一、概况 本项目成果以亭子口水利枢纽升船机工程为基础，建设实现通航设备自动化系统状态综合感知和运维保障一体化平台，实现全生命周期健康管理的通航设备管理应用。亭子口水利枢纽升船机系统采用钢丝绳卷扬全平衡垂直提升型式，过船规模2×500t级，最大提升高度85.4m，船厢有效水域116.0×12.0×2.5m（长×宽×水深），船厢结构、设备及厢内水体总重约6250t。 二、技术难度 建设实现通航设备自动化系统状态综合感知和运维保障一体化平台，需对现有的通航设备的机械、电气、液压等系统和设备的全方位状态感知，通过数据传输层将系统和设备的状态数据全面采集汇总，利用大数据、边缘计算系统构筑了一套基于知识工程的通航设备管理和决策的知识获取、知识库构建、决策推理、仿真分析及性能评价系统，评估和自适应通航设备异常状态识别和关键设备风险预警技术。 系统的技术难点主要为： 1、如何针对故障诊断与预测的需求，布设智能传感器。 2、如何针对不同部件、设备、系统层次，准确地度量系统的健康状态，挖掘系统健康演化规律。 3、针对故障预测的不确定性，如何提高预测的有效性与准确性。 4、如何有效实现的复杂系统的维修优化决策、健康自愈与控制，实现健康管理。 三、先进性 1.机电设备是保证升船机安全运行的一个重要部分，采用分布式多微机系统的控制系统，系统中的数据、程序、外设等资源都可由各子系统共享，同时也增加了系统的适应性与灵活性。 2.设备采用模块化结构，使系统容易实现通用化与系列化，系统的扩充也很方便，还可以对系统进行重构，以适应不同通航建筑和用户的要求。 3.设备采用多传感器及多源子系统，可靠性高。故障一般不会影响全局，可由其它子系统以“容错”方式带故障运行。各子系统间还可互相诊断、检测和保护，从而提高了整个系统的可靠性。 4.响应速度快，可通过并行处理或各子系统分别处理来实现快速响应。 四、创新性 利用计算机技术、物联网以及来自多传感器或多源的信息和数据，在一定准则下加以自动分析、综合完成所需要的决策而进行的信息处理过程，以便得出更为可靠的设备运行方案。 利用专家系统(基于模型的推理、基于案例的推理、基于规则的推理)、神经网络、模糊逻辑和遗传算法等，通过它们的智能推理获得对系统状态的准确监控和故障诊断。 五、可推广性 信息融合技术应用到故障诊断领域是近十年的事情，在控制系统故障诊断过程中，由于系统本身的复杂性和运行环境的不稳定性，单传感器反应的设备信息具有不确定性，这些不确定性的存在，必然会导致故障诊断率的降低，甚至出现漏诊或误判。根据不同类型的信息融合起来的综合信息，其包含的故障信息比任何一个单类型信息量大，因此信息融合技术在自动化设备故障诊断领域有着广泛的应用前景。 六、推动行业进步 本系统的成功投运，使通航建筑中的机、电等设备具备更全面的高级应用功能，运行在最佳工况。同时也使得现场巡检、操作人员，能正确感知周围环境，并在系统的引导下进行设备巡检和操作，最大限度实现安全生产；同时通过设备健康故障诊断对设备在线诊断、故障报警、事故预报和故障诊断，及时对设备进行必须的检修，实现通航设备的在线检测、远程维护、事故预警、优化运行，实现备品备件、维修材料与工具设备的计划筹备、检修时间的计划安排，做到由被动检修向主动检修转变。 该平台具有有较广的市场需求，这一项目的成功投运，其成果同样可应用于水电厂及其它制造工厂的智能化运维，促进我国装备制造业的运维技术水平，意义深远。