原创 机电设备人工自愈（下）

深入解析一下机电设备领域的概念——人工自愈

什么是机电设备的人工自愈？

一、人工自愈的核心思想是“模仿生物体的自愈能力”，赋予机电设备在运行过程中自主地感知、诊断、评估、决策并执行以消除或补偿即将发生或已经发生的故障、损伤或性能退化，从而恢复或维持其预定功能的能力。它超越了传统故障诊断与被动维修的范畴，是一种主动的、内置的、闭环的“免疫”和“康复”系统。

高端机械设备高性能发展需求促进了人工自愈理论和自愈调控技术的发展。人工自愈理论用机械设备自我修复的“故障自愈”方法取代人工修复机械设备的“故障修复”方法，在故障早期即通过智能决策和主动控制机制，使得机器具备在线消除或抑制故障的能力。

二、人工自愈原理：

1. 自我感知： 设备配备多种传感器（温度、振动、电流、压力、声发射、图像等），实时采集自身运行状态和环境信息。

2. 自我诊断： 利用先进算法（如机器学习、深度学习、模糊逻辑、专家系统）分析感知数据，识别异常模式，定位故障源，评估故障严重程度和发展趋势。

3. 自我决策： 基于诊断结果、预设规则、知识库（包含设备模型、故障模式、历史数据、维修策略）甚至在线学习能力，制定最优的“自愈”策略。决策考虑因素包括安全性、性能、效率、成本、剩余寿命等。

4. 自我执行： 通过内置的可调节/可重构的执行机构（如可变阻尼器、可调参数控制器、冗余模块切换机构、形状记忆合金作动器、微流控修复剂注入系统等），自动执行决策方案。这可能包括：

参数调整： 改变控制器的增益、设定值等。

模式切换： 启用备份系统、降级运行模式或安全模式。

结构补偿： 利用冗余结构、自适应结构或智能材料（如压电陶瓷、SMA）补偿物理损伤带来的性能损失。

主动抑制： 产生反作用力抵消有害振动。

原位修复： （未来方向）在微/纳米尺度释放修复材料（如微胶囊、自修复聚合物）进行物理修复。

5. 自我评估与学习： 执行后评估“自愈”效果，并将结果反馈回知识库，用于优化未来的诊断和决策过程，实现持续学习。

三、人工自愈的目标是1.提高可靠性： 减少突发故障停机。2.提高安全性： 避免故障导致的安全事故。3.延长寿命： 减缓性能退化，推迟大修或更换。4.降低维护成本： 减少计划外维修、备件消耗和人工干预。5.增强适应性： 使设备能在更复杂、多变的环境中稳定运行。

四、 实现人工自愈的关键技术

多传感器融合技术： 获取全面、准确的状态信息。

智能诊断与预测技术： 快速准确地识别和预测故障。

动态建模与仿真技术： 精确的设备模型是诊断、决策和效果预测的基础。

容错控制与重构技术： 在故障发生后仍能维持系统性能或安全运行的控制策略。

先进执行机构与智能材料： 实现快速、精确的补偿或修复动作。

知识工程与机器学习： 构建和维护用于决策的知识库，并具备学习进化能力。

嵌入式系统与实时计算： 要求强大的本地计算能力和实时响应。

软硬件冗余设计： 为自愈提供物理基础（如备用通道、模块）。

五、人工自愈的三个应用实例

实例一：风力发电机齿轮箱过热保护与性能维持

故障场景： 齿轮箱轴承因润滑不良或局部过载导致温度异常升高。

人工自愈过程：

1. 感知： 温度传感器、振动传感器、油液状态传感器实时监测齿轮箱关键部位温度和振动特征。

2. 诊断： AI算法分析温度变化率、振动频谱特征（如出现与过热相关的特征频率幅值升高），结合油液分析数据，诊断出轴承过热风险或早期点蚀。

3. 决策： 知识库包含热模型、轴承寿命模型和运行规范。决策系统判断： 如果温度上升趋势平缓，可能是负载过大或散热不良，决策降低发电机输出功率（通过变桨控制减小风能捕获），减少齿轮箱负载和发热。

如果振动特征明确指向轴承损伤，决策**进一步降功率运行并启用特定频率的振动主动抑制**（如通过发电机本身作为作动器施加反扭矩），同时触发加强润滑指令（如启动辅助润滑泵）。

如果诊断是严重故障前兆且无法在线抑制，决策安全停机并发出详细维修警报。

4.执行： 变桨控制系统调整桨叶角度降低功率；振动控制系统生成并施加抵消信号；润滑系统执行加强润滑程序。

5. 评估： 监测温度、振动是否回落到安全阈值内，功率输出是否稳定在新的设定值。效果反馈用于优化下次诊断阈值和控制参数。

自愈效果： 避免了轴承因过热而烧毁的重大故障，延长了齿轮箱寿命，减少了计划外停机，在保证安全的前提下尽可能维持了发电量。

实例二：高精度数控机床主轴热变形补偿

故障场景： 机床主轴在长时间高速运转下因摩擦生热产生热变形，导致加工精度（尤其是位置精度）下降。

人工自愈过程：

1. 感知： 安装在主轴关键部位的温度传感器（多点）、非接触式位移传感器（测量主轴轴向和径向热伸长）、主轴电流监测。

2. 诊断： 基于热-机耦合模型和实时温度数据，预测当前温度场下的主轴热变形量（包括轴向伸长、径向漂移和角度偏转）。位移传感器提供实际变形验证。

3. 决策： 将预测/测量的热变形量转化为对机床坐标系（或刀具路径）的补偿偏移量。决策系统根据加工精度要求和当前工况，确定最优补偿量（可能需要权衡补偿精度与系统响应速度）。

4. 执行： 机床数控系统（CNC）实时动态调整刀具路径的坐标原点或刀具补偿值，或者通过驱动额外的微位移平台（如压电陶瓷作动器）对刀具或工件进行微调，抵消热变形带来的误差。

5. 评估： 通过加工工件的在线测量（如激光对刀仪、测头）或关键点的位移传感器，验证补偿后的实际精度是否达标。补偿误差数据反馈用于优化热变形预测模型。

自愈效果： 在主轴温升不可避免的情况下，动态维持了机床的加工精度，无需频繁停机冷却或进行人工补偿标定，提高了加工效率和良品率，尤其对长时间连续加工和精密加工至关重要。

实例三：工业机器人关节碰撞检测与柔顺恢复

故障场景： 机器人在执行任务时意外与环境物体或人发生碰撞。

人工自愈过程：

1. 感知： 关节扭矩/电流传感器（检测负载突变）、关节位置/速度传感器（检测轨迹异常）、力/力矩传感器（安装在腕部，直接测量接触力）、视觉/接近觉传感器（辅助检测）。

2. 诊断： 实时对比预期扭矩/电流与实际值，结合位置/速度偏差以及力传感器数据，快速（毫秒级）判断是否发生碰撞以及碰撞的大致方向和力度。

3. 决策： 基于碰撞检测结果和安全规则库：

立即响应： 决策停止所有关节的刚性位置控制，切换到柔顺控制模式（如导纳控制、阻抗控制）。

策略选择： 根据碰撞力度和方向，决策执行“回弹”（沿碰撞反方向柔顺后退一段距离）或“顺应”（在接触点保持一个柔顺的接触力）策略，以最小化冲击力和潜在损伤。

安全评估： 评估碰撞是否造成关节超限或内部损伤（通过模型和传感器数据），决定是否需要完全停止并报警。

4. 执行： 机器人控制系统瞬间调整关节控制算法参数（如降低刚度系数，增加阻尼），使机器人关节表现出“柔软”的特性，并执行回弹或顺应动作。

5. 评估： 监测碰撞后关节状态（扭矩、位置、温度）、力传感器数据是否恢复正常。检查是否有位置误差累积或性能下降。记录碰撞信息用于安全分析和优化响应策略。

自愈效果：保护了机器人本体（减速器、电机）免受硬性冲击损伤，保护了被碰撞的人或物体（大大降低伤害风险），并允许机器人在小碰撞后能自动、安全地恢复运行或进入安全停止状态，显著提高了人机协作的安全性和设备可用性。

六、总结与展望

人工自愈代表了机电设备智能化、自主化发展的最高目标之一。它通过深度融合感知、分析、决策与执行能力，赋予设备类似生命的“韧性”和“适应性”。上述三个例子展示了其在关键工业设备（能源、制造、自动化）中应对不同故障模式（过热、变形、碰撞）的实际应用潜力。

然而，人工自愈仍面临诸多挑战：复杂系统的精确建模、微小损伤的早期感知、快速可靠的智能诊断、高效安全的执行机构、系统级可靠性与验证、成本效益平衡等。未来，随着传感器技术、人工智能（特别是迁移学习、强化学习、数字孪生）、先进材料（自修复材料）、微纳制造等领域的突破，人工自愈技术将更加成熟和普及，深刻变革设备的运行维护模式，为实现“零故障运行”和“预测性维护+”的终极目标铺平道路。

后记

或许是年纪渐长的缘故，在撰写这篇文章时，许多往事浮上心头。早年曾供职的两家医疗器械外资龙头企业，都以极高的标准要求工程师，将6σ和零错误理念贯穿工作始终。其中一家以飞机核心发动机制造闻名于世，另一家则激励工程师，认为自身的价值应与航空工程师比肩，切莫妄自菲薄。

还有一件往事令我记忆犹新：曾在一座日常办公的写字楼的大堂里，每天经过都能看到陈列着数架大型飞机模型。这些模型的背后，承载着一段中国航空的往事。运-10，作为中国第一代大型客机，也是中国首次自主研发大型飞机的尝试。然而，受限于当时的技术水平和经济条件，运-10的性能与安全性未能达到国际标准，项目最终于1986年遗憾终止。运-10的折戟，是中国航空工业一次沉痛的教训，也是那个时代无奈的缩影。

沉寂之后，一位白手起家的企业家也是这栋商业大厦的缔造者，召集了运-10项目闲置的研发骨干，并延请国外专家，创立了中国首家参与大型客机研发的民营企业，再次向大飞机梦想发起冲击。可惜，由于种种原因，项目最终未能成功，只留下大堂中那些无声诉说着历史的飞机模型。

往事如烟。今日，国际航空界已流行起“航空ABC”的说法（A为空客/Airbus，B为波音/Boeing，C为中国商飞/COMAC）。我国自主研发的C919大型客机早已翱翔蓝天。同时，作为中国首次成功自主研发的大型运输机，运-20为中国空军提供了强大的战略投送能力。开国大典时，因飞机数量不足，周总理不得不安排战机飞越两遍的历史已一去不返。今日的中国航空工业正经历跨越式发展，在多个领域奋力追赶，第六代战机研发亦跻身世界前列。

我辈当共勉之。