PHM(故障预测与健康管理系统)

　　故障预测与健康管理系统，对生产设备“全生命周期”的故障预测与健康管理。借助数字孪生技术、人工智能推理算法来监控、管理与评估生产设备自身的健康状态，在生产设备发生故障之前，对其故障进行预测。并结合现有的资源信息，提供一系列的维护保养建议或决策，它是一种集合：故障检测、健康预测与评估、维修保养决策于一身的综合技术。其目标是降低成本，减少浪费，提高效率，让机器设备更安全、可靠地运行。

　　功能模块与特性

　　生产设备“全生命周期”管理

　　在生产设备发生故障、失效之前，即可对故障进行预测; 对生产设备健康进行实时跟踪、预警。

　　提供生产设备维修、保养决策

　　通过对生产设备的监控、管理与健康评估，出具维修、保养决策

　　集中管理、分布式控制

　　主要针对对象是单台生产设备;同时也可以对工厂内几十、上百台主生产设备进行故障预测及健康管理

　　丰富的接口设计

　　依据企业管理场景，设计丰富的接口，可以与：MES、ERP、EAP等系统对接

　　自动化设备的数据采集

　　可以对接数据采集软件、四维EAP系统，对主生产设备进行实时的数据采集、状态监控

　　丰富的可视化界面

　　数据可视化：内置设备综合效率(OEE)、设备开启率、报警统计等报表。内置可视化界面：车间地图、设备运行状态监控等

　　四维PHM系统作业流程

　　01传感器数据采集

　　传感器作为最底层的数据获取元素，感受被测对象的响应参数(振动、温度、电压、光强等)变化，并将测到的物理量按照一定的转换规则，转化为便于后续传输和处理的电信号，其直接关系到故障诊断、故障预测的有效性。

　　02数据处理及特征提取

　　通常，PHM系统将采集的数据，经过一系列的预处理、特征提取、同类或异类数据信息比对、融合之后，加以判断。

　　03健康评估与故障预测

　　基于数据处理、特征提取的结果，运用失效模型、智能的推理算法评估系统的运行状态。预测系统发生故障的部位、时间及使用寿命，综合系统健康状况趋势信息、历史状态信息、任务信息等，结合当前的维修、维护、保养资源及成本，给出生产设备维修保养方案。

　　应用价值

　　企业的信息化升级，是当前所有企业亟待解决的问题，原因在于：企业生产设备多、工艺流程复杂，造成生产信息统计难、实时信息更新不及时，导致各个生产环节成为一个个“信息孤岛”，大大的影响企业的生产效率、降低企业的竞争力。

　　现代企业单台生产设备造价昂贵，从几百万到上千万不等，如何延长生产设备使用寿命，是企业管理层关心的问题

　　生产设备结构复杂、精巧，从外表较难看出其关键零部件“健康状况”，维修保养无从着手，如果一味的更换关键零部件，又造成了浪费，增加企业运营成本

　　关键的主生产设备，如果不“精准保养”，造成生产设备“精度”下降，那么生产出的产品，必然质量难以保证，产品不良率将会大幅攀升

　　PHM针对主生产设备，适用于那些发生频率不高、但是，一旦发生影响很大的故障