基于物联网流处理的设备故障预测性维护研究

【摘" 要】 工业物联网和智能制造领域相关技术发展迅速，使机械设备应用越来越广泛。在使用设备进行生产和制造的过程中，会出现各种故障。那么在工业生产中，如果能预知设备可能出现的隐患和故障，就可以及时采取措施，避免突发状况的出现。基于此，文章介绍了一种基于物联网流处理的设备故障预测性维护方法。文章首先简要介绍了设备故障的类型和产生的原因以及基本的维护方法；其次阐述了物联网流处理技术的原理和实施步骤；最后将物联网流处理技术应用到设备故障的预测性维护上，介绍了实施流程和关键技术，从而引出了此项技术相对传统故障预测技术的优势。该研究提高了数据分析的效率和准确性，降低了成本，并及时预测和处理设备出现的故障，更好地提供优质的产品和服务。

【关键词】 工业物联网；机械设备；故障；流处理；预测性维护

随着现代工业和科学技术的快速发展，机械设备的使用越来越频繁。传统机械设备的精密度、稳固性、可持续性等方面都存在诸多问题，因此越来越多的新型设备开始占据市场。当前业界普遍开始接受基于计算机和电子信息技术的自动化监测机械设备手段，针对新型设备的故障进行预测性维护。

一、设备故障和监测技术

（一）随机性故障

随机性故障又称为突发性故障，故障的发生与设备的使用周期没有关系，是由偶然因素引起、很难预防的故障。故障发生的原因比较复杂，基本上是设备自身的质量问题，再有就是在设备使用过程中的维修保养和操作可能存在不规范性，或者是设备存在自然或者人为因素的破坏，以及设备运行环境突然变化造成不适配的问题。

过去，由于随机故障是偶然发生的，因此很难预防，也没有针对性进行预防和处理的有效手段。但是在传感器技术和微处理器技术快速发展的今天，人们可以通过对设备状态进行在线实时监测来做到预防和及时处理。

（二）渐进式故障

设备出现的渐进式故障大多是由于机械零部件的疲劳、污垢和异物的附着、腐蚀和温度变化引起的膨胀等造成的。这些故障产生的原因基本与设备的使用周期有关，因此，这些故障是可以通过监测系统来预测并及时处理的。

过去，为了最大限度避免设备故障的发生，企业大多会选择进行彻底的定期点检，并对使用了一定时间后的消耗性零部件进行提前更换。这种方法被称为“预防性维护”。但是，这种维护并不是十分高效的。主要有两个弊端：一是装置的零部件存在差异，故障可能比预期发生得更早；另一个是零件仍然可以使用，却在使用到寿命结束之前就进行了更换，造成了浪费。

（三）设备监测技术

上述故障都需要注意实时设备状态监测，以达到及时预警和处理的目的。下面将分析一下要正确做到设备的实时监测，需要注意哪些方面。

首先，要具备智能的监测工具。目前市场上的监测工具还是比较多样的，这些监测工具通过监测设备的一些关键数据，并通过通信方式进行预警。

其次，还要合理配置和部署监测工具，才能达到事半功倍的效果。配置好所有参数后就可以根据要求进行部署，需要将监测工具部署在能够与被监测设备进行通信的服务器上。

再次，还要考虑到数据的处理和分析技术。监测数据的存储相对来说方式比较单一，一般是存储到对应的数据库或者日志文件中，可以方便后续的查询和删除等操作。而监测数据的分析是监测过程中比较重要的一环，可以帮助人及时了解设备的运行状况和异常情况，从而使人做出合理的决策。数据的分析也有很多技术，本文提及的物联网流处理技术，就是一种数据分析技术，将在第二部分重点阐述。

最后，还要确保整个监测系统的稳定性和可靠性。需要确保监测系统与被监测设备之间的网络通信畅通，避免监测数据的丢失和延迟。

二、物联网流处理技术

物联网的流处理是一种数据分析技术，它可以在实时和批处理的场景中分析和探索来自监测系统或物联网场景中的大量数据。它可以用来监测传感器网络，识别规律和模式，并发现新的联系。物联网流处理也可以用来建立模型，实现仪表的预测和设备状态的监测，有助于使用人员制订更有效的决策。

通常提到流处理，就不得不提到另外一个常用的数据处理技术，也就是批处理技术。批处理技术顾名思义，是将采集到的数据存储起来，积攒到一批后一次性处理的技术。而流处理技术则与之不同，流处理不会存储数据，也不是按批量一次性处理大量数据，而是按照到达的时间顺序对数据依次进行处理。

因此，如果需要实时对数据进行分析和做出相应反应，流处理技术是一种很高效的处理方法。因为批处理技术是把数据积攒一批之后隔一段时间进行统一处理，所以从数据到达之后到处理完毕为止，会出现一定的时间延迟。因此在设备状态的实时监测系统中，或者需要进行及时分析和处理的场景中，流处理这种能逐个分析到达的数据的技术就显得尤为重要。流处理的工作流程包括数据采集、数据传输、数据处理和数据输出等步骤。被使用和分析过的数据，如果没必要保存，就会直接丢弃，这在很大程度上也解决了数据库等存储空间的浪费。

假设当前有个道路实时监测系统，这个系统会对道路上行驶的车辆的当前位置和车辆雨刷的运转情况进行搜集。这种时候，仅凭搜集那些雨刷正在运转的车辆的当前位置，就能够实时确定哪片地区正在下雨。此时，使用者可能想保存下过雨的地区的数据，这时候只要保存处理结果就好，原来的传感器数据可以丢掉不要。这种对实时运行车辆的监测就可以采用流处理技术。因此，类似的情况，诸如当前运行设备的实时监测和故障预测与维护，也可以采用流处理技术。

三、基于物联网流处理的设备故障预测性维护

（一）基于流处理的设备监测实施流程

基于流处理的设备故障预测性维护的实施流程主要包括以下步骤。

1. 设备状态监测系统

根据设备不同，安装一些监测传感器包括振动、温度、压力、电流传感器，可以实时监测设备的静态和动态指标，及时发现异常情况。就监测工具来说，目前市场上有很多智能化的监测工具可供选择，如Zabbix、Nagios等。这些工具可以监测设备的CPU利用率、内存利用率、网络流量、硬盘空间等关键指标，并通过邮件、短信等方式进行告警。

2. 数据采集和分析

数据采集和分析需要首先从监测传感器和监测工具上实时获取设备的状态数据；其次将采集到的数据传输到流处理引擎中进行处理，因为流处理是根据流处理引擎送过来的顺序实时处理，所以基本上没有时间差。然后通过流处理模型对数据进行过滤、转换、聚合等操作，得到可视化的有用信息。最后将处理后的有用数据输出到数据存储或可视化组件中。通过以上步骤，就能提取出与设备故障和异常相关的特征信息，可以为预测和诊断提供依据。

3. 故障预测和诊断

数据的预测与诊断要根据提取的特征信息，结合“机理模型+数理模型”对设备故障和异常进行预测和诊断，融入大数据和机器学习算法，对发现的异常情况做出相应的处理。

（二）基于流处理的设备监测关键技术

在上面的实施流程中，设备故障预测性维护的核心是设备监测、数据处理和故障诊断，这三方面的技术掌握好了以后，就可以准确而高效地实现设备监测，并能及时预防和处理设备问题。

1. 设备状态监测技术

设备状态监测技术包括监测的工具的设计，数据采集过程中的噪声处理以及特征提取，监测数据的传输等技术。这些技术可以用来保障数据的传输和设备的状态分析。

2. 数据处理和分析技术

数据处理和分析技术包括数据清洗、预处理、统计分析等技术，用于处理和分析大量数据的流处理技术，提取出与设备故障和异常相关的特征信息。

3. 故障预测和诊断技术

故障预测和诊断技术包括机器学习、模式识别等技术，用于预测和诊断设备故障和异常情况。

四、基于物联网流处理的设备故障预测性维护优势

（一）保障数据的实时性

流处理技术能够几乎实时地处理数据，将数据处理时间降到最低，满足实时业务应用的需求。

（二）提高数据处理准确性

流处理技术能够及时处理传输过来的数据并得出有效结论，可以大幅度减少延迟的出现，提高数据处理的准确率。

（三）具有弹性扩展

流处理技术能够根据数据流的变化自动进行扩展和缩减，保证处理能力与数据流量的匹配。

（四）具有容错机制

流处理技术具备容错机制，当失败时能够自动重启，并从故障中恢复，确保数据处理的连续性。

五、物联网流处理技术的应用和发展

（一）工业领域的应用

基于物联网流处理的设备故障预测性维护方法已经在工业领域得到了广泛应用。例如，一些制造业公司已经开始使用这项技术，对机器运行状况进行监测和分析，实现按需维护，在设备发生故障之前及时进行维护，大幅提升了生产效率，并减少了工厂的能源和物料浪费。

除此之外，该技术在水泥、食品加工、风电等领域，都得到了广泛应用，利用传感器技术的结合来提高设备的运行效率和质量，降低维修成本，提高设备的经济价值。

一些大型企业通常有很多不同的机械设备需要维护，这种情况下往往需要大量人力和物力来进行维护和部件更换。而基于物联网流处理的解决方案则可以大大减少这样的成本和浪费。

（二）在线电商的应用

在线电商是现在很火的应用领域，越来越多的企业开始尝试抓住电商的机遇，其中最显著的就是直播领域的发展。现今，越来越多样化的直播出现，从表演到带货，可谓层出不穷。与此同时，越来越多的电商企业开始关注实时数据的采集，尤其是直播过程中的交易信息、人员变动信息等。对于在线电商平台而言，实时监控用户行为数据、订单数据等信息，进行数据分析和处理后，可用于实时推荐、实时交易分析等业务场景。

物联网流处理技术可以实时分析和处理有用数据，并将数据筛选，提供丰富的数据可视化工具和接口，可以方便使用者实时在屏幕上观察和分析数据的变化，能及时进行调整。

（三）流处理的发展前景

随着移动互联网的发展和5G技术、人工智能技术等的广泛应用，数据量将会继续呈指数级增长。对企业而言，搭建一个高效的实时数据流处理平台，可以提高数据分析的效率和准确性，降低成本，及时预测和处理设备出现的故障，更好地提供优质的产品和服务。流处理技术的应用将会带来更多的市场机遇和商业化前景，是未来技术发展的重要趋势之一。

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