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

原始热图像通常包含大量背景噪声，即无关信息，这会极大影响诊断性能。先进的图像分割技术可选择高质量的感兴趣区域，以聚焦于转子 - 轴承系统的故障特征，但目前这一操作是手动完成的。

2. 工业4.0下的故障预测与智能维护需求

工业4.0的智能生产线需满足多品种、小批量和个性化定制的生产模式要求，同时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。

3. 设备心电图（EECG）机制用于状态监测和剩余寿命预测

3.1 系统架构

EECG系统架构分为三层：
- 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）进行高速数据采集和基于OPC UA的数据统一传输。
- 数据服务器 ：用于格式管理、数据缓存和数据共享。
- 应用服务器 ：用于提供数据的连续分析、探索热点并进一步改进生产周期。

构建APL - EECG需要基于以下方面开发新技术：
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置基线。
4. 确定操作时间波动的容忍度。

APL - EECG平台包括调度层和执行层，分别用于设置参数和优化生