CBM应用现状de 分析

CBM应用现状分析夏良华贾希胜1美军加速实施基于状态的维修随着科学技术的进步、人类生产、管理模式的发展以及在军事领域的推广应用，基于状态的维修(ConditionBasedMaintenance，CBM)发展迅速⑴。CBM是一种先进的维修方式，是实现对装备精确维修的重要途径。为了在分布式、非线性的战场上向多国、远征、联合兵种部队提供保障，美军正在逐步实现陆军一体化保障和以网络为中心的保障，并实现联合部队的互操作、感知与响应。其中一个重要举措是，美国陆军航空兵正在积极发展增强型基于状态的维修(CBM+)，并于2004年11月29日颁布了增强型基于状态的维修实施规划，这是陆军航空维修实践和程序四十年来的一次重大转变。美陆军航空和导弹司令部(AMCOM)司令詹姆士?菲尔斯贝利少将表示，美军正加速实施基于状态的维修。CBM+是美军《维修政策、计划和资源概要》报告中列出的几个重要倡议之一，代表了美军在装备维修保障中正在进行的工作和未来的发展趋势。增强型基于状态的维修是利用原位诊断功能和原位/离位预测功能，对武器系统的状态进行监控，并在此基础上采取适当的维修活动，从而提高部件的可靠性，缩减维修工时，减少意外和事故。在战略级，CBM+是指在对装备的状态进行实时或近实时进行评估的基础上采取一系列维修行动。装备状态数据通过嵌入式传感器、外部测量设备或从便携式设备测试中获得。从状态与使用监控系统或便携式设备上收集的数据转化为预测趋势和指标，这些趋势和指标能在实际操作环境的基础上预测部件何时出现故障。在企业(enterprise)级，这种预测性方法能够实现预先保障，即在部件出现故障之前，提前采办并交付所需的维修部件。在战役/战术级，CBM+可将飞机的状态数据和使用状况转化为主动维修行动，从而使维修人员实现并保持较高的飞机使用可用度。增强型基于状态的维修是一种有效的任务规划工具。借助于预兆功能，飞机可预测其剩余的任务可用度或故障时间，向指挥官提供有价值的信息，以使指挥官确定哪些飞机可用于战斗，哪些飞机需要进行维修。CBM+的核心目标是减少部队不必要的负担，同时改善或延长部件的寿命，使部件从定期更换转变为必要时才更换。上述转变除了要提高装备的可靠性、可用性和维修性外，还要在处于战争状态时确保武器系统的安全。CBM+的最终效果是通过一体化保障提高飞机的使用可用度，也就是减少对无故障迹象部件的不必要替换；缩减维修工时；降低使用与保障费用。其真正价值在于减少或消除非计划性维修，并通过减少用户等待时间和多余的库存来缩减保障规模。CBM工作的起点是对性能不稳定的部件的状态进行监控，随着工作的进展，最终使其转化为性能稳定的部件。增强型基于状态的维修是主动的预测性的维修，依靠自动化的嵌入式或便携式数据收集传感器来收集数据，允许维修人员在尽量不影响使用和操作的前提下规划、安排、实施必需的供应和维修活动，是在有迹象表明需要维修的情况下才实施维修。美国陆军计划到2015年完成向CBM的转变，而菲尔斯贝利将军希望到2011年就能在陆军航空和导弹中广泛落实CBM。保守分析显示，仅在未来的第III批阿帕奇直升机的10个部件上实施CBM，每年就可以为陆军节约41494个维修工时。菲尔斯贝利透露，美国陆军未来5年的CBM预算费用为1.25亿美元，已经在其阿帕奇和黑鹰机队的某些部件中采纳了基于状态的维修。另外，据报道［5］，由西科斯基公司研制的黑鹰直升机已经装备了古德里奇公司的状态与使用监控系统，该系统可以实时监测飞机部件的状况。它由32个传感器组成，负责收集来自发动机、传动装置和旋翼等运动零部件的数据。所收集的数据被传送给机上处理器，并最终存储到一张PCMCIA卡上。飞机降落后，机械师将卡取下，插入一个膝上型电脑，然后诊断或预计问题并安排维修工作计划。据称，借助该系统，部队能预计整个机队的零部件的趋势，而且能够更好地预计战场上所需。有美军官员建议陆军和国防部必须根据系统在战斗条件下所收集的数据决定是否放弃过去采用的大修零部件更换间隔时间方式，代之以基于状态的零部件更换方式。这将是美陆军维修方式的重大转变。美国陆军航空兵CBM+的未来发展重点包括：完善故障诊断功能。使原位嵌入式诊断功能不断完善，以减少故障识别和故障原因分析中的不确定因素。（2） 开发嵌入式故障预测功能。利用成熟的诊断功能来开发故障预测算法，并将算法嵌入到飞机平台维修环境中，这样，武器系统便可以预测未来的故障并能计算剩余的使用寿命。（3） 实现对部件使用、消耗和可用度数据的端对端可视化。近实时地将数据从武器系统维修人员传输到各级保障人员，以实现对备件的主动定购和采办，以及向指挥官提供准确的决策支持信息。（4） 推动CBM+的主要技术包括：通用保障操作环境（CLOE）；业务数据库；状态使用监控系统；自动识别技术和零件标识技术；平台结构识别数据；嵌入式指挥、控制与通信设备（EC3）；便携式维修辅助设备等。2CBM技术的发展与应用在维修工作中，主要包括以下几种维修方式：事后维修（FDM）、定期维修（TBM）和状态维修（CBM）［9］。事后维修（FDM）是设备运行直到发生故障而停机后才进行的维修［7］。定期维修（TBM）也称作周期性预防维修，是为降低故障发生率和部件的功能衰退，根据预先确定的时间间隔或指定标准执行的维修。状态监测维修（CBM）也称作计划性预测维修［8］,是基于实时或接近实时评估设备状态的一系列维修活动。实现CBM，必须包括三方面的内容：状态监测、故障诊断与状态维修。状态维修是状态监测、故障诊断的最终目的。代替主观判断，CBM通过对设备状态的客观分析和在维修过程中采用动态控制和管理，有效地减少了维修活动中的不确定性。根据统计［3］，采用状态维修后，可使大小修费用减少25%〜50%，维修工作量减少40%〜70%。CBM系统的发展主要是基于以下几个方面的最新成果［1］：（1）材料故障机制的研究；（2）状态监控与维修技术；（3）故障诊断和预测软件；（4）广泛被接受的通信协议；（5）信息技术、计算机网络技术以及维修软件的应用。此外，G.Vachtsevanos和P.Wang指出：模糊逻辑、神经网络等理论和技术也被用于CBM系统的设计，以提高系统的性能。这里需要着重强调的是状态监控与维修技术。目前，状态监控技术在军事及工业部门正在取得广泛的应用。状态监控技术的不断完善提高了军事装备和民用设备的可用度，降低了生产线的非计划停机次数及时间。无论是国内还是国外，对状态监控技术的研究仍然是维修领域的热点课题⑵。状态维修技术早在60年代欧美国家就开始了研究，目前已广泛应用于机械、化工、冶金、汽车及电力等工业，取得了巨大的经济效益。发电厂实现状态维修后，可使故障率降低75%,大小修费用降低25%〜50%［3］。文献⑷报道，实现状态维修后，使维修费用降低40%〜70%。此外，企业实现状态维修后，可以使重要设备故障停车台次下降95%,可以减少维修次数、延长生产周期。在我国，罗克韦尔新一代设备状态监测系统落户武钢［6］。罗克韦尔自动化公司投入三年多时间研发、并率先在业界推出的EntekXM新一代设备状态监测系统凭借对关键设备振动状况的有效监测及运行危害预警方面的出色表现——成功通过了武汉钢铁集团公司的测试试用，产品包括XM120、XM441、1900传感器、9200传感器及相关软件，用于对武钢第二热轧厂及烧结厂主要风机的正常运转进行24小时不间断监测。由于采用了业界流行的模块化设计、并基于开放工业标准，EntekXM系列在机械设备，尤其是高速运转和关键生产设备的监测和保护方面独具优势，是理想的保护产品，被誉为关键设备的'保护伞”。与传统的基于框架模式的系统相比，新一代的设备状态监测系统，能更好的使设备免于剧烈振动以及由于过度振动而造成的伤害，避免不必要的生产停顿和设备损耗，并将相关信号数据与现有自控系统集成。该监测和保护系统可以广泛应用于制造型企业生产线的关键环节如泵、涡轮、马达等装备上。随着设备自动化和复杂性程度增加，提高关键设备的有效性和维修性至关重要，传统维修方式日益暴露出其局限性，设备的故障后果、停机损失、维修费用日益被人们重视和关注，迫切需要随时掌握设备的技术状态，以保证其发挥应有的功能和效能。因此，现代化企业以及军事部门越来越重视CBM的作用。尽管CBM是最近才迅猛发展的维修方式,许多现代自动化工厂已经意识到，在提高工厂的有效性和降低设备的不确定性方面，CBM比传统的维修方式更为有效。CBM的发展趋势主要集中在以下三个方面：(1)CBM智能预测决策；(2)远程智能维修；(3)无线智能CBM。3CBM智能预测决策CBM的关键是维修智能化。它对于那些致力于推进使用效率及企业优势的业务智能化系统是必不可少的。在制造或生产设备中经常用到如下四个类型的系统⑴：（1）控制及使用系统；（2）监控系统；（3）维修系统；（4）管理系统。每个系统的成功确保了企业的成功。维修智能化的中心是决策支持。维修决策支持是状态监测与状态维修之间的桥梁，它还是实现减少停机时间、优化备件储存、平衡工作范围和减少拥有费用等业务目标的驱动力量。CBM智能预测决策过程主要包括设备状态监测、设备状态评估和设备状态维修决策。（1） 设备状态监测设备状态监测是为了实现对设备状态跟踪而进行的采集、识别、分类和解译的活动。机械设备的大多数故障，在其发生前都会有某些征兆，其相应的参数会发生一系列的变化。设备状态监测就是用仪器监测能表示设备状态好坏的参数，这些状态参数应能真正表明设备故障状态，例如机械的振动、动静部件的碰磨、金属材料的磨蚀、转子的热应力等。目前已开发的监测技术种类极多，按其监测的征兆可分为以下几类［10］:①动力学效应：监测动态部件以振动波、脉冲波和声波等形式散发的异常能量。②颗粒效应：监测大小和形状各异的离散颗粒在部件或组件运行环境中的变化。③化学效应：监测化学元素释放到环境中的数量变化。④物理效应：监测设备外观和结构尺寸的物理变化。⑤温度效应：监测设备本身由于温度升高所造成的故障。⑥电学效应：监测电阻、导电性和电位等，以便确定故障。通过连续监测反映设备状态变化的预警参数，就可以获得故障初期的信息。只要设备运行良好，没有因故障出现而发生状态变化，通过相关公式和运算法则计算出的状态参数就应该保持恒定。在现代自动化工厂，有三种基本状态监测方法［9］：①手动检查；②便携式状态监测；③在线自动状态监测。在CBM智能预测决策过程中，设备状态数据的解译和利用至关重要。设备状态分析一般包括：①设备状态鉴定；②设备状态分类；③设备状态解译。（2） 设备状态评估设备状态评估主要包括两个方面：智能状态故障诊断和设备性能衰退趋势预测。它的主要目的有：①查明隐患和初期异常；②鉴定和定位故障根源；③预测设备剩余寿命。智能状态故障诊断是一种对设备安全和性能状况决策的过程，主要任务是探察设备异常状态、识别症状、分析症状信息和确定影响生产的故障原因。智能状态故障诊断特别适用于复杂情况，分为三种基本类别：案例故障诊断、标准故障诊断和模型故障诊断。常用的故障诊断方法有[11]:①模式识别诊断法；②参数辩识诊断法；③故障树故障诊断法；④模糊诊断法；⑤神经网络故障诊断方法；⑥专家系统故障诊断方法。设备性能衰退趋势预测通过预告与设备性能衰退相关的症状信息而实现有计划的维修活动。一旦某个部件被诊断为初始故障源，设备性能衰退趋势预测可以通过内嵌的人工神经网络(ANNs)评定有缺陷部件的剩余寿命和失效程度。由于ANNs在非线性时间数列趋势预测中的潜在能力，它可以被用作一种决策支持工具。在设备严重停机事故发生之前，利用它可有足够的时间制订矫正性维修计划。循环神经网络(RNNs)是一种在网络布局中存在闭环的反馈性神经网络，它可以连续存储历史数据，这些信息可以在预测中得以利用。(3)设备状态维修决策设备状态维修决策的目的是为了解决维修过剩和维修不足这对矛盾，并能够根据设备的状态数据动态地安排预防性维修。什么时候维修、维修什么部位，要根据故障性质及其发展趋势而定。在状态监测的基础上进行故障诊断后，很容易确定故障原因，但是在确定具体维修时间时，不能只根据一个部件的故障而定，而要综合考虑全体部件的状态，即把所有部件状态均列入一个运行维修网络图，维修人员根据运行维修网络图，按设备重要程度、故障性质及部位综合考虑安排维修计划，然后，按计划进行相应的维修。CBM智能预测决策支持系统可以在不干扰正常操作的情况下，支持维修决策，即应该什么时候和在什么部位对设备进行维修。当设备在正常状态运行时，只需进行例行维护。当被监视的设备预警参数指示设备处于功能衰退状态，并有可能导致功能性失效，故障发展趋势分析系统应被启动以分析可能出现的问题。在这种情况下，不需要执行特殊的维修活动，但应该加强状态监测以避免紧急情况出现。当被监测的参数超出预先规定的水平，警报将被激活，首先到案例诊断系统，自动从历史档案中提取故障原因及

解决办法。如果警报状态是一种档案库中没有的新情况，系统将会激活标准或模型诊断系统进行故障诊断。当状态预警参数达到预先设定的保护水平时，设备系统就会突然或几乎完全停机，这是设备出现重大故障的结果。在这种情况下，紧急性抢修活动将被执行。4远程智能维修随着计算机网络技术的迅速发展，远程智能维修越来越得到研究人员的重视。远程智能维修利用互联网，使维修机构和人员能够通过安全的网络化设施解决远程设备遇到的维修问题，达到降低维修费用、缩短设备的停工待修时间和修理时间、提高维修效率的目的。远程智能维修使各地的维修专家可以同时对远程设备进行网络会诊，生产管理层也可以在任何时间任何地方了解到设备的运行状态，从而做出相应的生产和维修决策。这样就可以实现对设备全生命周期进行监控，监控设备性能衰退，在性能衰退时规划维修时间，避免工作时突然停机，让设备始终处于近零故障运转状态。远程智能维修如图1所示。囂卡信=罡制智能该断系统状态数据预处理和接口模块Internet 囂卡信=罡制智能该断系统状态数据预处理和接口模块Internet 图1远程智能维修示意图在图1中，安装在设备中的各种传感器采集原始数据，在状态数据预处理和接口模块中进行简单的数据分析处理，其结果经由Internet网络送达远程的维修中心主控系统。该中心的智能诊断系统对送来的数据和存储在中心数据库里的历史数据作纵向比较，同时和其他同类产品的数据作横向比较，如果比较结果正常则将数据送中心数据库存档，否则对异常数据进行分析，利用人工神经网络或Bayes原因概率理论推导出设备性能衰退的原因，并将结果通知智能维修系统。智能维修系统根据设备所处的性能阶段形成维修方案和具体维修措施，对于简单的维修措施，可以直接通过状态数据预处理和接口模块对其解码并进行格式转换来对设备进行相关的控制与模式调整，复杂的维修活动可以通知现场维修人员进行操作。如果现场安装有摄像机，维修中心还可以进行实时指挥。同时智能维修系统也将结果通知设计和制造部门以使其改善产品性能。其中状态数据预处理和接口模块的作用是实时采集安装在设备中的多个；远程智能维修是随着高技术设备的大量使用和计算机网；远程智能维修系统可以实现信号采集处理、状态识别自；5无线智能CBM；CBM系统通常有两种配置方式：（1）局域CBM（；在大多数CBM案例中，通常是一个技术员定期（每月；为了及时检测出设备的故障，我们可以使用数据采集器；（2）从长远看，在线监测系统的总费用低；无处理和接口模块的作用是实时采集安装在设备中的多个传感器的信息数据，并对其进行特征值抽取和初步分析评价，预处理结果通过嵌入式网络模块上传给远程维修中心。同时对突然发生的故障自维护和向远程使用者报警。另一方面它可接收通过嵌入式网络模块传递来的远程控制信息，经过预编译和格式转换后形成设备控制器能够识别的格式，然后送达设备控制器以使其做出规定的状态变化和模式调整。嵌入式网络接口模块是现场设备和远程维修中心之间的信息传输接口，承担着信息发送和接收的任务。远程智能维修是随着高技术设备的大量使用和计算机网络及通信技术的不断发展应运而生的一种先进的维修手段，它将现代通信技术、信息处理技术、计算机网络及多媒体技术应用于设备维修领域，使得信息的获取、显示、存储、处理以及设备的实际修理更为方便、快捷、精确和可靠，可以实现设备维修信息的数字化、汇总的自动化、传递的网络化、决策的智能化。远程智能维修系统与传统的故障诊断技术相比具有以下特点［12］：（1）实现了数据的移动，从而改变了一旦设备发生故障，诊断人员就疲于奔命的被动局面；（2）增加了用于远程故障诊断的Web服务器，可与该技术领域力量较强的设备生产单位、科研院所以及有关技术支持单位建立的故障分析诊断中心互联，建立一种协作关系，共同为系统提供远程故障诊断服务；（3）克服了地域障碍，用户发出故障诊断请求后，可以在较短的时间内调动服务器的所有技术资源，实现对设备的诊断和维修指导；（4）具有丰富的诊断数据库和诊断知识库，提高了诊断智能，并通过多手段、多专家协同对故障进行会诊，可以大大提高故障诊断的准确性和可靠性。远程智能维修系统可以实现信号采集处理、状态识别自动化；能够实时显示、打印输出分析结果；设备故障能自动报警并对故障性质、程度、部位及趋势做出诊断；能将大量文档资料储存起来，供有关人员查阅历史数据，为运行人员和管理人员提供可靠的决策依据。专家系统的出现，使得远程智能维修系统更加智能化，它将专家的宝贵经验与思想方法同计算机的存储、运算、分析能力相结合，能模拟专家的推理判断和思维过程，解决状态识别、诊断决策中的各种复杂问题。因此，建立设备远程状态监测和智能维修系统，对发挥整体技术优势，提高维修保障效能，具有重要作用，必将成为未来维修工作的重要实施手段。5无线智能CBMCBM系统通常有两种配置方式：（1）局域CBM（LocalisedCBM）:通过维修工程师（技术员）或操作员承担邻近被监测部件的维修任务，是独立的预防性维修活动。为了确定被监测部件的状态，需要定期获取和记录CBM数据，然后确定设备的部件状态是否可以被接受。（2）远程CBM（RemoteCBM）:该系统可以单独使用或与其它商业系统联网使用。包括在可疑部件的邻近地点监测部件的状态。InternetCBM为远程CBM提供了全球远程能力，使得当职工远离工厂（甚至在海外）时仍然可以监测设备的状态。在大多数CBM案例中，通常是一个技术员定期（每月或每个季度）使用数据采集器（datacollector）到各处采集数据［1］，采集的数据包括机械振动、温度、油类标准和运转速度等，然后使用趋势分析软件评估设备的健康状况一一设备有无故障及故障严重程度。然而，使用数据采集器采集数据的频率受到技术员的时间限制、预算削减和人为错误等约束。除了预先的数据采集硬件、软件和培训费用外，还存在持续的费用用于技术员沿着运转路线采集数据。为了及时检测出设备的故障，我们可以使用数据采集器每日监测关键设备的状态，但运转费用大大增加。如果按平均时间间隔30天进行数据采集，那么有些设备故障就不能及时被检测出来，由于设备故障以及故障被检测出后设备迅速退化造成的经济损失可能更加巨大。因此，CBM的下一步发展是在线监测系统（onlinesurveillancesystem）。与数据采集器相比在线监测系统具有以下优点：（1）能够提供更频繁的设备状态信息；（2）从长远看，在线监测系统的总费用低。尽管在线监测系统的初始安装费用高，但它们的运转费用相当平稳，与监测点的数量和监测频率无关。而使用数据采集器监测的运转费用与采集点的数量和每天测量的次数成正比。在线监测系统主要用于监测设备运转过程中的关键环节、设备运转时出现的已知故障、设备是否超出最初设计的运转和记录即时的设备故障历史等。大多数制造业设备由于价格昂贵、安装困难和系统复杂，所以不能完全实现在线监测系统。最常见的是将在线监测系统用于设备关键部件上。无线监测系统比有线监测系统的费用更加合适，具有更低安装费用，只需安装必要的电缆，即用坚固电线将传感器和无线电网络集线器连接起来。无线智能CBM”意味着一个CBM系统不需要人介入就能理解状态信息并做出决策，技术基础包括：（1）使用智能技术构造的传感器（聪明传感器），该传感器能够传送充足、优质的信息；（2）可重新设计编程的在线传感器，当能够被检测出的、可识别的模式发生改变时，可编程对该传感器装配新的规则；（3）用于对解译的传感数据进行趋势分析的运算规则、模糊逻辑和神经网络方法，这些方法能够对被监测设备的故障可能性做出判断；（4）能够提供代理数据以替代将要发生故障或已发生故障的传感器的人工智能算法。无线智能CBM系统的关键设备之一是无线传感器。无线传感器在以下场合具有显著优点：（1）采集设备中难以接近部件的状态数据；（2）采集电力复杂环境中的状态数据；（3）采集移动应用设备的状态数据。对于无线智能CBM系统，传感器节点必须即插即用并具备异构联网性能。这样，另外的传感器节点易于加入系统，并允许迅速地重新分配已存在的节点。此外，连接到主机、用于从无线传感器网络中接收信息的收发器也必须容易使用和安装。无线智能CBM系统的无线电接收装置从物理层开始，是信息的发射机和接受器。通信协议构建于物理层的上部，定义了如何打包、发送和加密信息，以及如何控制错误校验和修正。最上层是应用层，该层定义了哪些信息必须通过通信协议后才能被传送以及一旦被剥夺协议时怎样处理接收的信息。一些公司已经研制出了先进的遥感监测系统［1］，例如Wilcoxon的BlueLynx和OceanaSensor的ICHM20/20。此外，Rockwell有了HiDRA，以及SKF发展了它的无线系统。应用无线智能CBM系统，频繁的状态监测将改变工厂制定的维修和生产决策方案。通过数千个传感器监测设备（包括一些正在形成故障的系统）的状态，并通过智能故障诊断软件分析所收集的状态数据的趋势，就能够预测出故障部件的剩余寿命。当该部件处于最小破坏状态时，工厂就能够根据维修和生产情况确定停工期，使得过