工程装备监测维护2

工程机械装备智能监测与运行维护INTELLIGENTMONITORINGANDOPERATIONMAINTENANCEOFCONSTRUCTIONMACHINERYANDEQUIPMENT工程机械装备的发展现状2.1智能监测与运行维护技术的概念与内涵2.2智能监测与运行维护技术的实现途径2.3目录CONTENTS第2章工程机械装备智能监测与运行维护技术发展现状1.掌握工程机械装备电动化、智能化、无人化的技术内涵与发展现状。2.理解智能监测与运行维护技术的核心概念、功能及其对工程机械可靠性的影响。3.熟悉数字孪生、再制造技术及虚拟现实等实现智能监测与维护的关键技术概念知识目标1.能分析工程机械装备技术发展趋势(如电动化、无人化)对智能运维需求的影响。2.了解故障诊断技术和智能监测方法如何解决工程机械实际运行中的典型问题。3.初步认识数字孪生、虚拟现实等技术在智能运维中的潜在应用方向。能力目标1.培养对新兴技术应用的敏锐洞察力,形成技术驱动的创新思维。2.强化系统化工程思维,注重全生命周期管理与多技术融合的协同性。3.树立绿色制造理念,倡导在智能运维中实现资源高效利用与环境友好性。素质目标本章阐述了工程机械装备智能监测与运行维护技术方面的最新进展。首先概述了工程机械装备的电动化、智能化和无人化技术发展趋势,其次深入探讨了智能监测与运行维护技术的理论基础,包括工程机械的可靠性要求、故障诊断技术,详细介绍了实现这些技术的关键途径,如数字孪生、再制造、虚拟现实、增强现实和混合现实技术的应用等。最后通过这些内容为读者提供了关于工程机械装备智能监测与运行维护技术发展现状的宏观视角。本节概述了工程机械装备的整体发展现状及其电动化、智能化和无人化技术的发展趋势,借助本章节内容,读者将能够把握工程机械装备发展的核心脉络及这些技术进步如何推动行业发展。2.1工程机械装备的发展现状工程机械是国民经济发展的重要支柱产业之一,作为装备工业的重要组成部分,是用于国民基本建设工程的施工机械总称,主要应用领域有城乡道路、城市基础设施建设、国防、水利、电力、交通运输、能源工业等,应用范围广,品种繁多,属于资本、劳动、技术密集型行业。经过近70年的发展,中国工程机械发展大致经历了起步、初步发展、技术引进、自主研发与合资合作、国际化发展5个主要阶段。中国现已成为世界上工程机械产品类别、产品品种最齐全的国家之一,在品牌影响力、国际化程度、科技和创新能力、规模与总量、企业管理水平、价值链和综合能力、承担社会责任等方面取得了显著成效。但当前中国工程机械产品可靠性与世界先进水平还有一定差距,仅相当于世界中等偏上水平。在国家“十四五”规划的指导下,工程机械行业的制造技术、工艺和装备水平得到了新的提升;创新研发的重大技术装备、高端工程机械产品及融入先进技术的新型工程机械为国民经济建设做出了巨大贡献。在我国制造业推向智能制造的浪潮下,智能算法、互联网、大数据、5G等新技术将逐渐为我国工程机械行业提供新的发展动力。2.1.1工程机械装备概述随着全球气候变暖、能源危机、油价上涨和排放法规的日益完善,传统工程机械由于其能效低、排放差的特点,已逐渐无法满足国家及行业可持续化发展需求,开展工程机械节能减排技术研究已成为行业共识。以电动化、氢能源为代表的新能源产品作为绿色发展的重要一环,近年来更是成果颇丰。随着国内外研究的不断深入,已有许多新能源工程机械产品面世。2.1.2工程机械装备电动化图2-1典型的电动工程机械装备类型我国工程项目数量众多,因此工程机械装备的使用频率非常高。在传统施工过程中,操作员主动干预是管理操作指令和设备状况的主要方法。这种做法主要依赖个人经验和对工程现场的先验知识,限制了工程机械的效率水平提升,且很容易因人为操控失误而引发安全事故。此外,工程现场作业存在不可避免的盲点、突发的环境干扰、位置感知不准确等多种不确定性。处理复杂的施工情况会给操作人员带来长期、高强度的劳动,进而降低他们的反应能力和注意力。同时,建筑工地有害噪声和烟雾也可能造成职业伤害。这些因素严重制约了高效率、高安全、低消耗的项目建设。因此,将智能化模式融入工程机械中,不仅可以减少操控人员的数量,还可以降低人员发生错误的可能性,提升工程的质量与效率。2.1.3工程机械装备智能化如今,工程机械智能化的发展趋势主要包括以下技术:2.1.3工程机械装备智能化(1)网络机群智能管理和集成控制技术在众多项目建设施工过程中,由于机械设备种类繁多,多台设备同时运行,其工作整体性能表现出一定随机性,为施工项目进展的优化造成了一定阻碍。此外,施工现场需要综合考虑环境、材料等不同因素对机械工作性能的影响。当某一机械装备出现问题而影响整体协调工作时,可通过智能化系统对整体机械群进行管理,避免因机械故障等原因而延误项目正常进度,从而在节约施工成本的同时保障企业的经济效益和社会效益。如今,工程机械智能化的发展趋势主要包括以下技术:2.1.3工程机械装备智能化(2)工程机械智能化监测与相关技术工程机械的智能化技术可以在项目建设过程中的监控、事故诊断等方面发挥重要的作用。当事故发生时,智能化操作可帮助工作人员进行远端操作,及时对故障设备进行维护和检修,以避免工程事故的进一步扩大。随着微型机械的发展,工程机械智能化技术开始广泛运用于该领域。微型仪表、传感器等微型机械工具的应用可以在装备监控方面显著提升效益。通过在机械装备上安装电子监控设备,可保证对工程机械的实时监控和管理,当机械出现故障时及时分析事故原因,从而最大限度减少企业损失。如今,工程机械智能化的发展趋势主要包括以下技术:2.1.3工程机械装备智能化(3)工程机械的智能控制和集成控制当前,工程机械智能化主要有智能控制与集成控制两种模式。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式,是控制理论发展的高级阶段,主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。集成控制是指研发出一个总的遥控系统,来无线控制相对应的换气、照明、取暖等功能的开启或关闭,彻底保证控制的安全,使操作人员在潮湿环境里不需接触电源,从而避免发生安全事故。在大型工业生产企业中,智能分拣机器人、换挡助手等新型自动化机械设备的使用已经开始普及,智能化工程机械在充分保障企业生产建设质量的同时有效提升了企业的社会经济效益。工程机械的作业场景以矿山、建筑工地为主,工作环境相对较差,工作内容单调,安全系数相对其他行业较低,对操作工的综合素质要求较高。此外,面对我国人口结构老龄化趋势加剧,产业结构由劳动密集型向技术密集型或资本密集型转型等现状,施工方陷入操作工难求的窘境,同时单个操作工的聘用成本直线上升,大幅增加了施工单位的施工成本,影响施工进度。同时在面对应急救援、抗洪抢险等对操作工人身安全构成威胁的作业场景时,没有远程控制的工程机械装备介入,险情往往不能得到及时、有效的控制,并且可能造成更大的生命财产损失。早在20世纪90年代,卡特彼勒公司开始研究工程机械的无人驾驶技术,在2011年其商用无人矿车投入生产使用,CatCommand远程控制系统控制无人机械,无人工程车装备CommandVision系统,通过物联网可以实现与远程控制系统的连接。小松公司则在2006年通过GPS卫星定位系统,结合远程操纵平台,实现无人矿车的远程控制。2020年小松公司推出了2.0智能控制系统,将5G通信应用于远程通信系统,控制人员可以在控制台利用飞行视图进行全方位监控,并进行施工调整。2.1.4工程机械装备无人化图2-3为临工集团工程机械产品的远程遥控驾驶操作平台。正是因为了有了这些智能控制技术,才使得挖掘机等工程机械能够实现遥控驾驶和智能驾驶。山东临工集团将多传感器融合定位、环境感知、路径规划和远程遥控等多项技术进行突破,实现了挖掘机的智能驾驶。遥控和智能驾驶挖掘机具有安全、高效、稳定的特点,可广泛应用于煤矿、石油勘探、城市施工等领域,未来在工程机械市场中有着广阔的发展前景。2.1.4工程机械装备无人化图2-3临工集团远程遥控驾驶操作平台在深入探讨智能监测与运行维护技术的具体实现途径之前,本节将首先为读者介绍这些技术的核心概念与内涵。本节将阐述工程机械与可靠性要求之间的紧密联系,并详细介绍智能监测与运行维护技术如何成为确保工程机械装备性能和延长其使用寿命的关键。通过对故障诊断技术的讨论,本节为理解后续章节中介绍的技术实现途径奠定了坚实的理论基础。2.2智能监测与运行维护技术的概念与内涵不同于其他类型的产品,工程机械产品的可靠性具有以下特点:2.2.1工程机械与可靠性要求(1)寿命周期剖面不确定。工程机械具有使用地点和场景不确定、作业时间和强度不确定、操作人员不确定等特点,寿命周期内载荷剖面具有较大的不确定性。(2)配套件质量不稳定。工程机械企业大多是“小核心、大协作”的模式,其配套件质量和可靠性往往取决于零部件供应商,由于质量、可靠性体系要求的延伸和传递不够,这些零部件的质量和可靠性存在较大的分散性。不同于其他类型的产品,工程机械产品的可靠性具有以下特点:2.2.1工程机械与可靠性要求(3)产品维修保养条件难以保证。工程机械采用现场维修的保障形式,备件使用质量水平、更换方式、检测手段、维修和保养水平都不易保证。(4)可靠性数据来源不完整。工程机械产品的营销和售后方式,决定了企业收集到的可靠性数据有限,不可能获得完全样本的数据,且数据存在失真和被污染的风险。随着工程机械应用范围不断扩大,工程机械行业开始逐渐重视可靠性维护技术的研究,但存在以下几个问题:2.2.1工程机械与可靠性要求(1)规划缺乏系统性。工程机械可靠性大多以问题为导向开展研究,致使问题重复解决,事后补救未能转变为事前预防,可靠性工作缺乏系统性闭环。(2)技术手段欠成熟。从可靠性技术现状的分析看,现有的技术手段虽然不同程度地解决了一些可靠性问题,但面对不断提高的可靠性要求和逐步复杂的可靠性问题,存在如何在资源和周期有限的条件下解决可靠性问题的技术难点。随着工程机械应用范围不断扩大,工程机械行业开始逐渐重视可靠性维护技术的研究,但存在以下几个问题:2.2.1工程机械与可靠性要求(3)流程管理待完善。可靠性工作的落实需要技术和管理密切配合,目前可靠性工作以处理可靠性问题为主,正向工作项目不明确,工作流程不完善。(4)规范标准未健全。当前缺乏统一的可靠性工程标准和规范,缺乏足够的数据和模型积累,缺乏零部件可靠性遴选手段,缺乏整机可靠性试验验证手段,可靠性工作难以落地。随着工程机械应用范围不断扩大,工程机械行业开始逐渐重视可靠性维护技术的研究,但存在以下几个问题:2.2.1工程机械与可靠性要求(5)可靠性投入不充裕。工程机械行业产品升级换代快,产品利润率不稳定。而可靠性工作投入多、见效慢,因此针对可靠性工作投入的人力、物力和财力难以保证持续、稳定。在工程机械中,对设备进行合适的运行维护,对延长设备使用寿命、降低设备故障率有重要意义。根据维护的时间节点,可将机械设备运行维护策略划分为三类:事后维护、预防性维护、预测性维护。随着物联网、互联网信息技术的发展,工程机械装备的智能监测与运行维护方式已经由事后维护、预防性维护向基于设备状态的预测性维护转变,由单一的服役阶段运行维护向制造阶段、服役阶段和再制造阶段的全生命周期运行维护模式闭环转变。智能化的工程机械通常集智能自主作业、智能感知、远程遥控、智能诊断等功能为一体。而智能监测与运行维护是智能化模式下非常关键的一环,在项目建设过程中的监控、事故诊断等方面发挥着重要的作用。这种维护方式通常通过向各个环节布设传感器、设置感知装置等手段对工程机械装备进行实时感知并基于感知获取到的数据展开智能分析决策,以此评估设备状态和制订维护计划。在这种维护方式下,设备维护不再局限于发生故障后的被动反馈或定期预防性维护,而是针对工程机械装备开展全流程管控,其维护模式将从被动响应发展为主动优化。2.2.2智能监测与运行维护故障诊断技术作为保障工程机械装备运行安全的有效手段,通过先进的技术和方法,在运行过程中对工程机械装备进行实时监测、数据采集、分析与诊断,以确保设备安全运行,降低故障率,提高设备安全性能和使用寿命。因此,在工业装备的设计研发过程中,管理者需要将设备的维护能力,尤其是智能故障诊断的能力作为核心,结合产业的运行及行业的发展特点,研发完备的故障诊断技术,以提高工程机械智能故障的诊断准确率和效率,满足行业的稳步发展需求。随着科学技术的不断发展,现如今的信息技术、计算机技术及传感器技术都取得了很大的进步,对信号的分析手段也在不断地增加,工程机械故障诊断技术也逐渐从以往单一的模式向着数字化和智能化发展,具体发展趋势主要体现在以下几个方面:2.2.3故障诊断技术2.2.3故障诊断技术(1)多传感器数据融合技术工程机械日渐向着复杂化、自动化和大型化方向发展,这就要求对其进行多角度和全方位的监测与维护,从而可以对工程机械的具体运行状态有一个更加全面的了解和掌握。在对工程机械装备的各种故障进行诊断的时候,可以利用多个传感器对多个位置进行同时监测,并对这些信息进行及时的分析与处理,还可以充分结合各种现代化先进技术,不断研发新型监测仪器和传感器设备,对工程机械装备运行过程中的各个物理量和几何量进行更加准确的监测以有效提升故障诊断的准确率。(2)人工智能故障诊断技术在现如今的智能化故障诊断技术发展过程中,将各种人工智能技术进行融合将会成为一个主要发展趋势。在人工智能技术的应用过程中,系统会模仿人类大脑的神经元结构,并按照工程机械的设备故障确定诊断方案。通常情况下,在工程机械故障诊断中,设备维护技术包括:利用人工智能技术建立故障预测方案,并通过建立工程机械装备的综合知识库,增强设备故障的诊断效果;通过构建人工智能维护管理模型,可以优化工程机械装备的维护决策,满足设备的维护及管理需求。2.2.3故障诊断技术(3)远程故障诊断技术远程故障诊断技术主要是利用计算机网络、机载模块、无线通信等技术对工程机械故障进行实时跨空间长距离的有效诊断。在具体使用过程中,可以通过在工程机械上安装的传感器及其相应建立起的状态监测点,对各种状态数据进行及时准确地采集并将状态数据用作远程故障诊断的有效依据。有条件的企业可以建立远程监控平台及大数据分析系统,服务企业本身和用户,可以实现充分利用资源、降低成本和提高生产效率的综合目标。本节概述了实现智能监测与运行维护技术的关键途径,这些途径对于提升工程机械装备的性能和可靠性至关重要。在本节中,我们将探讨一系列创新技术,它们正在改变工程机械装备的监测和维护方式。这些技术不仅提高了设备的运行效率,还降低了维护成本,并增强了操作的安全性。2.3智能监测与运行维护技术的实现途径近年来,“数字孪生”的概念逐渐走入人们的视野。这个在20世纪70年代在美国国家航空航天局(NASA)计划中提及的概念,直到2010年才正式在NASA另一个报告中给出了明确的定义:将真实世界的事物构建成虚拟孪生体的空间,并对现实空间或物理空间进行指导和优化的过程。从定义可以看出,数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达,该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛,并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图,有助于优化整体性能。数字孪生可应用于工业生产、智慧城市、大数据医疗等领域。数字孪生是5G赋能产业链上的重要一环,5G时代数字孪生技术不可或缺。随着新一代信息技术与实体经济的加速融合,工业数字化、网络化、智能化演进趋势日益明显,催生了一批制造业数字化转型新模式、新业态,其中数字孪生技术日渐成为产业各界的研究热点,未来发展前景广阔。2.3.1数字孪生技术2.3.1数字孪生技术图2-4工业数字孪生概念图而数字孪生技术在中国也迎来了快速发展的机遇期。习近平在致2019中国国际数字经济博览会的贺信中指出:中国高度重视发展数字经济,在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念指引下,中国正积极推进数字产业化、产业数字化,引导数字经济和实体经济深度融合,推动经济高质量发展。2020年4月,国家发展和改革委员会与中央网络安全和信息化委员会办公室共同发布《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》,将数字孪生与大数据、人工智能、5G等技术一起并列为七大新一代数字技术,并提出数字孪生创新行动,以期促进数字孪生技术的发展及其在先进制造业或者制造领域中的创新应用。同月,工业和信息化部在发布的《智能船舶标准体系建设指南》中,也明确将建设“数字孪生(体)”纳入关键技术应用目录。2020年8月,国务院国有资产监督管理委员会下发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,要求国有企业在数字化转型工作中,加快推进数字孪生、北斗通信等技术的应用。可以看到,数字孪生逐渐成为我国建设智能工厂、智慧城市、新型基建等领域的重要技术手段。中国作为制造业大国,其产业的数字化升级正在不断推进,数字孪生技术的应用具有广阔的空间。2.3.1数字孪生技术再制造技术具有能耗低、排放少的突出优势,因而得到了各国的极大重视。再制造产业20世纪80年代在欧美兴起,其产业范围非常广泛,包括汽车、工程机械、电动机、机床、器械、家电、办公设备等。国外再制造技术由于起步较早,再制造产业发展水平较高,形成了成熟的市场环境和运作模式。其中美国的再制造产品以航空航天、重型装备和车辆、汽车零部件为主,德国则广泛涉及汽车零部件、工程机械、机床、铁路机车、电子电器、医疗器械等领域。发达国家相关技术的自动化水平明显高于我国,但由于其市场体量等因素,再制造技术发展的企业意愿尚待提高。近年来,美国白宫发布了《为人工智能的未来做好准备》和《美国国家人工智能研究与发展策略研究》,突显了世界的智能化前景;德国发布《德国2020高科技战略》,提出了工业4.0概念;英国发布《人工智能:未来决策制定的机遇和影响》,描述了英国的相关对策;法国制定了《国家人工智能战略》,把人工智能提高到国家战略高度。这些智能化战略的相继实施,也在不断推动相关再制造产业的智能化发展,如美国NASA已开始研究在太空进行智能化再制造的可能性,丹麦开始创建《丹麦数字枢纽中心》,欧盟计划建立《欧洲人工智能联盟》。2.3.2再制造技术我国的再制造产业起步于21世纪,在2000年,“再制造工程技术及理论研究”被国家自然科学基金委员会列为“十五”优先发展领域;2005年国务院颁布的21、22号文件明确表示支持废旧机电产品再制造;2009年《中华人民共和国循环经济促进法》正式生效;2010年国家发展和改革委员会与机电行业35家企业签署承诺书,正式启动了机电产品零部件再制造试点工作;2011年国家11个部委联合发布的[2010]991号《关于推进再制造产业的意见》和工信部[2010]303号关于《再制造产品认定管理暂行办法》规范了再制造产品的生产问题。21世纪以来,维护生态安全,促进循环经济建设,实施绿色发展战略已成为我国关注的焦点。我国作为制造业大国,资源能源需求及机电产品保有量巨大,所面临的能源耗费、环境破坏、报废设备处理问题尤为严重。习近平强调:“建设美丽中国”,“改善生态环境就是发展生产力”。因此如何降低能耗、减轻污染、有效处理失效机电产品是我国实现环境友好型和资源节约型强国所面临的严峻挑战。2.3.2再制造技术2015年5月我国从国家层面确定了建设制造强国的总体战略,提出全面推行绿色制造,大力发展再制造产业,实施高端再制造、智能再制造、在役再制造,推进产品认定,促进再制造产业持续健康发展。为明确再制造产业发展方向,提高再制造相关技术水平和市场再制造信息管理水平,推动绿色发展模式建设,工信部印发了《高端智能再制造行动计划》,其中提出:我国将突破一批制约高端智能再制造发展的关键共性技术,发布