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预测性维护的狭义和广义概念简介

【摘要】:预测性维护集设施设备状态监测、故障诊断、故障预测、维修决策支持和维修活动于一体。是人工智能在工业领域的应用与实现。预测性维护的概念分为狭义和广义两种。狭义的预测性维护立足于状态监测,强调故障诊断,是指不定期或连续的对设施设备进行状态监测,根据其结果,查明设施设备有无异常或故障趋势,再适时的安排维护。广义的预测性维护是一个系统的过程,它将维护管理纳入预测性维护的范畴,通盘考虑整个维护过程。

预测性维护,是以状态为依据(condition based)的维护,在机器运行时,对其主要(或需要)部位进行定期(或连续)的状态监测和故障诊断,判定设施设备所处的状态,预测设施设备状态未来的发展趋势,依据其发展趋势和可能的故障模式,预先制定维护计划,确定设施设备应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维护集设施设备状态监测、故障诊断、故障预测、维修决策支持和维修活动于一体。是人工智能在工业领域的应用与实现。

预测性维护的概念分为狭义和广义两种。狭义的预测性维护立足于状态监测,强调故障诊断,是指不定期或连续的对设施设备进行状态监测,根据其结果,查明设施设备有无异常或故障趋势,再适时的安排维护。狭义的预测性维护不固定维修周期,仅仅通过监测和诊断到的结果来安排维护计划,主要强调监测、诊断、维修三位一体的过程,这种思想广泛应用与流程工业和大规模生产方式

广义的预测性维护将状态监测、故障诊断、状态预测和维护决策合为一体,状态监测和故障诊断是基础,状态预测是重点,维护决策得出最终的维修活动要求。广义的预测性维护是一个系统的过程,它将维护管理纳入预测性维护的范畴,通盘考虑整个维护过程。

预测性维护是人工智能在工业领域的应用与实现,其作用包括:

①通过预测性维护可提供支撑设备、设施运维的增值服务和全生命周期的质保服务;

②实现状态监测与故障诊断,通过智能化、组态化、模块化的监控装置,实现对设备、设施状态参数进行在线监测、故障诊断、离线分析、报警预警等功能;

③实现远程运维,针对长寿命服役的设备设施的运维保养,建立健康监测服务系统,通过基于测量的量化指标来确定维护的优先次序;

④建立疲劳模型,对结构性能进行评估,对结构生命周期的预测,估算结构整个生命周期的修复或维护费用,通过设备跟踪和网络平台进行远程监测等在线支持服务。