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信息工程 基于 5G 技术的智能车某某障预测与健康管理系统 赵某某，朱某某，吕某某，张某某，张某某，初奇，林某某，陈某某 （**_*，XX，100074） 摘要：基于5G技术的智能车某某障预测与健康管理系统（PHM），利用5G技术XX接、低延时、高带宽的特性以及移动边缘计算 （MEC）的技术优势，结合视景仿真建模、知识图谱、神经网络等新一代信息技术，实现智能车某某障预测与健康管理系统（PHM）的状 态监测，故障诊断定位，故障预测，健康状态管理四个功能，为预防性维修提供技术支撑，能有效降低维修和维护成本。 关键词：5G；PHM；视景仿真建模；知识图谱 DOI:10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2020.15.011 0 引言 随着信息技术在现代工业的迅速应用，在航天、航天、 石油、电力等行业领域，车间智能化改造发展迅速。伴随着 智能车间的建设，其系统日趋复杂，发生故障的几率也逐渐 增大，维护和保障成本越来越高 [1]。传统的故障事后诊断、 事后维修或定期维修存在不可预料的设备、系统停机，增加 了智能车间安全事故的风险。而故障预测与健康管理系统 （PHM）涵盖了状态监测，故障诊断定位，故障预测，健 康状态管理等功能 [2]，实现了预防性维修，有效减少设备故 障风险，降低维修和维护成本，得到了越来越多的重视和应 用，是智能车间保障维护的重要发展方向。 根据前端采集数据，进行多源数据融合特征提 取，结合在线监测的历史数据，对采集数据进行 故障诊断定 基于故障检测、维修知识图谱分析，依据故障机 2 位 理模型进行故障特征指标计算，实时进行故障 诊断定位，并在在视景仿真模型进行展示报警， 为故障维修提供有力依据。 依据车某某障检测、维修知识图谱，根据故障预 测模型，在移动边缘计算端采用基于神经网络 的知识推理技术，实现设备状态的预测和早期 3 故障预测 预警，提供设备的健康评价和故障诊断服务，防 止设备故障导致的恶性事件的发生。在预测到 车间设备、系统将要发生故障时，进行预警，将 传统的事后维修转变为视情维修。 利用采集数据和以往运行数据，进行知识图谱 健康状态管 智能分析，采用综合判断分析模型进行设备健 4 理 康状态的测评，结合不同的影响因素，形成科学 的维修保养决策、健康状态评估、风险评估。 智能车某某障预测与健康管理系统受传统数据、网络、 应用技术的限制，存在以下问题：多源设备、异构系统的数 据采集在精准、实时、高效方面有待提升，工业大数据存储、 平 台 状态监测 故障诊断定位 故障预测 健康状态管理 应 用 层 支撑技术：基于神经网络的知识推理技术、三维视景实时显示技术、多源数据融合特征提取技术 集成、访问、分析、管理智能化程度不高，生产过程中积累 地大量经验与知识无法高效传播和复用，缺少对工业对象和 工业流程的全面洞察的手段。而基于 5G 技术的智能车某某 障预测与健康管理系统，利用 5G 技术XX接、低延时、高 网 设备 络 数据 传 输 层 工艺 数据 知识图 谱数据 产品质 量数据 三维空间 数据 5G网络环境 TSN（时间敏感网络） + OPC UA（OPC 统一架构） 带宽的特性以及移动边缘计算（MEC）的技术优势，结合 新一代信息技术技术，能有效上解决了上述问题。 1 系统介绍 基 于 5G 技 术 的 智 能 车 间 故 障 预 测 与 健 康 管 理 系 统 现 场 采 集 执行 层器 PLC 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 彭某某 , 刘某某 , 彭某某 . 故障预测与健康管理技术综述 [J]. 电 子测量与仪器学报 ,2010,24:1-9. ＊ [2] 黄某某 , 田某某 . 智能装备故障预测与健康管理系统研究 [J]. 图 学学报 ,2010,39(5):855-861. ＊ [3] 孔某某 , 张某某 . 三维视景实时显示技术研究 [C].2019 年（第四届） 中国航空科学技术大会论文集 ,2019,526-530. ＊ [4] 张某某 , 曹某某 , 陈某某等 . 基于神经网络的知识推理研究综述 [J]. 计算机工程与应用 ,2019,55（12）,8-19. doc.001pp.com | 27 [文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]请点击下方选择您需要的文档下载。

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