軌道交通行業(yè)設備健康管理分析

軌道交通行業(yè)設備健康管理分析軌道交通行業(yè)設備健康管理城市軌道交通是現代城市交通系統(tǒng)的重要組成部分，也是城市公共交通系統(tǒng)的骨干。近年來，城市規(guī)模的不斷擴大給城市軌道交通行業(yè)注入動力，部分大型城市相繼建成了一批項目，使城市交通狀況明顯改善，對充分發(fā)揮城市功能、改善環(huán)境、促進經濟和社會發(fā)展起到了重要作用，我國城市軌道交通行業(yè)也迎來了高速發(fā)展時期。隨著我國軌道交通建設投資連續(xù)多年維持高位，軌道交通設備市場將展現出對設備健康管理產品的巨大需求。根據中國城市軌道交通協(xié)會數據，截至2021年底，我國城市軌道交通在建線路總規(guī)模達到6，096．40公里，包含地鐵、輕軌、單軌、市域快軌、現代有軌電車、磁浮交通等六種制式。運營線路總長度9，206．80公里，同比增長15．52%，包括地鐵7，209．70公里，其他制式城軌交通運營線路1，997．10公里。2021年，我國新增城市軌道交通運營線路長度1237．10公里。我國城市軌道交通計劃總投資額穩(wěn)步增長，各城市線路規(guī)模持續(xù)擴大，并逐漸連線成網，城市軌道交通發(fā)展從單一線路化逐步過渡到網格化發(fā)展時代。2021年，我國共完成城市軌道交通建設投資5，860億元，同比略有回落；共有3個城市新一輪城軌交通建設規(guī)劃或規(guī)劃調整獲國家發(fā)改委批復并公布，獲批項目中涉及新增線路長度314．6公里，新增計劃投資2，233．54億元。2010年底我國內地開通城市軌道交通服務的城市僅北京、天津、上海、廣州、深圳等10座城市。根據中國城市軌道交通協(xié)會數據，到2021年底，我國內地共50個城市開通城市軌道交通運營服務，開通城軌交通線路244條。有24座城市的線路規(guī)模達到100公里或以上，城市軌道交通網絡化運營已成趨勢，發(fā)展速度較快。2020年3月，中國城市軌道交通協(xié)會發(fā)布了《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》，按照1-8-1-1的布局結構，即鋪畫一張智慧城軌發(fā)展藍圖；創(chuàng)建智慧乘客服務、智能運輸組織、智能能源系統(tǒng)、智能列車運行、智能技術裝備、智能基礎設施、智能運維安全和智慧網絡管理八大體系；建立一個城軌云與大數據平臺；制定一套中國智慧城軌技術標準體系。軌道交通投資規(guī)模的增加及未來智慧城軌對大容量、低時延、高可靠通信網絡的需求將帶來設備健康管理產品需求的快速增長。健康管理關鍵技術發(fā)展趨勢PHM是指故障預測和健康管理，為了滿足自主保障、自主診斷的要求提出，是基于狀態(tài)的維修CBM（視情維修）的升級發(fā)展。它強調資產設備管理中的狀態(tài)感知，監(jiān)控設備健康狀況、故障頻發(fā)區(qū)域與周期，通過數據監(jiān)控與分析，預測故障的發(fā)生，從而大幅度提高運維效率。要實現PHM，除了物理基礎條件保障外，既需要大數據分析技術，又需要非常密集的行業(yè)知識、經驗和模型作為支撐。診斷是產品（裝備）在預期的使用狀態(tài)下，通過評估其健康狀態(tài)變化，監(jiān)控健康狀態(tài)、預測剩余使用壽命的過程；健康管理是利用診斷信息對相關安全、基于狀態(tài)維修、確保產品充足庫存的決策。PHM允許產品在實際生命周期內系統(tǒng)可靠性的擴展使用。從20世紀70年代起，故障診斷、故障預測、CBM、發(fā)動機監(jiān)控、健康管理等系統(tǒng)逐漸在工程項目中探索應用。在30年的發(fā)展過程中，電子產品機上測試、發(fā)動機健康監(jiān)控、結構件健康監(jiān)控、齒輪箱、液壓系統(tǒng)健康監(jiān)控等具體領域問題的PHM技術得到了發(fā)展，出現了健康與使用監(jiān)控系統(tǒng)、集成狀態(tài)評估系統(tǒng)、裝備診斷與預測工具集成應用平臺，故障診斷、使用監(jiān)測與維修保障系統(tǒng)相互交聯變得愈來愈重要。工程實踐表明，PHM技術可以降低維修保障費用、提高戰(zhàn)備完好率和任務成功率，體現在：通過減少備件、保障設備、維修人力等保障資源需求，降低維修保障費用；通過減少維修，特別是計劃外維修次數，縮短維修時間，提高戰(zhàn)備完好率；通過健康感知，減少任務過程中故障引起的風險，提高任務成功率。PHM系統(tǒng)一般應具備故障檢測、故障隔離、增強的診斷、性能監(jiān)測、故障預測、健康管理、部件壽命追蹤等能力，通過聯合分布式信息系統(tǒng)與自主保障系統(tǒng)交聯。F-35戰(zhàn)斗機的PHM系統(tǒng)分為機上與地面監(jiān)控管理兩方面。機上部分，包括推進系統(tǒng)、任務系統(tǒng)等若干個區(qū)域管理者，完成子系統(tǒng)、部件性能監(jiān)測，增強的故障診斷，實現關鍵系統(tǒng)與部件的故障預測等任務。例如，推進系統(tǒng)區(qū)域管理者就集成了吸入碎片監(jiān)控、發(fā)動機微粒監(jiān)控、渦輪葉片監(jiān)控、滑油微粒監(jiān)控等功能。PHM強調裝備管理中的狀態(tài)感知、數據監(jiān)控與分析，監(jiān)控設備健康狀況、故障頻發(fā)區(qū)域與周期，預測故障的發(fā)生，從而大幅度提高運維效率。大多數故障診斷與故障預測工具都具有領域相關的特點。診斷和預測分析方法包括三類：物理失效模式、數據驅動模式、融合模式。物理失效模式分析是裝備產品失效的根本原因，包括地點、方式和部件，是建立在產品壽命周期內以可靠性為基礎、評估物理部件配置、識別部件失效評估預測的方法論。數據驅動模式分析是在使用實時和歷史數據基礎上，以統(tǒng)計概率分析獲得評估、決策、預測產品剩余壽命和可靠性的方法。融合模式是物理失效模式和數據驅動模式兩者相結合的分析方法。故障診斷與預測都是對客觀事物狀態(tài)的一種判斷，故障診斷與預測包括認知模型、功能及性能信息（基于故障狀態(tài)信息）使用中表現出來的異?，F象信息（基于異常現象信息）、使用中所承受的環(huán)境應力和工作應力信息（基于使用環(huán)境信息）、預置損傷標尺的狀態(tài)信息（基于損傷標尺信息）等?；诠收蠣顟B(tài)信息的故障診斷與預測典型方法包括電子產品的機上測試，以及非電子產品功能系統(tǒng)的故障診斷等，環(huán)境應力對電子產品造成的某些累積損傷也表現為電性能的退化。基于異?，F象信息的故障診斷與故障預測，在非正常工作狀態(tài)下所表現出來或可偵測到的異?，F象（振動、噪聲、污染、溫度、電磁場等）進行故障診斷，并基于趨勢分析進行故障預測。大多數機械產品由于存在明顯的退化過程，多采用這種故障診斷與預測方式?；诋惓，F象信息進行故障診斷與故障預測的是基于歷史統(tǒng)計數據、故障輸入獲得的數據等各類已知信息，針對當前產品異?，F象特征，進行故障損傷程度的判斷及故障預測。概率分析方法、人工神經網絡、專家系統(tǒng)、模糊集、被觀測對象物理模型等都可以用于建立異?，F象與故障損傷關系模型。概率趨勢分析模型通過異?，F象對應的關鍵參數集，依據歷史數據建立各參數變化與故障損傷的概率模型（退化概率軌跡），與當前多參數概率狀態(tài)空間進行比較，進行當前健康狀態(tài)判斷與趨勢分析。神經網絡（ANN）趨勢分析模型利用ANN的非線性轉化特征，及其智能學習機制，來建立監(jiān)測到的故障現象與產品故障損傷狀態(tài)之間的聯系。利用已知的異常特征-故障損傷退化軌跡，或通過故障注入建立與特征分析結果關聯的退化軌跡，對ANN模型進行訓練/學習；然后，利用訓練/學習后的ANN依據當前產品特征對產品的故障損傷狀態(tài)進行判斷。由于ANN具有自適應特征，因此可以利用非顯式特征信息來進行訓練/學習與故障損傷狀態(tài)判斷?；谙到y(tǒng)模型進行趨勢分析利用建立被觀測對象動態(tài)響應模型（包括退化過程中的動態(tài)響應），針對當前系統(tǒng)的響應輸出，進行參數辨識，對照正常狀態(tài)下的參數統(tǒng)計特性，進行故障模式確認、故障診斷和故障預測?；趽p傷標尺信息。數據融合及綜合診斷與預測綜合利用來自多種信息源的、多參數、多傳感器信息，以及歷史與經驗信息，以減小故障診斷與預測的差錯，提高置信度。數據融合時要考慮的主要問題是各種來源的信息的可信程度/精確度的差異，常用的方法有權重/表決、貝葉斯推理、卡爾曼濾波、神經網絡、隱含馬爾科夫模型、漸進式蒙特卡洛模型、專家系統(tǒng)、模糊邏輯等方法。中國智能設備行業(yè)市場現狀分析與ToB學習市場相比，由于ToC學習市場目標人群較多，故其于中國的市場規(guī)模一般較大。于2020年，中國的智能學習設備總市場規(guī)模達到560億元，而ToC分部的市場規(guī)模為279億元。于2016年至2020年，由于政府支持并投入實現校園數字化及智慧課堂升級，ToB分部經歷高速增長。2020年，中國智能學習設備服務市場ToC分部的市場規(guī)模達到人民幣279億元，教育平板因其功能全面而成為最大類別。隨著中國家長對孩子啟蒙教育的持續(xù)關注以及經濟的穩(wěn)定增長，預期中國智能學習設備服務市場ToC分部的市場規(guī)模將于2021年達到359億元。設備健康管理行業(yè)發(fā)展狀況設備健康管理系統(tǒng)（PHM）主要依靠設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術，系通過識別和抓取設備運行中的相關數據信息并進行分析，確定故障性質、部位和起因，準確預報設備故障的程度和趨勢，并提出相應的運維策略。設備健康管理是一門緊密結合生產實際的工程科學，是現代化生產發(fā)展的產物，狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術起源于美國和歐洲等發(fā)達工業(yè)國家。早在20世紀60年代末和70年代初期，美國、英國等發(fā)達國家即成立相關行業(yè)組織。1971年，美國麻省理工學院的Beard在博士論文中首先提出用解析冗余代替硬件冗余，通過系統(tǒng)的自組織使系統(tǒng)閉環(huán)穩(wěn)定，再利用比較觀測器的輸出得到系統(tǒng)故障信息的新思想，標志著基于解析冗余的故障診斷技術的誕生。2000年7月，PHM技術被列入美國國防部的《關鍵技術》報告，至今已實現從方案設計到工程實用階段的轉變。目前，狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術已經得到美國等發(fā)達國家的深度研究與推廣應用，并正在成為新一代飛機、艦船和車輛等武器裝備研制階段與使用階段的重要組成部分。代表性的相關系統(tǒng)包括：F-35飛機PHM系統(tǒng)、直升機健康與使用監(jiān)控系統(tǒng)（HUMS）、波音公司的飛機狀態(tài)管理系統(tǒng)（AHM）、NASA飛行器綜合健康管理（IVHM）、美國海軍綜合狀態(tài)評估系統(tǒng)（ICAS）以及預測增強診斷系統(tǒng)（PEDS）等。美國等發(fā)達國家的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術應用范圍覆蓋各類先進武器裝備，在降低維修保障成本，提高武器裝備安全性、可用度與完好性，確保任務成功性，提升作戰(zhàn)效能方面發(fā)揮了重要作用。例如，根據《AeronauticalScienceandTechnology》論文，PHM在直升機、固定翼飛機上已有比較廣泛的應用，并取得顯著成效，2017年，美陸軍認定其UH-60L黑鷹上安裝的飛行器綜合健康管理系統(tǒng)（IVHMS）比未裝備IVHMS的直升機出動率高27%，非計劃維修減少52%，總維修量減少17%。家用醫(yī)療器械市場破千億據醫(yī)械研究院發(fā)布的《中國醫(yī)療器械行業(yè)藍皮書（2020）》，2019年我國家用醫(yī)療設備市場規(guī)模為3601億元，同比增加19．5%。2020年初，新型冠狀病毒肺炎爆發(fā)。受疫情影響，醫(yī)用口罩、醫(yī)用防護品、核酸檢測盒、ECMO等醫(yī)療器械需求激增，部分醫(yī)療器械持續(xù)脫銷，相關部門也緊急出臺了加快審批、加強監(jiān)管、保障醫(yī)療器械安全等多項政策。突如其來的疫情，對于醫(yī)療器械企業(yè)是一次大考，也是中國醫(yī)療器械行業(yè)發(fā)展的加速器。近年來，我國醫(yī)療器械政策環(huán)境持續(xù)改善，深化審評審批、高值耗材治理、DRG、SPD、醫(yī)聯體、分級診療、醫(yī)療器械注冊人制度等一批重大政策密集出臺。同時，隨著中國人口老齡化程度提高，人們對健康生活愈加重視，市場需求日益旺盛，醫(yī)療器械行業(yè)受到資本市場關注，正式邁入黃金發(fā)展期。由于突然激增的設備需求，前瞻初步預測2020年醫(yī)療設備市場規(guī)模將大幅上漲26%，市場規(guī)模突破4500億元。醫(yī)療設備是醫(yī)療、科研、教學、機構、臨床學科工作最基本要素，即包括醫(yī)用醫(yī)療設備，也包括家用醫(yī)療設備。據醫(yī)械研究院分析，醫(yī)療設備市場中醫(yī)用醫(yī)療設備占比從2018年的額68．54%下降至2019年的66．98%，家用醫(yī)療器械占比由2018年的31．46%上升至33．02%，由此可見家用醫(yī)療設備的作用和需求正在不斷提高。近年來，家用血壓計、血糖儀，小型按摩器銷售非常火爆，國產產品也日漸被人們所接受。在醫(yī)療設備領域里，家用醫(yī)療設備無疑將成為未來最具發(fā)展?jié)摿Φ淖影鍓K。據醫(yī)械研究院發(fā)布的《中國醫(yī)療器械行業(yè)藍皮書（2020）》，2019年我國家用醫(yī)療設備市場規(guī)模為1189億元，同比增加25．4%?？紤]到2020年疫情對中國醫(yī)療設備市場的影響，以及國家應對疫情的居家政策，前瞻初步預測2020年中國家用醫(yī)療設備的市場規(guī)模將上漲30%，超過1500億元。中國智能設備行業(yè)發(fā)展政策背景中國的公共教育支出（即政府投入）由2015年的人民幣29221億元穩(wěn)步增加至2020年的人民幣42908億元，公共教育支出預期將于2024年達到人民幣59876億元，我國政府已展現堅定決心推動教育體制的發(fā)展。未來，預期政府很可能會進一步加強對于教育投入。校外輔導行業(yè)將面臨更為嚴格的監(jiān)管限制，而學校教育將獲得更多的投入并在中國的中小學學生中發(fā)揮更重要的作用。中國智能設備行業(yè)競爭格局分析從我國智能學習設備行業(yè)競爭格局來看，過去三十年里縱使競爭對手持續(xù)涌現，但步步高、讀書郎、優(yōu)學天下三家企業(yè)一直牢牢占據著中國智能學習設備前三的市場。據統(tǒng)計，2020年步步高占據31．7%市場份額，讀書郎占據6．6%市場份額，優(yōu)學天下占據5．2%市場份額，其他企業(yè)占比56．5%。目前，教育企業(yè)主要將軟件的開發(fā)及升級視為發(fā)展方向。隨著未來學生對學習體驗的需求不斷增加，純軟件服務將無法完全滿足學生的需要。由于缺少硬件設備，軟件的功能及使用體驗已受到挑戰(zhàn)。未來教育行業(yè)參與者應在智能設備的研究及開發(fā)方面增加投資，從軟硬件融合的角度推動數字化教育實現進一步的創(chuàng)新。隨著虛擬、增強及混合現實、語音識別及其他技術的發(fā)展，正在設計具有多感官及更具交互性功能的學習設備，以達致保持及提高學生興趣的參與式體驗。數字設備的使用不斷增加導致屏幕使用時間增加，尤其是由于大量閱讀導致學生的眼睛疲勞。教育服務供應商已引入更多健康管理相關的產品