1、基于人工智能技術(shù)的工程機(jī)械裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床一、關(guān)鍵詞工程機(jī)械，故障診斷，預(yù)測(cè)性維護(hù)，機(jī)器學(xué)習(xí)四、測(cè)試床項(xiàng)目目標(biāo)和概述針對(duì)工程機(jī)械裝備的預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床是由徐工信息聯(lián)合徐工集團(tuán)重型事業(yè)部、挖機(jī) 事業(yè)部等業(yè)務(wù)集團(tuán)共同打造的基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測(cè)專業(yè)解決方案。測(cè)試床的建設(shè) 地點(diǎn)位于徐州市和北京市，在徐州市建設(shè)測(cè)試床中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及大數(shù)據(jù)部分，在北 京建設(shè)測(cè)試床的模型與算法等。該測(cè)試床滿足基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的工程機(jī)械裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)的需求，降 低企業(yè)及用戶減少裝備故障帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失，促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，共同推進(jìn)裝 備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)的規(guī)?；统B(tài)化，打造智能裝

2、備和智能運(yùn)維的示范樣板和行業(yè) 標(biāo)桿，并有廣泛適用性，未來(lái)可在行業(yè)中推廣應(yīng)用。本測(cè)試床項(xiàng)目的目標(biāo)是基于徐工信息 Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),結(jié)合工程機(jī)械裝備采集 的大量數(shù)據(jù)，通過(guò)人工智能算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)建模分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)工程機(jī)械裝備的故障診斷和 預(yù)測(cè)性維護(hù)，以達(dá)到降低維護(hù)成本的目的。五、測(cè)試床解決方案架構(gòu)（一）測(cè)試床應(yīng)用場(chǎng)景工程機(jī)械裝備在復(fù)雜的環(huán)境和高強(qiáng)度的生產(chǎn)作業(yè)中，很容易出現(xiàn)故障，給企業(yè)和用戶 帶來(lái)較大的經(jīng)濟(jì)損失。為了預(yù)防并減少故障的發(fā)生，需要對(duì)工程機(jī)械進(jìn)行定期維護(hù)保養(yǎng)。 為了降低故障帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失，對(duì)于已經(jīng)發(fā)生的故障，需要維修服務(wù)人員快速地進(jìn)行故障 診斷與分析，做出準(zhǔn)確的判斷與決策，進(jìn)行維修服務(wù)。

3、現(xiàn)有傳統(tǒng)的預(yù)防式維護(hù)和故障診斷 方法主要是基于周期性維護(hù)和裝備已有的故障代碼和故障現(xiàn)象，其維護(hù)的成本較高，維修 的效率較低，難以滿足企業(yè)及用戶的需求。故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，采用人工智能技術(shù)，利用物聯(lián)網(wǎng) 采集大量工程機(jī)械相關(guān)數(shù)據(jù)并分析，建立更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)性維護(hù)和故障診斷分析模型，滿 足工程機(jī)械裝備的故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)的需求，幫助工程機(jī)械公司降低維護(hù)和維修成本， 促進(jìn)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，共同推進(jìn)故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)的規(guī)模化和常態(tài)化，打造智能裝備 和智能運(yùn)維的示范樣板和行業(yè)標(biāo)桿，并有廣泛適用性，未來(lái)可在行業(yè)中推廣應(yīng)用。（二）測(cè)試床重點(diǎn)技術(shù)本測(cè)試床采用的重點(diǎn)技術(shù)包括物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人

4、工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等。首先，通過(guò)對(duì)工程機(jī)械裝備施工作業(yè)的數(shù)據(jù)采集，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)裝備的運(yùn)行狀態(tài)，充分了 解工程機(jī)械在施工作業(yè)過(guò)程中不同狀態(tài)下的運(yùn)行規(guī)律。然后，以獲取的大量裝備狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合設(shè)備維修歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)人工智 能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，抽取裝備歷史數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，如發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、油溫、油壓、工作 時(shí)間等，構(gòu)建裝備故障分析模型與裝備故障預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障原因的快速定位和維 修措施的建議，以及為防止未來(lái)發(fā)生故障是否需要進(jìn)行維護(hù)的建議。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)十大數(shù)據(jù)+人工智能技術(shù)對(duì)工程機(jī)械進(jìn)行全面的分析和洞察，給出系統(tǒng)性的 預(yù)測(cè)性維護(hù)與故障診斷解決方案是本測(cè)試床聚焦的方向。（三）技術(shù)創(chuàng)新性及先進(jìn)性故

5、障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床，通過(guò)工業(yè)機(jī)理模型和數(shù)據(jù)分析模型相結(jié)合，可以有效 實(shí)現(xiàn)對(duì)工程機(jī)械裝備的智能化監(jiān)測(cè)、診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)，極大地降低故障率和總體維護(hù)成 本，是一項(xiàng)人工智能技術(shù)應(yīng)用的創(chuàng)新。目前在工程機(jī)械領(lǐng)域，基于人工智能技術(shù)的預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用尚在探索階段，行業(yè)內(nèi)尚 未出現(xiàn)大規(guī)模、規(guī)范化的應(yīng)用，測(cè)試床所采用的人工智能技術(shù)相關(guān)框架和組件具是業(yè)內(nèi)最 新發(fā)布成果，在工程機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用屬于前列，因此具有較好的先進(jìn)性。（四）測(cè)試床解決方案架構(gòu)頻瀾性堆護(hù)際中案時(shí)拗測(cè))度耦期型1(wn.il人工智裝引整3 (_1Ir熟梅白健歷史數(shù)據(jù)樣本與諸分布式時(shí)悻數(shù)掘除密時(shí)瑁RDBMS測(cè)試床解決方案架構(gòu)分為數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

6、、人工智能引擎、微服務(wù)與故障診斷與 預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用五大模塊組成。數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、解析、分類、補(bǔ)全與標(biāo)注， 然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊將轉(zhuǎn)入的數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)至分布式存儲(chǔ)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)緩存與關(guān)系型 數(shù)據(jù)庫(kù)中人工智能引擎模塊對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、特征處理與機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模，并對(duì)模 型進(jìn)行驗(yàn)證。建立好的模型在微服務(wù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)中部署微服務(wù)接口向應(yīng)用層用戶提供服務(wù)。六、預(yù)期成果（一）測(cè)試床的預(yù)期測(cè)試結(jié)果，針對(duì)測(cè)試項(xiàng)工程機(jī)械裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床項(xiàng)目預(yù)期的測(cè)試結(jié)果包括兩個(gè)方面.對(duì)于工程機(jī)械裝備剩余使用壽命的預(yù)測(cè)，預(yù)期預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的誤差在10%以內(nèi)

7、。對(duì)于工程機(jī)械裝備在下 N個(gè)周期內(nèi)發(fā)生故障的概率預(yù)測(cè)，預(yù)期預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率在90%以上。（二）商業(yè)價(jià)值工程機(jī)械裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床項(xiàng)目具有多項(xiàng)商業(yè)價(jià)值對(duì)于工程機(jī)械生產(chǎn)企業(yè)，可以提升產(chǎn)品的質(zhì)量，提高服務(wù)效率，降低保修期內(nèi)的維修 成本。對(duì)于工程機(jī)械最終用戶，可以減少設(shè)備停機(jī)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失，提高裝備帶來(lái)的收益。對(duì)于工程機(jī)械裝備物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方，可以提高平臺(tái)價(jià)值收入，吸引更多工程機(jī)械用 戶，提升業(yè)務(wù)收入。（三）經(jīng)濟(jì)效益基于人工智能技術(shù)的故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床可以實(shí)現(xiàn)對(duì)工程機(jī)械裝備的智能化 監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)，可以極大地降低故障率、故障恢復(fù)周期和總體維護(hù)成本。根據(jù)美國(guó)聯(lián) 邦能源管理計(jì)劃（FE

8、MP所進(jìn)行的研究估算，與預(yù)防性維護(hù)相比，預(yù)測(cè)性維護(hù)的最主要優(yōu)勢(shì) 是可以提前消除70% 75%的故障，減少35% 40%的停機(jī)停產(chǎn)時(shí)間。（四）社會(huì)價(jià)值基于人工智能技術(shù)，建設(shè)推廣的工程機(jī)械裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)測(cè)試床，滿足工 程機(jī)械裝備的健康管理和維護(hù)的綜合要求，聯(lián)合工程機(jī)械公司推進(jìn)故障預(yù)測(cè)的規(guī)?；统B(tài)化，共同打造工程機(jī)械裝備的預(yù)測(cè)性維護(hù)的示范樣板和行業(yè)標(biāo)桿，并有廣泛適用性，未 來(lái)可在行業(yè)中推廣應(yīng)用。七、測(cè)試床技術(shù)可行性（一）物理平臺(tái)本測(cè)試床項(xiàng)目設(shè)計(jì)的物理設(shè)備包括：.傳感器組.工程機(jī)械裝備及其自身控制系統(tǒng).智能物聯(lián)采集終端.數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)（2G/3G/4G等）.運(yùn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)及人工智能引擎所需

9、的服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（二）軟件平臺(tái)本測(cè)試床項(xiàng)目設(shè)計(jì)的軟件平臺(tái)包括：Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)：徐工信息自主研發(fā)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，將工程機(jī)械裝備的采集數(shù) 據(jù)接入Xrea平臺(tái)，平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)裝備的實(shí)施監(jiān)控、控制與數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、分析，同 時(shí)平臺(tái)內(nèi)提供人工智能算法庫(kù)和微服務(wù)開(kāi)發(fā)環(huán)境，為工程機(jī)械的數(shù)據(jù)建模和模型發(fā)布調(diào)用 提供支持，完成裝備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)的目標(biāo)。八、和AII技術(shù)的關(guān)系（一）與AII總體架構(gòu)的關(guān)系A(chǔ)II總體架構(gòu)如圖所示：用戶（消費(fèi)者/企業(yè)用戶）個(gè)住商制咫絡(luò)化酬周ii.it -閡R集析產(chǎn)出“應(yīng)用安金知山工F7企業(yè) jggftBWt f A.gZ產(chǎn)業(yè)If超.仿n與分析確系豌本測(cè)試床項(xiàng)

10、目基于總體架構(gòu)的指導(dǎo)，物理系統(tǒng)為工程機(jī)械裝備，對(duì)裝備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集 交換、數(shù)據(jù)集成處理、數(shù)據(jù)建模、仿真與分析，最終實(shí)現(xiàn)設(shè)備的運(yùn)行優(yōu)化和企業(yè)的運(yùn)營(yíng)決 策優(yōu)化。測(cè)試床重點(diǎn)測(cè)試的技術(shù)包括 2G/3G/4G網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)、人工智能算法建模技術(shù)、 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理技術(shù)等，屬于總體架構(gòu)中網(wǎng)絡(luò)互連與標(biāo)識(shí)解析、數(shù)據(jù)集 成處理、數(shù)據(jù)建模仿真與分析的范圍。（二）詳細(xì)清單廳P名稱廠家或型號(hào)數(shù)量說(shuō)明1工程機(jī)械物聯(lián)網(wǎng)徐工信息1套2智能物聯(lián)終端徐工信息N臺(tái)1臺(tái)工程機(jī)械配備一臺(tái)終 端，數(shù)量與裝備數(shù)量有 關(guān)3Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)徐工信息1套實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入、存儲(chǔ)、管理與分析的基礎(chǔ)軟件平臺(tái)4工程機(jī)械裝備徐工集團(tuán)N臺(tái)按項(xiàng)

11、目實(shí)際需求配備相應(yīng)數(shù)量裝備工程機(jī)械裝備本身不具備聯(lián)網(wǎng)能力，需要加裝智能物聯(lián)終端實(shí)現(xiàn)裝備的數(shù)據(jù)采集與傳輸, 數(shù)據(jù)的傳輸通過(guò)2G/3G/4G網(wǎng)絡(luò)，采用TCP/MQTT協(xié)議進(jìn)行傳輸。（三）安全聯(lián)系人安全聯(lián)系人：張毅江蘇徐工信息技術(shù)股份有限公司工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總經(jīng)理（四）與已存在AII測(cè)試床的關(guān)系該測(cè)試床項(xiàng)目與之前已經(jīng)審批的測(cè)試床項(xiàng)目無(wú)任何關(guān)聯(lián)。九、交付件該測(cè)試床的交付件包括：.項(xiàng)目設(shè)計(jì)方案書(shū).數(shù)據(jù)分析與算法設(shè)計(jì)報(bào)告.驗(yàn)證報(bào)告十、測(cè)試床使用者明確非發(fā)起方的公司可以使用測(cè)試床程度，以及相關(guān)的要求和限制條件。非發(fā)起方的平臺(tái)參與者可以使用驗(yàn)證示范平臺(tái)的所有操作功能，但僅限于功能的操作使用， 禁止泄露給同行

12、業(yè)的第三方。項(xiàng)目合作過(guò)程中產(chǎn)生的全部開(kāi)發(fā)成果及其知識(shí)產(chǎn)權(quán)，包括但不限于申請(qǐng)專利的權(quán)利、專利 申請(qǐng)權(quán)、專利權(quán)、版權(quán)、商業(yè)秘密，均歸發(fā)起方所有；未經(jīng)一方書(shū)面同意，另一方不可將 本協(xié)議項(xiàng)目合作過(guò)程中產(chǎn)生的任何知識(shí)產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓、許可給任何第三方。H-一、 知識(shí)產(chǎn)權(quán)說(shuō)明項(xiàng)目合作過(guò)程中產(chǎn)生的全部開(kāi)發(fā)成果及其知識(shí)產(chǎn)權(quán)，包括但不限于申請(qǐng)專利的權(quán)利、專利 申請(qǐng)權(quán)、專利權(quán)、版權(quán)、商業(yè)秘密，均歸發(fā)起方所有；未經(jīng)一方書(shū)面同意，另一方不可將 本協(xié)議項(xiàng)目合作過(guò)程中產(chǎn)生的任何知識(shí)產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓、許可給任何第三方。十二、部署，操作和訪問(wèn)使用本項(xiàng)目部署在徐工信息 Xrea工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上，平臺(tái)提供基礎(chǔ)的 IaaS層服務(wù)器、網(wǎng) 絡(luò)、存儲(chǔ)資源，以及物聯(lián)網(wǎng)接入、大數(shù)據(jù)管理分析工具。徐工信息作為測(cè)試床系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng) 主體，與徐工挖機(jī)、徐工重型進(jìn)行合作，將其工程機(jī)械裝備加裝智能物聯(lián)終端進(jìn)行數(shù)據(jù)的 采集，并提供故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)的服務(wù)接口供徐工挖機(jī)、徐工重型及其最終用戶使用。用戶通過(guò) Web API接口調(diào)用系統(tǒng)預(yù)測(cè)服務(wù)。具體分工如下：徐工信息：.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建與運(yùn)維；.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集與處理；.數(shù)據(jù)建模分析與算法優(yōu)化；.預(yù)測(cè)性維護(hù)APP開(kāi)發(fā)與應(yīng)用。徐工挖掘，徐工重型:.原始CRM維護(hù)維修數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備；故障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與標(biāo)注；工業(yè)機(jī)理模型的評(píng)估與確認(rèn)。故障知識(shí)圖譜