為確保神戶制鋼加古川煉鋼廠第二初軋廠的穩(wěn)定運(yùn)行，應(yīng)用了一套數(shù)據(jù)采集裝置，并開發(fā)了檢測(cè)設(shè)備異常的系統(tǒng)。在作業(yè)條件和模式多樣的第二初軋廠，為了準(zhǔn)確檢測(cè)出異常，選擇從適合評(píng)估的區(qū)間提取數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，從而提高模型通用性的方法，并開發(fā)了一個(gè)從數(shù)據(jù)預(yù)處理到建模均無需編程的系統(tǒng)【ModeOrientedNovelAnomalyDetector：面向模式的新型異常檢測(cè)器（MONAD）】。通過從建模到利用MONAD的維護(hù)工作的流程進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，建立了一個(gè)即使是沒有掌握機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的運(yùn)維技術(shù)人員，也能夠運(yùn)用的體系，并在生產(chǎn)車間加以利用的同時(shí)努力提高其精度。
前言
神戶制鋼加古川煉鋼廠第二初軋廠（以下簡(jiǎn)稱第二初軋廠）于1970年投產(chǎn)，主要生產(chǎn)用于棒鋼產(chǎn)品軋制工廠的鋼坯。2017年，由于上游工序的整合，開展了大規(guī)模升級(jí)改造工程，僅初軋廠的產(chǎn)能就達(dá)到了每月30萬噸。棒鋼產(chǎn)品所采用的鋼坯幾乎全部通過第二初軋廠供應(yīng)，因此第二初軋廠穩(wěn)定運(yùn)行體系的建立是關(guān)系到整個(gè)棒鋼產(chǎn)品穩(wěn)定供應(yīng)的重要環(huán)節(jié)。
傳統(tǒng)的設(shè)備維護(hù)主要通過日常檢查確定設(shè)備狀態(tài)，并根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)制定維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)的TBM（Time-BasedMaintenance，定期檢修）和CBM（Condition-BasedMaintenance，狀態(tài)檢修）為主。然而，在2017年升級(jí)改造后應(yīng)用的設(shè)備中，有些地方不可避免地要將TBM和CBM定為臨時(shí)維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，因此需要引入一種能夠更確切有效地遏制設(shè)備突發(fā)故障的方法。在此背景下，一直在開發(fā)能夠?qū)Φ诙踯垙S各類設(shè)備進(jìn)行持續(xù)狀態(tài)監(jiān)控和異常檢測(cè)的信息基礎(chǔ)設(shè)施和系統(tǒng)，本文將對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)介紹。
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神戶制鋼初軋廠設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與異常檢測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)建
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01
異常檢測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)計(jì)劃
1.1該系統(tǒng)的理念
在利用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常時(shí)，通常假定數(shù)據(jù)中存在規(guī)律性，然后學(xué)習(xí)并檢測(cè)出偏離規(guī)律的“與平時(shí)不同的”狀態(tài)，即異常。特別是在持續(xù)運(yùn)行的工廠等地，已有很多報(bào)告提到以工廠為單位批量進(jìn)行多變量數(shù)據(jù)分析并檢測(cè)“與平時(shí)不同的”行為的異常檢測(cè)實(shí)例，由于它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)間意外存在的關(guān)聯(lián)性發(fā)現(xiàn)人們?cè)诓榭磾?shù)據(jù)時(shí)往往不會(huì)注意到的異常，因此備受關(guān)注。
然而，在第二初軋廠中，不同設(shè)備的操作方法和設(shè)備驅(qū)動(dòng)電機(jī)的負(fù)載會(huì)根據(jù)鋼材種類和尺寸等生產(chǎn)條件而產(chǎn)生變化，此外，在某些情況下，現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員可能會(huì)手動(dòng)操作設(shè)備，從而導(dǎo)致操作條件和操作模式的變化多樣。因此，不能保證所有運(yùn)行數(shù)據(jù)都像持續(xù)運(yùn)行的工廠那樣具有規(guī)律性，機(jī)器學(xué)習(xí)最終捕捉到的“與平時(shí)不同的”狀態(tài)不一定是真正要捕捉的異常，有可能出現(xiàn)了誤報(bào)。
作為對(duì)策，可以針對(duì)每種操作條件和操作模式構(gòu)建并學(xué)習(xí)模型，但所需模型數(shù)量龐大，因此并不現(xiàn)實(shí)。此外，這也會(huì)成為模型應(yīng)用于新的操作條件與模式時(shí)的一個(gè)障礙。因此，本研究選擇一種不依賴操作條件和操作模式，從適合評(píng)估的運(yùn)動(dòng)區(qū)間（如載荷恒定的區(qū)間）中提取數(shù)據(jù)并將其作為學(xué)習(xí)對(duì)象，從而提高模型通用性的方法。在確定數(shù)據(jù)提取條件時(shí)，除了要考慮作業(yè)條件和作業(yè)模式外，還必須考慮設(shè)備結(jié)構(gòu)和自動(dòng)化控制條件，運(yùn)維技術(shù)人員的知識(shí)也不可或缺。此外，即使按照上述方法進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，也會(huì)有誤報(bào)的特殊情況，因此很難在報(bào)告異常時(shí)無需人工干預(yù)直接采取關(guān)閉設(shè)備等統(tǒng)一的措施，最終必須由人工判斷應(yīng)當(dāng)采取何種措施。
鑒于上述情況，為使沒有掌握機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的運(yùn)維技術(shù)人員和作業(yè)人員也能夠牽頭建模與運(yùn)行，決定按照以下計(jì)劃開發(fā)該系統(tǒng)：
1）以設(shè)備為單位構(gòu)建優(yōu)化模型，而不是對(duì)整個(gè)工廠的多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行批量分析；
2）應(yīng)配備無需編程即可進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以及模型構(gòu)建的工具；
3）為直觀地了解模型的行為以及數(shù)據(jù)與實(shí)際現(xiàn)象之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，所采用的特征值應(yīng)限制在兩個(gè)變量以內(nèi)。
1.2監(jiān)測(cè)目標(biāo)設(shè)備的確定
第二初軋廠的設(shè)備總數(shù)達(dá)數(shù)千臺(tái)，因此要為所有設(shè)備建立異常檢測(cè)模型并不現(xiàn)實(shí)。因此，本項(xiàng)目的目的為第二初軋廠的穩(wěn)定運(yùn)行，從這一角度出發(fā)，決定將重點(diǎn)放在預(yù)計(jì)會(huì)因故障使生產(chǎn)線突發(fā)停機(jī)24小時(shí)以上的設(shè)備上，并收集持續(xù)狀態(tài)監(jiān)控所需數(shù)據(jù)，建立異常檢測(cè)模型。
用于設(shè)備持續(xù)狀態(tài)監(jiān)控的數(shù)據(jù)包括由傳統(tǒng)控制網(wǎng)絡(luò)采集的電機(jī)轉(zhuǎn)速、電流值、控制信號(hào)等數(shù)據(jù)，通常利用這些數(shù)據(jù)生成用于異常檢測(cè)的模型。
02
數(shù)據(jù)采集裝置的應(yīng)用
2.1對(duì)數(shù)據(jù)采集裝置的要求
由于工廠擴(kuò)建以及控制系統(tǒng)的多次局部更新，第二初軋廠的裝置均來自不同制造商，因此控制系統(tǒng)非常復(fù)雜。各制造商的數(shù)據(jù)采集裝置也有所不同，有些信號(hào)本來就無法采集，所以一直無法同步并統(tǒng)一采集所有數(shù)據(jù)。然而，異常檢測(cè)要監(jiān)測(cè)各種數(shù)據(jù)的相關(guān)性，以判斷“與平常不同的”數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)的同步與統(tǒng)一采集必不可少。
在此基礎(chǔ)上，為開發(fā)并構(gòu)建一個(gè)異常檢測(cè)系統(tǒng)，為數(shù)據(jù)收集裝置設(shè)定了以下五項(xiàng)要求。
1）為便于橫向推廣到公司的其他工廠，該系統(tǒng)應(yīng)能夠與國內(nèi)主要PLC（ProgrammableLogicController，控制裝置）制造商的控制網(wǎng)絡(luò)連接；
2）在1）中，應(yīng)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)同步與統(tǒng)一采集；
3）為實(shí)現(xiàn)通用數(shù)據(jù)輸出，數(shù)據(jù)應(yīng)能夠以文本文件形式傳遞；
4）收集到的數(shù)據(jù)應(yīng)能夠通過公司網(wǎng)絡(luò)在任意終端查看，便于利用；
5）考慮到發(fā)展?jié)摿翱蓴U(kuò)展性，該裝置應(yīng)易于擴(kuò)展規(guī)模與增加功能。
為滿足這些要求，選用ibaAG公司（以下簡(jiǎn)稱iba公司）的數(shù)據(jù)采集裝置（ibaPDA）。
2.2iba公司的數(shù)據(jù)采集裝置特征
iba的數(shù)據(jù)采集裝置可與大部分PLC制造商的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接（要求1）），并能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)同步與統(tǒng)一采集（要求2））。此外，與上層系統(tǒng)的數(shù)據(jù)連接方法多樣，同時(shí)數(shù)據(jù)可以成套，因此能夠以文本文件形式傳遞（要求3））。如果安裝了分析軟件，則可通過公司網(wǎng)絡(luò)從任意終端查看并利用所采集的數(shù)據(jù)（要求4））。能夠輕松添加振動(dòng)分析和圖像處理等功能，可擴(kuò)展性高（要求5））。本項(xiàng)目的優(yōu)點(diǎn)是可利用該分析軟件對(duì)各種信號(hào)進(jìn)行處理，并使關(guān)聯(lián)關(guān)系可視化（圖1），便于建模的初步研究。
2.3iba公司的數(shù)據(jù)采集裝置應(yīng)用方法
引進(jìn)該系統(tǒng)時(shí)，由于無法保證與日本制造商的網(wǎng)絡(luò)處于連接狀態(tài)，因此進(jìn)行了小規(guī)模的實(shí)際驗(yàn)證試驗(yàn)，以確認(rèn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一收集的穩(wěn)定性。
此外，為了便于將收集到的數(shù)據(jù)與本公司其他系統(tǒng)互聯(lián)并加以利用，每臺(tái)設(shè)備都采用了統(tǒng)一的ID作為通用密鑰，并進(jìn)行了標(biāo)記。針對(duì)重要數(shù)據(jù)還添加了變量名和工程單位，便于數(shù)據(jù)利用。
此外，為使今后在其他工廠部署該系統(tǒng)時(shí)也能夠維持相同的設(shè)計(jì)質(zhì)量，還根據(jù)第二初軋廠的應(yīng)用實(shí)例，對(duì)設(shè)計(jì)規(guī)范進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化改進(jìn)。
03
建模方法的確定
3.1異常檢測(cè)建模流程
在該行動(dòng)中，由于運(yùn)維技術(shù)人員將根據(jù)上述理念牽頭制作每個(gè)設(shè)備的優(yōu)化模型，因此確定了能夠避免不同模型在質(zhì)量和開發(fā)效率方面差異的標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程。
由于設(shè)備的異常檢測(cè)往往很少或完全沒有能夠用作機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的異常數(shù)據(jù)，因此有必要制作允許一定程度誤報(bào)的模型，并在實(shí)裝后通過試錯(cuò)將誤報(bào)發(fā)生率改良至可接受的水平。因此，參照“混合型標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)生命周期流程概念圖”，創(chuàng)建了圖2所示的作業(yè)流程。在這一流程中，建模過程分為預(yù)處理階段和實(shí)裝階段，并采用在每個(gè)階段都進(jìn)行數(shù)據(jù)檢查循環(huán)的敏捷開發(fā)（一種在開發(fā)過程中預(yù)先假定更改和補(bǔ)充的開發(fā)方法）概念。其中，預(yù)處理階段涉及特征選擇和數(shù)據(jù)提取，是提高模型精度的重要流程，下文將利用實(shí)例進(jìn)行詳細(xì)說明。
3.2利用實(shí)例解釋建模步驟
下文將以圖3所示傳送設(shè)備作為實(shí)例解釋建模步驟。該設(shè)備采用與偏心輪相連的活動(dòng)框架提升鋼坯并向前移動(dòng)的結(jié)構(gòu)。接下來將以該設(shè)備可能出現(xiàn)的故障之一，即偏心輪旋轉(zhuǎn)故障為例進(jìn)行建模。
1）檢測(cè)對(duì)象的特征研究
首先，根據(jù)開發(fā)理念最多可選擇兩個(gè)特征量作為首道流程來檢測(cè)“旋轉(zhuǎn)故障”。由于偏心輪旋轉(zhuǎn)不良會(huì)導(dǎo)致電機(jī)輸出扭矩增加，第一個(gè)特征量可設(shè)置為電機(jī)電流值。由于需要反復(fù)驅(qū)動(dòng)和停止設(shè)備，在運(yùn)行過程中電流值會(huì)隨著加速和減速而不斷變化，因此將電機(jī)轉(zhuǎn)速設(shè)為第二個(gè)特征值。如果傳送設(shè)備無負(fù)載，則假設(shè)這兩個(gè)特征量保持恒定關(guān)系，但在提升鋼坯時(shí)，由于電機(jī)電流值會(huì)隨鋼坯總重量等因素而改變，因此這兩個(gè)特征量之間的關(guān)系也會(huì)發(fā)生變化。由于鋼坯總重量等作業(yè)條件引起的變化可能會(huì)導(dǎo)致誤報(bào)，因此應(yīng)事先研究設(shè)備圖紙和控制計(jì)劃后再針對(duì)僅提取空載狀態(tài)下數(shù)據(jù)區(qū)間的條件展開探討。通過圖3可以假定在本設(shè)備中“偏心輪角度在0°至90°或270°至360°區(qū)間”時(shí)為空載。
2）利用分析軟件進(jìn)行特性研究
下一步需基于1）的研究?jī)?nèi)容，利用分析軟件確定實(shí)際數(shù)據(jù)分布，并檢查兩個(gè)特征值之間是否存在相關(guān)性。顯示出兩個(gè)選定的特征量和作為數(shù)據(jù)提取條件的偏心輪角度的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，從而掌握數(shù)據(jù)的特征（圖4（a））。在這種情況下，除了假定的“負(fù)載”區(qū)間外，在開始驅(qū)動(dòng)后和停止前會(huì)出現(xiàn)可重復(fù)性較低的尖峰，因此除了“負(fù)載”角度條件外，這些尖峰出現(xiàn)的角度范圍也被排除在數(shù)據(jù)提取范圍之外。利用分析軟件中的功能，可以顯示出在偏心輪角度條件下提取的兩個(gè)特征的散點(diǎn)圖（圖4（b））。如果數(shù)據(jù)密集，由于能夠提取可重復(fù)性較高的數(shù)據(jù)，則可以建模；如果數(shù)據(jù)零散，則數(shù)據(jù)可重復(fù)性較低，無法建模，在后一種情況下，要重新審查數(shù)據(jù)提取區(qū)間。上述一系列流程是建模時(shí)最重要的過程，必須系統(tǒng)地保存這一思路和試驗(yàn)結(jié)果。
3）模型設(shè)計(jì)書的制作
數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)束后，迄今為止的研究?jī)?nèi)容將以模型設(shè)計(jì)書的形式記錄下來。因此，即使不是建模者，也可以驗(yàn)證相關(guān)模型的設(shè)計(jì)理念和合理性，并有助于應(yīng)用于長(zhǎng)期模型管理和維護(hù)活動(dòng)。
模型設(shè)計(jì)書采用Airtable（FormagridInc.的商標(biāo)）這一網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。該服務(wù)能夠?qū)⒛Ｐ托畔ⅲㄔO(shè)計(jì)信息、設(shè)備構(gòu)成、運(yùn)行計(jì)劃、信號(hào)信息、相關(guān)性研究結(jié)果、模型評(píng)估結(jié)果等）以文本和圖像的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，還可以存儲(chǔ)注釋并修訂歷史，便于記錄建模過程和修改歷史。
04
異常檢測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)
根據(jù)“3建模方法的確定”中標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計(jì)步驟，開發(fā)了在圖2所示的Modeldeployment中無需編程即可簡(jiǎn)易建模并實(shí)裝的“MONAD（ModeOrientedNovelAnomalyDetector：面向模式的新型異常檢測(cè)器）”系統(tǒng)（圖5）。
MONAD的特點(diǎn)包括：1）通過將異常檢測(cè)所需的特征控制至最多兩個(gè)變量，即使是沒有掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)維工程師也能通過觀察散點(diǎn)圖和趨勢(shì)圖了解模型行為，并利用設(shè)備知識(shí)設(shè)計(jì)出實(shí)用的異常檢測(cè)邏輯；2）配有豐富的預(yù)處理選項(xiàng)列表，可輕松地按照用戶意圖對(duì)兩個(gè)選定變量進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。下文將介紹MONAD的模式提取和異常檢測(cè)邏輯構(gòu)建功能。
4.1模式提取功能
在MONAD中，根據(jù)作業(yè)條件和作業(yè)模式而變化的數(shù)據(jù)規(guī)律性被稱為“模式”。要從數(shù)據(jù)中提取所需的模式，首先要選擇作為異常檢測(cè)對(duì)象的數(shù)據(jù)項(xiàng)（最多2個(gè)變量）以及用于模式提取的ON/OFF信號(hào)和指令值等輔助信號(hào)。除了通過指定輔助信號(hào)的取值范圍作為模式提取方法之外，該功能還提供基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)變化規(guī)律進(jìn)行分割的方法以及直接在散點(diǎn)圖上指定提取范圍的方法。結(jié)合這些功能，用戶可以根據(jù)設(shè)備知識(shí)提取恒定負(fù)載運(yùn)行等各種時(shí)刻想要評(píng)估的數(shù)據(jù)（圖6）。
4.2異常檢測(cè)邏輯構(gòu)建功能
MONAD可對(duì)模式提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行LOF（LocalOutlierFactor：局部異常因子）等異常檢測(cè)模型訓(xùn)練，另外可使用訓(xùn)練后的模型計(jì)算評(píng)估期間的異常得分并作圖。通過在散點(diǎn)圖上繪制異常分?jǐn)?shù)等高線圖，可以檢查模型是否符合用戶預(yù)期。
實(shí)際的異常判斷是在部署（將開發(fā)的軟件或應(yīng)用程序應(yīng)用于實(shí)際運(yùn)行環(huán)境）后，通過批處理（一種根據(jù)預(yù)定的數(shù)據(jù)量進(jìn)行分批處理的方法）進(jìn)行的，如果異常得分的閾值頻率超過容許頻率，就會(huì)報(bào)告異常。
除LOF外，系統(tǒng)的異常檢測(cè)邏輯還包括通過評(píng)估時(shí)間序列趨勢(shì)的單調(diào)遞增或遞減趨勢(shì)以及數(shù)據(jù)分布和波形的變化從而檢測(cè)異常的功能。上述異常檢測(cè)邏輯可由用戶選擇，并將根據(jù)用戶要求以及對(duì)新異常實(shí)例的分析進(jìn)行適當(dāng)擴(kuò)展。
05
在維護(hù)行動(dòng)中的應(yīng)用
為利用在MONAD中實(shí)裝的各設(shè)備模型，并將其作為檢測(cè)異常（預(yù)測(cè)性維護(hù)）的工具應(yīng)用于維護(hù)活動(dòng)，有必要將其部署到生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)行中，并努力提高模型精度。
為了推進(jìn)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的應(yīng)用，在發(fā)布了有關(guān)異常檢測(cè)的信息后，首先研究了數(shù)據(jù)確認(rèn)和實(shí)物確認(rèn)的最佳工作流程（圖7）。然后，為在每個(gè)步驟中向維護(hù)作業(yè)人員提供必要的信息，利用MONAD設(shè)計(jì)了必要的系統(tǒng)畫面。
如果MONAD判定設(shè)備為異常狀態(tài)，則會(huì)自動(dòng)以郵件方式通知維護(hù)作業(yè)人員。維護(hù)作業(yè)人員通過數(shù)據(jù)確認(rèn)異常評(píng)分的趨勢(shì)以及發(fā)生異常時(shí)的狀態(tài)，然后對(duì)該設(shè)備進(jìn)行外觀檢查（包括檢查異常振動(dòng)和噪音）。如果在外觀檢查中出現(xiàn)疑似異常的情況，則決定停止設(shè)備并進(jìn)行詳細(xì)檢查。此外，檢查結(jié)果和處理內(nèi)容等信息由維護(hù)作業(yè)人員輸入至監(jiān)控畫面，以便與包括模型設(shè)計(jì)人員在內(nèi)的相關(guān)人員共享信息。
建立上述運(yùn)行機(jī)制后，系統(tǒng)于2023年在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)投入運(yùn)行。在按照流程運(yùn)行該系統(tǒng)的同時(shí)，也在努力驗(yàn)證和提高各模型的精度，然而目前已經(jīng)出現(xiàn)了檢測(cè)出鋼坯傳送設(shè)備軸承潤(rùn)滑故障初期癥狀的實(shí)例，因此該系統(tǒng)有望在未來有效發(fā)揮作用。另一方面，對(duì)于減速機(jī)等由大量傳動(dòng)部件構(gòu)成的裝置，有必要在繼續(xù)驗(yàn)證模型精度的同時(shí)根據(jù)每臺(tái)設(shè)備的特點(diǎn)探索合理的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法。
結(jié)語
本文介紹了在第二初軋廠收集設(shè)備數(shù)據(jù)并將其應(yīng)用至異常檢測(cè)系統(tǒng)的方法。本文介紹的MONAD開發(fā)理念和建模步驟的特點(diǎn)在于，即使是沒有掌握機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的運(yùn)維技術(shù)人員也能針對(duì)每臺(tái)設(shè)備敏捷地建模，為具有不同作業(yè)條件和作業(yè)模式的工廠提供了一種新的異常檢測(cè)方法。此外，如果MONAD本身能夠恰當(dāng)選擇監(jiān)測(cè)設(shè)施的數(shù)據(jù)，就可以成為一個(gè)在其他工廠也能便捷部署的通用系統(tǒng)，除在第二初軋廠驗(yàn)證該系統(tǒng)的有效性之外，預(yù)計(jì)未來將系統(tǒng)推廣到公司的其他工廠。
