摘要：隨著工業(yè)4.0和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨，基于經(jīng)驗(yàn)和手冊(cè)的設(shè)備維修方式已不能滿足復(fù)雜設(shè)備維修的要求;而傳統(tǒng)的設(shè)備診斷系統(tǒng)往往只注重從物理傳感器采集數(shù)據(jù)，缺少引入人的經(jīng)驗(yàn)，難以擁有自學(xué)習(xí)能力;以ZB45煙草包裝機(jī)為例，提出一種具有自學(xué)習(xí)能力的人機(jī)共融新型故障診斷系統(tǒng);系統(tǒng)采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的自動(dòng)推理;通過(guò)自然語(yǔ)言處理模塊與用戶交互，學(xué)習(xí)用戶的維修經(jīng)驗(yàn)，并用來(lái)改進(jìn)診斷效果;提出了基于凸優(yōu)化的標(biāo)簽選擇方法，根據(jù)觀察到的現(xiàn)象推薦合適的標(biāo)簽，以快速確定最可能的故障，實(shí)現(xiàn)快速找到報(bào)警號(hào)碼對(duì)應(yīng)的故障源;生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明，所實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)可以有效降低萬(wàn)箱故障次數(shù)，有效提高故障診斷精度，降低故障排查時(shí)間。

　　關(guān)鍵詞：人機(jī)共融;貝葉斯網(wǎng)絡(luò);故障診斷;凸優(yōu)化;標(biāo)簽選擇

　　0引言

　　常見(jiàn)的設(shè)備故障報(bào)警方法沒(méi)有故障診斷的功能：當(dāng)傳感器測(cè)到某物理量的值出現(xiàn)過(guò)大偏差時(shí)，系統(tǒng)會(huì)顯示報(bào)警編號(hào)。用戶必須對(duì)照手冊(cè)，自行診斷導(dǎo)致故障的原因。隨著工業(yè)4.0和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨，這種基于經(jīng)驗(yàn)和手冊(cè)的設(shè)備維修方式對(duì)于簡(jiǎn)單的設(shè)備有效，但不能滿足對(duì)復(fù)雜設(shè)備的要求。

　　本文以煙草行業(yè)的ZB45型卷包機(jī)為研究對(duì)象，基于故障樹(shù)和貝葉斯推理網(wǎng)絡(luò)，旨在提出一種具有不斷自我學(xué)習(xí)的人機(jī)共融的新型故障診斷系統(tǒng)。本文研究方法的關(guān)鍵思想是要結(jié)合人的因素，進(jìn)行人機(jī)共融(HumanMachineIntegration)[1]的故障診斷，并在3方面嘗試創(chuàng)新的技術(shù)方案。

　　首先，采用自然語(yǔ)言處理的方法，通過(guò)歷史工單和維修手冊(cè)，自動(dòng)生成故障診斷用的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和故障搜索用的知識(shí)圖譜。對(duì)數(shù)千種故障的復(fù)雜系統(tǒng)而言，這樣不但可以大大節(jié)省人力，也可以減少人為錯(cuò)誤的可能，并且可以快速處理新工單，融入知識(shí)庫(kù)。其次，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)功能。當(dāng)工人確定故障源后，可以點(diǎn)擊“故障確認(rèn)”按鈕，通知算法正確的結(jié)果。

　　這樣，算法可以不斷改進(jìn)診斷精度。最后，引入“人本傳感器”的新概念，讓工人點(diǎn)擊界面上的標(biāo)簽，輸入工人所觀察到的現(xiàn)象。有效克服傳感器數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于故障數(shù)量的問(wèn)題。讓用戶做為傳感器，幫助算法盡量唯一地確定故障源，加速排錯(cuò)過(guò)程。本文提出的人機(jī)共融的診斷系統(tǒng)，不但可以在人為工單數(shù)據(jù)中挖掘信息，還在日常操作中學(xué)習(xí)工人經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)借助人本傳感器提高診斷效率。通過(guò)人機(jī)緊密合作，實(shí)現(xiàn)了在工業(yè)4.0場(chǎng)景下，新型故障診斷系統(tǒng)的范式。

　　1ZB45型包裝機(jī)故障診斷研究現(xiàn)狀

　　1.1ZB45型包裝機(jī)及其故障診斷的必要性

　　煙草行業(yè)的ZB45型包裝機(jī)是用于煙支卷接和包裝的設(shè)備，具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、設(shè)備貴重、小故障停機(jī)次數(shù)多、連鎖質(zhì)量波動(dòng)大、次生浪費(fèi)較多的特點(diǎn)。其內(nèi)部有約10000個(gè)零部件，約2000種故障，約1500個(gè)OPC故障報(bào)警代碼(OPC代碼)。故障和OPC代碼之間是多對(duì)多的對(duì)應(yīng)關(guān)系。有約1300種可導(dǎo)致停機(jī)的故障沒(méi)有對(duì)應(yīng)的OPC故障報(bào)警代碼。

　　ZB45包裝機(jī)在高速生產(chǎn)運(yùn)行過(guò)程中，包裝機(jī)極易因各類原因產(chǎn)生短時(shí)高頻停機(jī)，根據(jù)對(duì)生產(chǎn)環(huán)境的統(tǒng)計(jì)，單班停機(jī)次數(shù)平均約為45次，會(huì)造成嚴(yán)重的生產(chǎn)效率損失。同時(shí)，包裝機(jī)的頻繁啟停會(huì)使多個(gè)關(guān)鍵工序存在加熱、升溫等不斷調(diào)整的狀態(tài)，使包裝工藝的質(zhì)量穩(wěn)定性變差，同時(shí)包裝機(jī)在每次重啟后設(shè)備都需自動(dòng)提出固定數(shù)量的煙支，會(huì)造成原、輔料浪費(fèi)，產(chǎn)生巨大的成本損失。

　　1.2傳統(tǒng)故障診斷方法存在的問(wèn)題

　　包裝機(jī)產(chǎn)生故障的成因很多，往往會(huì)在任意時(shí)刻、任意部位產(chǎn)生不同類型的故障。以ZB45包裝機(jī)的鋁箔紙系統(tǒng)為例，可能產(chǎn)生的故障就有數(shù)十種，僅其中“鋁箔紙撕不開(kāi)”這一種故障，又會(huì)有多種因素與其相關(guān)。由此可見(jiàn)，對(duì)包裝機(jī)的準(zhǔn)確故障診斷難度極大。

　　在現(xiàn)階段，包裝機(jī)故障主要依靠維修人員的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)故障進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)性的診斷，主要技術(shù)手段是以手工查找紙版手冊(cè)和維修記錄為主，故障診斷存在耗時(shí)長(zhǎng)、具有主觀性的問(wèn)題，極大依賴于人員經(jīng)驗(yàn)，技術(shù)傳承性較差，往往會(huì)導(dǎo)致大量故障停機(jī)時(shí)間。特別是對(duì)于一個(gè)OPC代碼對(duì)應(yīng)多個(gè)可能故障的情況。維修手冊(cè)只記錄各種故障可以導(dǎo)致的現(xiàn)象，并且手冊(cè)有幾千頁(yè)之多。不但查找困難，而且很多故障診斷的經(jīng)驗(yàn)沒(méi)有書面記錄。

　　有經(jīng)驗(yàn)的工人要根據(jù)故障代碼，結(jié)合自己的觀察，及歷史故障頻次來(lái)判斷最有可能的故障。而這種經(jīng)驗(yàn)常常沒(méi)有書面記錄，動(dòng)輒需要五年、十年的經(jīng)驗(yàn)積累。隨著制造業(yè)信息化進(jìn)程的推進(jìn)，卷包機(jī)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從ZB45包裝機(jī)提取大量實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括運(yùn)行參數(shù)、故障統(tǒng)計(jì)、臺(tái)時(shí)產(chǎn)量、物料消耗等信息，同時(shí)也建立了基于EAM系統(tǒng)相關(guān)的設(shè)備故障維修記錄，但是兩個(gè)系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行，缺乏有效的關(guān)聯(lián)策略來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息的融合，需要對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的處理和分析，從各系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)挖掘，得出有效、可固化傳承的故障診斷及設(shè)備維護(hù)類知識(shí)，并應(yīng)用到生產(chǎn)過(guò)程中。

　　1.3相關(guān)技術(shù)背景

　　1.3.1常見(jiàn)的故障診斷方法

　　傳統(tǒng)的復(fù)雜設(shè)備故障的診斷主要包括如下方法：

　　1)故障樹(shù)：通過(guò)故障樹(shù)的方法[2][3]建立從傳感器可測(cè)的故障現(xiàn)象到故障的自動(dòng)推理引擎。這種方法也常被稱做專家系統(tǒng)。不同的故障可以通過(guò)邏輯與、或、非的方式關(guān)聯(lián)，共同決定下一級(jí)故障發(fā)生與否。故障樹(shù)方法可以用系統(tǒng)可靠性分析，及單一故障情況下的故障診斷。

　　2)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：另一類方法是通過(guò)如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[2][4]的統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，對(duì)多個(gè)故障及其故障概率進(jìn)行自動(dòng)推理。這類方法需要用戶構(gòu)建由故障和現(xiàn)象為節(jié)點(diǎn)的有向無(wú)環(huán)圖(DAG,DirectedAcyclicGraph)，并輸入條件概率表(CPT,conditionalprobabilitytable)和先驗(yàn)概率以表征不同節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系。如果有足夠歷史數(shù)據(jù)，條件概率表和先驗(yàn)概率都可以從數(shù)據(jù)中得出。這種方法比故障樹(shù)的表現(xiàn)力更強(qiáng)。故障樹(shù)可以轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的形式[2]，但反之則不一定成立。

　　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法可用于大型生產(chǎn)制造系統(tǒng)[4]、樓宇空調(diào)[5]的故障診斷及故障冗余控制系統(tǒng)[6]。基本的樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)假定故障之間獨(dú)立出現(xiàn)，即故障出現(xiàn)的概率不會(huì)相互影響，同時(shí)，故障出現(xiàn)的概率不隨時(shí)間而變化。動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展了樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間域上的表現(xiàn)力，從而允許出現(xiàn)時(shí)變的概率分布。

　　3)觀測(cè)器：如果要通過(guò)觀測(cè)模擬量來(lái)分析故障情況，可以采用觀測(cè)器的方法，并通過(guò)在線傳感器數(shù)據(jù)估計(jì)系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)。例如：卡爾曼濾波器(Kalmanfilter)或粒子群濾波器(particlefilter)是常見(jiàn)的基于模型的系統(tǒng)狀態(tài)觀測(cè)器。對(duì)于只有模型結(jié)構(gòu)，但不了解參數(shù)的系統(tǒng)，還可以采用在線模式識(shí)別的方法，例如在線ARIMA或N4SID的算法等[7]。

　　4)數(shù)字孿生：近年來(lái)，數(shù)字孿生(digitaltwin)[8][9][10]的概念得到研究者和工業(yè)界的重視，并從3D模型延展到在線監(jiān)測(cè)應(yīng)用。對(duì)于大型的工業(yè)控制系統(tǒng)，如石化企業(yè)的分布控制系統(tǒng)(DCS,distributedcontrolsystem)[10]及暖通空調(diào)系統(tǒng)[11]，想要手動(dòng)建立系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型是非常困難的。對(duì)這類應(yīng)用，通過(guò)組合子系統(tǒng)的數(shù)字孿生而構(gòu)建全系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型是個(gè)更好的方案。文獻(xiàn)[12]提出了采用在線數(shù)字孿生的方法，對(duì)暖通空調(diào)設(shè)備進(jìn)行在線故障監(jiān)督和診斷。

　　1.3.2自然語(yǔ)言處理技術(shù)和知識(shí)圖譜

　　近年來(lái)，以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的自然語(yǔ)言處理得到了廣泛的工業(yè)應(yīng)用。對(duì)設(shè)備故障診斷而言，設(shè)備維修工單記錄和維修手冊(cè)是故障診斷系統(tǒng)建模和分析的重要數(shù)據(jù)來(lái)源，其描述形式基本上是自然語(yǔ)言。然而，直接通過(guò)閱讀自然語(yǔ)言，手工建模的方法成本高，時(shí)間長(zhǎng)。利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)是提高故障診斷系統(tǒng)建模的有效手段。

　　早期的應(yīng)用主要以針對(duì)關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)為主[13]。美國(guó)海軍采用了自然語(yǔ)言處理的方法對(duì)V-22魚鷹飛機(jī)的維護(hù)資料進(jìn)行了系統(tǒng)的分析整理[14]。通過(guò)基于Python的NLTK自然語(yǔ)言處理工具包[15]進(jìn)行分詞,該方法識(shí)別了維修記錄中的自然語(yǔ)言記號(hào)，并對(duì)核心詞進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。在此基礎(chǔ)上，可以對(duì)歷史上相似的故障維護(hù)工單進(jìn)行聚類，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法分析改進(jìn)維修的手段。

　　針對(duì)煙草機(jī)械維護(hù)的自然語(yǔ)言處理應(yīng)用還很少見(jiàn)。文獻(xiàn)[16]討論了煙草機(jī)械維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)的自然語(yǔ)言處理方法，采用常規(guī)的TF-IDF及TextRank模型進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，然后通過(guò)權(quán)重矩陣比較實(shí)際故障記錄與故障數(shù)據(jù)庫(kù)中已有故障記錄的相似程度，由此進(jìn)行對(duì)同類故障記錄的模糊查找，其本身并不直接用于故障診斷。當(dāng)涉及到具體行業(yè)知識(shí)時(shí)，這種模糊查找方法效果不太理想。知識(shí)圖譜[17]是一種描述實(shí)體之間語(yǔ)義關(guān)系的有向圖結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜一般存于圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，如Neo4J,Dgraph等。

　　近年來(lái)，隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)的興起，出現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)圖譜相結(jié)合的流派。例如，DeepWalk[18]可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。通過(guò)深度圖卷積網(wǎng)絡(luò)(DGCN,deepgraph convolutionnetwork)學(xué)習(xí)軸承的振動(dòng)信號(hào)，文獻(xiàn)[19]提出了一種可以進(jìn)行故障原因診斷的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。開(kāi)源軟件DeepGraphLibrary(DGL)[20],可以把多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)向量化，并嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。利用已有的知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)，我們通過(guò)維護(hù)手冊(cè)和工單數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜，并由此生成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，用于故障診斷。

　　2人機(jī)共融的故障診斷系統(tǒng)

　　2.1人機(jī)共融的新型交互方式

　　人機(jī)共融被認(rèn)為是工業(yè)4.0時(shí)代的重要場(chǎng)景之一[1]。關(guān)于工業(yè)機(jī)器人的人機(jī)共融[21]，及離散生產(chǎn)線的人機(jī)共融[22]已經(jīng)有一些成功經(jīng)驗(yàn)。但對(duì)于故障診斷系統(tǒng)的人機(jī)共融方式還未見(jiàn)相關(guān)報(bào)道。我們以ZB45卷包機(jī)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，提出一種故障診斷系統(tǒng)，旨在提高故障診斷效率、降低故障停機(jī)時(shí)間，并對(duì)故障的原因、部位與維護(hù)策略進(jìn)行全面分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)增效、穩(wěn)質(zhì)和降本的效果。其核心思想是通過(guò)人機(jī)共融的有機(jī)合作引導(dǎo)工人監(jiān)督系統(tǒng)不斷學(xué)習(xí)，解決現(xiàn)有故障建模中缺乏文字描述經(jīng)驗(yàn)的難點(diǎn)。

　　本系統(tǒng)人機(jī)共融的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在：1)建立基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展故障診斷架構(gòu)，可以利用OPC代碼、用戶標(biāo)簽選擇、傳感器信號(hào)等多模態(tài)信息，進(jìn)行自動(dòng)故障診斷推理;2)通過(guò)人機(jī)共融的有機(jī)合作，向用戶提供標(biāo)簽，并接收反饋;學(xué)習(xí)用戶潛在經(jīng)驗(yàn)，不斷提高診斷精度;3)通過(guò)自然語(yǔ)言處理的方法，分析歷史工單數(shù)據(jù)，自動(dòng)構(gòu)建推理用的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，減少手工建模時(shí)間。其中，機(jī)械設(shè)備的傳感器采集信號(hào)處理后產(chǎn)生各類報(bào)警信號(hào)，并利用相關(guān)事件檢測(cè)算法，觸發(fā)事件后傳送給貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。事件監(jiān)測(cè)算法可以看作與內(nèi)置的OPC代碼報(bào)警相同，都是觸發(fā)事件的布爾量。

　　而維修人員產(chǎn)生歷史工單，經(jīng)過(guò)自然語(yǔ)言處理模塊進(jìn)行分析，用于生成故障知識(shí)圖譜，并用于初始化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。工單的信息經(jīng)過(guò)自然語(yǔ)言處理，生成初選標(biāo)簽，經(jīng)凸優(yōu)化過(guò)濾后，產(chǎn)生足夠的精選標(biāo)簽，供維修人員選擇。標(biāo)簽中一般包括維修人員可以看到或聽(tīng)到的各種現(xiàn)象。作為對(duì)傳感器信號(hào)的有效補(bǔ)充，標(biāo)簽可以看成另一種“人工”的傳感器。它們也可以觸發(fā)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的事件。

　　2.2故障樹(shù)建模

　　目前在ZB45包裝機(jī)應(yīng)用中積累了維修工人師傅的大量維修記錄，但是記錄存在標(biāo)準(zhǔn)不一、記錄不全、故障重復(fù)等問(wèn)題。在維修工人師傅經(jīng)驗(yàn)的幫助下，從數(shù)十萬(wàn)的維修數(shù)據(jù)中，清洗整理出1751條完整的故障維修記錄，并將故障現(xiàn)象和機(jī)器位置相關(guān)聯(lián)，形成故障樹(shù)，同時(shí)對(duì)每個(gè)故障所對(duì)應(yīng)的故障編碼進(jìn)行對(duì)應(yīng)，通過(guò)這種關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的推送。

　　3診斷系統(tǒng)的生產(chǎn)成效

　　通過(guò)對(duì)比系統(tǒng)部署前后月份的萬(wàn)箱故障數(shù)據(jù)。從中可以看到，系統(tǒng)部署后一個(gè)月的故障次數(shù)為46次，萬(wàn)箱故障次數(shù)為46/69296.4*10000=6.63，而部署前一個(gè)月的故障次數(shù)是64，萬(wàn)箱故障次數(shù)為64/66232.2*10000=9.64，同比萬(wàn)箱故障次數(shù)下降31.2%。

　　4結(jié)束語(yǔ)

　　面向復(fù)雜設(shè)備的故障診斷問(wèn)題，本文以ZB45包裝機(jī)故障診斷為考察目標(biāo)，提出了一種實(shí)現(xiàn)人機(jī)共融的故障診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)整合了自然語(yǔ)言處理技術(shù)、知識(shí)圖譜技術(shù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論，主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下：

　　1)通過(guò)對(duì)歷史工單的自然語(yǔ)言處理，自動(dòng)生成知識(shí)圖譜和貝葉斯網(wǎng)絡(luò);2)針對(duì)故障代碼(OPC代碼)少于故障源的問(wèn)題，鼓勵(lì)用戶通過(guò)選擇標(biāo)簽的方式來(lái)提高診斷精度。同時(shí)，利用用戶反饋，提高貝葉斯網(wǎng)絡(luò)診斷精度;3)結(jié)合自然語(yǔ)言處理和凸優(yōu)化的方法，提供少而精的標(biāo)簽。通過(guò)對(duì)歷史工單的自然語(yǔ)言處理，進(jìn)行標(biāo)簽初選。隨后采用凸優(yōu)化算法選擇恰好足夠的標(biāo)簽給用戶選擇。通過(guò)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行測(cè)試，證明該系統(tǒng)能有效降低設(shè)備的萬(wàn)箱故障次數(shù)，有效減少故障維修時(shí)間，提高了設(shè)備故障診斷效率。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]於志文,郭斌.人機(jī)共融智能[J].中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊,2017,13(12)：64-67.

　　[2]王廣彥,馬志軍,胡起偉.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障樹(shù)分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2004，24(6):78-83.

　　[3]RUIJTERSE,STOELINGAM.Faulttreeanalysis:asurveyofthestate-of-the-artinmodeling,analysisandtools[J].ComputerScienceReview,2015,15:29-62.

　　[4]CARBERYCM,WOODSR,MARSHALLAH.ABayesiannetworkbasedlearningsystemformodelingfaultsinlarge-scalemanufacturing[C]//2018IEEEInternationalConferenceonIndustrialTechnology(ICIT)，2018:1357-1362.

　　[5]XIAOF,ZHAOY,WENJ,etal.BayesiannetworkbasedFDDstrategyforvariableairvolumeterminals[J].Automationinconstruction,2014,41:106-118.

　　[6]VILLEZK,VENKATASUBRAMANIANV,NARASIMHANS.Bayesianinferenceforfault-tolerantcontrol[C]//InternationalSymposiumonResilientControlSystems，IEEE,2009：51-53.

　　作者：張明琰1宋震2方世杰2