T_GITIF 005-2021 基于信息物理系统（CPS）的产线设备维护决策技术规范.pdf

ICS 35.240.50 CCS L 67 团体标准 T/GITIF 0052021 基于信息物理系统（CPS）的产线设备维护决策技术规范 Technical specification for production line equipment maintenance decision based on cyber-physical system(CPS)2022-1-25 发布 2022-1-26 实施 广东省电子信息联合会 发 布 T/GITIF 0052021 I 目 次 前 言.III 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 产线设备维护策略.2 5 事后维护决策要求.2 6 预防性维护决策要求.3 7 预测性维护决策要求.3 7.1 一般要求.3 7.2 决策流程.3 7.3 输入要素要求.3 7.4 维护决策.4 7.5 维护知识库要求.5 7.6 维护方案输出要求.5 7.7 维护执行.5 附录 A（参考性）维护决策参考模型.6 附录 B（参考性）设备维护知识库模板.8 参考文献.9 T/GITIF 0052021 III 前 言 本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由工业和信息化部电子第五研究所提出。本文件由广东省电子信息联合会归口。本文件起草单位：工业和信息化部电子第五研究所、广东省电子信息联合会、广州博依特智能信息科技有限公司、格创东智（深圳）科技有限公司、湖南红太阳新能源科技有限公司。本文件主要起草人：蒋诗新、胡宁、陈冰泉、刘振国、郑媛、李继庚、曲宗福、张福家。本文件是首次发布。T/GITIF 0052021 1 基于信息物理系统（CPS）的产线设备维护决策技术规范 1 范围 本文件规定了基于信息物理系统（CPS）的产线设备的维护决策的术语和定义、维护决策策略、事后维护决策要求、预防性维护决策要求、预测性维护决策要求等。本文件适用于基于信息物理系统（CPS）的工业产线设备的维护决策。2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 20921 机器状态监测与诊断 词汇 GB/T 40571 智能服务 预测性维护 通用要求 GB/T 15969 可编程序控制器 第6部分：功能安全 3 术语和定义 GB/T 20921、GB/T 15969、GB/T 40571中确立的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1 信息物理系统 Cyber Physical System（CPS）一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computation、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。3.2 产线设备 Production-line equipment 产线上涉及的具体设备，也是企业在生产中所需要的机械、装置、仪器和设施等物质资料的总称。3.3 故障/失效 fault/failure 可能导致功能单元执行要求功能的能力降低或丧失的异常状况。来源：GB/T 15969.6-2015，2.13 3.4 状态监测 condition monitoring 检测与收集反映设备状态的信息和数据。来源：改写GB/T 20921-2007，2.5 T/GITIF 0052021 2 3.5 预防性维护 preventive maintenance 在故障发生前，为降低设备失效概率或防止功能退化，按规定准则进行的维修。来源：改写GB/T 40571-2021，3.1.6 注：预防性维护可以是定期维护或计划维护。3.6 预测性维护 predictive maintenance 强调对失效的预测，并依据设备的状态采取行动，以预防失效或劣化的维修。来源：改写GB/T 40571-2021，3.1.5 注：也称为基于状态的维修。4 产线设备维护策略 工业设备维护策略一般包括事后维护、预测性维护和预防性维护，产线设备的维护策略如图1所示。识别设备与功能识别危害模式、影响和危害都故障是否直接影响安全或存在安全隐患故障是否引起系统性功能丧失故障是否造成重大经济损失是否可检测、预测状态监测健康评估故障预测故障诊断事后维护预防性维护预测性维护是否是是否否是否 图 1 产线设备维护策略 5 事后维护决策要求 对产线设备进行失效模式及影响分析，识别失效模式、影响和危害度，当设备故障不直接影响安全、不存在安全隐患、不会引起系统性功能丧失、不导致经济损失时，则选择事后维护。T/GITIF 0052021 3 事后维护分为不可修复部件维护与可修复部件维护。不可修复部件维护一般采用换件。事后维护一般要求包括故障问题诊断、故障零件维修或更换、维修情况确认。6 预防性维护决策要求 明确设备关键部件和故障模式，能否可预测、可检测，如果企业或设备，缺少实时监测能力，或预算成本有限，则选择预防性维护。预防性维护应对产线各设备进行关键性、复杂性分析，评估设备的维修等级、维修原则，制定维护计划，包括维修项目、周期、频次。7 预测性维护决策要求 7.1 一般要求 预测性维护决策是以设备工作状态为依据的维护决策方式，通过持续监测设备运行状态，预判故障可能发生的时间，在故障发生之前确定成本效益最优的维护时机，并采用合适的维护活动，阻止设备运行状态的劣化，最大限度地减少设备的计划外停机时间并降低维护成本。构建维护决策系统的基本原则与通用要求：决策算法和推理机制的多样性；自适应能力；集成能力，可集成故障诊断、故障预测、健康评估系统数据，支持数据互通；知识库可维护原则，用户可方便对知识库进行维护；可扩充性，人工或自动对知识库进行扩充；知识库中的知识表达直观易懂，知识表示方法要能充分反映知识间的各种关系；通用性和实用性原则。7.2 决策流程 预测性维护决策应依据状态监测、状态评估、故障预测、故障诊断结果，通过维护决策方法构建维护决策模型，在维护知识库中匹配维护方案，决策维护时间、维护方式、维护资源调度等，输出设备详细维护方案，支持设备维护执行与维护验证。预测性维护决策流程如图2所示。图 1 预测性维护决策流程 7.3 输入要素要求 T/GITIF 0052021 4 7.3.1 健康评估输入要素 健康状态评估可根据状态监测数据评估产线设备健康状态，对异常状态进行预警，是维护决策关键输入。设备健康状态评估主要输入要素包括但不限于：设备/部件的健康评估结果；监测参数，包括温度、压力、振动、电流、电压、能耗、工艺参数等；参数报警信息；7.3.2 故障诊断输入要素 故障诊断可以针对设备异常参数的分析判断，对故障部位进行精准定位以及对故障类型进行准确判断。故障诊断主要输入要素包括但不限于：故障模式、故障类型信息；故障定位信息；故障报警信息；监测参数，包括温度、压力、振动、电流、电压等。7.3.3 故障预测输入要素 故障预测可根据设备当前健康状态对设备的退化趋势进行预测，包含故障预警与剩余使用寿命预测。故障预测主要输入要素包括但不限于：设备/零部件的当前状态信息；设备/零部件的历史状态信息；设备/零部件的剩余使用寿命。7.4 维护决策 7.4.1 决策方法 产线设备维护决策方法一般包括单机的预测性维护决策和多机系统的预测性维护决策。预测性维护决策是基于维修成本、可靠性、可用度/产量、效率等多目标优化权衡的过程，综合考虑产线设备的经济相关性、结构相关性、故障相关性等因素构建维修决策模型，以设备的当前监测信息、故障预测与健康评估信息为基础，运用智能算法进行模型的求解，从而获得维修计划和维修方案。7.4.2 建模要求 预测性维护决策建模要求如下：单目标预测性维护决策模型：考虑维修成本、可靠性、生产效率等目标中的一个目标，使得该目标最优化，模型复杂程度低，易获得全局最优解。多目标预测性维护决策模型：综合考虑维修成本、可靠性、生产效率等目标中的若干个目标，使得多目标总体最优，模型复杂程度高，一般只能获得局部最优解。维护决策参考模型见附录A。7.4.3 模型求解方法 典型的模型求解方法有启发式算法和机器学习算法。启发式算法：主要用于处理从处理小规模的维护决策问题，获得近似最优解。典型的启发式算法算法有模拟退火、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。T/GITIF 0052021 5 机器学习算法：主要用于处理复杂、大规模的维护决策问题，获得近似最优解。典型的机器学习算法有深度学习算法、强化学习算法等。7.5 维护知识库要求 以产品维护手册和历史维护数据，构建初始维护知识库，对于发生的新故障，支持动态更新扩展维护知识库。设备维护维护知识库模板参见附录B。7.6 维护方案输出要求 基于维护决策方法从维护知识库中匹配相关维护方案，并输出详细的维护方案，主要包括维护对象、维护时间、维护措施和维护资源等，支持维护执行。主要输出要素包括但不限于：维护时机；维护措施；维护资源调度；维护验证指标。7.7 维护执行 按照维护决策方案，进行维护执行，并验证维护方案的有效性。T/GITIF 0052021 6 附 录 A（参考性）维护决策参考模型（1）产线单设备维护决策模型 对于产线单设备维护决策，在设备衰退演化规则的基础上，融合维护成本、设备可靠性/可用性的决策目标进行维护决策。单设备维护决策模型一般是在保障设备可靠性/可用性的前提下最小化维护成本。0min.totalMFAvRULCCCCstTT 式中：Ctotal指产线单设备总体维护成本，包括设备维护成本 CM、设备故障停机成本 CF、设备资源成本CAv。TRUL指产线设备剩余使用寿命；T0指设备使用寿命阈值。（2）产线多设备联合维护决策模型 产线多设备联合维护决策是系统性地分析产线设备间相互相关性，对各台设备的维护作业规划进行作业合并或作业分离，以优化实现降低系统整体维护成本的途径与方法。产线多设备联合维护决策需考虑结构相关性、经济相关性、故障相关性，根据产线结构特性，在产线设备衰退演化规则的基础上，构建综合可靠度、维护成本的维护决策模型，以实现产线系统的整体最优。生产线一般的串并联结构有：串联结构、并联结构、混联结构，不同产线结构特征下结构相关性、经济相关性、故障相关性不同，如串联产线 1 台设备故障或者停机维护整条产线必须停机等待。根据产线结构特征，建立生产线串并联模型。设备1设备2 设备n 图A.1 串联生产线模型 设备1设备n设备2 图A.2 并联生产线模型 T/GITIF 0052021 7 设备1设备2设备3设备4 图A.3 混联生产线模型 基于产线结构相关性、经济相关性、故障相关性，结合设备衰退演化规则，以最大化产线可靠性为目标建立基于可靠性的产线多设备维护决策模型：011011max.ijiiiXiNMijijijijNMijijijijijijRRstcXYCtXYTYX 式中：决策目标是产线下一次任务的成功率最大 R，即产线的可靠度；R 为每个子系统正常工作的概率，即子系统的可靠性；第一项约束表示总维护成本约束；第二项约束表示总维护时间约束；第三项约束表示维护后部件转台不低于维护前的状态。T/GITIF 0052021 8 附 录 B（参考性）设备维护知识库模板 表B.1 设备维护知识库模板 产品/部件名称 型号 设备状态 故障（异常）代码 维护级别 小修 中修 大修 故障（异常）特征 特征 1 特征 2 特征 3 特征 4 维维 护护 方方 案案 维护要求 维护项目 作用内容 技术要求 维修措施 故障原因 故障模式 故障模式 故障模式 故障模式 更换备件 维护步骤 维护验证 维修后指标 功能性能 功能性能 功能性能 功能性能 T/GITIF 0052021 9 参 考 文 献 1 GB/T 9873.1 机器状态监测与诊断 振