OpenAI 等公司一直在使用 Stack Overflow、Reddit等公开数据训练模型。随着 AI 驱动的 DevOps 平台的出现,更多知识被锁定在专有模型内。
【0. 前言】 工业4.0趋势下的机器故障诊断,正在向更智能化的预防性维护系统发展:通过构建覆盖设备上各个部件的传感器与通讯网络,几乎所有电动、气动、液压、机械元件的状态数据都能得到实时监控,由此可结合机器学习与大数据分析,再结合日趋完善的故障处理知识库与决策系统,实现对机器异常状态的实时感知,预测出可能的故障隐患点,第一时间通知用户并提供最优化的维护方案。那么,这是否就意味着,经典的基于人的经验的故障诊断,今后就毫无用武之地了呢? 【1.传统故障诊断的价值与局限性】 尽管拥有了越来越强大的诊断工具,人,依旧是当前故障诊断活动中的核心。因为故障诊断其实是一个非常复杂的活动,不单单面向机器,而且面向各种各样不同知识与社会背景的用户。这就要求诊断者不仅拥有丰富的机器故障处理经验,而且需要具备良好的沟通协作与社交能力,因此体现出一定的服务价值。但同时我们也必须承认,人在当前机器故障诊断中的局限性也越来越明显了,因为机器正变得越来越复杂,哪怕是经验再丰富的诊断者,在面对千奇百怪的疑难杂症时,也难免会遇到自身知识技能的盲点。所以很多长期从事现场诊断的工作者都会有相似的体验:当遇到一个前所未见的故障现象,苦思冥想无果,承受着各方的压力,感觉是苦恼的。这个时候,想要化解被动局面就变得难上加难,而想尽快获得支援也不是一件容易的事情,因为首先你要将这个连你自己都没搞清楚是怎么回事的问题,客观的描述出来,让别人充分了解你所处的困境、异常的内容与背景,才有可能引起对方的重视。那么如何突破这些困局?不妨试试结构化思维的方法。 【2.结构化思维有助于解决传统故障诊断遇到的难题】 在传统的基于人的经验的诊断过程中,除了对诊断者经验的过度依赖,还伴随着跳跃性思维所产生的一些不确定性因素。跳跃性思维,有时候能起到剑走偏锋出其不意的神奇效果,帮助人们在故障诊断中走出一条捷径,但是一旦计划落空其后果也是相当尴尬,可能会使诊断活动陷入停滞甚至混乱。当面对现场出现的疑难杂症,能够保持头脑冷静采用结构化思维,相对来说是个更加稳妥的选择。因为这样就能使我们从多个侧面进行思考,深刻分析导致问题出现的原因,系统性制定行动方案,采取性价比最优的手段,使诊断计划得以高效率开展,有助于使问题得到彻底解决,也有助于形成信息全面逻辑清晰的问题调研报告。下面以典型的工厂自动化项目中PROFINET通讯网络问题诊断为示例,推演结构化思维方法论在机器故障诊断活动的应用思路。 【3.1.结构化诊断步骤1:4W1H,充分理解面临的问题】 WHAT:故障的表面现象是什么?例如:用户看到的是某机电设备无法动作、生产线停机,但是更换备件仍不能修复,那就不是头痛医头脚痛医脚那样简单。搞清楚表象背后的本质是什么?例如:借助各种通讯工具(特别是远程访问软件)与现场联系,了解用户曾经做了什么,获取现场设备与控制器状态的照片与录像,获取报警信息与报错代码,如果发现设备本身功能是正常的,而有证据显示控制器曾经丢失与设备的网络连接与数据交换,那么就可以初步确认故障本质其实是现场总线/以太网通讯控制网络方面,或者是机器设备系统集成方面的问题。搞清楚该机器遵循的是什么行业的什么公司的什么标准?例如:某些重大自动化项目,在规划阶段就已经定义了通讯网络的协议与架构,具体到参数设置固件版本等细节都有明文规定,这些都是标准的一部分,事先需要充分了解。 WHEN:什么时候 / 每隔多长时间发生该故障?例如:长时间关机后再上电时 / 每次开机都有 / 周期性可人为重现 / 偶发但可人为重现 / 偶发且无法人为重现(这是最困难的一种情况,往往重启后又正常了,需要一直等到下一次发生类似故障时,保护好现场,做尽可能完整的故障记录表,才有可能进行下一步的原因分析)。 WHERE:故障点具体在哪里?
当前预测性维护与机器健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分,现场机器千差万别,一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。
WebAccess / MCM是研华平台级“智能预测性维护及故障诊断”的核心,提供了从传感器信号采集、时域信号处理、频域分析、特征值提取、故障模型构建、驱动本地控制与报警、模拟信号输出、数据联网发布等功能。设备维护工程师或系统集成商可以通过简单的配置组态以满足不同故障诊断、维护保养等应用的需求。
设备健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分,现场机器千差万别,一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。本系统演示针对旋转机械主轴部件进行健康诊断。
软件调试是非常枯燥而又技术难度很高的工作,其中软件故障的自动化分析是几代程序员共同的梦想。进入多核时代后,多个线程的并行处理极大地提高了程序性能,但同时任务的交织又使得程序运行结果更难以重现,这让调试工作变得更加艰巨。
工业4.0 时代的到来,智能工厂成为大趋势。越来越多的客户希望实时掌握各个生产节点特别是各种机床设备的运转情况。通过机床信息的联网,经营管理者已经可以直观地了解到每一台机床设备的运作使用情况。配合刀具或设备维护管理系统,可以对其进行分析,提早备料或进行设备维护,降低必要的库存压力。
基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型,这几种应用使用的场景各有不同,在使用技术上也各有侧重,我们希望能够根据不同类型,总结出一些通用的场景,指导应用建设:
机床被称为工业母机, 中国拥有世界最大的机床市场, 2016年底全国机床产量达到 270000 台,并每年高速的成长,预计到 2020 年机床年产量将会达到 304000 台。制造业需要大批高效、高性能、专用数控机床和柔性生产线,因此推进机床智能化,实现设备联网、健康诊断并利用云计算和大数据技术进行预测性维护与集群管理成为机床产业的重要议题之一。
Multisim是一款功能强大的电子电路模拟软件,它能够帮助用户进行电路设计、仿真、分析、验证和布局等工作。互联网普及后,Multisim成为了广大电子爱好者和专业人士进行电路设计和仿真的首选软件之一。Multisim的独特功能在使用中得到了广泛的应用。下面,我将通过实际案例,为您介绍Multisim的独特功能。
在提设备故障预测之前,我们先来说说设备健康预测,因为设备故障预测是PHM(故障预测与健康管理)的组成部分。设备健康预测是指根据系统现在或历史性能状态预测性地诊断部件或系统完成其功能的状态(未来的健康状态),包括确定部件或系统的剩余寿命或正常工作的时间长度;其中剩余寿命研究可分为两种:一种是估计或预测平均剩余寿命,另一种是计算剩余寿命的概率分布。
模拟量是指在连续范围内变化的物理量,其数值可以在一定范围内连续变化。常见的模拟量包括电压、电流、温度、湿度等。
前段时间,墨天轮邀请数据库资深专家 黄超 老师分享了《MySQL故障诊断常用方法手册》,在这里我们将课件PPT和实况录像分享出来,供大家参考学习。
很多在工业现场调试设备的同行都会遇到干扰问题,马达、电焊机、高频电气装置、电器开关等都会给数据采集通道带来很多高频干扰。
智能工厂模块化仿真演示系统包括设备联网、远程运维、健康诊断、能源效益管理、智能影像分析与网络安全管理六大模块,实时呈现工厂环境监控、异常警报、生产广告牌、机台预防保养等相关讯息,实现降低成本、提高产线效率的目标。为工厂智能化方案选型、高校智能制造学科教学等提供示范和参考。
Oracle故障诊断有助于预防,检测,诊断和解决问题。特别针对的问题是诸如由代码错误,元数据损坏和客户数据损坏引起的重大错误。
最近几年,云和大数据的概念非常火,很多人觉得云和大数据是万能的,可以存储无限多的数据,可以处理各种数据,获得我们需要的结果。
场景描述:人工诊断车辆故障的方法并不少,但流程相对繁琐费时。基于大数据,利用计算机视觉技术以及传感器监测手段,对车辆故障进行诊断,能够减少人工工作时间以及检测准确率。
在《21天精通IPv4 to IPv6》系列的第16天,我们将专注于IPv6网络的故障排除。本篇博客将详细介绍IPv6网络故障诊断方法、排除技巧、故障排除工具及实际案例分析。本文含有丰富的SEO关键词,如IPv6故障诊断、网络故障排除、IPv6故障处理,旨在帮助读者有效地识别和解决IPv6网络中的问题。
水力发电是支撑“双碳”目标的重要能源战略措施之一,将有长久而快速的发展,但对于大型水电机组来说,经历了引进消化、自主设计、技术创新几个阶段,下一代水电机组面临智慧化升级;同时,大型水电机组新装机组速度与容量增长呈现周期性的放缓,而且产品更新换代周期长(大型机组寿命长达30年),企业盈利空间被不断挤压,需要撬动存量设备后服务市场。
设备运行状况:设备分布各地,无法远程监测设备运行参数、故障情况,对名下设备的运营情况懵然不知,能耗产量等关键数据无从知晓。
本文主要介绍论文《Graph-Based Trace Analysis for Micro-service Architecture Understanding and Problem Diagnosis》,由复旦大学CodeWisdom团队、eBay统一监控团队(UMP)、北京大学软件工程研究所共同发表。该篇论文采用图方法对微服务系统中的trace数据进行聚合和分析,并用于eBay监控场景的故障诊断。论文链接如下:
通过设备联网抓取数据,整合系统 只是工厂智能化转型的第一步,用户在 操作过程中还会遇到很多问题,比如在 加工过程中,如果某台机床突然出现故 障,就会造成难以弥补的损失。企业不 仅要承担停机带来的损失,还要支付高 额的维修保养费用。
OSPF邻居Down常见原因 本类故障的常见原因主要包括: BFD故障。 对端设备故障。 CPU利用率过高。 OSPF报文被CPCAR丢弃,网络环境有大量OSPF攻击报文,导致正常的OSPF报文无法建链。 链路故障。 接口没有Up。 两端IP地址不在同一网段。 RouterID配置冲突。 两端区域类型配置不一致。 两端OSPF参数配置不一致。 故障诊断流程 在配置OSPF后发现OSPF邻居Down,可按照故障诊断流程图1排除故障。 图1 OSPF邻居Down故障诊断流程图 📷 、 1.JPG 2.JP
Multisim软件是一款使用广泛的电路仿真软件,具有多种仿真模型和工具,广泛应用于电子工程、自动化控制和通信等领域。本论文将介绍Multisim软件的主要功能、使用方法和实际案例,并探讨其在不同领域中的应用价值。
在工业电脑和数据采集享有盛誉的研华科技推出两大技术整合的创新产品-数据采集一体化电脑MIC-1800系列。MIC-1800是将嵌入式工控机和数据采集卡整合的数据采集系列产品,各项指标居业界领先!
现代化工业生产越来越快,不仅规模变大了,而且变得更智能化和自动化,但是工业制造的各个部门中,其生产效率逐步提高的同时,也产生了一个重大的问题,机械设备出现故障怎么办?机械设备故障停机不仅可能造成重大经济损失,而且可能导致重大安全事故的发生。所以,现代化设备对安全性和可靠性的要求越来越高了。但在现代设备中,能保证不出问题是不现实的,唯一的办法就是提前预防,防患于未然。
Multisim软件是一款功能强大的电子电路仿真软件,可以帮助电子工程师和电子设计师进行电路设计和仿真。然而,为了正确地使用Multisim软件,需要了解和掌握一些基本操作和高级功能,以及充分利用实际案例进行练习和实践。本文将从软件介绍、基本操作、高级功能和实际案例等方面进行详细介绍。
近年来,我国信息技术水平不断提高,得到了全面发展,促使各行各业进一步发展,尤其是机电数控技术与设备。数控机械设备自动化有效促进了企业的生产能力,同时能保证生产的安全性和生产质量。然而,当前数控机床设备在运行过程中易出现电气故障,会影响到整个设备的运行效率。基于此,分析数控机床设备电气故障,加强研究电气故障的应急处理,能够有效保证数控机床设备的运行效率和使用寿命。
工程装备、制造装备、医疗装备等各类装备是加快国家基础建设、提升国家经济实力和保障医疗健康的重要基础。在新环境、新趋势、新背景下,如何充分融合新一代信息技术助力装备数智化升级,实现装备软硬系统的自主可控,是实现装备高质量发展、推动数字经济与实体经济融合发展的关键。
http://www.52phm.cn/datasets/bear/bearing-simulation-fatigue-damage.html
研华WebAccess/SCADA(以下简称WebAccess)软件提供基于HTML5技术用户界面,实现跨平台、跨浏览器的数据访问体验。用户可以通过仪表板查看器来查看数据以及在电脑,Mac,平板电脑和智能手机通过任何浏览器无缝观看体验。
可观测性(Observability)是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
导语 BIM+IDC从2017年1.0版本,历经一次1.1版本更新,迭代至2020年2.0版本。从基于设备父子关系定位数据中心配电设备故障的根因,到探索全设备拓扑关系及IDC仿真模拟,并最终在2020年实现了基于数据中心全生命周期内各项数据的采集清洗,训练出一套基于大数据分析、专家判断、物理关系搭建的根因分析模型。 历时3年,我们逐步完成了7D-BIM概念的现场落地。基于数据中心系统图、设备属性与告警信息构建BIM数据库;在此基础上构建拓扑结构,实现三级分层(物理层[配电、空调系统]、管控层[告警]、能
水轮发电机组是由水轮机驱动的发电机组,容量和转速的变化范围很大,小型水轮发电机和冲击式水轮机驱动的高速水轮发电机多采用卧式结构,而大、中型代速发电机多采用立式结构。随着中国制造2025的推进,水轮机企业已经开始实施智能服务战略,改变传统例行维护或意外故障后才维修的作法,通过实时的状态监测与大数据分析提前发现并排除即将出现的故障隐患。
风力发电作为可再生能源的重要方式,已广泛应用于世界各地。为了降低风力发电机维护成本,提高故障诊断效率,需要安装风力发电机故障诊断系统。
前言 腾讯云市场规模近几年飞速增长,承载的业务类型覆盖电商、直播、金融、互联网等越来越多的内外部用户核心业务;基础网络作为腾讯云极为重要的基础设施,采用高冗余设计很好的支撑了业务的高速发展,部分架构甚至达到128台设备冗余,像设备宕机,链路中断,协议收敛等常规故障,业务基本无感知。由于部分业务对网络故障非常灵敏,网络设备转发轻微丢包可能会有影响,针对此类场景,我们需要具备全面而准确的快速自愈能力,能又快又准地定位并隔离异常网络设备,以尽可能快的速度恢复业务。 传统商业网络设备本身具备一定的故障自愈能力
如今,在许多企业中,IT运维团队正在面临更加复杂和快速的环境变化。IT系统的复杂性和数量不断增加,这意味着运维人员需要花费大量时间来处理日常的事务,例如应用程序部署、监控、故障排除和性能优化等。为了解决这些问题,一种新的技术被开发出来,它就是AIOPS(人工智能运维),本文将介绍AIOPS的概念、应用和未来趋势。
在生产车间中,可以借助MES系统来完成设备管理。下面来看看借助MES系统实现设备管理比较常见的具体方法与功能: 1.在线监控和数据采集: MES系统能够与车间设备相连接,在线实时监控设备的运行状态和运行指标。凭借传感器、物联网产品等技术手段,能够采集设备运行数据,如运转时间、产能、机械故障等相关信息。 2.设备维护和保养计划: MES系统能够建立和管理设备的维护和保养计划。依托于设备运行数据和维护标准规范,系统能够自动生成设备维修保养提醒和工作指令,确保设备按计划进行维护保养。 3.故障诊断和报警: MES系统能够对设备进行故障诊断和报警管理。通过设定故障规则和条件,系统能够自动检测设备故障,并及时发出报警通知,以便维修人员能够及时处理。 4.设备调度管理优化: MES系统能够统筹协调和优化生产车间中的设备生产调度。系统能够根据生产工单和生产作业计划,科学安排设备的运行和停工时间,确保生产进程的顺利开展。与此同时,系统还能够依托于设备运行状态和性能数据信息,开展调度优化,提升设备利用率和生产效率。 5.设备性能分析和优化: MES系统能够完成设备性能分析和优化。通过对设备运行数据展开统计分析和生产趋势数据监测,能够评估设备使用性能和生产效率,并及时发现潜在的改进点。这些分析结果可以用来优化设备生产调度、改善工艺参数和设备配置,提升设备的运行效率和产品质量。 6.数据报表和可视化呈现: MES系统能够自动生成设备运行报表和可视化呈现。这些报表 可以展现设备的运行指标、故障问题 、维护保养记录等,协助企业管理人员完成数据分析和管理决策。与此同时,利用在线监控界面和数据图表,工作人员能够实时了解设备的状态和运行状况。
“鹅厂网事”由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营,我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息,同时分享腾讯在网络与服务器领域,规划、运营、研发、服务等层面的实战干货,期待与您的共同成长。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台,为支撑腾讯公司业务持续发展,为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值! 小编:常常听到业务同学和小网工在网络的丢包上面你来我往,业务同学表示万分之三的丢包不能接受,小网工摸着胸口说,这个世界
旋转机械是指主要依靠旋转动作完成特定功能的机械,典型的旋转机械有汽轮机、燃气轮机、离心式和轴流式压缩机、风机、泵、水轮机、发电机和航空发动机等,广泛应用于电力、石化、冶金和航空航天等部门。旋转机械主要的振动故障有不平衡、不对中、碰摩和松动等,大型旋转机械一般安装有振动监测保护和故障诊断系统
2022第五届CCF国际AIOps挑战赛延续对故障发现的深入探索,首次引入故障分类赛题,以“微服务架构电商系统下故障识别和分类”为赛题,挖掘故障模式、构建分类模型以作用于故障止损场景。
研华声音振动监测与分析解决方案提供高性能模块化iDAQ&PCIE卡&USB&嵌入式一体机和WebAccess/MCM (Machine Condition Monitoring) 软件,可以组态的方式轻松实现振动信号采集与分析、状态可视化和数据上传,并可藉由大量的数据记录进一步分析并优化,降低设备停机时间,可将机台生产效益最大化,同时也降低了设备维护的成本以及提高机台的安全性。
设备的数据监控是最广泛的工业物联网应用之一,通过对工厂的机械设备的状态进行监控,可以及早发现工厂设备的潜在故障,实现预防性维护与可预测性维护,有效提高工厂设备的总体使用效率( OEE ),为工厂带来切实的降本增效。
解答:WebAccess/MCM除了在设备预测维护和故障诊断的应用之外,还可以在产线自动测试/信号量测领域帮助简化程序设计的难度,内置丰富的信号处理和滤波函数和自定义公式,可以大大加速自动测试的系统开发。
故障诊断入门级选手提个问题,振动信号分析直接做频谱分析就好了,为啥需要人工智能? - amaze2的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/332473558/a
完成数控系统的电气连接之后需要在此基础上进行调试。机床的电气调试首先需要注意上电顺序,其次需熟悉数控系统和驱动系统的参数设置,其中电子齿轮比的设置尤为关键。PMC调试时机床的联机调试的重点,需要对其原理以及实际熟悉。机床的调试过程中会遇到很多困难,在此过程中需要对机床出现的故障进行分析认真记录,并及时排除。
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