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中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)

中車(chē)工業(yè)研究院有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)中車(chē)研究院）以軌道交通、風(fēng)電領(lǐng)域工業(yè)裝備健康管理為場(chǎng)景，應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，構(gòu)建云、邊、端協(xié)同的中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)，基于多源、多維傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和積木式異構(gòu)邊緣計(jì)算系統(tǒng)，對(duì)軌道交通和風(fēng)電機(jī)組設(shè)備及關(guān)鍵部件狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化監(jiān)測(cè)、采集、分析處理、存儲(chǔ)、傳輸，為裝備健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷和檢修決策提供支持，入選工業(yè)和信息化部工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室“2022數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)秀案例”。

軌道交通、風(fēng)電裝備健康管理現(xiàn)狀

1. 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式存在短板

隨著我國(guó)軌道交通、風(fēng)電行業(yè)快速發(fā)展，裝備內(nèi)部構(gòu)造及技術(shù)復(fù)雜程度不斷增加，傳統(tǒng)的有線傳感器在實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用中存在點(diǎn)位布線、數(shù)據(jù)采集難等短板，亟須研發(fā)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，拓展裝備數(shù)據(jù)采集的深度與廣度。

2. 數(shù)據(jù)量增加導(dǎo)致傳輸系統(tǒng)帶寬壓力大

人工智能算法模型需要大量的數(shù)據(jù)支撐，而隨著工業(yè)裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)式增長(zhǎng)，導(dǎo)致車(chē)地?zé)o線通信數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)帶寬壓力增大，需要對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析功能全面升級(jí)。

3. 故障診斷方法普適性不足

傳統(tǒng)的工業(yè)裝備故障診斷方法大多基于預(yù)設(shè)環(huán)境、預(yù)估故障類(lèi)型進(jìn)行仿真模擬，提取狀態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建檢測(cè)比對(duì)模型，只能識(shí)別已知或可復(fù)現(xiàn)的故障種類(lèi)。然而，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的裝備故障種類(lèi)復(fù)雜多樣，經(jīng)常出現(xiàn)事前無(wú)法預(yù)估的情況，且有些故障難以復(fù)現(xiàn)，導(dǎo)致預(yù)先設(shè)計(jì)故障模型的傳統(tǒng)方法在應(yīng)用場(chǎng)景上受限（如針對(duì)鐵路機(jī)車(chē)轉(zhuǎn)向架的故障診斷模型無(wú)法直接應(yīng)用在風(fēng)電機(jī)組電機(jī)上）。

4. 工業(yè)裝備健康管理知識(shí)體系龐大、技術(shù)復(fù)雜，人才培養(yǎng)成本高

工業(yè)裝備健康管理知識(shí)體系龐大、技術(shù)復(fù)雜，對(duì)從業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)、技能水平等要求高，企業(yè)需要投入大量人力、物力、財(cái)力對(duì)員工進(jìn)行系統(tǒng)培訓(xùn)。

數(shù)智創(chuàng)新

構(gòu)建云邊端協(xié)同的開(kāi)放共享平臺(tái)

針對(duì)上述軌道交通、風(fēng)電領(lǐng)域裝備健康管理存在問(wèn)題，中車(chē)研究院歷經(jīng)7年，構(gòu)建包括設(shè)備層、算法層、系統(tǒng)層、應(yīng)用層的云、邊、端協(xié)同的中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)（如圖1所示），幫助用戶(hù)企業(yè)提升裝備健康管理水平。

1. 多源、多維感知，有線網(wǎng)絡(luò)無(wú)線化

為解決軌道交通、風(fēng)電機(jī)組現(xiàn)有裝備系統(tǒng)已經(jīng)成熟固定、額外加裝傳感器點(diǎn)位布線受限問(wèn)題，中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建有線與無(wú)線傳感器集成的多源、多維傳感網(wǎng)絡(luò)，將傳統(tǒng)工業(yè)裝備的有線網(wǎng)絡(luò)無(wú)線化，通過(guò)設(shè)備數(shù)據(jù)上云，降低硬件設(shè)備部署傳感裝置的難度，實(shí)現(xiàn)裝備狀態(tài)信息數(shù)據(jù)采集的泛在感知和全息覆蓋。

2. 智能邊緣計(jì)算，數(shù)據(jù)分析便捷化

針對(duì)裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)帶來(lái)的車(chē)地?zé)o線通信數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)壓力大的難題，中車(chē)研究院應(yīng)用人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算等技術(shù)，研發(fā)設(shè)計(jì)能夠滿(mǎn)足邊端加載深度學(xué)習(xí)算法模型的智能邊緣計(jì)算主機(jī)系統(tǒng)，以契合鐵路機(jī)車(chē)和風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)的實(shí)際需求，在保證安全性的前提下打破傳統(tǒng)工業(yè)裝備運(yùn)維管理系統(tǒng)的封閉性，使數(shù)據(jù)分析更加便捷、高效。

3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模，場(chǎng)景適配多樣化

為解決傳統(tǒng)工業(yè)裝備故障診斷方法普適性不足問(wèn)題，中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)集合鐵路機(jī)車(chē)、風(fēng)電機(jī)組裝備系統(tǒng)相關(guān)業(yè)務(wù)流、數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)等方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)算法為核心，采用計(jì)算機(jī)自主提取裝備運(yùn)行狀態(tài)特征的方法搭建算法模型，提升裝備運(yùn)維全過(guò)程的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自尋優(yōu)能力，以實(shí)現(xiàn)模型的多場(chǎng)景自主適配應(yīng)用。

4. 低代碼算法，滿(mǎn)足多層級(jí)應(yīng)用

中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)秉持“開(kāi)放、共享”的宗旨，以“可觀、可控、可預(yù)測(cè)、可交互”的理念，基于無(wú)線無(wú)源傳感系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算平臺(tái)、智能診斷評(píng)估算法模型，搭建低代碼算法應(yīng)用體系，可以滿(mǎn)足科研機(jī)構(gòu)、裝備制造和應(yīng)用企業(yè)、個(gè)人等不同用戶(hù)的分層分級(jí)應(yīng)用，從而降低工業(yè)裝備健康管理數(shù)智化轉(zhuǎn)型的的門(mén)檻。

設(shè)備層

智能設(shè)備提升場(chǎng)景適配能力

中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)由多源、多維傳感網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和積木式異構(gòu)邊緣計(jì)算平臺(tái)構(gòu)成智能設(shè)備層，提升平臺(tái)用戶(hù)對(duì)裝備狀態(tài)數(shù)據(jù)的感知能力和場(chǎng)景應(yīng)用適配能力。

1. 多源、多維傳感網(wǎng)絡(luò)，提升數(shù)據(jù)感知能力

中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)以“有線+無(wú)線”傳感器協(xié)同感知形式，將有線傳感器高精度、高穩(wěn)定性與無(wú)線傳感器輕量化、易于部署的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，搭建多源、多維傳感網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，拓展傳感器應(yīng)用場(chǎng)景，提升數(shù)據(jù)感知能力。

2. 積木式異構(gòu)邊緣計(jì)算，提升場(chǎng)景應(yīng)用適配能力

中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)以“標(biāo)準(zhǔn)化模塊解決用戶(hù)定制化需求”的設(shè)計(jì)理念，搭建集主體控制、傳輸網(wǎng)關(guān)、邊緣存儲(chǔ)、智能計(jì)算等多項(xiàng)功能于一體的積木式異構(gòu)邊緣計(jì)算平臺(tái)，可根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)際需求選取合適的模塊化邊緣設(shè)備組件，有效解決工業(yè)裝備的硬件資源與業(yè)務(wù)應(yīng)用緊耦合難題，提升場(chǎng)景應(yīng)用快速適配能力，節(jié)約監(jiān)測(cè)裝置開(kāi)發(fā)部署時(shí)間，降低裝備健康管理綜合成本。

算法層

智能算法精準(zhǔn)匹配用戶(hù)需求

算法層是中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)的核心能力層，具有故障辨識(shí)、圖像識(shí)別、虛擬傳感、行為分析、決策支持、自適應(yīng)控制、加密論證等功能，有助于精準(zhǔn)匹配用戶(hù)需求。

1. 智能算法辨識(shí)、預(yù)測(cè)故障，拓寬場(chǎng)景適配范圍

中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)設(shè)計(jì)了一套具有機(jī)器自主學(xué)習(xí)和辨識(shí)能力的人工智能算法體系，能夠?qū)I(yè)裝備狀態(tài)和操作人員行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集分析，辨識(shí)、預(yù)測(cè)故障及故障類(lèi)型。該算法體系不需要構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，完全由計(jì)算機(jī)自主采集分析設(shè)備故障數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)映射關(guān)系，省卻復(fù)雜多變的理論推導(dǎo)環(huán)節(jié)，直接進(jìn)入工程應(yīng)用階段。與傳統(tǒng)的故障辨識(shí)模型相比，該算法體系具有人為干預(yù)程度低的特點(diǎn)，降低了開(kāi)發(fā)部署難度和成本，拓寬了算法場(chǎng)景適配范圍。

2. 大小模型結(jié)合，精準(zhǔn)匹配用戶(hù)需求

中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)以鐵路機(jī)車(chē)、城軌地鐵、風(fēng)電機(jī)組等裝備智能運(yùn)維管理為切入點(diǎn)，分析匯總其關(guān)鍵系統(tǒng)與部件的狀態(tài)數(shù)據(jù)特征，搭建基于人工智能算法的工業(yè)大模型。平臺(tái)具有模型量化、剪裁、壓縮處理等功能，可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，構(gòu)建針對(duì)工業(yè)裝備中牽引、制動(dòng)等關(guān)鍵部件的個(gè)性化智能算法小模型，通過(guò)大小模型結(jié)合，精準(zhǔn)匹配用戶(hù)需求。

系統(tǒng)層

打造全流程人工智能應(yīng)用系統(tǒng)

系統(tǒng)層作為中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)的對(duì)外窗口，以“可觀、可控、可預(yù)測(cè)、可交互”的設(shè)計(jì)理念，搭建一站式低代碼算法應(yīng)用體系，打通信息采集―分析處理―存儲(chǔ)―傳輸―檢修決策的裝備智能化健康管理全流程。

1. 一站式低代碼算法應(yīng)用體系，提升產(chǎn)品落地應(yīng)用效率

中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)綜合中國(guó)中車(chē)旗下多家主機(jī)廠的應(yīng)用需求，將平臺(tái)復(fù)雜的基礎(chǔ)架構(gòu)簡(jiǎn)化，幫助用戶(hù)建立便捷易用、高效率的生產(chǎn)平臺(tái)，保障產(chǎn)品快速交付；同時(shí)，通過(guò)搭建一站式低代碼算法應(yīng)用體系，降低用戶(hù)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用成本，提升產(chǎn)品落地應(yīng)用效率。

2. 云、邊、端協(xié)同分析，加快裝備運(yùn)維管理數(shù)智化進(jìn)程

中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)將智能算法部署至鐵路機(jī)車(chē)、城軌地鐵、風(fēng)電機(jī)組的邊緣設(shè)備，結(jié)合云端裝備智能運(yùn)維系統(tǒng)，構(gòu)建形成一套云、邊、端協(xié)同分析的標(biāo)準(zhǔn)化、通用化智能裝備健康管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)裝備及關(guān)鍵部件狀態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析，加快裝備運(yùn)維管理數(shù)智化進(jìn)程。

應(yīng)用層三類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景

目前，中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)主要應(yīng)用于鐵路機(jī)車(chē)、城軌地鐵、風(fēng)電三類(lèi)場(chǎng)景，未來(lái)將持續(xù)完善與拓展平臺(tái)功能，探索在其他領(lǐng)域的應(yīng)用。

1. 鐵路機(jī)車(chē)通風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)

針對(duì)鐵路機(jī)車(chē)風(fēng)機(jī)軸承及葉輪在高轉(zhuǎn)速、大風(fēng)量環(huán)境下容易發(fā)生故障的問(wèn)題，中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)通過(guò)多源、多維傳感網(wǎng)絡(luò)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集分析，運(yùn)用人工智能故障辨識(shí)算法，對(duì)風(fēng)機(jī)電流、振動(dòng)信號(hào)等進(jìn)行邊緣計(jì)算建模分析，快速診斷設(shè)備故障及故障類(lèi)型，為鐵路機(jī)車(chē)日常維護(hù)、檢修工作提供依據(jù)。同時(shí)，平臺(tái)的智能預(yù)警算法提升了對(duì)風(fēng)機(jī)故障隱患的監(jiān)測(cè)能力，降低了故障發(fā)生率；平臺(tái)的決策支持算法可指導(dǎo)乘務(wù)人員針對(duì)機(jī)車(chē)故障及時(shí)進(jìn)行應(yīng)急處置，避免機(jī)車(chē)故障引發(fā)行車(chē)安全事故。

2. 城軌地鐵駕駛員行為監(jiān)測(cè)

中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)將智能感知算法系統(tǒng)應(yīng)用于城軌地鐵列車(chē)司機(jī)駕駛行為監(jiān)測(cè)，在司機(jī)出現(xiàn)疲勞駕駛現(xiàn)象或其他異常操作行為時(shí)，能夠及時(shí)發(fā)出警報(bào)，提高行車(chē)安全系數(shù)。

3. 風(fēng)電電機(jī)遠(yuǎn)程健康管理

在風(fēng)電領(lǐng)域，中車(chē)慧衍工業(yè)智能開(kāi)放平臺(tái)通過(guò)搭建PHM（工業(yè)設(shè)備故障預(yù)測(cè)與健康管理）系統(tǒng)，對(duì)風(fēng)電機(jī)組的電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)智能監(jiān)測(cè)、分析，辨識(shí)故障狀態(tài)及故障類(lèi)型，并及時(shí)發(fā)出預(yù)警，預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)96%。