高金吉院士揭秘：故障自愈流程新突破！
高金吉院士揭秘：故障自愈流程新突破！
近日，高金吉院士在智能运维国际学术会上分享了关于“人工自愈”技术的新突破。他指出，通过赋予装备自愈机制，机器能够在无人干预的情况下实现自主健康运行。这一技术不仅重塑了我们对装备维护的传统认知，还预示着一个自愈化新时代的到来。
什么是人工自愈技术？
人工自愈技术的核心在于把自愈机制这种人和动物所特有的机制赋予机器。旨在让机器在无人干预的情况下，能够在运行中自监测、自诊断并自防止和自消除故障，从而恢复和保持其健康稳定的运行状态。
具体而言，人工自愈技术包含自主消除已故障和自主抑制未故障。自主消除已故障包括自修复、代偿、自愈调控；自主抑制未故障包括故障防止、自防护、自愈调控。
无论是人工自愈还是生物自愈，其最终目标都是实现机器系统或生物体的健康稳定。人工自愈技术正是从生物自愈机制中汲取灵感，旨在让机器也能像生物体一样具备自我修复和自适应调控能力。两者都涉及到自防御、自修复、自康复等内容。生物体通过神经、内分泌等免疫系统实现这些功能，而人工自愈技术则通过传感器、监测诊断及自愈调控和执行器等来实现。
这二者之间也有很大不同，实现方式、应用范围都有差异。首先，生物自愈机制是生物体在进化过程中自然形成的复杂系统，涉及众多生物化学反应和细胞活动。而人工自愈技术则是人类通过科技手段设计和实现的，是人赋予机器自愈机制，具有可控性和可定制性。生物自愈机制局限于生物体内部，而人工自愈技术则可以广泛应用于各种装备系统和人造物中，具有更广阔的应用前景。
其次，生物自愈机制往往包含不经过大脑的无意识的自发过程，如免疫系统的自动防御和自修复。装备自愈系统是人类仿生创造的有别于传统的自动控制系统，更多地依赖于先进的人工智能溯源诊断与自愈决策及执行系统，能够使机器精准和高效的实时自愈调控和自修复，实现自主健康。
人工自愈技术的应用案例
四川石化一开始建厂的时候，高金吉院士团队就与其合作，现在监测80多台机组，另外还有两三千台设备，2012年到现在，预测了500多个故障都被排除掉了，所以到现在没有出现大的设备事故。
从1995年开始，团队承担国家经贸委的项目——振动诊断工程软件包，对10类56种机械故障进行了诊断，当时还是人机对话，还不能制动，但已经在20多个国企推广应用。
后来学校团队又开始研究故障的机理，同时建立了一个模型，找因果关系。另外，通过互联网、大数据找关联的关系，进行综合的诊断，多参数的判断故障，早期预警，同时找出故障的原因制造维修，开发的故障自动诊断系统，当时有离心泵，旋转机械、柴油机、燃气轮机等等。
除了对单台设备进行深入研究，开发出监测诊断系统，建立自动诊断系统。同时，对机群的数据也进行总结和研究，不断地完善专家系统的支持规则，提高专家系统诊断的准确率。
从2000年以来，统计各个案例，关键机组、透明压缩机组有2700多个案例。另外，离线的监测系统有1万多个案例。总共统计1.2万多个案例。用户统计反馈回来的结果，故障诊断准确率达到了90%，这是经过长期漫长的过程一点点提高的。
人工自愈技术的发展前景
工业互联网与人工智能、人工自愈变革了维修方式，实现了从状态预测维修到提前为预防故障和在运行中自主消除故障。很多企业可以基于人工自愈的辅助康复技术装置抑制消除装备运行故障或改善其健康状态。不仅如此，人工自愈技术可以将与故障“作斗争”提前到设计阶段，采用故障溯源诊断和自修复、代偿、自保护、自愈调控等方式，研制具有故障自愈功能的新一代自主健康机器。
工业互联网把人工智能第一代的知识驱动和第二代的数据驱动结合起来，通过同时利用知识、数据、算法和算力等4个要素，构造更强大的AI，促进故障诊断的重大技术进步。网络化、数字化提升了人类对故障产生及发展规律的认知水平。目前，通过用户确认的工业互联网大数据验证，有的装备远程监测诊断平台故障诊断准确率超过90%。
人工自愈是在人工智能基础上发展起来的。利用工业互联网大数据分析，完成数据获取、信息认知、科学决策、精准执行过程，做到了从快准溯源诊断到精准自愈调控。所以说基于工业互联网大数据和人工智能的溯源诊断为人工自愈奠定了基础。
人工自愈调控离不开工业互联网的普及，也离不开大数据、人工智能等技术的发展。人工智能故障机理研究和大数据分析的结合，为人工自愈系统溯源诊断提供了强大的数据处理和分析能力。工业互联网可以实时上传自身的运行状态和参数信息到云端或本地服务器。先进的传感器技术是人工自愈系统实现精准监测和诊断的关键。这些传感器能够实时采集设备的各种物理量信息（如温度、压力、振动等），并将其转换为可处理的数字信号供系统分析，可以实时收集、传输和处理生产过程中的各种数据。通过对海量生产数据的深度挖掘和分析，人工智能算法能够识别出设备运行的异常模式和潜在故障。
在此基础上，网络化监测 智能联锁故障防止系统可以避免误操作导致灾难性事故；人工自愈赋能装备系统自愈调控，也可实现流程生产装置非正常工况自愈调控。这可为装备与流程制造系统实现本质安全化和无人化提供技术支撑。
智能制造与装备健康管理作为保障企业高效运行的关键环节，未来会呈现怎样的发展趋势？1988年，美国纽约大学怀特和卡内基梅隆大学布恩教授在首本专著《制造智能》提出智能制造的概念：智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产。
智能机器实际上就是应用人工智能技术，没人监管、没人操作就意味着自动化，所以说智能
我国拥有世界上最全的工业门类以及数量最多的装备，应率先开展装备工程领域的科学探索，为原始科技创新贡献力量。
随着工业互联网和人工智能的发展，人工自愈技术正逐步从科幻走向现实，成为智能制造新的发展方向。高金吉院士团队近年来在动力机械、高端机床及航天发动机等领域的研究成果，为推动新型工业化发展提供了有力支持。随着工业互联网和人工智能的发展，人工自愈技术正逐步从科幻走向现实，成为智能制造新的发展方向。