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液压机企业的产品智能服务系统
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| 发布时间：
2022/12/14 |
智能服务系统是智能制造的重要服务支撑，是对智能制造的各阶段、各节点提供数据挖掘服务和知识推送服务，使智能制造过程围绕客户需求展开和延伸，可以更贴近客户需求。
参考如图19所示的智能制造技术体系的总体框架，液压机智能服务系统通过基于云计算的大数据预测性分析技术，持续改进，建立高效、安全的液压机智能服务系统，实现服务和液压机的实时、有效、智能化互动，为企业创造新价值。液压机智能服务系统通过采集设备运行数据，并上传至企业数据中心(企业云)，系统软件对设备实时在线监测、控制，并经过大数据分析预测(图6)提早进行设备的预测性维护(图4)，提升液压机的性能指标。
丹麦风电巨头Vestas公司(维斯塔斯风力技术公司)通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统，实现对风机运行的实时监控；通过在风力发电涡轮中内置微型控制器，可以在每次旋转中控制扇叶的角度，从而最大限度地捕捉风能；还可以控制每台涡轮，在能效最大化的同时，减少对邻近涡轮的影响；通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障，以减少可能的风机不稳定现象，并使用不同的工具优化这些数据，达到风机性能的最优化。
美国高圣精密机电股份有限公司(Cosen)成立于1976年，主要生产以锯床为主的各种金属加工设备，从客户的价值端思考，认为“客户需要的不是机床，而是液压机床带来的切削能力，其核心是使用最少的费用实现最优的切削质量"，为客户提供了带锯机床智能服务系统。服务系统考虑了影响加工成本和质量的核心因素：①带锯寿命衰退造成切削质量难以控制、耗材成本上升；②带锯衰退需要通过人工检查的方式判断，导致人员成本和管理成本上升；③切削参数与带锯的衰退息息相关，但关系较为复杂，很难通过经验来控制；④切削过程中质量状态不透明，往往产生次品后才能被发现，导致材料浪费。因此，该服务系统解决了带锯衰退和机床关键部件健康状态的透明化，以及由于加工参数和带锯衰退造成的成本风险透明化等客户关注的核心问题。
日本日产(Nissan)公司提供了智能机器人健康服务系统。设备运行工况的复杂和设备多样性问题是设备健康评估的最大挑战，为了避免由于故障造成的停产损失，日产2010年开始在数量庞大的工业机器人健康管理方面引入预测分析模型，使用控制器内的监控参数对其健康进行分析，每天生成健康报告，根据设备实时状态进行维护计划和生产计划调度。在机器人健康建模分析过程中，根据每个液压机械臂的动作循环提取固定的信号统计特征，如均方根值、方差、极值、峭度值和特定位置的负载值等，并采用同类对比的方法消除由于工况多样性造成的建模困难，通过直接对比相似设备在执行相似动作时信号特征的相似程度找到利群点，作为判断早期故障的依据(可提前2周确定故障)。分析流程：①选择关键部件(如机械臂驱动马达)；②数据采集(如负载、扭矩、位置、周期时间、机器人型号等)；③信号处理与特征提取；④健康建模(如相似性聚类、定位等)；⑤故障诊断。在聚类分析过程中，根据设备型号和使用时间进行第一轮聚类，根据设备任务、环境和工况等进行第二轮聚类，如扭矩最大、最小和平均值等，形成机械臂虚拟社区(机械臂执行相似动作时，上述特征分布十分相似)，然后比较个体与集群的差异性判断异常程度，使用的方法有PCA(主成分分析)一T2(设备与集群的偏离程度，其分布符合F分布的特征，可以按90％～95％的置信区间确定控制)模型、高斯混合模型、自组织映射图、统计模式分析等。
美国通用电气航空集团(GE Aviation)提供了波音767的CF6—80发动机、猎鹰2000喷气式飞机的CFE738发动机、军用A一10攻击机的TF34发动机、C一5运输机的TF39发动机等航空发动机，及其控制系统和售后维修服务等业务，在航空公司不愿花钱对发动机进行大型常规保养或及时检修的前提下，向航空公司提供航空发动机“飞行使用时间服务”的液压机智能服务的创新模式——“由公司承担航空发动机的购买、维修、调试、更新升级，向航空公司租航空发动机、卖发动机的飞行使用时间，不需航空公司另外付保养维修费用”，公司逐渐发展成为提供智慧航空运营服务的杰出代表。
中国三一重工股份有限公司的液压机包括混凝土机械、挖掘机械、起重机械、桩工机械、筑路机械，其中泵车、拖泵、挖掘机、履带起重机、旋挖钻机等主导液压机已成为中国第一品牌，混凝土输送泵车、混凝土输送泵和全液压压路机市场占有率居国内首位，泵车产量居世界首位。三一重工股份公司从2008年开始实施物联(从数据的采集、通信、汇集到大数据平台)的实践，目前有20万台设备共5000多种参数连接在液压机企业控制中心(Enterprise Control Center，ECC)系统，实时监控设备的运行数据，并进行故障报警、故障预测、配件预测、智能服务、辅助研发和信用管理等智能服务。三一重工液压机智能服务系统对特定故障预测建模时，需要对采集的参数类型、采集频率、数据质量等进行针对性定义和部署，不完全依靠现有数据去挖掘和分析。而且，工业数据是有工程机理的，对数据的质量有明确的需求，数据分析需要与工业逻辑相结合。在此基础上，分析主要的问题清单，有针对性地考虑采集数据，以什么精度、用什么频率、跟哪些数据匹配等因素，并基于应用方向和目标区进行部署。
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