發電行業必須採用新技術來轉變維護和診斷部門的運作方式。 美國超過50％的發電能力已超過30年（美國能源協會（EIA）的資料EIA-860， 參見：https://www.eia.gov/electricity/data/eia860/index.html）。 在許多情況下， 這些發電廠依靠的設備已經運行多年， 接近原始設計壽命的極限（圖1）。 這增加了設備出現故障的可能性， 取決於設備的類型這些故障可以使供電更容易發生中斷和不穩定。
一項電力公司的研究表明， 維護和診斷專家花費近80％的時間來東奔西走， 有時甚至需要長途跋涉來收集關於設備的“健康”資訊， 只有20％的人在真正分析這些資料以找到可能出現的故障點。
老化的基礎設施以及低效率地使用專家的時間， 再加上行業專家人數由於勞動力老齡化而逐漸減少， 所有的這些正在迅速形成關鍵的資源瓶頸。 這個瓶頸可能最終導致關鍵機器的停機時間更長， 甚至導致電網發生潛在的掉電或者停電故障的風險。
圖1、發電設備的容量與年齡
杜克能源（Duke Energy：http://www.dukeenergycenter.info/）， 電力研究所（EPRI：Electric Power Research Institute：https://www.epri.com/#/）， 發電生產商聯合會（Duke Energy）等都在努力實現線上自動化設備監測系統來支援決策的解決方案。 智慧監控和診斷項目（Smart M＆D：Smart Monitoring and Diagnostics Project）旨在對工廠設備進行連續和遠端監控， 以測量參數的變化， 運行預測和高級模式識別程式，
圖2、智慧發電廠的架構
這個項目的核心是收集類比感官資訊， 這帶來了一些獨特的挑戰。 例如， 振動資訊是設備損壞的一個良好指標。 然而， 為了收集振動資訊， 可能需要按照每秒捕獲10,000到100,000個樣本的速度收集幾秒時間，
圖3、Smart M＆D的方法
另一個挑戰是類比感官資訊本身並不能告訴操作者機器是否是“好”的還是“壞”的。 把多種傳感類型的資料關聯起來， 使用數學演算法來處理資料， 並使用先進的模式識別技術可以提供真實的關於機器健康的圖像。
Smart M＆D項目的核心要素是NI的CompactRIO平臺（http://www.ni.com/compactrio/zhs/）。 通過將現場可程式設計閘陣列（FPGA）和板載即時處理器連接到感測器， 原始模擬傳感監測波形可以減少到指示節點本身系統的“健康”狀態。
圖4、NI的CompactRIO平臺的硬體系統
FPGA可以以非常高效， 並行的方式對高速感官資訊進行分析和處理， 以即時決策。 由於系統中的“智慧”接近感測器， 因此可以在CompactRIO系統上直接實現智慧演算法， 因此資料可以立即減少到已知事件。 這樣可以防止處理問題的專家陷入到資料超載的困境， 從而不能辨別出問題的所在。
CompactRIO平臺系統的分散式， 開放式和可重構性等特點也起著非常重要的作用。 由於系統分散式， 各種“健康”資訊可以通過機器網路直接由類似系統（類似的鍋爐， 水泵，風扇，電機等）來進行收集，“智慧性”可以立即應用到源頭的資料上。隨著系統不斷分析資料，這意味著操作員輪換到現場的次數可以大大減少，同時顯著增加資料收集的頻率。資料不再需要每月，半年或者每年收集 - 而是每天都可以收集數次。這樣可以在更加頻繁，一致的基礎上發現和跟蹤問題。
此外，可以使用高級診斷和預後演算法（如EPRI資產故障簽名資料庫（ EPRI Asset Fault Signature Database（參見：https://www.epri.com/#/search/Asset%20Fault%20Signature%20Database%20Version%201.0/?to=1493602349268&from=746692050731））以及EPRI剩餘有用生命資料庫（EPRI Remaining Useful Life Database（參見：https://www.epri.com/#/search/Remaining%20Useful%20Life%20Database%20with%20Risk%20Advisor/?to=1497925826341&from=678691773658））中所包含的演算法）來預測設備發生故障之前的設備故障。例如，EPRI資產故障簽名資料庫（ EPRI Asset Fault Signature Database）通過一系列典型的屬性或者症狀（如溫度，振動，潤滑分析和其他診斷結果）來表徵設備故障機制。使用Smart M＆D系統生成的這種類型的即時資料，可以對EPRI資產故障簽名資料庫中包含的診斷模型進行比較。當一組資料或資料子集與已知的故障機制和/或位置的已知屬性或症狀一致時，這些診斷工具就可以識別出何時即將發生特定故障（圖5）。
最後，CompactRIO的可重構性意味著即使隨著標準的變化，新的演算法被開發，或者附加的感測技術變得普遍起來，客戶可以更新他們的智慧節點，而不需要物理地進入工廠來更新它們，或者為了解決一個新的問題而不得不重新投入新的資金。
圖5、智慧日誌和分析架構
圖6顯示了Smart M＆D專案的資產集成架構概述。該系統可分為兩大部分：
圖6、Smart M&D的資產整合架構
資料獲取系統（DAQ：Data acquisitions systems ）
DAQ是系統的關鍵部分，並提供來自多種不同感測器的資料，可以連接各種機械部件和類型。 DAQ分佈在整個設施，區域或者全球各個地理位置上。 DAQ系統執行對未來趨勢，警報和分析的主要感官指標的線上處理和提取。它們是可在沒有網路的情況下執行的智慧設備。
感測器融合與分析
該系統負責向系統運營商，主題專家，管理層等提供可操作的資料。通過各種開放的通信協議和檔案格式，將各種感測器的資料融合在一起，以提供資產健康的完整圖像。
圖7、開放的SmartM＆D平臺提供擴展先進感測器的機會
學習到的經驗從智慧監控和診斷項目（Smart M＆D：Smart Monitoring and Diagnostics Project）中的關鍵學習要點是：
圖8、實現SmartM＆D平臺所需要的關鍵技術
•提供開放式平臺，鼓勵其他系統廠商採用Smart M＆D連接標準。對於給定設施相信只有一種類型的採集系統，後端資料庫，企業分析軟體或其它更多是天真的。因此，需要創建一個可以包含許多系統的系統。專有格式不再隱藏資料;相反，它可供使用者運行個性化演算法，將獨特的感測器連接在一個包中，並提供廣泛的生態系統。
•使用物聯網（IoT）技術將為服務提供者，供應商和用戶提供一個開放，集成和靈活的框架，從而提高工廠的運營效率，減少停機時間，並增加電網上的能源可用性。
•目前，杜克能源公司在30個工廠內部由Smart M＆D架構部署和管理了近1500台CompactRIO系統。
（完）
水泵，風扇，電機等）來進行收集，“智慧性”可以立即應用到源頭的資料上。隨著系統不斷分析資料，這意味著操作員輪換到現場的次數可以大大減少，同時顯著增加資料收集的頻率。資料不再需要每月，半年或者每年收集 - 而是每天都可以收集數次。這樣可以在更加頻繁，一致的基礎上發現和跟蹤問題。此外，可以使用高級診斷和預後演算法（如EPRI資產故障簽名資料庫（ EPRI Asset Fault Signature Database（參見：https://www.epri.com/#/search/Asset%20Fault%20Signature%20Database%20Version%201.0/?to=1493602349268&from=746692050731））以及EPRI剩餘有用生命資料庫（EPRI Remaining Useful Life Database（參見：https://www.epri.com/#/search/Remaining%20Useful%20Life%20Database%20with%20Risk%20Advisor/?to=1497925826341&from=678691773658））中所包含的演算法）來預測設備發生故障之前的設備故障。例如，EPRI資產故障簽名資料庫（ EPRI Asset Fault Signature Database）通過一系列典型的屬性或者症狀（如溫度，振動，潤滑分析和其他診斷結果）來表徵設備故障機制。使用Smart M＆D系統生成的這種類型的即時資料，可以對EPRI資產故障簽名資料庫中包含的診斷模型進行比較。當一組資料或資料子集與已知的故障機制和/或位置的已知屬性或症狀一致時，這些診斷工具就可以識別出何時即將發生特定故障（圖5）。
最後，CompactRIO的可重構性意味著即使隨著標準的變化，新的演算法被開發，或者附加的感測技術變得普遍起來，客戶可以更新他們的智慧節點，而不需要物理地進入工廠來更新它們，或者為了解決一個新的問題而不得不重新投入新的資金。
圖5、智慧日誌和分析架構
圖6顯示了Smart M＆D專案的資產集成架構概述。該系統可分為兩大部分：
圖6、Smart M&D的資產整合架構
資料獲取系統（DAQ：Data acquisitions systems ）
DAQ是系統的關鍵部分，並提供來自多種不同感測器的資料，可以連接各種機械部件和類型。 DAQ分佈在整個設施，區域或者全球各個地理位置上。 DAQ系統執行對未來趨勢，警報和分析的主要感官指標的線上處理和提取。它們是可在沒有網路的情況下執行的智慧設備。
感測器融合與分析
該系統負責向系統運營商，主題專家，管理層等提供可操作的資料。通過各種開放的通信協議和檔案格式，將各種感測器的資料融合在一起，以提供資產健康的完整圖像。
圖7、開放的SmartM＆D平臺提供擴展先進感測器的機會
學習到的經驗從智慧監控和診斷項目（Smart M＆D：Smart Monitoring and Diagnostics Project）中的關鍵學習要點是：
圖8、實現SmartM＆D平臺所需要的關鍵技術
•提供開放式平臺，鼓勵其他系統廠商採用Smart M＆D連接標準。對於給定設施相信只有一種類型的採集系統，後端資料庫，企業分析軟體或其它更多是天真的。因此，需要創建一個可以包含許多系統的系統。專有格式不再隱藏資料;相反，它可供使用者運行個性化演算法，將獨特的感測器連接在一個包中，並提供廣泛的生態系統。
•使用物聯網（IoT）技術將為服務提供者，供應商和用戶提供一個開放，集成和靈活的框架，從而提高工廠的運營效率，減少停機時間，並增加電網上的能源可用性。
•目前，杜克能源公司在30個工廠內部由Smart M＆D架構部署和管理了近1500台CompactRIO系統。
（完）