工业设备智能运维指南：规划、成熟度模型、方案与实施

本书以设备智能运维的概念、目标为基础，阐述了设备智能运维的现状和问题，提出了智能运维可实现的目标及实施方法。本书提出了设备智能运维成熟度的概念和评价指标，从设备数据化、数据分析和智能化、人员能力、管理、数据平台5个维度评价设备智能运维的成熟度，并介绍了这5个维度各自的提升途径，给出了通常情况下的实现方法。本书还介绍了常用的设备监测诊断技术，以工业现场应用的角度介绍了在应用中需要掌握的重点和要点，可以作为实施状态检测的参考资料，助力管理和执行人员构建系统化的实践框架。

杨大雷：硕士、教授级高工，从事设备监测诊所及设备运维工作40年，主导或参与了多个重大项目。曾任宝武装备智能科技有限公司资深技术总览、总工程师；现兼任上海市设备智能运维创新联盟专家委员会主任、安徽容知日新特聘专家、中国钢铁工业协会行业培训专家、中国设备管理协会高级专家、北京科技大学兼职导师等。起草了宝武远程智能运维系列标准，其中《钢铁行业设备智能运维系统解决方案研究及应用》获得“冶金科学技术一等奖”，《现代大型钢铁企业设备状态预知维修管理》获得“国家级企业管理现代化创新成果二等奖”。

CONTENTS<br />目　　录<br />序<br />前言<br />第1章　设备智能运维概论　1<br />1.1　什么是智能运维　1<br />1.2　为什么要智能运维　1<br />1.3　智能运维目前存在的问题　3<br />1.4　智能运维的基本要求　4<br />1.5　智能运维的效益　5<br />1.6　智能运维的意义　7<br />第2章　设备维修方式与运维模式　8<br />2.1　设备维修方式的演进　8<br />2.1.1　事后维修　8<br />2.1.2　预防维修　9<br />2.1.3　预知维修　9<br />2.1.4　预测维修　10<br />2.2　设备运维模式的发展　11<br />2.2.1　预防维修模式　11<br />2.2.2　点检定修制模式　11<br />2.2.3　设备智能运维模式　12<br />2.3　设备维修方式与设备运维模式的<br />关系　12<br />2.4　智能运维模式的发展趋势<br />探讨　13<br />第3章　设备智能运维的成熟度　15<br />3.1　为什么需要设备智能运维成熟度<br />模型　15<br />3.2　智能运维的成熟度要素　16<br />3.3　设备数字化的要求　17<br />3.3.1　智能运维一级的设备<br />数字化要求　17<br />3.3.2　智能运维二级的设备<br />数字化要求　18<br />3.3.3　智能运维三级的设备<br />数字化要求　19<br />3.3.4　智能运维四级的设备<br />数字化要求　19<br />3.3.5　智能运维五级的设备<br />数字化要求　19<br />3.4　对数据分析与智能化程度的要求　20<br />3.4.1　数据分析与智能化一级的<br />能力要求　20<br />3.4.2　数据分析与智能化二级的<br />能力要求　20<br />3.4.3　数据分析与智能化三级的<br />能力要求　21<br />3.4.4　数据分析与智能化四级的<br />能力要求　21<br />3.4.5　数据分析与智能化五级的<br />能力要求　22<br />3.5　对人员能力素质的要求　22<br />3.5.1　智能运维一级对人员能力<br />素质的要求　23<br />3.5.2　智能运维二级对人员能力<br />素质的要求　23<br />3.5.3　智能运维三级对人员能力<br />素质的要求　24<br />3.5.4　智能运维四级对人员能力<br />素质的要求　24<br />3.5.5　智能运维五级对人员能力<br />素质的要求　25<br />3.6　对管理的要求　25<br />3.6.1　智能运维一级的管理要求　25<br />3.6.2　智能运维二级的管理要求　26<br />3.6.3　智能运维三级的管理要求　27<br />3.6.4　智能运维四级的管理要求　27<br />3.6.5　智能运维五级的管理要求　28<br />3.7　对数据平台的要求　28<br />3.7.1　智能运维一级的数据平台<br />要求　28<br />3.7.2　智能运维二级的数据平台<br />要求　29<br />3.7.3　智能运维三级的数据平台<br />要求　29<br />3.7.4　智能运维四级的数据平台<br />要求　30<br />3.7.5　智能运维五级的数据平台<br />要求　30<br />3.8　智能运维成熟度评价　30<br />第4章　设备数字化方法　32<br />4.1　设备分类分层和维修方式　32<br />4.1.1　设备分类分层方法　33<br />4.1.2　设备维修方式的确定原则、<br />技术原理与特性　33<br />4.1.3　预知维修设备的确定　35<br />4.2　事后维修设备的数字化方法　35<br />4.3　预防维修设备的数字化方法　37<br />4.3.1　预防维修设备的类型　38<br />4.3.2　预防维修设备的数据内容　38<br />4.4　预知维修设备的数字化方法　41<br />4.4.1　掌握设备状态的方式　41<br />4.4.2　预知维修设备的数据内容　41<br />4.4.3　设备状态监测的要点　42<br />4.5　预测维修设备的数字化方法　45<br />4.6　设备维护过程的数字化方法　45<br />4.7　设备维修过程的数字化方法　46<br />第5章　设备数据分析与智能化<br />方法　48<br />5.1　数据预处理　48<br />5.1.1　数据清洗　49<br />5.1.2　数据整理　50<br />5.1.3　数据变换　50<br />5.1.4　特征量提取　51<br />5.1.5　数据分组　53<br />5.1.6　数据闭环　55<br />5.2　基于知识的分析诊断方法　58<br />5.2.1　故障诊断方法　59<br />5.2.2　因果关系树诊断法　59<br />5.2.3　第一原则模型　60<br />5.3　数据驱动的分析诊断方法　61<br />5.3.1　基于统计数据的分析诊断　61<br />5.3.2　基于案例推理的分析诊断　62<br />5.3.3　基于神经网络的分析诊断　63<br />5.3.4　基于决策树的分析诊断　64<br />5.3.5　基于随机森林的分析诊断　65<br />5.3.6　基于逻辑回归的分析诊断　66<br />5.3.7　基于支持向量机的分析<br />诊断　66<br />5.4　分析诊断方法的比较和选择　66<br />5.4.1　分析诊断方法的比较　67<br />5.4.2　分析诊断方法的选择　69<br />5.5　分析结果的展现　70<br />5.6　模型的构建、评估、部署与<br />优化　71<br />5.6.1　模型构建　71<br />5.6.2　模型评估　72<br />5.6.3　模型部署　73<br />5.6.4　验证优化　74<br />5.7　设备状态预测　74<br />5.8　设备健康度评价　75<br />5.9　数字孪生的应用　76<br />5.9.1　数字孪生建模方法　77<br />5.9.2　数字孪生在设备状态诊断<br />中的应用　77<br />5.9.3　数字孪生在生产过程中的<br />作用　78<br />5.9.4　数字孪生在工业应用中<br />面临的难点问题　79<br />5.10　知识图谱　79<br />5.11　智能运维决策模型　81<br />5.11.1　智能决策方法　81<br />5.11.2　决策模型部署与优化　82<br />第6章　智能运维对人员素质的<br />要求　84<br />6.1　智维工程师的能力素质要求　85<br />6.1.1　智维工程师一级　85<br />6.1.2　智维工程师二级　86<br />6.1.3　智维工程师三级　87<br />6.1.4　智维工程师四级　88<br />6.1.5　培训时长及工作经历<br />要求　89<br />6.1.6　培训课程内容及要求　90<br />6.2　智维分析师的能力素质要求　91<br />6.2.1　智维分析师一级　92<br />6.2.2　智维分析师二级　93<br />6.2.3　智维分析师三级　94<br />6.2.4　智维分析师四级　95<br />6.2.5　培训时长及工作经历<br />要求　96<br />6.2.6　培训课程内容及要求　96<br />6.3　智维维护师的能力素质要求　98<br />6.3.1　智维维护师一级　98<br />6.3.2　智维维护师二级　99<br />6.3.3　智维维护师三级　99<br />6.3.4　智维维护师四级　100<br />6.3.5　培训时长及工作经历<br />要求　101<br />6.3.6　培训课程内容及要求　101<br />6.4　智维管理师的能力素质要求　102<br />6.4.1　智维管理师一级　103<br />6.4.2　智维管理师二级　103<br />6.4.3　智维管理师三级　104<br />6.4.4　智维管理师四级　105<br />6.4.5　培训时长及工作经历<br />要求　106<br />6.4.6　培训课程内容及要求　107<br />第7章　设备管理　108<br />7.1　目标制定　108<br />7.2　设备数字化规范及标准　109<br />7.3　设备数字化管理　111<br />7.3.1　保障设备数据的合规性和<br />完整性　111<br />7.3.2　检查设备数据的质量、<br />分组和闭环　112<br />7.3.3　检查备的数据流与<br />工作流　113<br />7.3.4　检查落实设备维修<br />策略　114<br />7.3.5　设备事故分析及提炼　114<br />7.3.6　制定智能运维评价指标　114<br />7.4　设备数据资产化　117<br />7.4.1　确立数据治理架构　117<br />7.4.2　搭建高效的数据平台　117<br />7.4.3　推动数据文化建设　117<br />7.4.4　保护数据安全与隐私　118<br />7.4.5　开展数据价值挖掘　118<br />7.4.6　监测与优化数据资产　118<br />7.5　追求价值最大化　119<br />7.6　资源配置　120<br />7.7　组织架构优化　122<br />第8章　设备数据平台　123<br />8.1　数据来源及数据预处理　124<br />8.1.1　数据平台的数据来源　124<br />8.1.2　对数据平台的能力要求　126<br />8.2　基本功能架构　126<br />8.2.1　成熟度一级的数据平台<br />基本功能　127<br />8.2.2　成熟度二级的数据平台<br />基本功能　128<br />8.2.3　成熟度三级的数据平台<br />基本功能　128<br />8.2.4　成熟度四级的数据平台<br />基本功能　129<br />8.2.5　成熟度五级的数据平台<br />基本功能　130<br />8.3　分析工具的功能要求　130<br />8.3.1　波形数据的量值　130<br />8.3.2　时域信号分析　131<br />8.3.3　频域信号分析　133<br />8.3.4　生产过程数据分析　135<br />8.3.5　计算及统计　136<br />8.4　设备及数据的展示方法　136<br />8.4.1　几种常见的设备及数据<br />展示方法对比　136<br />8.4.2　数据分组的展示方法　137<br />8.4.3　数据闭环的展示方法　138<br />8.5　状态预警方法和预警模型　138<br />8.5.1　设备状态预警方法　139<br />8.5.2　状态预警模型　139<br />8.5.3　按不同工况设置<br />预警值　140<br />8.6　数据流与工作流　141<br />8.6.1　事后维修的数据流　141<br />8.6.2　预防维修的数据流　143<br />8.6.3　预知维修的数据流　144<br />8.6.4　预测维修的数据流　147<br />8.6.5　工作流与数据流的相互<br />配合　149<br />8.7　数据平台中需要的知识及其<br />应用　149<br />8.7.1　现有知识的类型及提取<br />方法　149<br />8.7.2　从数据中学习　150<br />8.7.3　知识的应用　150<br />8.8　优化控制的实现方法　151<br />第9章　设备智能运维的方案　152<br />9.1　当前智能运维能力评估　152<br />9.2　智能运维方案选择　153<br />9.3　实施方案制订　154<br />第10章　设备智能运维标准的<br />内容及标准化方法　156<br />10.1　标准化的重要性及标准的<br />内容　156<br />10.2　设备分类分层　159<br />10.2.1　设备分类分层的<br />目标　159<br />10.2.2　设备分类分层的<br />方法　160<br />10.3　设备维修策略选用　163<br />10.4　命名规范　164<br />10.4.1　设备及部件命名<br />规范　164<br />10.4.2　设备异常及故障命名<br />规范　165<br />10.4.3　设备维护维修名词　166<br />10.5　设备维护维修数字化标准　166<br />10.6　设备基础数据标准　170<br />10.7　设备运行数据采集标准　171<br />10.8　设备下机状态评价标准　172<br />10.9　设备状态监测技术选用参考<br />标准　172<br />10.10　设备监测系统设计规范　176<br />10.10.1　常用传感器的性能<br />指标及选型　176<br />10.10.2　常用监测装置的技术<br />指标规范　180<br />10.10.3　监测传感器安装位置<br />及监测点数量　185<br />10.11　监测系统数据采集参数配置　188<br />10.11.1　振动监测的数据采集<br />相关参数配置　188<br />10.11.2　电流监测的数据采集<br />相关参数配置　190<br />10.11.3　扭矩、扭振的数据<br />采集相关参数配置　191<br />10.11.4　应力监测的数据采集<br />相关参数配置　191<br />10.11.5　压力流量的数据采集<br />相关参数配置　191<br />10.11.6　单数值监测的数据<br />采集相关参数配置　192<br />10.12　传感器及监测系统安装<br />规范　192<br />10.12.1　振动传感器的安装<br />规范　192<br />10.12.2　监测系统的安装<br />规范　196<br />第11章　常用的设备状态检测<br />技术　198<br />11.1　振动检测技术　198<br />11.1.1　振动传感器分类　199<br />11.1.2　振动监测的三要素　200<br />11.1.3　振动采集参数的设定<br />原理　202<br />11.1.4　振动的预警值设置　207<br />11.1.5　设备工况对设备状态的<br />影响　208<br />11.2　温度检测技术　209<br />11.2.1　常规温度检测技术　209<br />11.2.2　红外热成像技术　210<br />11.3　油液监测技术　210<br />11.3.1　油液监测技术的主要<br />内容　211<br />11.3.2　设备用油的在线监测<br />技术　212<br />11.4　无损检测技术　215<br />11.4.1　射线检测　215<br />11.4.2　超声检测　216<br />11.4.3　磁粉检测　217<br />11.4.4　渗透检测　218<br />11.4.5　涡流检测　219<br />11.5　绝缘检测技术　220<br />11.5.1　绝缘电阻和极化指数　221<br />11.5.2　直流泄漏和直流耐压<br />试验　221<br />11.5.3　匝间绝缘的耐压试验　222<br />11.5.4　对地绝缘耐压试验　222<br />11.5.5　介质损耗角正切值及其<br />增量　222<br />11.5.6　局部放电检测　224<br />11.6　应力检测技术　224<br />11.6.1　应力检测的特点与<br />局限性　224<br />11.6.2　应力检测在设备运维<br />中的应用　225<br />11.7　电流检测技术　228<br />11.7.1　电流检测技术的主要<br />方法　228<br />11.7.2　电流检测在设备运维<br />中的作用　229<br />11.7.3　电流故障诊断<br />方法　230<br />11.8　声发射检测技术　230<br />11.9　声音检测技术　231<br />11.10　图像检测技术　232<br />11.11　气体检测技术　233<br />11.12　生产过程参数检测<br />技术　234<br />11.13　高压开关机械性能在线监测<br />技术　235<br />