智能运维与健康管理 第7章
健身行业智能健身房建设与管理方案
健身行业智能健身房建设与管理方案第一章：项目背景与建设目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 建设目标 (3)第二章：智能健身房设计原则与布局 (3)2.1 设计原则 (3)2.2 布局规划 (4)第三章：智能健身设备选型与配置 (4)3.1 设备选型 (4)3.1.1 设备功能 (5)3.1.2 设备品质 (5)3.1.3 设备兼容性 (5)3.1.4 设备成本 (5)3.2 设备配置 (5)3.2.1 设备种类配置 (5)3.2.2 设备数量配置 (5)3.2.3 设备布局配置 (6)3.2.4 设备维护与更新 (6)第四章：智能健身系统开发与集成 (6)4.1 系统开发 (6)4.1.1 需求分析 (6)4.1.2 系统设计 (6)4.1.3 系统开发 (7)4.2 系统集成 (7)4.2.1 硬件集成 (7)4.2.2 软件集成 (7)4.2.3 系统测试与优化 (7)4.2.4 系统部署与运维 (8)第五章：智能健身数据采集与处理 (8)5.1 数据采集 (8)5.1.1 数据来源 (8)5.1.2 数据采集方式 (8)5.2 数据处理 (8)5.2.1 数据预处理 (9)5.2.2 数据挖掘与分析 (9)5.2.3 数据可视化 (9)第六章：智能健身会员管理与服务 (9)6.1 会员管理 (9)6.1.1 会员信息管理 (10)6.1.2 会员卡管理 (10)6.1.3 会员权益管理 (10)6.2 会员服务 (10)6.2.1 个性化健身指导 (10)6.2.2 在线预约与签到 (11)6.2.3 会员互动与社群建设 (11)第七章：智能健身教练培训与管理 (11)7.1 教练培训 (11)7.1.1 培训目标 (11)7.1.2 培训内容 (12)7.1.3 培训方式 (12)7.2 教练管理 (12)7.2.1 管理制度 (12)7.2.2 管理措施 (13)第八章：智能健身房运营与维护 (13)8.1 运营策略 (13)8.2 维护保养 (14)第九章：智能健身房安全与风险管理 (14)9.1 安全管理 (14)9.1.1 安全管理概述 (14)9.1.2 设施设备安全 (15)9.1.3 人员安全管理 (15)9.1.4 环境安全管理 (15)9.1.5 应急预案及演练 (15)9.2 风险管理 (15)9.2.1 风险管理概述 (16)9.2.2 法律法规风险 (16)9.2.3 市场风险 (16)9.2.4 财务风险 (16)9.2.5 技术风险 (16)9.2.6 人为风险 (16)第十章：智能健身房建设与管理的未来发展 (16)10.1 发展趋势 (17)10.2 发展策略 (17)第一章：项目背景与建设目标1.1 项目背景科技的发展和人们对健康生活方式的追求，健身行业在我国逐渐崛起，市场规模持续扩大。
大健康领域健康管理平台建设及运营计划
大健康领域健康管理平台建设及运营计划第1章项目背景与概述 (4)1.1 健康管理行业现状分析 (4)1.2 健康管理平台建设的必要性 (4)1.3 项目目标与意义 (4)第2章市场调研与需求分析 (5)2.1 市场调研方法与范围 (5)2.2 竞品分析 (5)2.3 用户需求分析 (5)2.4 市场前景预测 (6)第3章平台架构与功能设计 (6)3.1 总体架构设计 (6)3.2 技术架构设计 (6)3.3 功能模块划分 (7)3.4 系统接口设计 (7)第4章关键技术与创新点 (8)4.1 数据采集与处理技术 (8)4.2 人工智能在健康管理中的应用 (8)4.3 大数据挖掘与分析 (8)4.4 信息安全与隐私保护 (9)第5章产品开发与实施计划 (9)5.1 产品开发流程 (9)5.1.1 需求分析 (9)5.1.2 产品设计 (9)5.1.3 技术选型与方案制定 (9)5.1.4 编码与开发 (9)5.1.5 测试与优化 (9)5.2 系统开发与测试 (9)5.2.1 系统架构设计 (10)5.2.2 前端开发 (10)5.2.3 后端开发 (10)5.2.4 系统测试 (10)5.3 设备选型与采购 (10)5.3.1 服务器设备 (10)5.3.2 网络设备 (10)5.3.3 辅助设备 (10)5.4 项目实施进度安排 (10)5.4.1 需求分析与产品设计（1个月） (10)5.4.2 技术选型与方案制定（1个月） (10)5.4.3 编码与开发（3个月） (10)5.4.4 系统测试与优化（2个月） (11)5.4.5 系统部署与上线（1个月） (11)5.4.6 项目验收与交付（1个月） (11)第6章健康管理服务体系建设 (11)6.1 健康管理服务内容设计 (11)6.1.1 健康评估：通过收集用户的健康数据，运用大数据分析和人工智能技术，为用户提供个性化的健康评估报告，帮助用户全面了解自身健康状况。
智慧社区社区智能化管理与服务提升方案
智慧社区社区智能化管理与服务提升方案第1章智慧社区概述 (4)1.1 社区智能化管理的必要性 (4)1.2 智慧社区的发展现状与趋势 (4)第2章社区基础设施智能化 (5)2.1 智能门禁系统 (5)2.1.1 系统概述 (5)2.1.2 技术应用 (5)2.1.3 系统功能 (5)2.2 智能照明系统 (6)2.2.1 系统概述 (6)2.2.2 技术应用 (6)2.2.3 系统功能 (6)2.3 社区WiFi覆盖 (6)2.3.1 系统概述 (6)2.3.2 技术应用 (6)2.3.3 系统功能 (6)第3章社区安全防范与管理 (7)3.1 视频监控系统 (7)3.1.1 系统概述 (7)3.1.2 系统构成 (7)3.1.3 系统功能 (7)3.2 周界报警系统 (7)3.2.1 系统概述 (7)3.2.2 系统构成 (7)3.2.3 系统功能 (8)3.3 智能巡更系统 (8)3.3.1 系统概述 (8)3.3.2 系统构成 (8)3.3.3 系统功能 (8)第4章社区环境监测与优化 (8)4.1 空气质量监测 (8)4.1.1 监测设备部署 (8)4.1.2 数据分析与处理 (9)4.1.3 智能调控措施 (9)4.2 水质监测 (9)4.2.1 水质监测点布置 (9)4.2.2 水质检测指标 (9)4.2.3 智能预警与处理 (9)4.3 垃圾分类与处理 (9)4.3.1 垃圾分类设施 (9)4.3.2 垃圾分类指导 (9)4.3.3 垃圾处理与回收 (9)4.3.4 智能监管与评价 (10)第5章社区能源管理与节能减排 (10)5.1 智能电网应用 (10)5.1.1 电力信息采集与监控 (10)5.1.2 电力需求侧管理 (10)5.1.3 分布式能源接入与管理 (10)5.2 分布式光伏发电 (10)5.2.1 光伏发电系统设计 (10)5.2.2 光伏发电设备安装 (10)5.2.3 光伏发电并网管理 (10)5.3 节能设备改造 (11)5.3.1 供配电系统改造 (11)5.3.2 照明系统改造 (11)5.3.3 空调系统改造 (11)5.3.4 建筑围护结构优化 (11)第6章社区健康管理与服务 (11)6.1 智能健康监测 (11)6.1.1 建立全面监测系统 (11)6.1.2 数据分析与预警 (11)6.1.3 健康教育推广 (11)6.2 老年人关爱服务 (11)6.2.1 生活照料服务 (11)6.2.2 健康关怀服务 (12)6.2.3 精神慰藉服务 (12)6.3 社区医疗资源共享 (12)6.3.1 医疗资源整合 (12)6.3.2 远程医疗服务 (12)6.3.3 健康信息平台建设 (12)6.3.4 社区医疗互助机制 (12)第7章社区文化与教育服务 (12)7.1 社区图书馆 (12)7.1.1 数字化资源建设：整合电子图书、音频、视频等多媒体资源，搭建线上线下相结合的数字化阅读平台。
智能运维中的设备健康状态监测与控制
智能运维中的设备健康状态监测与控制智能运维是指基于智能化技术的设备检测、优化、维护和管理，提高设备的稳定性和运行效率。
设备健康状态监测和控制是智能运维中的重要部分，可以对设备的运行状态进行实时、准确的监测，及时预警和处理问题，从而达到提高设备的可靠性、保障生产及延长设备使用寿命的目的。
一、运维监测的重要性运维监测是指对设备和系统的状态进行实时监测，分析和处理故障，同时优化性能，以确保设备能够一直处于高效稳定的状态。
现代化工艺生产流程变得越来越复杂，设备和系统数量也逐步增加，为实现生产过程的高效、快捷、安全，运维监测在其中扮演着关键的角色。
智能化设备和系统的设备健康状态监测是运维监测的重要方面，其对于工业自动化生产也起到了重要的推动作用。
智能运维中包含了许多高新技术，例如传感器、网络通信技术、人工智能等技术，可以实现对工厂生产流程的实时监控，从而实现智能化操作与维护。
二、智能设备健康状态监测的实现原理智能设备健康状态监测通过采集数据来实现对设备状态的监测。
其中，物联网技术在实现智能运维和监测中起着重要的作用。
利用物联网的监测系统，可以通过传感器将数据采集到云端，并经过数据分析、处理和预测，最终得到关于设备健康状态的分析报告。
智能运维中，运维人员可以通过数据分析，及时预警设备状态异常。
在设备状态出现异常或有待维修时，设备可以通过自主治理或运维人员的远程控制来进行操作，从而保障设备在最短的时间内尽快恢复正常状态。
三、设备健康状态监测中的技术应用1、多种传感器技术在设备健康状态监测中，传感器技术是最基础的技术之一。
传感器通过对环境因素、设备状态的监测、采集数据并反馈给程序，实现对设备状态的实时监测。
随着物联网技术的发展，传感器的种类和类型也越来越多，包括温度、湿度、震动、水位等多种类型，利用这些传感器来实现对设备的状态监测。
2、机器学习技术机器学习技术是智能运维中广泛应用的技术。
利用机器学习技术，可以绘制设备的基本模型，对设备状态进行预测和处理。
《智能运维与健康管理》课程大纲
一、课程简介教材及主要参考书教材：[1] 陈雪峰，訾艳阳. 智能运维与健康管理，机械工程出版社，2018参考书：加英文图书[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京：机械工业出版社，2012.[7] 李斌，李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley& Sons, Ltd, 2009.[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: TheSparse Way[M]: Academic Press, 2008.[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:MIT press, 2016.[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection toFault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.二、课程内容及学时分配绪论（2学时）（讲授，对应课程目标1）1.1引言：介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义；（1.1与1.2 共0.5学时）1.2机械状态监测与故障诊断：当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；（1.1与1.2 共0.5学时）1.3智能运维与健康管理：PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法；（1学时）1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
IT服务领域智能IT运维管理与安全防护方案
IT服务领域智能IT运维管理与安全防护方案第1章 IT服务领域现状与挑战 (4)1.1 IT基础设施发展概述 (4)1.2 运维管理面临的挑战 (4)1.3 安全防护的重要性 (5)第2章智能IT运维管理理念 (5)2.1 智能运维的定义与特点 (5)2.1.1 自动化程度高：通过智能化手段，实现运维任务的自动化执行，降低人工干预程度，提高运维效率。
(5)2.1.2 实时性：利用大数据分析技术，实时采集、处理和分析运维数据，快速响应系统故障和业务需求。
(5)2.1.3 预测性：基于历史数据和业务模型，对潜在的系统故障、功能瓶颈等问题进行预测，实现主动运维。
(5)2.1.4 智能化决策：运用人工智能技术，对海量数据进行挖掘和分析，为运维决策提供有力支持。
(5)2.1.5 安全性：智能运维系统具备较强的安全防护能力，保证运维过程中数据和系统的安全。
(5)2.2 智能运维的关键技术 (6)2.2.1 数据采集与处理：通过日志收集、功能监控、网络抓包等技术，实现对各类运维数据的实时采集，并采用大数据处理技术进行数据清洗、存储和分析。
(6)2.2.2 人工智能算法：运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对运维数据进行分析，实现故障预测、功能优化等智能化功能。
(6)2.2.3 自动化运维工具：结合脚本编程、自动化运维工具（如Ansible、Puppet等），实现运维任务的自动化执行。
(6)2.2.4 云计算与虚拟化：利用云计算技术，实现运维资源的弹性伸缩、按需分配，提高运维资源利用率。
(6)2.2.5 安全防护技术：运用防火墙、入侵检测、安全审计等安全防护技术，保证运维过程的安全性。
(6)2.3 智能运维的发展趋势 (6)2.3.1 运维数据智能化：运维数据将更加丰富、多样化，智能运维系统将通过对这些数据的深度挖掘，实现更精准、高效的运维决策。
(6)2.3.2 运维工具平台化：各类运维工具将逐步向平台化、一体化方向发展，提高运维工作的协同性和效率。
基于智能运维技术的工业设备健康管理系统设计
基于智能运维技术的工业设备健康管理系统设计工业设备健康管理系统是基于智能运维技术的一种解决方案，旨在提高工业设备的使用寿命、降低维修成本和减少停机时间。
本文将从系统的设计原则、关键功能和技术支持等方面进行探讨，为读者呈现一种全面而高效的工业设备健康管理系统设计。
系统设计原则：1. 数据采集与传输：系统应能实时采集工业设备的各项运行数据，包括温度、震动、振动、电流、电压等指标，并通过无线传输方式将数据上传至数据中心。
2. 数据处理与分析：系统应具备强大的数据处理和分析能力，能够根据设备的历史数据和实时数据进行异常检测、故障预警和故障诊断，并生成相应的报告和建议，以便运维人员及时采取措施。
3. 可视化展示与远程监控：系统应提供直观的可视化展示界面，将设备的运行状态、维修记录、预警信息等以图表、报表的形式展示出来，方便用户进行设备健康状态的监控和管理。
4. 自动化运维与远程维护：系统应具备自动化运维能力，能够通过远程控制和操作设备，减少运维人员的工作量和出差频率。
同时，也应支持远程维护，能够通过远程监控和故障诊断，快速判断出故障源并进行修复。
5. 故障预测与优化维修：系统应能根据设备运行数据和历史维修记录，通过数据挖掘和机器学习等技术，预测设备故障的概率和时间，并给出优化的维修方案，以减少停机时间和维修成本。
关键功能：1. 实时监测与预警：系统能够实时监测设备的运行状态，当出现异常或故障时，及时发出预警信息，通知运维人员进行处理。
2. 故障诊断与分析：系统能够自动对故障进行诊断，并根据故障类型和严重程度给出相应的排查方案和处理建议，为运维人员提供决策支持。
3. 维修管理与记录：系统能够管理设备的维修记录，包括维修人员、维修费用、维修时间等信息，以便后续的统计和分析。
4. 维保计划与任务调度：系统能够制定设备的维保计划，并根据实际情况进行任务调度，确保设备得到及时的维修和保养。
5. 数据分析与报告生成：系统能够对设备运行数据进行分析，并生成相应的报表和图表，为管理层决策提供数据支持。
体育行业智能运动健身平台开发方案
体育行业智能运动健身平台开发方案第一章：项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第二章：市场分析 (3)2.1 体育行业现状 (3)2.2 市场需求分析 (3)2.3 市场竞争分析 (4)第三章：功能需求分析 (4)3.1 用户需求分析 (4)3.2 功能模块划分 (5)3.3 关键技术需求 (5)第四章：系统架构设计 (6)4.1 系统整体架构 (6)4.2 技术选型与框架 (6)4.3 数据库设计 (7)第五章：核心功能开发 (7)5.1 用户注册与登录 (7)5.2 运动数据记录与统计 (7)5.3 运动建议与指导 (8)第六章：智能运动算法研究 (8)6.1 运动数据分析 (8)6.1.1 数据采集与处理 (8)6.1.2 数据挖掘与分析 (8)6.2 智能推荐算法 (9)6.2.1 基于内容的推荐算法 (9)6.2.2 协同过滤推荐算法 (9)6.2.3 深度学习推荐算法 (9)6.3 运动效果评估 (9)6.3.1 运动效果指标选取 (9)6.3.2 运动效果评估方法 (9)6.3.3 运动效果优化策略 (10)第七章：用户体验优化 (10)7.1 界面设计与美化 (10)7.2 交互体验优化 (10)7.3 反馈与迭代 (11)第八章安全性保障 (11)8.1 数据安全 (11)8.1.1 数据加密 (11)8.1.2 数据存储安全 (12)8.1.3 数据备份与恢复 (12)8.2 系统安全 (12)8.2.1 身份认证 (12)8.2.2 访问控制 (12)8.2.3 系统监控与审计 (12)8.3 法律法规遵守 (12)8.3.1 合规性评估 (12)8.3.2 用户隐私保护 (12)8.3.3 数据合规处理 (12)第九章：市场推广与运营 (13)9.1 市场定位 (13)9.2 推广策略 (13)9.3 运营模式 (13)第十章：项目总结与展望 (14)10.1 项目成果总结 (14)10.2 项目不足与改进 (14)10.3 项目未来发展展望 (15)第一章：项目概述1.1 项目背景科技的发展和人们对健康意识的增强，体育行业正面临着转型升级的挑战。
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图 7-10 840D系统OPC服务器数据采集流程
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数控机床健康保障系统
• 健康保障系统构成
数控机床的健康保障系统能预测性诊断机床部件或系统的 功能状态，包括对部件的性能评估和剩余使用寿命预测， 为机床的维护策略的实施提供决策意见。机床维护人员根 据健康保障系统诊断的结果，在机床处于亚健康状态时便 提前调度相关资源，当机床真正出现问题时就能立即维护、 维修，做到最大化减少故障停机时间并延长机床的工作寿 命，提高工厂的生产效率。
管理服务器
对单个或多个车间的 机床进行统一监督、 管理，并将智能健康 评估模型诊断的结果 发送到对应的机床上， 在有机床健康报警时 自动启动维护策略
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数控机床健康保障系统
• 健康保障系统功能概述
✓ 智能振动抑制 ✓ “铁人三项” ✓ 二维码故障诊断与云管理 ✓ 加工质量监测与保障
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数控机床健康保障系统 ✓ 智能振动抑制
• 在制造业数字化趋势和“大数据”时代，生产过程数据的利用有极大发展空 间。本章要解决的一个主要问题是，如何利用机床自身的数据和可能外加的 传感数据建立有效的加工过程健康保障系统和智能运维机制。
PART 02
加工过程智能运维系统架构
加工过程床控制模型 2. 传感器测量系统 3. 数控系统 4. 数控机床健康保障系统
构简单，调试方便，成本较低，但精 度速度都难以保障
半 闭 环 数 控 系 统 （ Semi-closed Loop Numerical Control System）带有检测反
数控 装置
+
馈（通常是电机编码器），但无法检测
机械传动过程中产生的误差，该数控系
统精度较高，稳定性高，调试简单。
数控 装置
位置 控制单 元
机床的各坐标轴加减速时产生的振动，直接影响加工精度、表面粗糙度、刀 尖磨损和加工时间，主动振动控制模块可使机床振动减至最小。例如，日本 MAZAK公司智能机床的AVC（Active Vibration Control，主动振动控制）模块， 通过系统内置的传感器和运算器计算和反馈的振动信息，然后调整指令从加 减速指令去除机械振动成分，从而实现对机床超出范围的振动进行抑制。
+ 位置控制
-
速度 控制单 元
+ 速度控制
-
实际 位置 反馈
实际速度 反馈
检测与反 馈单元
伺服 电机
位置 控制单 元
位置控制 -
速度 控制单 元
+ 速度控制
-
实际 位置 反馈
实际 速度 反馈
工作台
检测与反 馈单元
伺服 电机
机械 执行部 件
工作台
机械 执行部 件
闭 环 数 控 系 统 （ Closed Loop Numerical Control System）带有 包含检测位置误差（常用光栅尺）
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数控机床健康保障系统 ✓ “铁人三项”
铁人三项按照如下图所示的运行内容及机床本身的结构特点设定自检G指令， 数控机床运行设定好的自检G指令，同时通过无传感器的方式采集G指令运行 过程中的数控系统内部大数据，包括指令行行号数据及其它运行状态数据 （如负载电流、跟随误差、实际位置等），将数控机床（MR）、G指令信息 （WT）和运行状态数据（Y）进行映射，建立数控机床的CPS模型Y=f(WT, MR)， 并通过对不同阶段CPS模型中的指令域波形图进行对比、分析，提取出指令域 波形显著的特征信息，进而利用指令域的特征信息进行数控机床健康状态的 检测与评估。
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2.4 数控机床健康保障系统
数控机床健康保障系统
• 健康保障系统总体功能
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数控机床健康保障系统
• 健康保障系统功能模块
信号采集模块 信号处理模块
由分布在数控机床 各处的电流、振动、 温度等众多传感器 组成，利用多传感 器融合技术获取数 控机床的工作状态 信息并传输至信号 处理模块中
工业现场获得的各 种信号往往包含大 量噪声，为了增强 采集信号的信噪比， 需要对采集到的信 号采取滤波等信号 处理技术来获得质 量更高的信号
➢ 振动传感器
• 智能运维中，振动加速度信号对机床的故障诊断和 工况监视具有重要的测量效果，加工过程中，电机 转动，伺服控制都会产生振动信号，获取振动信号， 并经特征提取，是实现状态感知的重要途径;
2.3 数控系统
数控系统
• 数控系统简介
数控系统(Numerical Control System)是数字控制系统的简称， 其内部一般由I/O设备、计算机数字控制(CNC)装置、可编 程控制器(PLC)、伺服系统、驱动装置以及检测装置等部件 组成。 G代码
随着数控技术的发展，在人和机床之间 增加了数控系统。加工工艺知识通过G 代码，输入到数控系统，数控系统替代 了人操作控制机床。此时，数控机床就 变成了HCPS。即在H和P之间增加了一个 信息系统Cyber System，这是与传统制造 系统最为本质的变化。
数控机床控制模型
• 新一代制造系统与新一代的人-信息-物理系统 (HCPS 2.0)
加工过程智能运维
本章导读
学习要求：
➢ 了解加工过程智能运维的特点与重要性； ➢ 掌握加工过程智能运维的系统框架构成与关键技术。
基本内容及要点：
➢ 加工过程智能运维背景介绍与机床故障特点； ➢ 加工过程智能运维系统架构组成：数控机床控制模型、传感
器测量系统、数控系统、数控机床健康保障系统； ➢ 加工过程智能运维关键技术：数字化技术、网络化技术、智
➢ 通过“人在回路”的混合增强智能，人机深度融合将从本 质上提高制造系统处理复杂性和不确定性问题的能力，极 大提高制造系统的性能。
2.2 传感器测量系统
传感器测量系统
• 传感器简介
在数控机床加工运行过程中，工况状态的检测信号是反映 机床设备运行状态正常或异常的信息载体，智能化数控机 床是通过检测信号感知机床的状态信息，并经信号的分析 和处理，能给出加工过程的控制决策和实时状态显示，适 当的检测方法是数控机床实现自助感知的重要条件，因而 也是数控机床智能化技术中必不可少的环节。
新一代智能制造系统与HCPS的不同 之处，在于其信息系统不再仅仅局 限于感知和控制，而是增加了认知 和学习的能力。在这一阶段，新一 代人工智能技术将使HCPS系统发生 最为本质的变化，形成新一代的 人-信息-物理系统(HCPS 2.0)。
数控机床控制模型
• HCPS 2.0与HCPS
➢ HCPS 2.0与HCPS的主要变化在于人将部分认知与学习型的 脑力劳动转移给了信息系统，这样信息系统在具备“认知” 和“学习”的能力后，人和信息系统关系发生了根本变化， 实现了从“授之以鱼”到“授之以渔”的飞跃。
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传感器测量系统
• 数控机床对传感器的要求
➢ 满足精度要求，灵敏度高和速度响应快; ➢ 高可靠性、稳定性及抗干扰能力; ➢ 在线与实时性要求; ➢ 使用维护方便，适合机床运行环境和实际安装配置; ➢ 价格低廉，成本低
传感器测量系统
• 传感器测量系统
➢ 电流和电压传感器 • 获取数控机床加工过程的电流和电压信号，从而间
➢ 在实际生产过程中， 人们常按照数控系统 的组成特点对其进行 分类。
按控制运动 按组成特点 按功能水平
点位数控系统 直线数控系统 轮廓控制系统 开环数控系统 半闭环数控系统 闭环数控系统 经济型数控系统 普及型数控系统 高端数控系统
数控系统
工作台
指令
数控 脉冲 步进电机
步进
装置
驱动模块
电机
开环数控系统（Open Loop Numerical Control System）不需要检测反馈，结
特征提取与选 择模块
从信号中准确选 择出反应部件性 能退化或故障发 生的敏感特征， 对提高性能评估 和寿命预测模块 的诊断准确率有 重大的帮助
机床健康评估 模块
运用深度人工神经网络、 时间序列分析、隐马尔科 夫模型、模糊神经网络等 众多人工智能技术，在云 端建立反映故障规律和部 件性能退化趋势的智能计 算模型，然后根据上传的 信号数据判断对应机床的 性能状态并预测剩余寿命
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数控机床健康保障系统
• 健康保障系统具体构成
智能化加工 模块
实时监测和优化生 产线上的加工制造 过程，降低机床发 生硬件故障的风险， 改善机床的加工性 能，提高生产效率 和工人的安全保障；
云端数据库
存储从工业现场收 集到的宝贵的工业 数据，为制造业 “人工智能与大数 据”时代的建立提 供必要的数据支撑
CNC数控系统
主轴伺服 主轴驱动
I/O设备
CNC 装置
PLC 装置
单元
电气控制 单元
进给伺服
电机 机床电器
进给驱动
机 床 主 体
通信接口
单元
电机
检测装置
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数控系统
• 数控系统分类
➢ 目前，数控系统种类 繁多，其分类方式也 多种多样，主要分类 方式有：按控制运动 数控系统 分类，按组成特点分 分类方式 类，按功能水平分类。
• 《中国制造“2025”》将数控机床和基础制造装备行业列为中国制造业的战 略必争领域之一，主要原因是其对于一国制造业尤其是装备制造业的国际分 工中的位置具有“锚定”作用。
• 在实际生产加工过程中，由于数控机床的机械结构、数控系统以及控制部分 的复杂性，并且加工环境恶劣，加工强度高，导致机床的可靠性、稳定性面 临巨大挑战，其故障发生率也在增大。机床故障呈现出多样性的特点，可能 是机械故障、电气故障、液压故障、缓变故障等一种或多种情况。对于机床 发生的故障，往往是进行事后维修，不仅效率低而且故障损失大。
的检测反馈，精度最高，但是稳 定性不易保证，调试相对复杂。
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数控系统
从数控系统采集数据的方法主要有三种：基于PLC信号的数据采集，基于RS-232信号的 数据采集，基于OEM（Original Equipment Manufacturer， 原始设备制造商）软件的数据采 集方法。