[设备健康管理]基于CPS方法与脆弱性评估的制造系统健康状态智能诊断

现有的制造系统健康管理技术很少应用信息物理系统(CPS),也很少有学者从脆弱性的角度探究制造系统的“病因”。根据制造系统的结构特征和健康管理技术原理,提出在其关键设备上嵌入基于CPS与脆弱性分析的健康管理模块,以实现系统健康状态与影响因素的在线动态分析。重点研究基于脆弱性的系统健康状态判断方法、基于数据驱动的制造系统性能异常判断和亚健康状态下设备异常因素的识别。基于嵌入式CPS的制造系统设备健康状态诊断与分析可以根据设备服役过程中的脆弱性状况判断设备的健康状态,基于数据驱动的设备异常因素判断方法可以监测设备服役过程中的性能参数变化情况,及时判断造成设备异常的关键因素。通过柔性制造系统仿真实验,证明了所提方法可实时判断系统的健康状态,有效识别导致设备亚健康状态的性能参数。     

基于状态熵的制造系统结构脆弱性评估方法

针对制造系统结构脆弱性难以量化评估的难题,在分析系统结构脆弱性成因的基础上,提出一种基于马尔科夫过程和信息熵原理的制造系统结构脆弱性量化评估方法。通过分析制造单元的各种工作状态,建立了状态转移方程;定义了制造单元临界脆弱性状态,利用信息熵原理计算制造单元的脆弱性,测度其脆弱性程度;通过分析缓冲区的状态,定义了缓冲区脆弱性,分析了缓冲区状态及容量对系统结构脆弱性的影响;通过简化系统状态,定义系统脆弱性的临界状态,基于单元脆弱性和信息熵原理对系统结构脆弱性进行量化评估。利用制造单元的结构脆弱性,判断不同的制造单元在面对风险时潜在威胁性的大小,为系统安全运行和监控提供借鉴。通过混流制造系统结构脆弱性的具体评价表明该方法在量化评估系统脆弱性时具有较好的效果。     

基于复杂网络的制造系统脆弱性综合评估方法

针对现有制造系统脆弱性研究的不足,提出一种基于复杂网络的制造系统脆弱性综合评估方法。对制造系统复杂网络的节点、边、局域世界和网络生长模式进行定义,建立了对应的复杂网络模型;构造了制造系统脆弱性的评估框架,从结构脆弱性和功能脆弱性两个维度进行具体评价;基于系统复杂网络的拓扑特性评估其结构脆弱性,基于系统的功效性指标评估其功能脆弱性,综合两种脆弱性建立系统的整体脆弱性综合评价模型;以发动机装配制造系统为例,通过建立该系统的复杂网络模型,评估系统的脆弱性,验证了该方法的可行性,并给出了安全运行的合理建议。     

基于脆弱性的制造设备故障智能诊断与维护

制造设备故障智能诊断与维护是保障制造系统安全运行的重要手段。为准确地诊断制造设备的健康状态、识别设备故障的关键因素,建立高效的健康维护系统,提出了基于脆弱性的设备故障智能诊断与维护方法。该方法将考虑脆弱性的设备故障智能诊断与维修决策模块嵌入到设备的过程控制系统(Process control system,PCS)中,它基于系统脆弱性的定义和性能劣化理论建立了设备脆弱性评估模型实时判断设备的脆弱状态,利用非线性核映射方法实时监测制造设备的运行参数是否超出预设边界,建立设备参数的高斯核函数模型准确识别故障的关键因素,将设备的脆弱性状态与维护模式相结合建立维修决策模型避免维修过度和维修不足。以某机器人的伺服系统为例,证实了所提方法能有效提高故障诊断效率、智能化诊断故障因素,优化设备维修决策。     

基于CPS的车间智能制造系统架构及实施研究

根据制造企业工厂/车间生产组织结构的层级划分方法,基于信息物理系统的实现原理,提出了一种工厂/车间智能制造系统的总体架构设计方法,并介绍了系统各组成要素的构成.根据所提出的架构,讨论了基于信息物理系统的工厂/车间智能制造系统的实施问题.所提出的设计和实施方法为工厂/车间智能制造系统建设提供了参考.     

基于CPS的船舶智能制造体系结构研究

针对我国船舶制造行业智能化水平不高,与信息技术融合存在障碍,制造运行缺乏数据分析支撑的现状,在现有智能制造通用体系架构的基础上,根据船舶制造行业的发展方向和特点,对其涉及的主要业务流程、系统架构、应用的关键技术等进行研究,在提出船舶智能制造总体需求的基础上,结合CPS、物联网、智能传感等关键技术,提出船舶智能制造的业务、系统、关键技术体系架构,覆盖船舶制造的设计、生产、运维全生命周期,对于相关领域的研究和智能船厂的建设具有参考作用。     

考虑性能参数变化的混流制造系统脆弱性评估方法

针对现有混流制造系统脆弱性评估方法的不足,在考虑系统性能参数实时变化的情况下,提出了一种基于LZ变换的脆弱性评估方法。利用离散时间马尔科夫原理求得制造单元各状态的瞬时概率,基于系统的结构特征和LZ变换原理、通用生成函数的串并联构造算子等得到制造单元和系统的LZ变换函数;根据混流制造系统脆弱性定义和系统的LZ变换函数,以其可用度、平均输出期望值和瞬时缺陷率等为脆弱性评价指标,建立混流制造系统的脆弱性评价模型;以一个包含7个制造单元的混流制造系统为例,通过求解系统的LZ变换函数,建立基于可用度、输出性能期望值、瞬时性能缺陷等评估指标的脆弱性评价模型,得到系统的脆弱性实时变化曲线,验证了该方法的可行性,扩展了脆弱性评价的应用范围。     

码垛机器人健康状态评估与诊断方法研究

本文介绍了设备健康状态评估与诊断技术的发展历程,分析了码垛机器人使用期间可能出现的故障类型,总结了常见故障产生的原因。介绍了码垛机器人健康状态评估与诊断的相关研究应用,对健康状态评估与诊断技术在码垛机器人中的应用进行了研究分析,提出了码垛机器人健康管理系统设计方案,并展望了多传感器融合技术在码垛机器人健康评估与诊断方面的应用。     

基于多智能体的舰船装备健康状态仿真评估方法

考虑到海况对舰船安全航行和任务执行有着重大影响,提出了一种基于多智能体技术的装备健康状态仿真评估方法。在分析舰船装备航行任务的基础上,建立了“任务-装备-维保-环境”装备健康状态模型,针对海洋环境因素对装备性能、维保能力的影响,制定了环境智能体的内部规则和通信机制,可实现不同海况条件下舰船装备的健康状态评估。以某舰船动力系统为例,分别在0级、5级和7级海况下对其巡航任务下的健康状态进行分析与评估,仿真结果表明：相比0级海况,动力系统在5级和7级海况下健康度和任务成功率均有所降低,量化评估结果与专家定性评估结果趋势一致。     

液压系统健康状态的综合评估方法

针对机床液压系统健康状态难以准确评估的问题,提出一种综合评估机床液压系统健康状态的新方法。该方法首先构建了三层评价指标体系,然后用灰色聚类法对液压系统的关键组成部分进行第一级健康状态评估,得到各个关键组成部分的健康状态,再以此为基础,利用模糊综合评判法对液压系统进行第二级健康状态评估,最终得到液压系统的健康状态综合评估结果。在上述两级健康评估过程中,分别用熵权法和可拓层次分析法求出各关键组成部分和相关指标的权重,然后用组合赋权法将二者进行综合,得到具有主观意义和客观意义的综合权重。通过实例表明该方法可以大幅提高机床液压系统健康状态评估结果的准确性,具有很大的工程实用价值。     

车间智能制造CPS智能服务平台技术研究

随着智能制造技术的快速发展,建设智能制造车间成为企业智能制造系统建设的基础。与此同时,信息物理系统作为智能制造系统建设的核心内容,成为制造企业重点关注的问题。文中首先对信息物理系统的机理和构成进行了阐述,之后基于智能制造车间建设的层次结构,从信息物理系统的角度,提出了一种车间智能制造信息物理系统智能服务平台的技术框架,并对平台相关的实现技术进行了研究,旨在通过所提出的架构为车间智能制造系统建设提供统一的管控平台解决方案。     

基于压电阻抗设备结构健康状态智能诊断方法的研究

利用压电陶瓷(PZT)智能材料作为驱动源产生的波动信号,结合人工神经网络控制方法对设备及结构健康状态进行智能诊断.通过研究首先构建了动力学模型,并通过对工程实际中常见结构缺陷问题的实验研究,对模型相关参数进行了优化,同时也证明了该方法的先进性、可行性和实用性.     

基于知识图谱多集池化的健康状态智能评估方法

为了从装备传感器监测数据和其他关联数据中提取更全面的时间域和空间域特征信息,提出一种基于知识图谱多集池化的健康状态评估方法。构建了带时间标签的健康知识图谱,以建模装备一段时间内监测数据、部件组成数据和先验知识间的时空依赖关系。在此基础上,设计了图多集池化网络模型,该模型通过节点特征学习、第一级图池化、自注意力特征学习和第二级图池化能够生成图谱的整体向量表示,将健康状态评估转换为基于表示学习的图谱分类任务。在公开的发动机数据集上对所提方法进行了实验评价,结果表明,该方法能够获得较高的评估准确度,在小样本情况下也表现出良好的优势。     

基于CFOA-MKHSVM的滚动轴承健康状态评估方法

为了更有效评估滚动轴承性能退化程度,提出一种混沌优化果蝇算法(CFOA)与多核超球体支持向量机(MKHSVM)相结合的滚动轴承健康状态定量评估方法。该方法针对滚动轴承各状态数据分布不均匀、单一核函数分类存在局限性的问题,提出利用多核核函数的凸组合来优化超球体支持向量机。为消除人为选择分类器多参数的盲目性、避免果蝇优化算法陷入局部最优,将果蝇算法与混沌理论相结合,对多参数进行寻优。同时构建混沌优化果蝇算法-多核超球体支持向量机(CFOAMKHSVM)模型,并提出归一化差别系数评估指标。通过实验研究,与支持向量数据描述(SVDD)算法评估指标进行对比,验证了所提指标的有效性,实现了滚动轴承健康状态的定量评估。     

基于制造组合状态跃迁的制造系统建模方法

针对制造资源状态的时变性,以及制造资源状态、制造资源组合状态、任务状态之间存在非线性关系的问题,提出一种基于制造组合状态跃迁的制造系统建模方法。该方法通过建立制造资源在时序上与组合逻辑上的多层状态拓扑结构,定义了不同层次状态之间的跃迁函数,形成了制造组合状态之间的跃迁机制,实现了对制造系统内不同状态之间的非线性关系描述。以关联制造系统不同层次状态的制造组合状态跃迁为基础,建立了从制造资源个体状态、组合状态及任务状态的自动机模型,最终实现了制造系统建模。最后,利用所建的自动机模型对两个卫星箱体混线生产过程进行描述,验证了所提建模方法的有效性。     

基于通用生成函数的混流制造系统脆弱性评价方法

为了解决基于状态熵的脆弱性评价方法在面对多状态系统组合爆炸问题时的困难,提出了一种基于通用生成函数的混流制造系统脆弱性量化评价方法。首先,分析求解各制造单元的状态及其概率,得到制造单元的通用生成函数,定义并计算各单元的脆性熵,建立制造单元的脆弱性分析模型;其次,根据混流制造系统结构特征和通用生成函数的串并联构造算子,得到系统通用生成函数,定义其脆性熵,基于脆性熵建立混流制造系统的脆弱性评价模型;最后,以某典型的混流制造系统为例,利用所提出的脆弱性评价方法,评估其脆弱性,并与基于状态熵的评价方法进行对比,结果表明该方法可显著提高脆弱性评价的效率。     

轻型飞机健康状态评估方法

针对轻型飞机健康状态评估问题,提出利用飞机运行中的维修信息,计算各系统在某时刻的可靠度,并对可靠度数据进行融合,实现整机健康状况评估的方法。基于三参数威布尔分布拟合零件失效规律,采用混合威布尔分布计算系统的可靠度。采用层次分析法,融入ATA MSG-3维修理念,计算各系统的权重因子,利用权重因子对可靠度数据进行线性组合,获得整机的健康状态值。示例表明,该方法符合轻型飞机的实际情况,算法简单、易于实现,能有效评估整机健康状态。     

智能制造行业分析与诊断方法研究

工业4.0快速发展时代,随着新一代信息技术的不断发展,传统制造业面临着严峻的挑战。为推进制造业高质量发展,智能制造已成为全球主要国家制造业竞争的焦点问题。通过分析开展智能制造诊断的必要性和紧迫性,提出了一种规范化诊断方法以提高企业效益,并针对现阶段智能制造诊断工作中出现的问题,给出了下一步的研究方向。     

机器学习下胎儿健康状态智能评估的研究进展

随着机器学习的飞速发展,不少研究人员将智能分类算法应用于胎儿健康状态评估中。本文首先介绍了用于胎儿健康状态评估的主要特征参数,综述了基于特征提取与基于深度学习的智能分类方法的国内外研究进展,主要包括决策树与随机森林、最小二乘向量机、K最近邻算法、卷积神经网络、循环神经网络等算法,分析了这些方法在胎儿健康状态智能分类中的优势和存在的问题,最后对其进行总结与展望。     

基于运行数据的航空发动机健康状态评估方法

民用航空发动机运行数据是航空公司制定发动机维护方案的重要参考依据。如今航空公司判断发动机的健康状态主要应用的数据分析法为趋势图和指印图。考虑到方法存在的局限性,提出发动机衰退状态检测和双发差异分析两种方法。发动机衰退状态检测利用排气温度的相关趋势区别急剧和缓慢恶化情况。双发差异分析关注同一架飞机两台发动机的同一参数差异。理论上,同一架飞机的两台发动机的同一性能参数不应有较大波动,一旦差异波动较大,则可能发生了故障,从而可为之后的维修决策提供理论依据。