基于OSA—CBM的设备健康管理体系结构研究

吴高杰

摘要：OSA-CBM是一个指导实现CBM系统的标准框架，能够推进设备健康管理的实施。描述了OSA-CBM的层次结构，在此基础上，构建了设备健康管理的总体架构，主要包括基础设施架构、资源管理架构、业务逻辑架构和应用表现架构；分析了基于OSA-CBM的设备健康管理业务体系。设备健康管理的总体架构和业务体系对实现科学的健康管理非常重要。

Abstract： The Open System Architecture for CBM（OSA-CBM） is a standard framework for achieving the system of CBM. It is a basis to carry out equipment health management. This paper describes the framework of OSA-CBM. Based on OSA-CBM， the paper constructs the general architecture of equipment health management. The general architecture mainly includes basic facilities architecture， resources management architecture， operation logic architecture， and application representation architecture. Furthermore， the paper analyses the business system of equipment health management based on OSA-CBM. The general architecture and the business system are important for achieving scientific equipment health management.

关键词：健康管理；OSA-CBM；系统架构；业务体系

Key words： health management；OSA-CBM；system architecture；business system

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）01-0075-03

0 引言

随着信息技术、网络技术与维修管理技术的日益融合，设备健康管理需要更加主动地推进信息获取、互联互通和信息应用[1]，这直接关系到企业管控设备状态和实施维修决策的能力和水平。设备健康管理，是通过感知并充分使用状态监测信息，融合维修、使用和环境信息，结合规范的设备管理方法和业务流程，对维修活动进行科学规划和合理优化，对影响设备健康状态和剩余寿命的技术、管理和人为因素进行全过程控制的活动[2，3]。在CBM开放系统结构（Open System Architecture for CBM，OSA-CBM）的基础上，设备健康管理体系发生了一些变化，不仅关注设备状态监测和维修，而且强调智能化和信息化设备管理。

1 OSA-CBM层次结构

OSA-CBM是一个指导实现CBM系统的标准框架，由美国海军出资组建的工业研究小组进行研究和验证，小组成员遍布工业、商业和军事等领域，例如，Boeing，Caterpillar，Rockwell Automation和Rockwell Scientific Company等。另外，美国宾夕法尼亚州的应用研究实验室和机械信息管理开放系统联盟（Machinery Information Management Open System Alliance，MIMOSA）也为此做出了贡献。

OSA-CBM将CBM系统分成七个层次[3]：

①数据获取层（Data Acquisition Layer）。数据获取层基本上是一个服务器，存储着经过校准的数字传感器的数据记录。该层为CBM系统提供了访问数字传感器数据的接口。

②数据处理层（Data Manipulation Layer）。数据处理层的输出包括过滤后的传感器数据、频谱、实际的传感器信号和其它CBM特征量。该层接受来自数据获取层或其他信号处理模块的信号和数据，使用专门的CBM特征提取算法进行单个或多个信道的信号转换。

③状态监测层（Condition Monitor Layer）。状态监测层接受来自数据获取层、数据处理层和其它状态监测层的数据，主要作用是将特征值与期望值或运行阈值进行比较，输出到状态指示器上，也可以根据事先规定的阈值发出警报。

④健康评估层（Health Assessment Layer）。健康评估层接受来自不同的状态监测器或其它健康评估模块的数据，当被监测的系统、子系统或设备部件退化时，确定它们是否健康，并对故障状态提出具有一定置信度的建议。

⑤预测层（Prognostics Layer）。预测层根据设备当前的健康状态预测设备未来的健康状态，或估计在给定计划使用剖面下的设备剩余使用寿命（RUL，Residual Useful Life）。

⑥决策支持层（Decision Support Layer）。决策支持层接受来自健康评估层和预测层的数据，给出活动建议和方案选择，包括相关的维修活动时间表。

⑦表达层（Presentation Layer）。表达层是显示健康评估、预测评估或决策支持建议以及报警的人机界面，具备报告异常状态将在什么时间出现的能力。

2 基于OSA-CBM的设备健康管理架构体系

根据设备健康管理的要求，基于OSA-CBM的设备健康管理总体架构由资源管理架构、业务逻辑架构、应用表现架构和基础设施架构等组成[3，4，5]。

2.1 基础设施架构

在OSA-CBM的支撑下，基础设施架构把自动感知技术（传感器、RFID）、监测与控制技术（PLC＼DCS＼SCADAD＼状态监测）、制造执行技术（MES）集成在一起，直接服务于资源管理架构、应用表现架构和业务逻辑架构。基础设施架构提供了支持设备健康管理系统运行的硬件、系统软件和网络，为应用表现架构提供软件应用系统以及系统和数据的交互界面，还提供辅助决策系统（DSS）、工业控制系统（CCS）以及数据库、方法库、知识库及外界交换信息的接口。

2.2 资源管理架构

设备健康管理的有形资源包括各级各类设备管理力量、设备维修力量和设备操作力量，以及检测设备、维修设备、备件等。无形资源包括知识、经验、标准、方法、技术等等。在资源管理架构中，信息系统一方面将有形资源以数据的形式采集、存储到数据库中，另一方面将无形资源转化、存储到模型库、方法库、标准库、知识库中。资源管理架构中主要包括各类结构化、半结构化和非结构化的数据信息，以及实现信息采集、存储、传输、存取和管理的各种资源管理系统，主要有数据库管理系统、目录服务系统、内容管理系统等。

2.3 业务逻辑架构

设备健康管理涉及状态监控、健康评估、维修决策支持、规划及控制等许多业务，这些业务之间又存在一定的逻辑关系。业务逻辑架构是描述驱动设备健康管理活动的主要业务架构，由设备健康管理各种业务的功能、流程、规则、策略等组成。业务逻辑架构也包含描述业务对象以及它们之间的关系，包含这些业务对象在业务流程和业务功能中的使用。

2.4 应用表现架构

通过人机交互等方式，应用表现架构将业务逻辑架构和资源管理架构紧密结合在一起，并以图形、多媒体等丰富的形式向用户展现信息处理的结果。应用表现架构是各项数据、信息流、信息对象以及数据交换界面的综合描述，清楚地表述了在各种应用中的数据以及数据在各应用间的交互。应用表现架构能够展现：确定的信息需求、信息的采集与处理、为管理人员提供信息及结果、各种图形的显现。

3 基于OSA-CBM的设备健康管理业务体系

在OSA-CBM的支撑下，一个完整的设备健康管理业务体系包括[1，6]：以全员全程为主线的健康管理基础体系、以闭环管理为保证的日常维护保养体系、以寿命预测为核心的设备运行预警体系和以状态维修为主导的多元维修管理体系，如图1所示。

3.1 健康管理基础体系

设备健康管理基础体系以全员全程为主线，需要从仅仅依靠专家或维修人员转变为全员关注设备健康、促进设备健康；从偏重某个环节管理转变为注重全过程管理。全员即强调全体人员（特别是设备管理人员、维修人员和使用人员）共同参与，互相协作，各负其责。全员健康管理，不是将设备管理责任平均化，而是以设备健康为中心，全体人员协调配合确保设备健康状态良好。当然，全员健康管理以专门从事该项业务的人员为主，设备使用人员或操作人员为辅。全程即要求设备健康管理贯穿从接装到退役报废为止的整个过程。如果将外延进一步扩大，还应该考虑设备的“优生优育”，即在设备的设计研制阶段就将影响设备健康的因素考虑在内。全程健康管理应根据企业和设备的特点，进行个性化、科学化和制度化管理。

3.2 日常维护保养体系

设备日常维护保养体系以闭环管理为保证，是基于各项标准信息库的闭环管理，将点检的主体行为向前与设备清扫相连接，向后与设备自主与维护相连接，形成彻底的一体化自主维护闭环；自主维护闭环从“记录分析”节点导出，传递到专业的“诊断”和“修理”，形成专业维护闭环；专业维护闭环从“诊断”节点导出，引申出“他机类比点检”和“主动维护”，又形成“预防维修”闭环。以闭环管理为保证的日常维护保养体系均有相应的基准作为行为依据，同时有管理流程作为执行的逻辑顺序保证。

3.3 设备运行预警体系

设备运行预警体系以寿命预测为核心，设备剩余寿命预测与维修决策建立在状态监测数据、历史工况数据和试验验证数据综合分析的基础上。通过剩余寿命预测，可保证设备在某一任务期间不出现故障，避免重大事故发生；通过建立设备的维修决策优化模型，可使维修人员在多个约束条件下确定最佳维修策略，既可控制定期维修中的“早修”，又可防止“失修”，同时减少维修任务，降低维修成本，延长设备的使用寿命。企业引入状态监测技术的最终目的是根据获得的状态信息建立数学模型，以预测设备的剩余寿命，并在此基础上进行维修决策，以支持维修人员对设备维修问题作出快速决策，节省大量人工分析与计算时间，摆脱对维修经验的完全依赖性。

3.4 多元维修管理体系

设备多元维修管理体系以状态维修为主导，以定期维修、事后维修等维修保障模式为补充。随着状态监测技术的发展与应用，企业逐步引入基于状态的维修方式，利用状态监测和诊断技术获取设备的状态和故障信息，以判断设备异常，预测故障发展趋势，并在故障发生前，根据设备状态决定是否对其进行维修。将企业的主要维修类型与维修管理方式，有机结合在一起就形成了一个多元的维修管理体系，在这个体系中我们需要大力推行先进科学的状态维修方式，为实现设备健康管理向着规范化、科学化和智能化方向发展奠定基础。

4 结束语

OSA-CBM为实现设备健康管理系统提供了强大的支撑。企业借助设备健康管理系统能够加强设备管控，实时掌握设备健康状态，全面跟踪记录设备维护维修过程；能够为设备管理提供准确及时的信息分析；能够实现备件库存预警机制，降低备件库存及其备件成本；能够优化设备维修活动、加强辅助维修决策。

参考文献：

[1]韩水华，傅元略.企业设备资产综合管控理论[M].北京：经济科学出版社，2012.

[2]夏良华.复杂装备状态维修及健康管理研究[D].石家庄：军械工程学院，2007.

[3]满强.装备健康管理理论与应用研究[D].石家庄：军械工程学院，2010.

[4]李文娟，马存宝，贺尔铭.综合飞行器健康管理系统组成框架及关键技术研究[J].航空工程进展.2011，2（3）：330-334.

[5]茹常剑，景博，张劼，等.直升机健康管理系统体系结构研究[J].计算机测量与控制.2011，19（9）：2252-2255.

[6]刘志伟，刘锐，徐劲松，等.复杂系统故障预测与健康管理（PHM）技术研究[J].计算机测量与控制.2010，18（12）：2687-2689.