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关于离心泵智能化及路径探讨( 五 )


关于离心泵智能化及路径探讨文章插图
图3 – 设备智能运维云平台架构参考图a（来源于博华科技网页）
关于离心泵智能化及路径探讨文章插图
图4 – 设备智能运维云平台架构参考图b（来源于博华科技网页）
工业设备运行过程中高频数据（信息）采集 ， 往往会对网络传输、平台存储与计算处理等方面带来性能和成本上的巨大压力 。 为了避免此类情况的发生 ， 将会用到“边缘计算” 。 在边缘层进行数据的预处理和缓存 ， 成为了主要平台企业的共同做法 。
当前 ， 工业互联网平台应用覆盖范围不断扩大 ， 数据分析程度不断加深 ， 从以可视化为主的描述性分析 ， 到基于规则的诊断性分析、基于挖掘建模的预测性分析和基于深度学习的指导性分析 。
1）设备维护场景中
工业互联网平台结合设备历史数据与实时运行数据 ， 构建数字孪生 ， 及时监控设备运行状态 ， 并实现设备预测性维护 。
2）能耗管理场景中
基于现场能耗数据的采集与分析 ， 对设备、产线、场景能效使用进行合理规划 ， 提高能源使用效率 ， 实现节能减排 。
3）产品/装备远程预测性维护场景中
在平台中将产品/装备的实时运行数据与其设计数据、制造数据、历史维护数据进行融合 ， 提供运行决策和维护建议 ， 实现设备故障的提前预警、远程维护等设备健康管理应用 。
6.2 工业互联网APP[5]随着制造业与互联网融合发展的纵深推进 ， 制造业数字化、网络化、智能化转型步伐加快 ， APP从消费领域向工业领域快速渗透 。 世界主要发达国家正在加快布局工作互联网平台 ， 大力部署工业APP ， 通过激活工业数据和知识资源 ， 赋能工业提质增效和转型升级 。
工业互联网APP（以下简称工业APP）是基于工业互联网 ， 面向工业产品全生命周期相关业务的场景需求 ， 把工业产品及相关技术过程中的知识、最佳实践及技术诀窍封装成应用软件 。 其本质是企业知识和技术诀窍的模型化、模块化、标准化和软件化 ， 能够有效促进知识的显性化、公有化、组织化、系统化 ， 极大地便利了知识的应用和复用 。
工业APP既可以安装、部署和运行在诸如工业大数据平台、工业通用设计软件平台、生产管控平台等系统平台上 ， 也可以单独使用在电脑单机上 。 用户可以根据使用需求安装、使用、相互调用、流通、卸载或更换 ， 操作快速、方便、灵活 。 见图5 。
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图5 – 工业APP开发及应用参考架构图（来源于《工业互联网平台白皮书2017》）
工业互联网带来工业数据的爆发式增长 ， 大数据与机器学习方法正在成为工业互联网平台的标准配置 。 工业APP可由工业大数据驱动 ， 调用大数据与机器学习微服务或能力 ， 替代人工积累经验 ， 并自动发现知识 ， 实现自诊断、预测与优化、决策支持 。
企业可以按照工业APP构建自有技术体系 。 工业APP通过将行业工业技术结构化、数字化和模型化 ， 可以建立各种工业技术之间的有序关联 ， 形成覆盖工业产品研发、生产和运维全过程的完整知识图谱 。 借助工业APP的可存储、可计算和可升级 ， 不断地促进着企业知识的更新换代 。
6.3 专家系统尽管离心泵属于通用机械 ， 但由于其专业性非常强 ， 属于一门半理论半经验的学科 ， 要想顺利完成智能化转变 ， 需要专家系统的支持 。
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统 ， 根据某个领域的专家提供的知识和经验进行推理和判断 ， 模拟人类专家的决策过程 。 一般的专家系统由知识库、数据库、推理机及知识获取器五个部分组成 。


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