基于CPS架构的高铁系统预测与健康管理

7月12日-15日，2017年亚太区预测与健康管理协会会议 (Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management Society 2017) 在韩国济州岛举行，此次会议由PHM协会 (PHM Society)、韩国噪声与振动工程协会 (KSVNE) 以及韩国机械工程协会 (KSME) 主办，由3D先进增材制造中心 (Center for 3D Advanced Addictive Manufaturing) 和韩国原子能研究所 (Korea Atomic Energy Research Institute) 协办，技术合作伙伴包括美国智能维护系统中心 (IMS) 等研究机构。本次会议是亚太地区PHM发展的一个里程碑，不仅为世界各国领域专家彼此间交流搭建了平台，更加促进了全球PHM技术的相互融合。

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自2009年PHM协会成立以来，曾在北美举行年度峰会，在欧洲举办区域性会议，均获得了业界的高度关注。此次将会议地点安排在韩国济州岛，吸引了来自世界各地，尤其是亚洲的专家莅临交流，最热门的话题是深度学习神经网络在PHM领域的应用。专家既有来自全球各大高校和学术机构的教授，又有来自企业的技术高管，主题演讲的内容丰富且深入，涵盖了数据的挑战，第四次工业革命的智能工厂应用，PHM中的降解分析，轴承诊断、预测和监测，诊断和预测方法，核电厂结构健康监测与诊断，剩余寿命预测，可靠性工程增强与PHM，航空航天系统健康监测和传感技术进展，能源和智能电网应用预测，维护建模与优化、安全和风险评估等。

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美国智能维护系统（IMS）中心主任李杰教授在他的主题演讲工业大数据分析及CPS应用于PHM的趋势和研究进展中提到，在今天竞争日益加剧的环境中，企业都面临着巨大的挑战，即如何将大数据转变为高效的企业决策，以提高生产力和加速业务创新。由于缺少智能的分析工具，许多产品和生产系统没有足够的能力应对大数据。美国力推信息-物理系统（CPS）、工业互联网和先进制造业伙伴关系计划（AMP）来促进未来制造业的发展；德国基于CPPS引领了第四次工业革命（工业4.0）。越来越多的预测性分析软件和嵌入式IoT将被整合到工业产品中，预测性技术也将与智能IoT更加密不可分，产品能够自主预测性能并优化服务系统，将会变得更加智能。

李杰教授在演讲中解读了工业大数据分析和CPS技术应用于PHM的趋势和研究进展。首先他介绍了预测性分析和CPS赋能的工业系统；之后，李教授通过案例研究分享了自感知工业系统的预测性分析技术；最后，以真实案例解析了工业大数据如何助力业务创新。

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PHM协会主席Andrew Hess以“PHM，过去、现在、未来的连续统一体”作为演讲主题，围绕PHM作为一个不断发展的连续统一体，其能力得到了日渐增强的角度展开话题。以背景经验，尤其是航空航天领域的应用为例，向参会来宾回顾了从基础的诊断能力到故障预测与健康管理（PHM）概念的演进。介绍了当今最高阶的诊断和预测能力，包括：物理故障、实际剩余寿命和预测模型等。此外, Andrew分享了被平台和资产管理和企业级解决方案广为采用的预测性分析能力；指出了PHM概念在哪些行业和应用领域将被采纳；也提到PHM在发展过程中一些重要的经验教训。最后，与大家探讨了未来PHM的能力和应用的发展轨迹，包括在智能制造和改进人类效率等方面。

天泽智云与中车青岛四方车辆股份有限公司合作发表了“基于CPS架构设计的高铁轨道交通预诊与健康管理系统”为主题的论文，并由中车青岛四方的徐冠基博士作为代表在会上进行学术报告。以下是论文摘要：

高速轨道交通系统（HSR）在过去十年间连续保持高速增长。 2016年，中国高铁的总长度已经达到22000公里，每天有高达2000多台高铁列车在运行。随着设计与制造技术的进步，可靠性得到了明显提高的同时，建设成本也逐步降低。然而，高铁的运营和维护成本却面临着极大的挑战。在这样的背景之下，CRRC启动了一个试点项目，针对全部车辆和铁路基础设施建立了预测和健康管理体系，将预防性维护转变为预测性维护。在任务多样化和大数据环境下，为了能够对高速轨道交通系统进行实时监控，采用了信息物理系统（CPS）架构作为其PHM系统的框架。本文回顾了高速轨道交通系统的预测性维护需求，并提出了CPS赋能智能运维系统概念的设计思路。

在本篇论文中，将高速轨道交通系统状态监测和CPS概念相结合，来论述PHM系统框架并探讨了框架的组成要素。本文提出的PHM系统架构可以满足大型群组的要求，能够应对大数据环境下的挑战。具有智能分析算法的车载终端可以收集数据并将其转换为列车健康相关信息。基础特征和选定的原始数据进一步传输到数据中心进行知识挖掘、模型开发和决策支持。健康状态洞察和决策参考还可以通过App为高速轨道交通系统的不同部门提供服务来优化协同、提高效率。