān)的特征信息。
3. 故障預(yù)測(cè)和診斷技術(shù)
故障預(yù)測(cè)和診斷技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等技術(shù),用于預(yù)測(cè)和診斷設(shè)備故障和異常情況。
四、基于物聯(lián)網(wǎng)流處理的設(shè)備故障預(yù)測(cè)性維護(hù)優(yōu)勢(shì)
(一)保障數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性
流處理技術(shù)能夠幾乎實(shí)時(shí)地處理數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)處理時(shí)間降到最低,滿足實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)應(yīng)用的需求。
(二)提高數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確性
流處理技術(shù)能夠及時(shí)處理傳輸過來的數(shù)據(jù)并得出有效結(jié)論,可以大幅度減少延遲的出現(xiàn),提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確率。
(三)具有彈性擴(kuò)展
流處理技術(shù)能夠根據(jù)數(shù)據(jù)流的變化自動(dòng)進(jìn)行擴(kuò)展和縮減,保證處理能力與數(shù)據(jù)流量的匹配。
(四)具有容錯(cuò)機(jī)制
流處理技術(shù)具備容錯(cuò)機(jī)制,當(dāng)失敗時(shí)能夠自動(dòng)重啟,并從故障中恢復(fù),確保數(shù)據(jù)處理的連續(xù)性。
五、物聯(lián)網(wǎng)流處理技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展
(一)工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
基于物聯(lián)網(wǎng)流處理的設(shè)備故障預(yù)測(cè)性維護(hù)方法已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。例如,一些制造業(yè)公司已經(jīng)開始使用這項(xiàng)技術(shù),對(duì)機(jī)器運(yùn)行狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析,實(shí)現(xiàn)按需維護(hù),在設(shè)備發(fā)生故障之前及時(shí)進(jìn)行維護(hù),大幅提升了生產(chǎn)效率,并減少了工廠的能源和物料浪費(fèi)。
除此之外,該技術(shù)在水泥、食品加工、風(fēng)電等領(lǐng)域,都得到了廣泛應(yīng)用,利用傳感器技術(shù)的結(jié)合來提高設(shè)備的運(yùn)行效率和質(zhì)量,降低維修成本,提高設(shè)備的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
一些大型企業(yè)通常有很多不同的機(jī)械設(shè)備需要維護(hù),這種情況下往往需要大量人力和物力來進(jìn)行維護(hù)和部件更換。而基于物聯(lián)網(wǎng)流處理的解決方案則可以大大減少這樣的成本和浪費(fèi)。
(二)在線電商的應(yīng)用
在線電商是現(xiàn)在很火的應(yīng)用領(lǐng)域,越來越多的企業(yè)開始嘗試抓住電商的機(jī)遇,其中最顯著的就是直播領(lǐng)域的發(fā)展?,F(xiàn)今,越來越多樣化的直播出現(xiàn),從表演到帶貨,可謂層出不窮。與此同時(shí),越來越多的電商企業(yè)開始關(guān)注實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集,尤其是直播過程中的交易信息、人員變動(dòng)信息等。對(duì)于在線電商平臺(tái)而言,實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶行為數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等信息,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理后,可用于實(shí)時(shí)推薦、實(shí)時(shí)交易分析等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
物聯(lián)網(wǎng)流處理技術(shù)可以實(shí)時(shí)分析和處理有用數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)篩選,提供豐富的數(shù)據(jù)可視化工具和接口,可以方便使用者實(shí)時(shí)在屏幕上觀察和分析數(shù)據(jù)的變化,能及時(shí)進(jìn)行調(diào)整。
(三)流處理的發(fā)展前景
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和5G技術(shù)、人工智能技術(shù)等的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)量將會(huì)繼續(xù)呈指數(shù)級(jí)增長。對(duì)企業(yè)而言,搭建一個(gè)高效的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理平臺(tái),可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性,降低成本,及時(shí)預(yù)測(cè)和處理設(shè)備出現(xiàn)的故障,更好地提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。流處理技術(shù)的應(yīng)用將會(huì)帶來更多的市場(chǎng)機(jī)遇和商業(yè)化前景,是未來技術(shù)發(fā)展的重要趨勢(shì)之一。
參考文獻(xiàn):
[1] 崔星燦,禹曉輝,劉洋,等. 分布式流處理技術(shù)綜述[J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2015,52(02):318-332.
[2] 馬榮杰,吳文江,胡毅. 基于Spark流處理的軸承剩余使用壽命預(yù)測(cè)[J]. 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù),2021(11):19-22.
[3] 張前進(jìn). 基于Storm的物聯(lián)網(wǎng)海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理研究[J]. 常州工學(xué)院學(xué)報(bào),2016,29(06):30-33.
[4] 陳鐵健. 工業(yè)視覺成像與流處理技術(shù)應(yīng)用研究[D]. 長沙:湖南大學(xué),2011.
[5] 單莘,祝智崗,張龍,等. 基于流處理技術(shù)的云計(jì)算平臺(tái)監(jiān)控方案的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2016,33(04):88-90.