冶炼设备

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冶炼设备范文第1篇

1 故障诊断技术的发展[1]

故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容:一是对设备的运行状态进行监测;二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。故障诊断技术是一门交叉学科，融合了现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论、人工智能等，为解决复杂系统的故障诊断问题提供了强有力的理论基础，同时实现了故障诊断技术的实用化;近二十年来，由于技术进步与市场需求的双重驱动，故障诊断技术得到了快速发展，已在航空航天、核反应堆、电厂、钢铁、化工等行业得到了成功应用，取得了显著的经济效益;从故障诊断技术诞生起，国际自动控制界就给予了高度重视。

以运动机械的振动检测为中心，辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集，从而对钢铁冶炼中的各种大型传动设备的状态进行分析和判断，从而达到故障诊断的目的。

2 故障诊断的主要理论和方法[2-3]

1971年Beard 发表的博士论文以及Mehra和Peschon发表的论文标志着故障诊断这门交叉学科的诞生。发展至今已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点，但从学科整体可归纳以下几类方法。

1) 基于系统数学模型的诊断方法:该方法以系统的数学模型为基础，以现代控制理论和现代优化方法为指导，利用Luenberger观测器 、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计与辨识等方法产生残差，然后基于某种准则或阀值对残差进行分析与评价，实现故障诊断。该方法要求与控制系统紧急结合，是实现监控、容错控制、系统修复与重构等的前提、得到了高度重视，但是这种方法过于依赖系统数学模型的精确性，对于非线性高耦合等难以建立数学模型的系统，实现起来较困难。如状态估计诊断法、参数估计诊断法、一致性检查诊断法等。

2) 基于系统输入输出信号处理的诊断方法:通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断，应用较多的有各种谱分析方法、时间序列特征提取方法、自适应信号处理方法等。这种方法不需要对象的准备模型，因此适应性强。这类诊断方法有基于小波变换的诊断方法、基于输出信号处理的诊断方法、基于时间序列特征提取的诊断方法。基于信息融合的诊断方法等。

3) 基于人工智能的诊断方法:基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。人工智能最为控制领域最前沿的学科，在故障诊断中已得到成功的应用。对于那些没有精确数学模型或者很难建立数学模型的复杂大系统，人工智能的方法有其与生俱来的优势。基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术与基于模糊逻辑的诊断方法已成为解决复杂大系统故障诊断的首选方法，有很高的研究价值和应用前景。这类智能诊断方法有基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术、基于模糊逻辑的诊断方法、基于故障树分析的诊断方法等。

4) 其它诊断方法:其它诊断方法有模式识别诊断方法、定性模型诊断方法以及基于灰色系统理论的诊断方法等。另外还包括前述方法之间互相耦合、互补不足而形成的一些混合诊断方法。

3 钢铁行业中故障诊断技术的应用[4-6]

钢铁行业中的主要机械设备是各种传动设备和液压设备，如轧机、传送带、各种风机等。它们的工作状况决定了生产效率和钢铁冶炼的质量，对这些设备状态的在线检测，能够及时、准确的检测出生产设备的运行状况，并给出相应的操作和建议。因此建立相应的故障诊断系统对整个系统的正常运行特别重要。于是针对钢铁行业特殊的机械环境(多传动设备和液压设备)，相应的故障诊断系统也必须以这些设备的特点而建立。主要原理是以运动机械的振动参量检测为中心，辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集，从而对这些大型传动设备的状态进行分析和判断，再进行相应的处理。整套故障诊断系统由计算机系统、数据采集单元、检测元件、数据通讯单元以及专业开发软件组成。此系统既可单独工作，又可和DCS或PLC组成分散式故障诊断系统对所遇生产设备进行监控和故障诊断。整个系统的工作流程图如图1所示。

机械振动是普遍存在工程实际中，这种振动往往会影响其工作精度，加剧及其的磨损，加速疲劳损坏;同时由于磨损的增加和疲劳损坏的产生又会加剧机械设备的振动，形成一个恶性循环，直至设备发生故障，导致系统瘫痪、损坏。同时机械设备的工作环境也是造成机械设备发生故障主要原因之一，因此，根据对机械振动信号和工作环境温度、湿度的测量和分析，不用停机和解体方式，就可以对机械的恶劣程度和故障性质有所了解。同时根据以往经验建立相应的处理机制库，从而针对不同的故障做出相应的诊断和处理。整个处理过程如下:

1)传感器采集设备工作状态信号。如各种传动装置的振动信号、温度信号、液压装置的压力、流量和功率信号等。

2)特征信号提取。将各种传感器采集信号进行信号分类，刷选出相应的传感器信号，如振动传感器采集的文振动强度信号、压力传感器采集的压力信号等。

3)对特征信号处理。对传感器采集的特征信号进行滤波、放大等处理，提取出相应的特征信号。

4)对采集信号进行故障诊断。将提取的特征信号进行判断处理，选择相应的故障方法(如小波变换法)，分析故障类型和设备状态，然后查询故障类型库，做出相应的决策。

4 结束语

建立在现代故障诊断技术上的钢铁冶炼设备故障诊断系统，可对设备的运行状态进行实时在线检测、通过对其监测信号的处理与分析，可真实地反映出设备的运行状态和松动磨损等情况的发展程度及趋势，为预防事故、科学合理安排检修提供依据，可以提高设备的利用效率，产生了很大的经济价值，对此类故障诊断系统的研究有很深远的意义。

参考文献

[1] 沈庆根，郑水英.设备故障诊断[M].北京:化学工业出版社，2006.

[2] 王仲生.智能故障诊断与容错控制[M].西安:西北工业大学出版社，2005.

[3] 李民中.状态监测与故障诊断技术在煤矿大型机械设备上的应用[J].煤矿机械，2006(03).

[4] 傅其凤，葛杏卫.基于BP神经网络的旋转机械故障诊断[J].煤矿机械，2006(04).

冶炼设备范文第2篇

关键词：钢铁 冶炼设备 故障 措施

在连续生产系统中，如果某台关键设备因故障而不能继续运行，往往会涉及全厂生产系统设备的运行，而造成巨大的经济损失。因此，对于连续生产系统，例如电力系统的汽轮发电机组、冶金过程及化工过程的关键设备等，故障诊断具有极为重要的意义。

对于某些关键机床设备，因故障存在而导致加工质量降低，使整个机器产品质量不能保证，这时故障诊断技术也不容忽视。

故障诊断的基础是建立在能量耗散原理上的。所有设备的作用都是能量转换与传递，设备状态愈好，转换与传递过程中的附加能量损耗愈小。例如机械设备，其传递的能量是以力、速度两个主要物理参数来表征，附加能量损耗主要通过温度及振动参数表现。随着设备劣化程度加大，附加能量损耗也增大。因此，监测附加能量损耗的变化，可以了解设备劣化程度。

一、 钢铁冶炼机械设备故障诊断技术的发展

诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国的一些公司，如Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇宙、军事、化工、工业等方面具有广泛的应用。

我国诊断技术的发展始于70年代末，而真正的起步应该从1983年南京首届设备诊断技术专题座谈会开始。虽起步较晚，但经过近几年的努力，加上政府有关部门多次组织外国诊断技术专家来华讲学，已基本跟上了国外在此方面的步伐，在某些理论研究方面已和国外不相上下。目前我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统，特别是智能化的故障诊断专家系统，在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技产业中的核动力电站、航空部门和载人航天工程等。工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统，已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场故障诊断的便携式现场数据采集器。透平发电机、压缩机的诊断技术已列入国家重点攻关项目并受到高度重视；而西安交通大学的“大型选转机械计算机状态监测与故障诊断系统”，哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”。东北大学设备诊断工程中心经过多年研究，研制成功了“轧钢机状态监测诊断系统”，“风机工作状态监测诊断系统”，均取得了可喜的成果。

故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断,其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。故障诊断技术是一门交叉学科 ,为解决复杂系统的故障诊断问题提供了强有力的理论基础,同时实现了故障诊断技术的实用化;近二十年来,由于技术进步与市场需求的双重驱动,故障诊断技术得到了快速发展,已在航空航天、核反应堆、电厂、钢铁、化工等行业得到了成功应用,取得了显著的经济效益;从故障诊断技术诞生起,国际自动控制界就给予了高度重视。

二、钢铁冶炼机械设备故障诊断的主要理论及其方法

从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法,这些方法各有特点,但从学科整体可归纳以下几类方法。

1、基于系统数学模型的诊断方法:该方法以系统的数学模型为基础,以现代控制理论和现代优化方法为指导,利用Luenberger观测器 、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计与辨识等方法产生残差,然后基于某种准则或阀值对残差进行分析与评价,实现故障诊断。该方法要求与控制系统紧急结合,是实现监控、容错控制、系统修复与重构等的前提、得到了高度重视,但是这种方法过于依赖系统数学模型的精确性,对于非线性高耦合等难以建立数学模型的系统,实现起来较困难。 2、基于系统输入输出信号处理的诊断方法:通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断,应用较多的有各种谱分析方法、时间序列特征提取方法、自适应信号处理方法等。这种方法不需要对象的准备模型,因此适应性强。这类诊断方法有基于小波变换的诊断方法、基于输出信号处理的诊断方法、基于时间序列特征提取的诊断方法。

3、基于人工智能的诊断方法:基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。人工智能最为控制领域最前沿的学科,在故障诊断中已得到成功的应用。对于那些没有精确数学模型或者很难建立数学模型的复杂大系统,人工智能的方法有其与生俱来的优势。基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术与基于模糊逻辑的诊断方法已成为解决复杂大系统故障诊断的首选方法,有很高的研究价值和应用前景。

4、其它诊断方法:其它诊断方法有模式识别诊断方法、定性模型诊断方法以及基于灰色系统理论的诊断方法等。另外还包括前述方法之间互相耦合、互补不足而形成的一些混合诊断方法。

三、钢铁行业中机械设备故障诊断技术的应用

钢铁行业中的主要机械设备是各种传动设备和液压设备,如轧机、传送带、各种风机等。它们的工作状况决定了生产效率和钢铁冶炼的质量,对这些设备状态的在线检测,能够及时、准确的检测出生产设备的运行状况,并给出相应的操作和建议。因此建立相应的故障诊断系统对整个系统的正常运行特别重要。于是针对钢铁行业特殊的机械环境(多传动设备和液压设备),相应的故障诊断系统也必须以这些设备的特点而建立。主要原理是以运动机械的振动参量检测为中心,辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集,从而对这些大型传动设备的状态进行分析和判断,再进行相应的处理。整套故障诊断系统由计算机系统、数据采集单元、检测元件、数据通讯单元以及专业开发软件组成。此系统既可单独工作,又可和DCS或PLC组成分散式故障诊断系统对所遇生产设备进行监控和故障诊断。

机械振动是普遍存在工程实际中,这种振动往往会影响其工作精度,加剧及其的磨损,加速疲劳损坏;同时由于磨损的增加和疲劳损坏的产生又会加剧机械设备的振动,形成一个恶性循环,直至设备发生故障,导致系统瘫痪、损坏。同时机械设备的工作环境也是造成机械设备发生故障主要原因之一,因此,根据对机械振动信号和工作环境温度、湿度的测量和分析,不用停机和解体方式,就可以对机械的恶劣程度和故障性质有所了解。同时根据以往经验建立相应的处理机制库,从而针对不同的故障做出相应的诊断和处理。整个处理过程如下:

1、传感器采集设备工作状态信号。如各种传动装置的振动信号、温度信号、液压装置的压力、流量和功率信号等。

2、特征信号提取。将各种传感器采集信号进行信号分类,刷选出相应的传感器信号,如振动传感器采集的文振动强度信号、压力传感器采集的压力信号等。

3、对特征信号处理。对传感器采集的特征信号进行滤波、放大等处理,提取出相应的特征信号。

4、对采集信号进行故障诊断。将提取的特征信号进行判断处理,选择相应的故障方法(如小波变换法),分析故障类型和设备状态,然后查询故障类型库,做出相应的决策。

四、结束语

建立在现代故障诊断技术上的钢铁冶炼设备故障诊断系统,可对设备的运行状态进行实时在线检测、通过对其监测信号的处理与分析,可真实地反映出设备的运行状态和松动磨损等情况的发展程度及趋势,为预防事故、科学合理安排检修提供依据,可以提高设备的利用效率,产生了很大的经济价值,对此类故障诊断系统的研究有很深远的意义。

参考文献:

冶炼设备范文第3篇

关键词：交通运输设备制造业；产业关联；感应度系数；影响力系数

中图分类号：F223 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）11-0055-02

引言

产业关联理论是认识一个国家在一定时期内的社会再生产过程之全貌的一种工具，不仅有助于了解国民经济各产业部门的比例关系，也可以作为进行经济预测和经济决策的辅助工具。一般地，产业关联指产业间以各种投入品和产出品为连接纽带的技术经济联系。产业关联理论，是从量的角度静态考察国民经济各产业部门间技术经济联系与联系方式，即产业间的投入与产出的量化比例关系。

从产业之间供给与需求联系的角度看，这种关联关系分为3种：一是前向关联，即交通运输设备制造业与需求本产业产品或服务的产业的关联，交通运输设备制造业对该产业主要产生供给推动作用；二是后向关联，即交通运输设备制造业与向本产业供给生产要素的产业的关联，交通运输设备制造业对该产业主要产生需求拉动作用；三是环向关联，交通运输设备制造业与那些既向本产业提供生产要素又将本产业产品或服务作为其生产要素的产业的关联，交通运输设备制造业对该产业产生拉动和推动双向作用。

一、交通运输设备制造业关联性实证研究

（一）交通运输设备制造业后向关联度

1.后向直接关联度

直接关联度反映某产业在生产运行过程中，因直接消耗而对其他产业产生的拉动和影响作用，可由直接消耗系数表示。以下为计算整理2007年北京市42部门投入产出表直接消耗系数表，选出与交通运输设备制造业后向直接关联度前5位产业。见表1。

表1 交通运输设备制造业直接消耗系数表前5位

从表1可以看出，交通运输设备制造业对本部门、批发和零售业、金属冶炼及压延加工业、化学工业及其他制造业直接消耗比较多，而对其他产业直接消耗很少，如食品制造业、农业、采掘业、建筑业。这也从侧面反映出交通设备制造业对金属产品加工制造业、化学工业及其他制造业的依赖程度较大，已形成了紧密的联系。如对金属产品制造业的消耗体现在金属初级品的消耗及相关配套金属件的使用上；对化学工业的消耗体现在电喷、电镀、油漆等一些化学品的使用上。

2.后向完全关联度

一个产业在生产过程中的直接消耗和全部的间接消耗之和构成了该产业的完全消耗。产业间的后向完全关联度用完全消耗系数表示。表2为与交通运输设备制造业后向完全关联度前5位产业。

表2 交通运输设备制造业完全消耗系数表前5位

从表2可以看出交通运输设备制造业对其他部门的完全消耗情况，完全消耗比较多的部门主要体现在本部门、金属冶炼及压延加工业、化学工业以及其他制造业，这与直接消耗系数表反映的情况大致相同。这更加表明了交通设备制造业对金属产品加工制造业、化学工业及其他制造业的依赖程度较大。如果这些产业的发展不平衡，也会影响交通运输设备制造业的发展。

结合表1、表2可以看出，交通运输设备制造业的发展可以加大其对后向相关产业的产品消耗，从而拉动和影响后向相关产业的发展。

（二）交通运输设备制造业前向关联度

1.前向直接关联度

交通运输设备制造业直接关联度可由直接分配系数表示，其经济含义是，某产业产品分配给另一个产业作为中间产品直接使用的价值占该种产品总产出的比例。交通运输设备制造业的直接分配系数越大，说明其他产业对交通运输设备制造业的直接需求越大，交通运输设备制造业的直接供给推动作用越明显。与交通运输设备制造业前向直接关联度前5位产业见表3。

表3 交通运输设备制造业直接分配系数表前5位

从表3可以看出，除了对本部门与交通运输及仓储业的直接分配系数较大，对其余产业部门的直接分配系数均比较小，说明交通运输设备制造业的产品在全行业生产中作为其他部门的消耗品所占份额较小。从而间接地表明了，交通运输设备制造业更加倾向于最终需求型制造业的特征，其产品更多的是作为最终消费产品。

2.前向完全关联度

交通运输设备制造业的前向完全关联度可以由完全分配系数表示。完全分配系数的经济含义是，某产业或部门每一个单位增加值通过直接或间接联系需要向另一个产业提供的分配量。完全分配系数越大，说明一个产业对另一个产业的供给推动作用越大，产业之间的前向完全关联度越大。与交通运输设备制造业前向完全关联度前5位产业见表4。

表4 交通运输设备制造业完全分配系数表前5位

从表4可以看出，相对于直接分配系数，除了本部门与交通运输及仓储业系数依旧较高，交通运输设备制造业对其他产业的完全分配系数均有所提高。说明交通运输设备制造业作为间接投入对其他产业提供的产品或者服务比较明显。

结合以上分析以及表3、表4可以看出，交通运输设备制造业作为直接投入对其他产业发展的推动作用不太明显，其产品表现出最终消费品的特征。而作为间接投入，对其他产业的发展显现出叫明显的推动作用，其他产业对交通运输设备制造业的需求也较大。

（三）交通运输设备制造业的行业波及效果分析

1.交通运输设备制造业感应度系数

产业感应度系数反映其他产业最终需求的变化而使该产业发生变化的程度。感应度越高，越容易成为瓶颈部门。根据里昂惕夫逆矩阵和公式计算出2007年北京市42部门的感应度系数，筛选出感应度系数较大的产业，见表5。

从表5可以看出，交通运输设备制造业的感应度系数为1.122 6>1，处于全行业平均水平之上。表明交通运输设备制造业在经济活动中受其他产业影响的波及程度比较明显，国民经济各部门的发展对该部门生产需求的推动作用较大，该产业容易成为瓶颈部门。因此，交通运输设备制造业应该作为北京优先发展的产业重点扶持。

表5 产业感应度系数

2.交通运输设备制造业影响力系数

产业影响力系数反映该产业最终需求变化而使其他产业发生相应变化的程度。影响力系数越大，表示该部门对国民经济各部门生产需求的拉动作用越大。根据里昂惕夫逆矩阵和公式计算出42部门的影响力系数，见表6。

表6 产业影响力系数前5位

从表6可以看出，交通运输设备制造业影响力系数为1.2804>1，高居第3位，处于全行业平均水平之上。表明交通运输设备制造业产出的增加对其他产业部门产出增加的影响非常大，对国民经济发展的拉动作用也非常大。

结合以上数据分析，交通运输设备制造业的感应度系数与影响力系数均大于1，处于全行业平均水平之上，因此，该产业在国民经济生产中是其他部门所消耗的中间产品的主要供应部门，同时，在生产过程中又大量消耗其他部门的产品，具有较强的辐射作用，是带动北京市国民经济发展的重要支柱产业。

二、结论

冶炼设备范文第4篇

虽然目前接触到的物联网设备多数小巧玲珑，不过实际上它们与人们熟知的电脑一样，也是由硬件+操作系统构成，因此它们同样会受到传统漏洞和攻击的威胁，加上由于物联网设备多以不同形态示人，导致人们普遍对其威胁性认识不足。

然而随着物联网设备的快速普及，据Gartner的预计到2020年物联网设备将达到208亿件，因此，基于这些IoT设备的网络攻击将日益凸显。2015年，就有安全公司在可连网相机内发现了一种被称为Conficker蠕虫病毒的恶意软件，借助该病毒，黑客不仅可以收集个人信息，引导下载更多的恶意程序，还可以借其变种营造庞大的僵尸网络。而这也从侧面反映出IoT制造商在生产和销售其产品时，对其自身系统的不了解。那么对于使用者来说，其潜在危害性更可见一斑了。

同时，企业为了进一步降低运营成本也会逐步借助大量的物联网设备来提高工作效率，而一旦物联网设备中存在漏洞，便有可能导致广泛的数据泄露。因此，当企业面对日益增多的物联网设备时，又该部署哪些安全策略进行防护呢？

第一，全面防护。确保数据安全，加密的数据中心或者云端以及介于两者之间的措施。另外终端安全、网络安全、身份和验证管理等方面也需要注意。

第二，设备研究。需要了解物联网设备，数据收集和发送的源和目标、谁请求这些数据、漏洞评估和设备认证。

第三，审计网络。在安装设备之前做好审计。这样能够更好地了解设备对网络流量的影响，并且需要评估当设备安装完成后会有哪些影响，需要确保任何改变都在可控程度内。

第四，网络划分。如果不能完全相信这些物联网设备，最好将它们放在独立的网段中，例如VLAN划分，这样使其不能访问或者干扰企业关键数据。

冶炼设备范文第5篇

1.物与物交流的物联网时代

物联网（Web3)的物与物之间交流不同于Web1的人与物交流与Web2的人与人交流，其主要区别在于：Web1的物主要指计算机，人与计算机打交道，互联网通过计算机终端提供服务，交流之主体是人与计算机；Web2的人与人交流更凸现了实时性和多媒体特征，人们之间的通过文字、图片、动画、语音和视频的形式即时信息互动，超越了人机交互界面，交流之主体是人与人（图1）；而物联网之物与物交流是通过传感技术、无线传输技术和互联网络将具有感知的物品连接在一起，“形成了一个更加智慧的生产和生活体系”2，交流之主体则是更为广泛的包括人类在内之智慧物。

2.物联网使具有“智慧”之物成为可能

物（things）指客观世界中万物之总称，“物也者，大共名也”(荀子•正名)。而物联网中的“物”是指能够通过网络联系起来的“物”，换句话说，能否实现此物与彼物的相联，关键在于“物”是否具有相连的条件，即物联网中的“物”是否具有环境感知、身份识别、信息接收和行为决策等智慧特征。只有具有这些特征的“物”构成的“智慧地球”，才可能实现物联网中物与物的“对话”。因此，物联网中的“物”并非是物质世界中所有的物，而是具有一定智慧之物3。智慧是指对事物能迅速、灵活、正确地理解和解决的能力4。按照这一定义，以产品类“物”为例，要使其具有“智慧”似乎是不可能的事。但是，传感器的应用使产品有了“感觉器官”，RFID的应用使产品有了可识别的身份，再通过无处不在移动网络使产品有了判断和处理问题的大脑，原本无意识的物体变成了有智慧的物品。也可以说物联网中“物”必须具有一定程度的智慧，至少要让物联网络知晓你是谁（能识别）、在何处（能定位）和做什么（能感知和沟通）。

设计对象的更新：从常规智能产品到智慧型物品

从产品设计视角，为了区分常规的智能产品设计与面向物联网的产品设计，我们将后者的设计对象称之为“智慧型物品”。从本质上说“智慧型产品”的也属于“智能产品”一类，但其与一般意义的上智能产品有所不同。

1.“智能”有限的智能产品

常规的智能产品也可以具有感知、决策和执行等功能，如智能导航仪、智能洗衣机和智能冰箱等。这类产品是机械、电子、信息和人工智能技术的结晶，美国西北大学教授Norman认为“由于机器的智能并不存于机器中，而是存在于设计者的大脑中；因此，当意外事件发生时，由于设计者不在场，所以机器往往就不灵了”5。机器的“失灵”并不等于机器完全没有“智能”，而是设计者使机器所具有的“智能”不能应对“意外事件”。理由有二：第一，设计者设定的或设想的智能处理程序与实际情况不符，因为设计者的智慧总是有限的，不可能穷尽所的可能性；第二，特殊情况下超出了智能产品的应对能力，从而出现错误。譬如，GPS导航仪由于无法反映道路拥堵、交通管制或维护等实时情况，从而导致错误的导航。

2.“智能”无限的智慧物品

与常规的智能产品相比，物联网中的“物”并不是一个孤立的人工智能产品，而是网络中的一个节点或终端，其智能与网络有密不可分的关系，离开了网络，其智能成了无本之木和无源之水。以3G手机为例，如果没有了网络不仅不能上网，甚至电话都不能用了。另一方面，来自物联网的智能使产品更具有智慧，如物联网导航仪可以随时接收实时道路情况，选择最佳的行驶线路；物联网冰箱会及时提示用户购买将要用完食物，进入商家购买界面享受商家自动配送服务。从“戴物联网‘表’保老人平安”到“‘智慧旅游’开启智能时代”无不具有“智慧”的烙印。对于基于物联网技术的物联网终端产品来说，与其称为智能产品，莫如定位于“智慧型物品”更为合适。正如前述，这种“智慧型物品”是物联网环境下的产物，完全依赖于物联网而存在。因而，“智慧型物品”的“智能”存在于物联网中之中。名为Nabaztag(后更名Karotz，图2）的无线智能兔子，法国Violet公司将其称为首款Facebook硬件。

Karotz是为社群网络整合打造的，具有“智能”的“智慧型物品”。当连接至互联网时，内置网络摄像头可在语音识别软件的指挥下拍摄照片，并将照片上传至Facebook，且还能阅读Twitter信息流和天气播报等内容。在此基础上Violet公司还推出了Android版和iOS版的一款应用程序，能在Android或iOS移动设备上向Karotz智能兔发送文字信息，从而让Karotz“讲话”。

从设计“智能产品”到设计“智慧型物品”，设计师的思维方式将发生变化：智能产品具有智能不再是固化的和有限的，而是动态的和可扩展的。设计者虽然不能让产品本身的智能应对所有情况，但可以让产品接收来自网络的“智能”变得更加“智慧”。设计师不只是设计产品对象本身，而是要设计好产品与物联网对接的形式和获得智能的路径。

设计策略的变革：从一体化解决方案到智慧解决方案

物联网的发展和应用给人们的生活方式带来了革命性变化，许多过去认为是天方夜谈的事情，如今已变成了现实。千里之外，人们可以看到家中的情景，智能家居让小偷们“失业”；凭借一部手机，就能远程轻松指挥智能家居，显示了智慧生活的神奇魅力1。显然要实现这样的目标，得益于革命性的“智慧解决方案”。

1.一体化解决方案产生的非“聪明”产品

“产品设计的核心是为满足消费者的需求所提供的产品创新方案”2。这种创新方案并非是一蹴而就，而是对多个产品解决方案的评价、筛选、组合和决策，其根本目标总是为了满足产品服务的对象——产品消费者（间接用户或直接用户）的需要，实现这一目标必然会涉及到产品解决方案的选择问题。对于常规的产品设计来说，满足用户需求的解决方案主要立足产品对象本身，即利用产品本体所具有的特性和功能来实现设计目标。设计者基于独立的、有界的或者封闭的产品空间，提出一体化解决方案。立足于产品本身的一体化解决方案由于受自身条件的约束，在由用户、产品和场景构成的产品系统中，用户始终是起主导作用的主体，产品总是为用户服务的客体，二者的主从属关系也总是恒定的。如家用智能洗衣机，可以自动选择最佳的洗衣程序，但确不能保证一定能将衣物洗净；家用智能电冰箱，可以提供最佳的食品保存温度，但确不可能提醒用户食品是否超过了保质期。这是因为局限于一体化的产品解决方案，由于缺乏“智慧”是不“聪明”的产品。

2.智慧解决方案催生的“聪明”产品

智慧解决方案超越了一体化解决方案的局限，将立足于产品本身的解决思路扩展到开放的物联网空间，利用以“更透彻的感知、更全面的互联互通、更深入的智能化为特征”1的智慧方法来实现常规产品无法企及的目标。实现智慧解决方案的基础是物-物之间的透彻识别和全面互联构成的有机网络，依托的是物联网海量、高速、实时的数据超常处理能力和系统、全面和深入的智能决策和行动技术。纵观物联网的主要应用领域，如智能医疗、智能交通、智能电网、智能农业、智能安防、智能建筑、智能生活和智能家居等均是采用智慧解决方案的结果。

采用智慧解决方案不仅可以构建具有“更深入的智能化”的各类智慧的应用系统，还可以设计出“聪明”的各类物联网终端产品。正如国际电信联盟于2005年的报告中所描绘的那样：“当司机出现操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会告诉洗衣机对颜色和水温的要求等”。海尔的世界上首台物联网冰箱，不仅可以储存食物，而且可以通过与网络连接，实现了冰箱与冰箱里的食品、与超市的食品、与人类之间自由沟通2。例如Wifi体重计(图3)就像我们的便携私人健身教练一样，用户可以随时随地、随心所欲地咨询健身相关资料。可帮助用户坚持完成节食和健身计划，还可以将数据共享到其他健身App中。凭借内置的Wi-Fi连接，可以自动记录用户所有的体重数据和阻抗测量值，并通过无线方式传输到用户的iPhone、iPad和iPodtouch上。用户通过下载免费的iTunesApp，便可随时安全登录查看完整的体重、体重指数（BMI）、脂肪和肌肉量等信息。与智慧型物品需要依赖于物联网技术一样，设计师要实现设计能够理解人意图的“聪明”产品也必将以基于物联网的智慧解决方案为设计策略，这种设计策略采用开放的创新设计思维，体现了直接方式与间接支持、产品终端与网络系统的交集与整合。

设计思维的转变：从服务设计到智慧服务设计

服务设计命题的提出，为产品设计提供了一种全新的思维方式，是物质条件不断提升的前提下，从为生存到为生活方式而设计的设计理念变革之使然。从本质上说，立足于非物质的服务设计是为了“将设计的理念融入到服务的规划与流程本身，从而提高服务质量，改善消费者的使用体验”3，而物联网技术的应用和普及则为单纯的服务设计转换为智慧服务设计提供了可能性。

1.从为“一次”到“服务”之设计思维转变

传统意义上的产品设计主要针对用户购买产品的“一次”，由于从“购买——使用——废弃”全过程完全由用户自主进行，产品提供的服务功能是在有限的设计过程中完成的，用户的按受的服务也是在一个有界空间进行的。在服务设计之中，所谓的产品只不过是为用户提供服务的一个节点或产品终端，设计不再囿于相对独立的产品和不可拓展的服务。可以认为，为“一次”的设计是有限的，而为“服务”的设计是无限的。从“有限的服务”到“无限的服务”促使了设计思维的转变与创新：首先，由于产品与服务融为一体的服务设计是“包括服务模式、商业化模式、产品平台和交互界面的的一体化设计”1，因而这种设计必定是多学科的团队行为，服务体系的构建需要不同背景开发人员同力完成。其二，实现“无限的服务”，需要一个合适的运作平台，该平台允许众多的第三方设计公司可以在平台上、断更新和扩充服务功能和内容，以满足用户的无限需求。苹果公司的AppStore和iTunes、GooglePlay以及诺基亚的OviStore等正是这种平台的具体体现。

2.从为“接受服务”到为“智慧服务”之设计思维转变

物联网的引入使服务系统的感知服务成为可能。接受服务的对象进入服务提供环境之后，由无处不在的计算技术和网络构成智慧系统就能够自动识别接受服务的对象，从而提供相应的服务。如应用于北京故宫、成都都江堰、南京中山陵和杭州虎跑寺等景点的自动导游系统借助集智能多媒体导游和GPS全球定位系统，随时感知游客所处的景点位置，自动进行详细的讲解。这种服务模式虽然只是基于物联网技术的服务雏形，但其“智慧”特色已见端倪。基于物联网的智慧服务系统的设计不只是对用户需求、产品终端、计算技术和互联网络的整合，其服务对象和形式也将发生变化。服务对象将由消费者扩展为物联网中的“物节点”，如汽车自动驾驶、不停车自动缴费、宠物位置定位、远程信息采集和安全防护监控等。服务的形式将由接受服务扩展为基于感知识别的更智能的个性化“智慧服务”，如根据感知到的病人状况，提供医疗咨询和诊治建议、根据感知到的家庭养花的物理信息（品种、湿度、温度和养分等）提供自动养护等。物联网的引入对服务设计注入了新的生命力，设计创新与科学技术的结合，将使真正智能化的智慧服务成为现实。

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结语