21、工业4.0下的故障预测与智能维护：设备心电图机制解析

工业4.0下的故障预测与智能维护：设备心电图机制解析

1. 热图像感兴趣区域与工业4.0需求

热图像在故障诊断中有着重要应用，但原始热图像通常包含大量背景噪声，这些无关信息会极大影响诊断性能。可采用先进的图像分割技术来选择高质量的感兴趣区域，以聚焦转子 - 轴承系统的故障特征。

在工业4.0时代，智能生产线需要满足多品种、小批量和个性化定制的生产模式，这对制造设备的安全性、可靠性和可维护性提出了严格要求。然而，智能设备的使用不可避免地会导致其性能下降。预测性维护作为制造维护的重要组成部分，在调度、维护管理和质量改进方面起着至关重要的作用。

2. 设备心电图（EECG）机制概述

2.1 系统架构

EECG系统架构主要有三层：
1. 车间自动化网络 ：用于从底层设备收集数据，包括使用可编程逻辑控制器（PLC）进行高速数据采集，以及基于OPC UA的数据统一传输。
2. 数据服务器 ：负责格式管理、数据缓存和数据共享。
3. 应用服务器 ：用于提供数据的连续分析，探索热点，并进一步优化生产周期。

为构建APL - EECG，需要从以下几个方面开发新技术：
1. 科学划分制造过程的粒度。
2. 选择时间序列过程序列的在线匹配算法。
3. 为单个设备完成一个过程或任务设定基线。
4. 确定操作时间波动的容忍度。

2.2 设备心电图机制

2.2.1 过程持续时间的粒度划分

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