TW202107393A - 用於設備的壽命預測方法及系統 - Google Patents

Abstract

一種用於設備的壽命預測方法，輸入即時監控訊號；利用主成份分析模型計算即時監控訊號對應的特徵值，並根據特徵值判斷特徵值對應的設備異常劣化狀態；當異常劣化狀態為第一異常階段或第二異常階段時，將即時監控訊號與複數個歷史訊號的其中之一匹配；以及根據匹配到的歷史訊號利用迴歸分析計算設備剩餘壽命。

Description

用於設備的壽命預測方法及系統

本案是有關於一種壽命預測方法及系統，且特別是有關於一種用於設備的壽命預測方法及系統。

工廠產線關鍵設備一般而言會設置線上監控系統，以確保產線穩定及運作安全；傳統監控系統是採用各監控點位上下警戒值作為設備運轉狀態評估。然而，監控系統異常狀態偵測僅提供設備是否已達到警戒值，無法追蹤異常劣化狀態及設備異常微小變化趨勢。因此，提供設備的壽命評估預測，以及萃取設備顯微異常變化趨勢(潛在異常分析)進行監控解析，提供相關人員具體保養策略規劃參考，是本領域待解決的問題。

為達成上述目的，本案之第一態樣是在提供一種用於設備的壽命預測方法，此方法包含以下步驟：輸入即時監控訊號；利用主成份分析模型計算即時監控訊號對應的 特徵值，並根據特徵值判斷特徵值對應的異常狀態；當異常狀態為第一異常階段或第二異常階段時，將即時監控訊號與複數個歷史訊號的其中之一匹配；以及根據匹配到的歷史訊號利用迴歸分析計算設備剩餘壽命。

本案之第二態樣是在提供一種用於設備的壽命預測系統，其包含：儲存裝置以及處理器。處理器與儲存裝置電性連接。儲存裝置，用以儲存即時監控訊號以及歷史資料庫。處理器包含：異常判斷元件以及壽命預測元件。異常判斷元件，用以利用主成份分析模型計算即時監控訊號對應的特徵值，並根據特徵值判斷特徵值對應的異常狀態。壽命預測元件與異常判斷元件電性連接，當異常狀態為第一異常階段或第二異常階段時，將即時監控訊號與複數個歷史訊號的其中之一匹配；以及根據匹配到的歷史訊號利用迴歸分析計算設備剩餘壽命。

本發明之用於設備的壽命預測方法以及系統，其主要係以往傳統保養模式(預知及預防保養)，利用異常判斷元件以及壽命預測元件判斷設備是否發生異常，再進一步分析設備是否具有潛在異常狀況以及預估設備壽命，達到即時偵測並且自動判斷設備的劣化情況，有效採取保養對策的功能。

100‧‧‧用於設備的壽命預測系統

110‧‧‧儲存裝置

130‧‧‧處理器

131‧‧‧異常判斷元件

132‧‧‧壽命預測元件

133‧‧‧潛在異常分析計算元件

DB1‧‧‧歷史資料庫

L1、L2；L3‧‧‧曲線

P1、P2‧‧‧座標點

X、Y‧‧‧虛線

T‧‧‧時段

T1‧‧‧時間

200‧‧‧用於設備的壽命預測方法

S210~S260‧‧‧步驟

為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之說明如下： 第1圖係根據本案之一些實施例所繪示之用於設備的壽命預測系統的示意圖；第2圖係根據本案之一些實施例所繪示之設備的壽命預測方法的流程圖第3圖係根據本案之一些實施例所繪示之剩餘壽命的示意圖；以及第4圖係根據本案之一些實施例所繪示之潛在異常分析圖的示意圖。

以下揭示提供許多不同實施例或例證用以實施本發明的不同特徵。特殊例證中的元件及配置在以下討論中被用來簡化本揭示。所討論的任何例證只用來作為解說的用途，並不會以任何方式限制本發明或其例證之範圍和意義。此外，本揭示在不同例證中可能重複引用數字符號且/或字母，這些重複皆為了簡化及闡述，其本身並未指定以下討論中不同實施例且/或配置之間的關係。

請參閱第1圖。第1圖係根據本案之一些實施例所繪示之用於設備的壽命預測系統100的示意圖。如第1圖所繪示，用於設備的壽命預測系統100包含儲存裝置110以及處理器130。處理器130電性連接至儲存裝置110，儲存裝置110用以儲存即時監控訊號、歷史資料庫DB1、修復履歷樣板資料、設備異常資料庫以及專家知識資料庫等資訊。於一實施例中，即時監控訊號是來自設備上裝設的檢測器(圖 未示)所檢測到的設備運轉狀態資訊，舉例而言，即時監控訊號可以是溫度、壓差、震動、電流等偵測器產生的監控訊號。

於本發明各實施例中，處理器130可以實施為積體電路如微控制單元(microcontroller)、微處理器(microprocessor)、數位訊號處理器(digital signal processor)、特殊應用積體電路(application specific integrated circuit，ASIC)、邏輯電路或其他類似元件或上述元件的組合。儲存裝置110可以實施為記憶體、硬碟、隨身碟、記憶卡等。

承上述，如第1圖所示，處理器130包含異常判斷元件131、壽命預測元件132以及潛在異常分析計算元件133。異常判斷元件131與壽命預測元件132電性連接，以及異常判斷元件131與潛在異常分析計算元件133電性連接。

請參閱第2圖。第2圖係根據本案之一些實施例所繪示之設備的壽命預測方法200的流程圖。於一實施例中，第2圖所示之設備的壽命預測方法200可以應用於第1圖的設備的壽命預測系統100上，處理器130用以根據下列設備的壽命預測方法200所描述之步驟，判斷設備的劣化程度，並進一步分析設備是否具有潛在異常狀況以及預估設備壽命。

接著，設備的壽命預測方法200首先執行步驟S210，輸入即時監控訊號；接著執行步驟S220，利用主成 份分析模型計算即時監控訊號對應的特徵值，並根據特徵值判斷特徵值對應的異常狀態。於一實施例中，即時監控訊號以偵測壓差或震動的監控訊號為舉例。

承上述，在執行步驟S220之前需要先建立主成份分析模型。於一實施例中，主成份分析模型可以先由主成份分析演算計算得特徵值以及特徵向量，根據計算出的特徵向量進一步求出每個檢測訊號對應的異常值，如果異常值大於門檻值則判斷該筆檢測訊號發生異常狀況。發生異常狀況後，進一步利用分群演算法對主成份分析演算後產生的結果進行分群，以計算出特徵值對應的異常狀態。

承上述，異常狀態包含五種異常階段，分別是第一異常階段表示為設備加速劣化，第二異常階段表示為設備劣化加劇，第三異常階段表示為設備穩定劣化，第四異常階段表示為設備正常，第五異常階段表示為設備開始劣化。

承上述，接著執行步驟S230，當異常狀態為第一異常階段或第二異常階段時，將即時監控訊號與複數個歷史訊號的其中之一匹配。於一實施例中，第一異常階段為設備加速劣化，第二異常階段為設備劣化加劇，表示當發生設備加速劣化或設備劣化加劇的異常狀態時，需要即時計算設備的剩餘壽命。

詳細而言，於歷史資料庫DB1中儲存有複數個歷史訊號以及歷史的修復紀錄，當設備進入加速劣化階段時，計算當前即時監控訊號對應的特徵值與歷史訊號對應的歷史特徵值的差值，並找出最小的差值對應的歷史特徵值， 接著將找出的歷史特徵值對應的歷史訊號設定為匹配到的歷史訊號，意即找出與當前即時監控訊號最相近的歷史訊號。值得注意的是，即時監控訊號與歷史訊號的比對可以藉由將單一監測點位上的多軸特徵值相加後再和歷史訊號比較，或是也可將不同監測點位的訊號加總再和歷史訊號比較，本揭示不限於此。

承上述，接著執行步驟S240，根據匹配到的歷史訊號利用迴歸分析計算設備剩餘壽命。於一實施例中，利用匹配到的歷史訊號的歷史資料(歷史特徵值、異常狀態、異常狀態持續時間、以及停機檢修時間等)，進行線性統計的迴歸分析，以預測出在當前狀態下的設備剩餘壽命。其中，根據設備剩餘壽命推測出第一剩餘壽命以及第二剩餘壽命，第一剩餘壽命小於設備剩餘壽命，以及第二剩餘壽命大於設備剩餘壽命。

請參考第3圖，第3圖係根據本案之一些實施例所繪示之剩餘壽命的示意圖。如第3圖所示，已進入設備加速劣化階段為例，曲線L1為根據匹配到的歷史訊號的歷史資料經由迴歸分析計算出的設備剩餘壽命，曲線L2則是以較嚴苛方式進行迴歸分析計算出的設備剩餘壽命，較嚴苛方式是指根據當前匹配到的歷史訊號以快速進入劣化加劇以及故障的模式進行壽命預測。曲線L3則是以較穩定方式進行迴歸分析計算出的設備剩餘壽命，較穩定方式是指在加速劣化的狀態維持較長時間的模式進行壽命預測。換句話說，曲線L2及曲線L3會與曲線L1差距1~2個標準差。

承上述，當進入設備劣化加劇階段時，會再一次執行步驟S210~步驟S240的流程，以計算出設備剩餘壽命，計算的方式與前述相同，在此不再贅述。如第3圖所示，第3圖的橫軸表示為時間，縱軸表示為特徵值，虛線X表示為特徵值的門檻值，意即當特徵值超過虛線X時，代表設備發生故障，因此座標點P1表示為曲線L2發生故障情況的時點，即為第一剩餘壽命，座標點P2表示為曲線L3發生故障情況的時點，即為第二剩餘壽命，時段T則為設備剩餘壽命期間。

接著，執行步驟S250，當異常狀態為第三異常階段時，判斷部分的即時監控訊號是否符合第一模式或第二模式，如果部分的即時監控訊號符合第一模式或第二模式，計算異常次數。於一實施例中，當設備進入穩定劣化的異常狀態後，處理器130更用以進行潛在異常分析，值得注意的是當設備進入加速劣化或劣化加劇的異常狀態時，也會持續進行潛在異常分析。

承上述，第一模式係指發生螺絲鬆脫的情況時，即時監控訊號(震動訊號)的表現狀況。在組裝設備時，如果螺絲沒有確實鎖緊或螺絲產生耗損，可能會造成設備在運轉時螺絲鬆脫，因此會產生震動訊號的振幅逐漸加大的情況。第二模式係指發生齒輪產生耗損的情況時，即時監控訊號(震動訊號)的表現狀況。當設備運轉一段時間後，齒輪會逐漸產生磨損，因此會有震動訊號的振幅產生突值的情況。

承上述，由於即時監控訊號是隨著時間持續偵 測的訊號，因此處理器130用以針對接收到的一連串訊號判斷部分的即時監控訊號是否有發生上述的第一模式或第二模式的情況，如果有發生第一模式或第二模式的情況，則計算異常次數。

接著，執行步驟S260，根據異常次數計算於時間區段內的異常頻率，並根據異常頻率產生潛在異常分析圖。於一實施例中，時間區段可以設定為1分鐘或是5分鐘，本揭示不以此為限。假設時間區段為1分鐘，則可根據一分鐘內發生的異常次數計算出異常頻率，接著根據異常頻率可以繪出潛在異常分析圖。

請參考第4圖，第4圖係根據本案之一些實施例所繪示之潛在異常分析圖的示意圖。如第4圖所示，第3圖的橫軸表示為時間，縱軸表示為異常頻率，虛線Y表示為異常頻率的門檻值，時間T1則表示為發生異常頻率高於門檻值的情況，表示潛在異常的發生情況已經較為明顯，因此可能需要安排停機檢修。值得注意的是，潛在異常分析圖可以加入修復履歷樣板資料中，做為比對異常點位時的參考資料。

由上述本案之實施方式可知，主要係改進以往傳統保養模式(預知及預防保養)，利用異常判斷元件以及壽命預測元件判斷設備是否發生異常，再進一步分析設備是否具有潛在異常狀況以及預估設備壽命，達到即時偵測並且自動判斷設備的劣化情況，有效採取保養對策的功能。

另外，上述例示包含依序的示範步驟，但該些步驟不必依所顯示的順序被執行。以不同順序執行該些步驟 皆在本揭示內容的考量範圍內。在本揭示內容之實施例的精神與範圍內，可視情況增加、取代、變更順序及/或省略該些步驟。

雖然本案已以實施方式揭示如上，然其並非用以限定本案，任何熟習此技藝者，在不脫離本案之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本案之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

100‧‧‧用於設備的壽命預測系統

110‧‧‧儲存裝置

130‧‧‧處理器

131‧‧‧異常判斷元件

132‧‧‧壽命預測元件

133‧‧‧潛在異常分析計算元件

DB1‧‧‧歷史資料庫

Claims (10)

1. 一種用於設備的壽命預測方法，包含：輸入一即時監控訊號；利用一主成份分析模型計算該即時監控訊號對應的一特徵值，並根據該特徵值判斷該特徵值對應的一異常狀態；當該異常狀態為一第一異常階段或一第二異常階段時，將該即時監控訊號與複數個歷史訊號的其中之一匹配；以及根據匹配到的歷史訊號利用迴歸分析計算一設備剩餘壽命。
2. 如請求項1所述的用於設備的壽命預測方法，其中，將該即時監控訊號與該些歷史訊號的其中之一匹配，更包含：計算該特徵值與複數個歷史特徵值的其中之一之間的差值，並找出最小的差值對應的該些歷史特徵值的其中之一；其中，該些歷史訊號儲存在一歷史資料庫中，每一該些歷史訊號具有對應的歷史特徵值；以及將找出的歷史特徵值對應的歷史訊號設定為匹配到的歷史訊號。
3. 如請求項1所述的用於設備的壽命預測方法，其中，根據該設備剩餘壽命推測出一第一剩餘壽命以及一第二剩餘壽命，其中該第一剩餘壽命小於該設備剩餘 壽命，以及該第二剩餘壽命大於該設備剩餘壽命。
4. 如請求項1所述的用於設備的壽命預測方法，其中該異常狀態包含該第一異常階段、該第二異常階段、一第三異常階段、一第四異常階段以及一第五異常階段。
5. 如請求項4所述的用於設備的壽命預測方法，更包含：當該異常狀態為一第三異常階段時，判斷部分的該即時監控訊號是否符合一第一模式或一第二模式；如果部分的該即時監控訊號符合該第一模式或該第二模式，計算一異常次數；以及根據該異常次數計算於一時間區段內的一異常頻率，並根據該異常頻率產生一潛在異常分析圖。
6. 一種用於設備的壽命預測系統，包含：一儲存裝置，用以儲存一即時監控訊號以及一歷史資料庫；一處理器，與該儲存裝置電性連接，該處理器包含：一異常判斷元件，用以利用一主成份分析模型計算該即時監控訊號對應的一特徵值，並根據該特徵值判斷該特徵值對應的一異常狀態；以及一壽命預測元件，與該異常判斷元件電性連接，當該異常狀態為一第一異常階段或一第二異常階段 時，將該即時監控訊號與複數個歷史訊號的其中之一匹配；以及根據匹配到的歷史訊號利用迴歸分析計算一設備剩餘壽命。
7. 如請求項6所述的用於設備的壽命預測系統，其中，該壽命預測元件更用以計算該特徵值與複數個歷史特徵值的其中之一之間的差值，並找出最小的差值對應的該些歷史特徵值的其中之一；其中，該些歷史訊號儲存在該歷史資料庫中，每一該些歷史訊號具有對應的歷史特徵值；以及將找出的歷史特徵值對應的歷史訊號設定為匹配到的歷史訊號。
8. 如請求項6所述的用於設備的壽命預測系統，其中，根據該設備剩餘壽命推測出一第一剩餘壽命以及一第二剩餘壽命，其中該第一剩餘壽命小於該設備剩餘壽命，以及該第二剩餘壽命大於該設備剩餘壽命。
9. 如請求項6所述的用於設備的壽命預測系統，其中該異常狀態包含該第一異常階段、該第二異常階段、一第三異常階段、一第四異常階段以及一第五異常階段。
10. 如請求項10所述的用於設備的壽命預測系統，更包含：一潛在異常分析計算元件，與該異常判斷元件電性連 接，當該異常狀態為一第三異常階段時，判斷部分的該即監控時訊號是否符合一第一模式或一第二模式，如果部分的該即時監控訊號符合該第一模式或該第二模式，計算一異常次數；以及根據該異常次數計算於一時間區段內的一異常頻率，並根據該異常頻率產生一潛在異常分析圖。

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