摘要

故障預(yù)測與健康管理（ＰＨＭ）是設(shè)備運行維護管理的有效方法，在多行業(yè)得到推廣和普及。

傳統(tǒng)ＰＨＭ方法有基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷姆椒ā⒒跀?shù)據(jù)驅(qū)動的方法和基于物理模型的方法。但這些方法存在著不少的局限性。

隨著數(shù)字孿生技術(shù)的興起，其模型和數(shù)據(jù)相融合的問題處理方法，可有效地解決傳統(tǒng)ＰＨＭ方法的不足，是ＰＨＭ 技術(shù)發(fā)展的一個方向。

《數(shù)字孿生支持下的設(shè)備故障預(yù)測與健康管理方法綜述》在①對ＰＨＭ相關(guān)技術(shù)和方法進行了研究之后，②綜述了數(shù)字孿生技術(shù)及其在ＰＨＭ中的應(yīng)用方法，并③對應(yīng)用中的關(guān)鍵問題進行了總結(jié)和分析，④指出數(shù)字孿生支持下的PＨＭ方法未來發(fā)展方向。

引言

設(shè)備運行維護管理是重要研究領(lǐng)域和熱點。維護手段可分為事后維護、定期維護和視情維護。

①事后維修：設(shè)備發(fā)生故障后再進行維修；

②定期維護：按照固定時間間隔進行維護；

③視情維護：根據(jù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測情況來決定是否維護。

PMH（視情維護方法之一）：

故障預(yù)測與健康管理（PMH）在２０世紀９０年代被提出。

提出該理論的目的是有效預(yù)測設(shè)備的故障將會何時發(fā)生，使工程師可以通過預(yù)測結(jié)果對設(shè)備視情決定恰當(dāng)?shù)木S護時機，從而最大限度地增加設(shè)備的使用壽命。

PHM所展現(xiàn)出的視情維護可以避免不必要的停機時間、提高設(shè)備安全性。因此，PHM在設(shè)備運行維護管理中得到了廣泛應(yīng)用。但傳統(tǒng) PHM方法存在依賴專家系統(tǒng)、需大量歷史數(shù)據(jù)、對靜態(tài)數(shù)學(xué)模型優(yōu)化較為困難等問題。

數(shù)字孿生支持下的PHM方法：

數(shù)字孿生技術(shù)為解決這些問題提供新途徑，因此，越來越多的學(xué)者開始研究數(shù)字孿生支持下的PHM方法。

本文對結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)的ＰＨＭ實現(xiàn)進行綜述：

首先，對傳統(tǒng)PHM方法作出總結(jié)，并指出傳統(tǒng)PHM方法中的一些局限性；

然后，介紹數(shù)字孿生的基本概念，對數(shù)字孿生目前在PHM中的應(yīng)用進行總結(jié)與分析；

最后，對數(shù)字孿生支持下的PHM技術(shù)實施過程需要解決的問題進行總結(jié)與分析。

傳統(tǒng) PHM 技術(shù)和框架的詳細概述

傳統(tǒng)實現(xiàn) PHM 的方法可分為基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷姆椒ā⒒跀?shù)據(jù)驅(qū)動的方法和基于物理模型的方法：

（1）基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷姆椒ǎ?

這種方法主要依賴專家在長期實踐中積累的經(jīng)驗和知識，來構(gòu)建故障診斷和預(yù)測模型。

專家根據(jù)對設(shè)備的了解，設(shè)定一系列規(guī)則和閾值，以此來判斷設(shè)備的狀態(tài)和可能出現(xiàn)的問題。

問題：基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷姆椒m然可以模擬人類專家解決部分問題，但仍過度依賴領(lǐng)域內(nèi)專家系統(tǒng)規(guī)則和系統(tǒng) 特征模糊集的表達能力。

（2）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法：

目前常用的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法有基于統(tǒng)計方法和基于機器學(xué)習(xí)方法：

基于統(tǒng)計的方法：通過分析設(shè)備運行過程中的數(shù) 據(jù)統(tǒng)計量，從數(shù)據(jù)中的變化提取特征進行預(yù)測。統(tǒng)計方法包括回歸方法和比例風(fēng)險模型方法等。

基于機器學(xué)習(xí)的方法：具備常規(guī)算法不具備的自學(xué)習(xí)和自 適應(yīng)能力，一般指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機法和貝葉斯 法等。

問題：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法需要大量的歷史數(shù)據(jù)，但實際工程中對于完整的設(shè)備退化數(shù)據(jù)采集難度較大、周期較長，限制了應(yīng)用的范圍。

（3）基于物理模型的方法：

利用設(shè)備、產(chǎn)品或系統(tǒng)的生命周期載荷和失效機理知識，以達到對目標對象故 障預(yù)測和診斷的目的，且得出的結(jié)果相對更為精確。

問題：基于物理模型的方法對設(shè)備的建模要求較高。多數(shù)情況下，基于設(shè)備機理所構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型是靜態(tài)模型。靜態(tài)模型中的參數(shù)固定不變，在變更預(yù)測目標之后難以用原先的數(shù)學(xué)模型進行有效預(yù)測，因此普適性較差。

傳統(tǒng)ＰＨＭ方法及其特點對比如表１所示：

綜上所述，傳統(tǒng)ＰＨＭ方法在理論與實際應(yīng)用中都已經(jīng)得到了較大的成功，但這些方法仍然存在著對專家系統(tǒng)規(guī)則庫的依賴、需要對所有系統(tǒng)特征的有效表示、需要大量歷史數(shù)據(jù)、對靜態(tài)數(shù)學(xué)模型優(yōu)化較為困難等局限性。

數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)為解決上述問題提供了新的方法。

數(shù)字孿生技術(shù)及其在 PHM 中的應(yīng)用

2.1 數(shù)字孿生發(fā)展背景及應(yīng)用

介紹了數(shù)字孿生理論來源追溯和概念的形成過程。

當(dāng)前，數(shù)字孿生強調(diào)在數(shù)字空間對物理系統(tǒng)建立特征、行為、過程和性能相對應(yīng)的實時映射模型。

從孿生對象的組成來看，目前數(shù)字孿生的應(yīng)用可以大致分為產(chǎn)品數(shù)字孿生和系統(tǒng)數(shù)字孿生。

1、產(chǎn)品數(shù)字孿生：更注重把一個產(chǎn)品看作一個整體，從產(chǎn)品滿足、維持、延長其設(shè)計性能的角度來考慮。

2、系統(tǒng)數(shù)字孿生：更多地從系統(tǒng)組成部分的協(xié)同運 行、滿足系統(tǒng)多個目標優(yōu)化的角度來考慮。

2.2 數(shù)字孿生在 PHM 中的應(yīng)用：

數(shù)字孿生的定義為：

以模型和數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過多學(xué)科耦合仿真等方法，完成現(xiàn)實世界中的物理實體和虛擬世界中的鏡像數(shù)字化模型的精準映射，并充分利用二者的雙向交互反饋、迭代運行，以達到物理實體狀態(tài)在數(shù)字空間的同步呈現(xiàn)，通過鏡像化數(shù)字化模型的診斷、分析和預(yù)測，進而優(yōu)化實體對象在其全生命周期中的決策、控制行為，最終實現(xiàn)實體與數(shù)字模型的共享智慧與協(xié)同發(fā)展。

數(shù)字孿生應(yīng)用于PHM的優(yōu)勢：

基于數(shù)字孿生系統(tǒng)可對物理實體建立高保真模型，并對實時的運行系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集與分析，以及采用模型與數(shù) 據(jù)相融合的智能化方法，因此可以將此技術(shù)應(yīng)用于ＰＨＭ 領(lǐng)域以形成新的技術(shù)方法。

數(shù)字孿生支持下的ＰＨＭ對設(shè)備檢測點的各類傳感器所采集到的數(shù)據(jù)進行實時感知，并通過嵌入式系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)輸入到虛擬模型。在虛擬模型中通過對實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進行算法分析，可得到設(shè)備會發(fā)生故障的零部件或子系統(tǒng)，并預(yù)測其會發(fā)生故障的時間。工程師可根據(jù)輸出的結(jié)果在虛擬模型中進行維護，監(jiān)控維護后輸出的結(jié)果。若故障問題沒得到解決，則將仿真結(jié)果反饋給故 障類型知識庫重新進行分析，以找到故障發(fā)生的根本 原因。在故障解決后，再對物理實體進行預(yù)防性維護，實現(xiàn)故障預(yù)測與健康管理。

基于數(shù)字孿生的設(shè)備預(yù)防性維護框架如圖１所示：

與傳統(tǒng)ＰＨＭ技術(shù)框架中的對象層、數(shù)據(jù)層、信息層和決策層相比，數(shù)字孿生支持下的ＰＨＭ在模型、數(shù)據(jù)以及模型與數(shù)據(jù)融合上進行完善，由數(shù)字模型、數(shù)據(jù)分析和知識庫構(gòu)建數(shù)字孿生模型，通過模型和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動，實現(xiàn)對設(shè)備的全生命周期管理，完成壽命預(yù)測。

數(shù)字孿生支持下的ＰＨＭ可以實現(xiàn)物理實體與數(shù)字孿生模型間的實時交互，確保數(shù)字模型的高仿真性。

此外，數(shù)字孿生支持下的ＰＨＭ可以生成虛擬數(shù)據(jù)集，對于包含部分失效數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集也有較強的處理能力。

數(shù)字孿生支持下的ＰＨＭ可充分利用所構(gòu)建的系統(tǒng)模型，結(jié)合數(shù)據(jù)智能化方法彌補機理模型構(gòu)建過程 的不足，并且通過機理來指導(dǎo)數(shù)據(jù)的采集和分析。基于物理和數(shù)據(jù)空間的融合，利用物理系統(tǒng)運行過程數(shù) 據(jù)不斷更新信息模型的運行狀態(tài)，并利用信息空間數(shù)字模型的運行結(jié)果對維護方案進行仿真和比較，得到優(yōu)化結(jié)果后再指導(dǎo)物理系統(tǒng)的運維。

利用數(shù)字孿生，可以有效解決傳統(tǒng)ＰＨＭ方法的一些問題，是一個值得研究的方向。

基于數(shù)字孿生的PHM 應(yīng)用發(fā)展方向

基于數(shù)字孿生技術(shù)的ＰＨＭ應(yīng)用仍需要學(xué)者們進一步深入研究。

主要問題如下:

模型集成與管理問題：

①建模軟件的集成。ＣＡＤ／ＣＡＥ軟件以及機理模型分析軟件要進行有效的集成才能保證多領(lǐng)域、多物理場模型的融合。

②建模數(shù)據(jù)的集成。將各學(xué)科模型和數(shù)據(jù)統(tǒng)一集中管理是一個重要的研究方向。

③模型的有效管理。不同的模型需要有效地進行組織和管理，傳統(tǒng)的ＰＬＭ軟件是面向產(chǎn)品級的，不能滿足系統(tǒng)級數(shù)字孿生的需求，而且對于數(shù)字孿生 所涉及的“模型＋數(shù)據(jù)”特點針對性不足，需要進一步地完善。

數(shù)據(jù)采集與傳輸問題：

①研發(fā)出滿足各種物理、化學(xué)和生物特征采集需求的智能傳感器技術(shù)是一個重要發(fā)展方向。

②將５Ｇ等移動通 信技術(shù)應(yīng)用于數(shù)字孿生已成為當(dāng)前發(fā)展的重要方向 之一。

數(shù)據(jù)治理問題：

對于復(fù)雜產(chǎn)品構(gòu)建數(shù)字孿生模型必將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)（包括數(shù)字孿生模型運行、 仿真、預(yù)測得到的數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生之間通信交流產(chǎn)生的數(shù)據(jù)），結(jié)合機器學(xué)習(xí)方法對龐大的數(shù)據(jù)量進行 分析和處理，以獲得有效的知識信息。構(gòu)建完整的知識庫也需要學(xué)者進行深入研究。

構(gòu)建數(shù)字孿生生態(tài)問題：

未來應(yīng)在不同孿生系統(tǒng)間的統(tǒng)一數(shù)據(jù)傳輸和交換協(xié)議、模型自適應(yīng)和整個孿生生態(tài)的進化等方面作更多研究。

結(jié)論

ＰＨＭ利用對設(shè)備的視情維護，提高了設(shè)備運行維護管理的有效性和智能化，能降低維護成本、提升設(shè)備的運行價值。

傳統(tǒng)ＰＨＭ方法在模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)分析和利用等方面存在不足。利用數(shù)字孿生雙向映射、動態(tài)交互、實時連接和迭代優(yōu)化的特點，可以充分發(fā)揮模型和數(shù)據(jù)的各自作用并進行融合：

數(shù)據(jù)代表了物理實體，是從物理實體運行過程采集而來，代表實際；模型代表虛擬，是從數(shù)字模型分析、仿真而來。虛實融合就是模型和數(shù)據(jù)的融合。預(yù)測是數(shù)字孿生的核心價值，也是有效實現(xiàn)設(shè)備ＰＨＭ的關(guān)鍵。