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實(shí)施時間：2017-06-01

實(shí)施地點(diǎn)：北京、廣東

合作單位：明陽智慧能源、中廣核風(fēng)電

技術(shù)/方案特點(diǎn)及先進(jìn)性：技術(shù)主要的研究方向是創(chuàng)建出自適應(yīng)的高準(zhǔn)確率的故障預(yù)測算法。算法能夠適合云端和邊緣端運(yùn)行，可以適合多個工業(yè)制造業(yè)行業(yè)領(lǐng)域使用。我們使用了“端”+“云”的技術(shù)路線。就是部署在現(xiàn)場的邊緣技術(shù)終端和云端平臺協(xié)同工作。“智策大腦”是一款基于GPU高性能計(jì)算的邊緣計(jì)算終端。它可以同步“智策工業(yè)AI云”云端的算法套件模型，并在邊緣端進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀況的監(jiān)控、設(shè)備運(yùn)行故障的分析、產(chǎn)品工業(yè)和次品率分析和優(yōu)化，快速給客戶提供決策支撐。它的秒級計(jì)算能力達(dá)到10000點(diǎn)參數(shù)*129層。此外，模型自適應(yīng)學(xué)習(xí)的效率可以控制在10000點(diǎn)參數(shù)*129層30分鐘之內(nèi)。實(shí)現(xiàn)了：1.內(nèi)置數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)發(fā)程序?qū)崿F(xiàn)整個場站及各個設(shè)備的數(shù)據(jù)采集工作。支持多種協(xié)義（包括MODBUSRTU/TCP、OPC、FTP、SFTP、IEC102、IEC101/104、ADS、M1、DNP），并對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮、加密。2.內(nèi)置了自研的模型自優(yōu)化機(jī)制，包括：“自組織的自動化健康故障標(biāo)記算法”、“知識圖譜的工業(yè)故障預(yù)測技術(shù)”、“模型自由化模型技術(shù)”等”。3.內(nèi)置模型運(yùn)行環(huán)境，基于TensorRT和TensorFlow框架，支持多種文件格式的數(shù)據(jù)運(yùn)行模型及模型持續(xù)優(yōu)化，并可實(shí)現(xiàn)模型分析結(jié)果展示。4.內(nèi)置故障預(yù)警可視化分析平臺，讀取PLC、SCADA等數(shù)據(jù)執(zhí)行模型運(yùn)行，可視化展示模型運(yùn)行結(jié)果。5.與云端互動，云端模型一鍵下發(fā)部署至邊緣計(jì)算終端（需依賴現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)）。模型套件下發(fā)不超過1分鐘。6.現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定數(shù)據(jù)延遲、響應(yīng)不及時。邊緣計(jì)算終端由于更貼近生產(chǎn)設(shè)備可以在保證低延遲的情況下為用戶提供豐富的服務(wù)，同時減少了需要傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量，緩解網(wǎng)絡(luò)帶寬與數(shù)據(jù)中心的壓力。數(shù)據(jù)從端到云不超過3秒鐘。7.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。邊緣計(jì)算終端由于更貼近生產(chǎn)設(shè)備，訪問控制與威脅防護(hù)的廣度和難度因此大幅提升。主要包含設(shè)備安全、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全與應(yīng)用安全。“知識圖譜的工業(yè)故障預(yù)測技術(shù)”：8.智擎自研發(fā)了具有自學(xué)習(xí)功能的知識圖譜工業(yè)故障預(yù)測技術(shù)和產(chǎn)品。解決了工業(yè)故障領(lǐng)域知識被動積累的問題。傳統(tǒng)的方式，都是手動的添加專家知識，而且知識圖譜的關(guān)聯(lián)和分析結(jié)論完全基于人的經(jīng)驗(yàn)。我們利用自組織技術(shù)和AutoML技術(shù)，來形成可以自動生長的知識圖譜全圖。任何增加的知識圖譜節(jié)點(diǎn)都是以最終的預(yù)測準(zhǔn)確率為驗(yàn)證標(biāo)志。 知識圖譜是人工智能技術(shù)的重要組成部分，其強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)認(rèn)知分析和互聯(lián)組織能力，為智能化信息應(yīng)用提供了基 礎(chǔ)。本質(zhì)上，知識圖譜是為了描述真實(shí)世界中存在的各種實(shí)體或概念及其關(guān)系，其構(gòu)成一張巨大的網(wǎng)絡(luò)圖，節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體或概念，邊則由屬性或關(guān)系構(gòu)成。

解決的痛點(diǎn)和問題：1.無法實(shí)施高準(zhǔn)確率的感知設(shè)備運(yùn)行狀況；2.針對大部件的損壞無法提前預(yù)測，導(dǎo)致故障頻發(fā)，運(yùn)維成本高企；3.無法根據(jù)運(yùn)行工況來調(diào)整運(yùn)行策略，損失發(fā)電量；4.數(shù)據(jù)資產(chǎn)缺失，無法對整個設(shè)備生命周期進(jìn)行全局管理。

實(shí)施效果：1.對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀況進(jìn)行遠(yuǎn)程管控；2.對設(shè)備大部件的隱患提前感知，提前排查降低故障率和部件更換頻次；3.形成了故障知識圖譜，用于設(shè)備研發(fā)和智能化的設(shè)備運(yùn)維。

推廣行業(yè)及適用場景：產(chǎn)品和解決方案推廣到陸上油田的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備，以及大型工廠的生產(chǎn)線中。在油氣行業(yè)，我們關(guān)注到油田相關(guān)設(shè)備中旋轉(zhuǎn)設(shè)備占有很高的比例。而我們的產(chǎn)品和模型對旋轉(zhuǎn)設(shè)備的適配效果非常突出，因此將產(chǎn)品和模型應(yīng)用到了油氣動設(shè)備中。例如：抽油機(jī)、壓縮機(jī)等設(shè)備。除了能源行業(yè)，我們也將產(chǎn)品和模型推廣到流程生產(chǎn)中。在小型工業(yè)品生產(chǎn)、快消品生產(chǎn)場景中也得到了應(yīng)用。尤其是生產(chǎn)線磨損件的故障預(yù)測和生命周期分析方面。