工業互聯網與phm工業互聯網與phm目錄工業互聯網的前世今生什么是工業互聯網？工業互聯網有何特點？工業互聯網解決什么問題？工業互聯網的核心技術及架構工業互聯網核心技術工業互聯網架構工業互聯網的應用場景及典型案例應用場景典型案例高端裝備的健康管理健康管理定義健康管理的關鍵技術工業互聯網的機遇與挑戰機遇挑戰目錄工業互聯網的前世今生什么是工業互聯網？工業互聯網是基于工業數據，運用大數據技術，貫穿于工業生產的設計、工藝、生產、管理、服務等全生命周期，使工業系統具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。什么是工業互聯網？工業互聯網是基于工業數據，運用大數據技術回顧工業發展歷史1860年代-19世紀中19世紀中-20世紀初20世紀四五十年代-現在現在-未來工業1.0機械化工業2.0電氣化與自動化工業3.0信息化與數字化工業4.0智能化與物聯網回顧工業發展歷史1860年代-19世紀中19世紀中-20世紀信息化時代的發展歷程信息化時代的發展歷程大數據發展歷程大數據發展歷程工業互聯網的誕生工業互聯網的誕生工業4.0的基礎架構企業運營層基礎平臺設備連接層工業4.0的基礎架構企業運營層基礎平臺設備連接層工業2025的內涵工業2025的內涵一個網絡，二個主題，三個集成一個網絡，二個主題，三個集成CPS網絡CPS網絡智慧工廠與智能生產智能生產系統實時感知優化決策動態執行智慧工廠與智能生產智能生產系統實時優化動態三個集成三個集成工業4.0四化特征工業4.0四化特征工業互聯網的特點工業互聯網的特點數據來源數據來源工業互聯網全景視圖工業互聯網全景視圖大數據解決什么問題？大數據解決什么問題？大數據如何解決問題？發現工業生產中的質量缺陷，設備故障，銷售下滑等從5M要素獲取數據，通過建模發現數據中有價值的信息，提出解決方案新的解決方案應用指導工業生產，形成新的生產力大數據如何解決問題？發現工業生產中的質量缺陷，設備故障，銷售目錄工業互聯網的前世今生什么是工業互聯網？工業互聯網有何特點？工業互聯網解決什么問題？工業互聯網的核心技術及架構工業互聯網核心技術工業互聯網架構工業互聯網的應用場景及典型案例應用場景典型案例高端裝備的健康管理健康管理定義健康管理的關鍵技術工業互聯網的機遇與挑戰機遇挑戰目錄工業互聯網的前世今生工業互聯網技術架構工業互聯網技術架構九大支柱技術九大支柱技術云計算技術云計算技術工業物聯網工業物聯網人工智能-圖靈測試人工智能-圖靈測試虛擬現實虛擬現實工業網絡安全工業網絡安全3D打印3D打印知識工作流自動化知識工作流自動化工業機器人工業機器人大數據技術大數據技術目錄工業互聯網的前世今生什么是工業互聯網？工業互聯網有何特點？工業互聯網解決什么問題？工業互聯網的核心技術及架構工業互聯網核心技術工業互聯網架構工業互聯網的應用場景及典型案例應用場景典型案例高端裝備的健康管理健康管理定義健康管理的關鍵技術工業互聯網的機遇與挑戰機遇挑戰目錄工業互聯網的前世今生工業互聯網應用場景工業互聯網應用場景案例1：海爾數字化網絡化生產線圍繞用戶價值，實現全流程端對端互聯，對家電制造業進行水平整合和垂直整合，打造冰箱、空調、洗衣機等家電互聯型智能工廠三層互聯：用戶、企業和資源連接實現內外互聯、信息互聯、虛實互聯三個轉變：內部評價=》用戶評價；采購零件=》模塊供貨方參與設計的模塊采購；各方博弈關系=》價值共同體共創共享海爾洗衣機互聯工廠在50萬用戶參與交互中，從79個模塊方案中確定2個最佳組合投產。設計的水晶滾筒洗衣機能耗比歐洲A+++標準節能40%2013～2014年，海爾累計裁掉2.6萬名員工，2014年海爾銷售收入增長11%，利潤增長39%。2015年初海爾家電出口逆勢增29%案例1：海爾數字化網絡化生產線圍繞用戶價值，實現全流程端對端案例2：空氣壓縮機喘振預測分析案例2：空氣壓縮機喘振預測分析案例3：工廠機器人健康預測分析案例3：工廠機器人健康預測分析案例四：服裝定制制造業典范(紅領)2014年，以零庫存實現150%的業績增長大規模定制生產，每天能設計、生產2000種不同的個性化定制產品公司核心競爭力是一套大數據信息系統，任何一項數據的變動能驅動其余9000多項數據的同步變動10年時間自主研發由不同體型身材尺寸集合而成的大數據處理系統2014年5月CCTV新聞聯播3分鐘報道；張、馬參觀后震驚案例四：服裝定制制造業典范(紅領)2014年，以零庫存實現1目錄工業互聯網的前世今生什么是工業互聯網？工業互聯網有何特點？工業互聯網解決什么問題？工業互聯網的核心技術及架構工業互聯網核心技術工業互聯網架構工業互聯網的應用場景及典型案例應用場景典型案例高端裝備的健康管理健康管理定義健康管理的關鍵技術工業互聯網的機遇與挑戰機遇挑戰目錄工業互聯網的前世今生健康管理（PHM）定義故障預測與健康管理（PHM）技術作為實現武器裝備基于狀態的維修（CBM）、自主式保障、感知與響應后勤等新思想、新方案的關鍵技術，受到美英等軍事強國的高度重視和推廣應用。包括兩層含義，一是故障預測，即預先診斷部件或系統完成其功能的狀態，確定部件正常工作的時間長度；二是健康管理，即根據診斷/預測信息、可用資源和使用需求對維修活動做出適當決策的能力。健康管理（PHM）定義故障預測與健康管理（PHM）技術作為實PHM與醫學類比醫學

工程疾病診斷故障診斷通過觀測、化驗和醫療儀器,通過傳感器、信號處理和檢測儀結論由醫生給出結論由診斷軟件給出多科會診綜合診斷多科醫生一同診斷當前疾病運用多種診斷技術診斷當前故障疾病預防與保健故障預測與健康管理體檢、疾病預測、保健體系健康監測、高級故障診斷、故障/壽命預測(健康、亞健康、疾病、壽命預測）(健康、亞健康、故障、部件壽命預測）PHM與醫學類比醫學PHM技術發展階段外部測試機內測試（BIT）智能BITPHM綜合診斷發展階段：應用層次：部件級分系統級系統集成（區域管理器）PHM技術發展階段外部測試機內測試智能BITPHM綜合診斷發PHP出現的技術基礎需求牽引：系統復雜性、信息化和綜合化程度大幅度提高裝備維修保障工作重點已由傳統的以機械修復為主，逐步轉變為以信息的獲取、處理和傳輸并做出維修決策為主。以往的事后維修和定期維修已經無法很好地滿足現代戰爭和武器裝備對裝備保障的要求，在這種情況下，美軍20世紀90年代末引入民用領域的CBM,作為一項戰略性的裝備保障策略，其目的是對裝備狀態進行實時的或近實時的監控，根據裝備的實際狀態確定最佳維修時機，以提高裝備的可用度和任務可靠性。技術推動：大數據技術、高速傳輸和處理、信息融合、MEMS、網絡等信息技術和高新技術的迅速發展。契機：美軍重大項目F-35聯合攻擊機（JSF）項目的啟動。PHP出現的技術基礎需求牽引：系統復雜性、信息化和綜合化程度健康診斷與故障預測流程健康診斷與故障預測流程PHM的主要技術組成故障檢測故障隔離性能監控部件壽命跟蹤性能降級趨勢跟蹤輔助決策和資源管理故障選擇性報告殘余使用壽命預計關鍵系統和部件的故障預測PHM的功能PHM的主要技術組成故障檢測部件壽命跟蹤性能降級輔助決策和故PHP系統技術特征通過測試和計算關鍵部件的剩余壽命來主動地監視系統的健康狀態健康信息用于優化維修活動及后勤保障最好PHM系統勿需增加傳感器,從已有的傳感器獲取健康信息基本方法是將傳感器測到的對象系統的響應與該系統模型的響應做比較使用老化模型計算關鍵部件的剩余壽命用理論推導方法或對特定部分做磨損試驗得到老化模型PHP系統技術特征通過測試和計算關鍵部件的剩余壽命來主動地監故障診斷與預測技術基于數學模型的故障檢測與診斷方法特點是必須將故障數學模型化，有時建立模型很困難不依賴實例和經驗，適用于新的沒有成熟經驗的診斷基于參數估計的故障檢測與診斷方法特點是須先確定一個信任域，當參數超出域時認為故障適用于故障能由參數的顯著變化來描述的診斷基于信號處理的故障檢測與診斷方法通過對檢測信號的分析處理，利用特征信號對故障進行識別和診斷。典型方法：小波變換、模態分解等基于知識的故障檢測與診斷方法不需精確的數學模型，能模擬人的思維過程，具有自學習、自組織、自推理能力故障診斷與預測技術基于數學模型的故障檢測與診斷方法故障診斷與預測技術基于實例的故障檢測與診斷方法是一種使用過去的經驗實例指導解決新問題的方法優點是不需從實例中提取規則，求解快；不足是能搜集的實例是有限的，求解時可能出現誤診或漏診基于模糊理論的故障檢測與診斷方法征兆的描述、故障與征兆的關系往往具有模糊特性，模糊語言變量能更準確地表示這種模糊性的征兆和故障問題在于知識獲取困難：如何確定故障與征兆間的模糊規則；如何實現模糊語言變量與隸屬度間的推理轉換基于神經網絡的故障檢測與診斷方法利用神經網絡的聯想、推理和記憶能力進行知識處理適用于復雜多模式的診斷，有離線和在線診斷兩種方式故障診斷與預測技術基于實例的故障檢測與診斷方法機器學習在PHM中應用故障診斷智能化水平與系統的機器學習能力密切相關，機器學習技術是提高智能故障診斷能力主要途徑：知識獲取技術深淺知識集成表示方法規則更新方法4機器學習策略機器學習在PHM中應用故障診斷智能化水平與系統的機器學習能力機器學習-知識獲取技術知識獲取是構造智能診斷系統的一個“瓶頸”問題傳統的知識獲取方法：通過知識工程師獲取知識通過知識編輯器獲取知識通過學習程序獲取知識復雜設備的智能故障診斷系統，知識獲取方法：從文本文獻資料直接獲取知識專家與診斷系統交互獲取知識從經驗或現有知識中學習獲取知識機器學習-知識獲取技術知識獲取是構造智能診斷系統的一個“瓶頸機器學習-深淺知識集成表示一般說來，淺知識（人類專家的經驗知識）的知識表達直觀、形式統一、模塊性強、推理速度快，但對于復雜過程，很難完整地表示診斷對象的領域知識，此時只有使用深知識（診斷對象的模型、原理知識）進行診斷，因此必須將深淺知識結合起來。深淺知識的集成表示模型——樹形知識結構從縱向看，每種設備、部件和零件都具有一定的繼承性從橫向看，體現了同層相關的屬性易于用面向對象的方法實現，易于實現知識管理和維護機器學習-深淺知識集成表示一般說來，淺知識（人類專家的經驗知機器學習-規則更新方法故障診斷智能化水平與系統的機器學習能力密切相關，系統運行過程中，規則集通常需要不斷更新新模式或已有模式的新成員確定數據庫中規則更新的評價函數和屬性統計方法粗糙集理論是一種處理模糊和不精確信息的新方法——基于粗糙集理論的規則更新方法機器學習-規則更新方法故障診斷智能化水平與系統的機器學習能力機器學習-3種學習策略簡單學習：文獻、專家和資料所描述的關于診斷對象的結構、功能、運行約束條件等知識，機械學習機制為主；主要用于元知識學習階段機器學習策略結構圖交互學習：知識工程師或診斷對象處理過的知識，講授學習機制為主；主要用于領域知識學習和知識庫豐富階段獨立學習：推理策略面對的新知識，歸納學習機制為主；主要用于診斷能力改善階段機器學習-3種學習策略簡單學習：機器學習策略結構圖交互學習：機遇與挑戰挑戰：工業網絡的安全問題，數據隱私及安全海量數據的精準處理及應用問題如何建立統一、開放、標準的數據平臺機遇創造新工業價值生態的機會推動產業全面升級推動工業生產進入智能時代機遇與挑戰挑戰：致謝歡迎各位專家批評指正致謝歡迎各位專家批評指正此課件下載可自行編輯修改，僅供參考！

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工程疾病診斷故障診斷通過觀測、化驗和醫療儀器,通過傳感器、信號處理和檢測儀結論由醫生給出結論由診斷軟件給出多科會診綜合診斷多科醫生一同診斷當前疾病運用多種診斷技術診斷當前故障疾病預防與保健故障預測與健康管理體檢、疾病預測、保健體系健康監測、高級故障診斷、故障/壽命預測(健康、亞健康、疾病、壽命預測）(健康、亞健康、故障、部件壽命預測）PHM與醫學類比醫學PHM技術發展階段外部測試機內測試（BIT）智能BITPHM綜合診斷發展階段：應用層次：部件級分系統級系統集成（區域管理器）PHM技術發展階段外部測試機內測試智能BITPHM綜合診斷發PHP出現的技術基礎需求牽引：系統復雜性、信息化和綜合化程度大幅度提高裝備維修保障工作重點已由傳統的以機械修復為主，逐步轉變為以信息的獲取、處理和傳輸并做出維修決策為主。以往的事后維修和定期維修已經無法很好地滿足現代戰爭和武器裝備對裝備保障的要求，在這種情況下，美軍20世紀90年代末引入民用領域的CBM,作為一項戰略性的裝備保障策略，其目的是對裝備狀態進行實時的或近實時的監控，根據裝備的實際狀態確定最佳維修時機，以提高裝備的可用度和任務可靠性。技術推動：大數據技術、高速傳輸和處理、信息融合、MEMS、網絡等信息技術和高新技術的迅速發展。契機：美軍重大項目F-35聯合攻擊機（JSF）項目的啟動。PHP出現的技術基礎需求牽引：系統復雜性、信息化和綜合化程度健康診斷與故障預測流程健康診斷與故障預測流程PHM的主要技術組成故障檢測故障隔離性能監控部件壽命跟蹤性能降級趨勢跟蹤輔助決策和資源管理故障選擇性報告殘余使用壽命預計關鍵系統和部件的故障預測PHM的功能PHM的主要技術組成故障檢測部件壽命跟蹤性能降級輔助決策和故PHP系統技術特征通過測試和計算關鍵部件的剩余壽命來主動地監視系統的健康狀態健康信息用于優化維修活動及后勤保障最好PHM系統勿需增加傳感器,從已有的傳感器獲取健康信息基本方法是將傳感器測到的對象系統的響應與該系統模型的響應做比較使用老化模型計算關鍵部件的剩余壽命用理論推導方法或對特定部分做磨損試驗得到老化模型PHP系統技術特征通過測試和計算關鍵部件的剩余壽命來主動地監故障診斷與預測技術基于數學模型的故障檢測與診斷方法特點是必須將故障數學模型化，有時建立模型很困難不依賴實例和經驗，適用于新的沒有成熟經驗的診斷基于參數估計的故障檢測與診斷方法特點是須先確定一個信任域，當參數超出域時認為故障適用于故障能由參數的顯著變化來描述的診斷基于信號處理的故障檢測與診斷方法通過對檢測信號的分析處理，利用特征信號對故障進行識別和診斷。典型方法：小波變換、模態分解等基于知識的故障檢測與診斷方法不需精確的數學模型，能模擬人的思維過程，具有自學習、自組織、自推理能力故障診斷與預測技術基于數學模型的故障檢測與診斷方法故障診斷與預測技術基于實例的故障檢測與診斷方法是一種使用過去的經驗實例指導解決新問題的方法優點是不需從實例中提取規則，求解快；不足是能搜集的實例是有限的，求解時可能出現誤診或漏診基于模糊理論的故障檢測與診斷方法征兆的描述、故障與征兆的關系往往具有模糊特性，模糊語言變量能更準確地表示這種模糊性的征兆和故障問題在于知識獲取困難：如何確定故障與征兆間的模糊規則；如何實現模糊語言變量與隸屬度間的推理轉換基于神經網絡的故障檢測與診斷方法利用神經網絡的聯想、推理和記憶能力進行知識處理適用于復雜多模式的診斷，有離線和在線診斷兩種方式故障診斷與預測技術基于實例的故障檢測與診斷方法機器學習在PHM中應用故障診斷智能化水平與系統的機器學習能力密