摘要：针对卷接包设备预测性维护的应用需求,提出以设备故障监测、诊断、维修指导为手段,给出基于工业互联网与人机交互技术的维修指导总体模型和技术框架,研发了基于人机交互技术的设备在线监测管控平台,应用于设备状态监测诊断、可视化分析决策,实现设备级、产线级、车间级健康状态在线监测、设备辅助指导维修、远程监控诊断的智能高效设备维护模式,从而将人机交互维修指导与设备故障信息相结合,实现对现场维修工程技术人员的可视化实时指导,提升设备维修效率。
关键词：卷接包设备; 人机交互; 预测性维护; 设备辅助维修;
The Application of Human-Computer Interaction in The Predictive Maintenance of Crimped Packaging Equipment
Abstract：In response to the application requirements of predictive maintenance of rolling-up package equipment,this paper proposes to use equipment fault monitoring,diagnosis,and maintenance guidance as means,and provides an overall model and technical framework for maintenance guidance based on industrial internet and human-computer interaction technology.The interactive technology equipment online monitoring and control platform is applied to equipment condition monitoring and diagnosis,visual analysis and decision-making,and realizes the intelligent and efficient equipment maintenance mode of equipment-level,production-line-level,workshop-level health status online monitoring,equipment auxiliary guidance maintenance,and remote monitoring diagnosis combine man-machine interactive maintenance guidance with equipment failure information to realize visual and real-time guidance to on-site maintenance engineers and technicians,and improve equipment maintenance efficiency.
卷接包设备是烟草工业企业重要的生产设备之一,其健康状态的优劣决定了企业生产制造能力和烟草制品的质量水平。烟草工业企业为典型的流程制造模式,而卷接包设备是生产制造的关键性设备,卷接包设备的健康状态对企业的生产计划排程、产品的内外品质保障以及卷烟生产的成本控制都有着非常重要且直接的影响,对企业的生产运营至关重要。
1 卷接包设备的运维现状
目前,烟草行业中最新卷接包设备的生产能力为600～1 000包/min,设备高速运转,一旦出现突发故障造成停机维护,必然会打乱原有生产计划,产出不合格产品,影响设备有效作业率,对企业造成巨大的损失。从生产经营角度而言,烟厂对主要设备的生产维护主要有以下三种方式。
1.1 事后维修
在设备已经突发故障的情况下进行“消防式”维修,这种维修方式会打乱原有的生产计划,不可避免地产出瑕疵产品,造成较大的生产损失。
1.2 预防性维护
企业在固定的时间,严格按照设备检修计划对所有卷接包设备定期开展检修工作,通过“大修”的方式更换部分相关组件,以确保未来长时间内的稳定运行。这种维护方式对设备本身的健康状态没有精准的判断,在维护过程中存在设备初期过度维修、设备使用残值消耗、设备后期欠维修等问题,致使设备组件无法及时更换导致设备突发故障。
1.3 预测性维护
预测性维护是以设备状态为依据,对设备进行连续在线的状态监测及数据分析,诊断并预测设备故障的发展趋势,提前制定预测性维护计划并实施检维修的行为[1,2]。这种维护方式很大程度上有效减少了设备停机维修时间,避免设备突发故障,提高了设备运行的安全性和可靠性,是设备运维努力的方向。
2 预测性维护技术体系
在预测性维护中,判断预测性维护是否合理的根本在于设备的状态监测与故障诊断,其中设备真实状态的监测是预测性维护至关重要的一环。当设备状态出现异常趋势,根据故障诊断和状态预测出设备可能发生的故障从而得出维修决策,实施维修活动。在预测性维护的技术体系中,涵盖了设备的状态监测、故障诊断、状态预测以及维修决策等设备运维全过程,如图1所示。
2.1 设备状态监测
设备状态监测技术是在设备的关键部位部署各类状态监测元器件,对设备的运行参数、状态参数等进行实时监测。根据状态监测手段不同,主要有以下四种形式。
(1)振动监测。
图1 预测性维护技术体系
在卷接包设备的刀盘、包装机轮机切纸轮等关键部件位置安装振动传感器,实时采集设备信号进行趋势分析。
(2)超声波监测。
在设备的关键部件位置安装脉冲等高频传感器,判断机械设备部件内的细微摩擦,对设备的微小故障实时监测。
(3)温度监测。
在卷接包设备的轴承部位使用红外测温仪以监测其温度,观察变化趋势。
(4)电信号监测。
监测卷接包设备的变频器的电信号,如电流、电压等,预判存在潜在风险的设备部件。
2.2 设备故障分析诊断
设备故障分析诊断是在设备状态实时监测的基础上,通过特征提取算法及故障识别方法对连续的状态数据进行提取,将实时监测数据域设备与健康数据模式对比分析,识别、模拟并解读设备发生故障的趋势与规律,继而进行故障确认并预警。
2.3 设备状态预警预测
当生产中的设备运行状态发生变化,偏离正常健康数据分布规律时,系统会基于物理模型、知识系统和统计模型的混合型故障预测技术自动识别偏离趋势。当设备的运行状态持续恶化至超出预警检测线时,设备预警系统自动发出潜在故障预警,并且可以通过多种方式进行人员推送。
2.4 维修决策
维修决策是预测性维护的最后环节,也是价值最大化的环节,设备状态监测、故障诊断、状态预警,基于各种决策算法最终要给出监测设备的维修决策方案。现阶段的预测性维护中,维修决策往往还是依靠人工,通过设备状态还未能成功实现全系统的智能诊断。
3 基于智能人机交互技术的卷接包设备在线监测管控平台
随着人机交互技术的日趋成熟,与各行业的融合越来越深入,在烟草工业领域将人机交互技术与工业互联网技术深度融合,研发基于工业互联网的卷接包设备预测性维护的故障维修指导,为卷接包设备状态监测、高速数据传输、精细化诊断分析、数据信息交互、辅助维修指导等提供新兴技术支撑。
3.1 系统技术架构
基于工业互联网与智能人机交互技术的设备在线监测管控平台系统技术架构,如图2所示。从功能实现上,设备提供各种虚拟现实/增强现实(VR/AR)设备的接入服务;平台管理提供应用管理、模型管理等通用平台管理服务;引擎服务提供VR/AR应用开发、即时通信等引擎服务支持;开发工具提供感知交互、渲染处理和模型处理工具支撑;模型库提供定义好的设备模型、机理模型、数据模型,同时提供模型在VR/AR工具中的集成表达服务;专家知识库提供维护案例、领域知识、解决方案、专家意见、维修技术手册等,并按照用户分组管理各自知识库等。
图2 平台技术架构
3.2 系统关键技术
3.2.1 数据信息交互
在线监测管控平台的数据信息交互主要包括设备故障数据交互和人机交互,其中设备故障数据交互实现完成设备传感器数据与虚拟维修环境的交互,人机交互完成维修操作与虚拟维修环境和真实维修环境之间的交互。
本项目中平台模型库模块开发了对各种工程设计软件数据集成接口,能够有效提取设计软件中三维设计模型所包含的详细设计信息并进行标准格式转化,与VR/AR工具模块共同部署在智能人机交互系统中,两者基于相同的数据模型和数据结构,建立和使用相同数据库,信息可以在其间进行透明的流动。通过对象间的互操作实现虚拟环境和平台模型库之间的信息流通,从而将VR /AR工具和平台模型库在软件上集成为一个整体。
3.2.2 专家知识系统与VR/AR工具集成
智能人机交互系统中的感知交互、模型处理等VR/AR工具构建具有完美的人机交互能力和启发构思的多维空间信息环境,专家知识系统擅长知识的积累沉淀和推理,使信息和知识有序化,形成知识图谱,加快知识和信息的流动,两者之间存在领域重叠和互补特性。对专家知识系统来说,集成VR/AR工具可丰富知识库、模型库,拓宽专家知识库应用领域。对VR/AR系统而言,专家知识库系统是快速解决用户在智能人机交互系统应用中疑难问题的高效工具。
针对本项目的智能人机交互系统,提出一种介于松散集成和紧密集成之间的集成方式,设计制定专家知识系统与VR/AR工具集成架构。专家知识库系统与VR/AR工具模块功能独立,对于需要交互的功能,通过交互接口网络方式传输数据和控制指令。为解决数据冗余问题,将知识数据和视景数据等专家知识类数据集成为一个综合数据库,采用数据ID关联。
3.2.3 故障维修指导
故障维修指导包括卷接包设备数字模型建立、人机交互维修指导流程设计、专家知识库和远程专家在线指导。
(1)建立卷接包设备数字模型。
以卷接包设备1:1在Revit中建立BIM模型,添加对应卷接包设备类型参数及设计参数,导出DWG格式并添加ID,在3dmax软件中为场景模型添加材质贴图并导出成FBX,在Unity软件中使用平台附带插件“EEPTOOLS”调整贴图球并按照平台命名规则导出流程。
设计维修指导流程:在 Unity中结合卷接包设备的动作编程和动画编辑形成设备关键部位的维修指导片段;根据不同关键的部位制定相应的维修指导方案,形成与关键部位故障点相匹配的虚拟零部件序列编号,并与前面所描述的设备故障ID识别号进行匹配,从而完成卷接包设备关键部位故障数据驱动的维修指导流程。
专家知识库系统:核心建设内容为知识库建设与推理机建设,系统总体架构如图3所示。其中知识库建设通过技术文档、专家经验、智能编码程序、归纳程序、文本理解等实现人类知识库的电子记录。推理机建设根据一定的推理策略从知识库中选择有关的知识,对用户提供的条件进行推理,对规则库中的前提或者结论进行匹配,找寻适用于当前故障信息的技术文档、维修历史视频、指导视频等,推送给现场工程师以备查看。
图3 专家知识库系统总体架构
(2)远程专家在线指导。
在物理维修场景中,部署人机交互VR/AR集成设备,可实时采集维修场景视频信息并传输至远程专家PC端,远程专家通过音视频会话的方式、结合屏幕虚拟标注等方式与现场维修环境进行交互。集成设备中的传感器将采集到交互信息传输并集成到VR/AR工具的全息影像上,通过内置APP对其交互指令进行响应。
4 卷接包设备在线监测管控平台
4.1 三级监测
基于智能人机交互技术与工业互联网技术,面向企业精益化管理需求,集成ERP、MES、SCADA、WMS等生产业务系统,构建车间、产线、设备三级生产监控体系平台。
4.1.1 车间级生产监测
以生产车间为单元,全面监测生产过程中所产生的产量、能耗、质量等数据,并以大数据看板方式进行可视化展示。通过数据融合、深度挖掘、关联分析等技术手段实现生产过程实时监控,生产异常及时报警,快速实现车间卷接包设备的健康诊断和维护方案决策。
4.1.2 产线级生产监测
以卷接包生产线或工段为单元,通过产线三维仿真实时展现生产线实时运行状态,辅以信息面板、数据标签、数据图表等二维看板方式,实现产线数据监控、报警管理、历史数据查询等功能。
4.1.3 设备级现场监测
以卷接包设备为单元,集成生产设备的实时运转状态与参数,对其进行可视化监控,将监测数据与设备健康状态数据进行比对,识别、模拟并解读设备发生故障的趋势与规律,判断设备的运行状态、预测设备各关键部件的剩余使用寿命及辅助决策卷接包设备的最佳维护时机。
4.2 设备辅助维修
在辅助设备维修过程中,在线监测管控平台基于专家系统知识库,对设备故障进行预处理分析,整合历史运行数据、故障数据,在规则范围内查找可适用的维修方案,进行维修决策并将决策结果反馈给用户。
4.2.1 现场设备辅助维修
基于混合现实技术(MR)技术,实现在车间现场的设备实际物理状态上以数据看板的方式,查看当前设备各个部件的状态参数数据以及整台设备的生产信息,如振动、产量等,实现人、设备、信息系统之间的互联互通,帮助管理人员全面掌握设备实时运行状态。在设备发生异常时及时报警,帮助用户快速查找定位设备故障点,及时解决设备故障,最大程度较少停机损失。
在设备发生故障时,基于智能人机交互技术的辅助检修将虚拟维修模型展现给技术人员,指导其维修工序;对于卷接包设备复杂构件的维修,可通过基于虚拟模型制作的维修指导动画,引导技术人员手势操作提供实施过程指导。另外,通过手势操作选择按钮、图表的方式查看设备图纸、维修记录、以及实时库存,在3D设备模型上标注历史维修位置和故障原因等方式辅助维修。
4.2.2 远程设备辅助维修
对于卷接包设备而言,保证不停机或者短停机是生产需要最大的诉求。一旦出现故障,维修资源的匮乏是设备恢复生产最大的制约,如维护专家稀缺、距离远、往返路程、时间成本等问题;基于平台中AR人机交互技术,将3D数据延伸到现场,海量数据跟现场无缝结合,支持现场工程师与远程专家进行音视频双向实时通讯。通过该应用远程专家可实时查看现场设备状况,以便在三维画面中标注维修指导信息,传输CAD、视频动画等相关文件,实时同步到现场工程师佩戴的AR眼镜或手机等电子设备上,工程师可根据远程专家的操作指令在设备实体上进行精准实施与操作,帮助现场人员精准高效解决问题。
5 结语
基于智能人机交互技术的设备预测性维护是针对卷烟企业对卷接包设备生产运行管理能力的提升。通过基于AR、VR、MR等智能人机交互技术与工业互联网技术的深度融合应用,构建在线监测管控平台,实时监测生产设备运行参数,可以大大提升设备故障预测能力,判断设备的运行状态、预测设备各关键部件的剩余使用寿命及辅助决策设备的最佳维护时机,充分利用设备残值,在设备发生故障时,基于人机交互技术现场辅助维修与专家远程辅助维修,帮助工程师精准定位,快速解决设备故障,降低卷接包设备整个生命周期内的费用,优化企业能源利用,提升生产本质安全。
参考文献
[1]宋华振.预测性维护技术[J].自动化博览,2013(12):56-57,65.
[2]蔡道勇,杨相声,张伟.预测性运维技术在港口设备管理中的应用[J].港口科技,2018(12):18-20,31.
[3]詹秦川,弓宸.虚拟现实技术的应用及发展现状分析[J].产业与科技论坛,2014,13(7):75-76.
[4]Huang Lihui,Taib Siti Faatihah Binte Mohd,Aung Ryan,et al.Virtual reality research and development in NTU[J].Virtual Reality & In telligent Hardware[J].2020,2(5):394-408.
[5]Gary Forger.The challenges of moving from preventive to predictive maintenance[J].2020,75(6):46-50.
[6]王冬梅,苏明.卷接包设备健康状态评价方法研究[J].中国高新科技,2020(4):18-19.
[7]Patrick Dallasega,Andrea Revolti,Philipp Christopher Sauer,et al.BIM,augmented and virtual reality empowering lean construction management:a project simulation game[J].Procedia Manufacturing,2020(7):49-54.
[8]齐文平,姚京松,刘晓芳,等.增强现实(AR)技术在电力设备智能巡检中的应用[J].电子产品世界,2017,24(5):58-60.
[9]Brian J.Park,Stephen J.Hunt,Charles Martin,et al.Augmented and mixed reality[J].Technologies for Enhancing the Future of IR,2020,31(7):1074-1082.
[10] 程成,张贝克,高东,等.基于工业互联网的离散制造生产线预测性维护系统研究[C]//第30届中国过程控制会议(CPCC 2019)摘要集.北京:中国自动化学会过程控制专业委员会,2019:107.
[11]祝旭.故障诊断及预测性维护在智能制造中的应用[J].自动化仪表,2019,40(7):66-69.
[12] 张旭辉,张雨萌,王岩,等.数字孪生驱动的设备维修MR辅助指导技术[J].计算机集成制造系统,2020(6):1-13.
