PHM-设备健康诊断与故障预测

帮助企业提升产品核心竞争力,实现产品智能化

PHM设备健康诊断与故障预测


中制PHM系统提供设备数据采集、数据清洗与处理、设备状态监测、健康评估与预测、故障预测决策、专家诊断等功能,为汽车、轨道、电力电器等产品提供全方位的运行保障,覆盖设备的运行、维修、改进、备品备件等全生命周期的应用场景。

中制PHM系统采用3层架构,主要包含的功能包括:

  • 数据接入管理

    对产品硬件端的传感器部署、边缘计算部署、软件功能部署等进行设计,支持主流的协议转换,以及基于4G、5G等方式的数据采集,实现多种物联网设备的高并发接入。

  • 数据清洗处理

    对设备端采集的数据进行多样化处理,包括一致性检查、无效值处理、孤立值处理、缺失值处理等,并应用聚类算法、深度神经网络等AI算法对数据进行自动清洗。

  • 数据存储管理

    主要完成PHM所涵盖业务应用场景的所有海量数据存储要求,对数据进行分层、分类管理,确保数据的唯一性、完整性、可追溯性等,同时要满足高效、及时的处理要求。

  • 状态监测

    主要完成传感器选型与明确监测参数、海量监测数据预处理(如奇异值剔除、数据平滑处理、数据降噪等),监测数据特征提取(如时域特征、频域特征、时频域特征)等,同时对设备异常状态进行监测并预警。

  • 健康状态报警

    主要基于海量监测数据,采用支持向量机、神经网络等人工智能算法,完成产品的健康度评估,实现早期异常报警、亚健康状态报警等。

  • 故障分析与诊断

    主要基于海量监测数据,采用卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法,实现产品的故障诊断与分析,实现产品故障的快速精确诊断,给出相应的维修建议,同时故障分析与诊断算法能够实现自学习自进化。

  • 维护决策

    实现与企业售后服务等系统的集成,基于健康状态报警、故障诊断分析等结果,确定故障等级、影响范围、影响程度、故障位置与原因等,制定相应的维修维护措施。

  • 可视化与报表

    主要采用柱状图、折线图、雷达图、散点图、饼图等图形以及表格,可视化地呈现状态监测、故障诊断、健康状态评估等结果,便于用户了解分析诊断结果;同时,用户也可以查询历史的海量监测数据。

  • 基础管理

    主要包括角色管理、权限管理、密码管理、日志管理、设备注册、设备增减、设备定位管理、用户运维辖区管理、数据加密管理、远程升级等管理。