Dự đoán lỗi và Quản lý sức khỏe dựa trên AI trong Hệ thống Đo lường

Trong các hoạt động công nghiệp hiện đại, hệ thống đo lường là liên kết quan trọng giữa quy trình vật lý và lớp điều khiển kỹ thuật số. Chúng đo, giám sát và truyền các thông số quan trọng—áp suất, lưu lượng, nhiệt độ, độ rung, thành phần hóa học—giúp các nhà máy hoạt động an toàn và hiệu quả. Nhưng giống như tất cả các hệ thống kỹ thuật, các thiết bị đo lường xuống cấp theo thời gian. Các phương pháp bảo trì truyền thống—sửa chữa phản ứng hoặc bảo dưỡng theo chu kỳ cố định—có thể dẫn đến thời gian ngừng hoạt động bất ngờ, chi phí không cần thiết hoặc thay thế sớm.

Tiếp theo là dự đoán lỗi và quản lý sức khỏe (PHM) dựa trên AI: một phương pháp chủ động, dựa trên dữ liệu sử dụng các thuật toán tiên tiến để phát hiện các dấu hiệu lỗi sớm, ước tính thời gian sử dụng còn lại (RUL) và tối ưu hóa các chiến lược bảo trì.

Từ Giám sát đến Dự báo

Các hệ thống giám sát thông thường phát hiện lỗi sau khi chúng xảy ra. PHM nâng cao bằng AI thay đổi mô hình bằng cách:

• Phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ cảm biến và hệ thống điều khiển
• Xác định các mẫu tinh tế báo trước các lỗi—thường không thể nhìn thấy đối với người vận hành
• Dự đoán xu hướng suy giảm và ước tính RUL cho từng thiết bị
• Kích hoạt các hành động bảo trì trước khi hiệu suất giảm xuống dưới ngưỡng an toàn

Các Kỹ thuật AI cốt lõi cho PHM Đo lường

1. Các Mô hình Học máy (ML)

• Học có giám sát (ví dụ: Rừng ngẫu nhiên, Tăng cường Gradient) để phân loại các loại lỗi dựa trên dữ liệu lịch sử được gắn nhãn
• Học không giám sát (ví dụ: phân cụm, phát hiện bất thường) để xác định hành vi bất thường mà không cần nhãn lỗi trước đó

2. Các Kiến trúc Học sâu

• Mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân tích dữ liệu dạng sóng hoặc phổ từ cảm biến rung hoặc âm thanh
• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) / LSTM để mô hình hóa dữ liệu cảm biến theo chuỗi thời gian và dự đoán các trạng thái trong tương lai

3. Kết hợp Digital Twin + AI

• Kết hợp các mô hình dựa trên vật lý về hành vi của thiết bị với các thuật toán AI để cải thiện độ chính xác và khả năng giải thích của dự đoán

4. Tích hợp Edge + Cloud

• Edge AI để phát hiện bất thường có độ trễ thấp trực tiếp trên các thiết bị hoặc cổng tại hiện trường
• Phân tích đám mây để đào tạo mô hình quy mô lớn, đánh giá sức khỏe toàn bộ đội tàu và phân tích xu hướng dài hạn

Quy trình triển khai

1. Thu thập dữ liệu – Thu thập dữ liệu đa phương thức, độ phân giải cao từ các thiết bị (biến quy trình, chẩn đoán, điều kiện môi trường).
2. Tiền xử lý dữ liệu – Làm sạch, chuẩn hóa và đồng bộ hóa bộ dữ liệu; xử lý các giá trị bị thiếu.
3. Kỹ thuật tính năng – Trích xuất các chỉ báo có ý nghĩa (ví dụ: tốc độ trôi, mức ồn, thời gian phản hồi).
4. Đào tạo & Xác thực mô hình – Đào tạo các mô hình AI trên các trường hợp lỗi trong quá khứ; xác thực bằng dữ liệu chưa từng thấy.
5. Triển khai & Giám sát – Tích hợp các mô hình vào nền tảng SCADA/DCS hoặc IoT; liên tục theo dõi hiệu suất.
6. Vòng lặp phản hồi – Cập nhật các mô hình bằng dữ liệu mới để cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Lợi ích của PHM dựa trên AI

• Giảm thời gian ngừng hoạt động – Phát hiện sớm ngăn ngừa các lỗi thảm khốc.
• Bảo trì tối ưu hóa – Chuyển từ lịch trình cố định sang các can thiệp dựa trên điều kiện.
• Kéo dài tuổi thọ tài sản – Tránh thay thế không cần thiết bằng cách duy trì các thiết bị ở trạng thái sức khỏe tối ưu.
• Cải thiện an toàn & Tuân thủ – Phát hiện các điều kiện nguy hiểm trước khi chúng leo thang.
• Tiết kiệm chi phí – Giảm hàng tồn kho phụ tùng và chi phí lao động.

Ví dụ: Bảo trì dự đoán trong nhà máy lọc dầu

Một nhà máy lọc dầu đã triển khai PHM dựa trên AI cho mạng lưới máy phát áp suất và đồng hồ đo lưu lượng của mình.

• Thiết bị Edge đã chạy các mô hình phát hiện bất thường để gắn cờ sự trôi dạt bất thường trong hiệu chuẩn.
• Phân tích đám mây tổng hợp dữ liệu từ hàng trăm thiết bị để xác định các vấn đề mang tính hệ thống.
• Kết quả: giảm 25% thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch và kéo dài 15% tuổi thọ sử dụng của thiết bị trong năm đầu tiên.

Kết luận

Các thuật toán AI đang chuyển đổi việc bảo trì thiết bị từ một sự cần thiết mang tính phản ứng thành một lợi thế chiến lược. Bằng cách kết hợp giám sát thời gian thực, phân tích dự đoán, và quản lý sức khỏe, các tổ chức có thể đảm bảo rằng hệ thống đo lường của họ vẫn chính xác, đáng tin cậy và sẵn sàng đáp ứng các yêu cầu của ngành công nghiệp hiện đại. Tương lai của PHM nằm ở các hệ thống tự động, tự tối ưu hóa—nơi các thiết bị không chỉ đo lường quy trình mà còn quản lý sức khỏe của chính chúng.