智能制造背景下机械工程设备故障监测与预警技术应用研究

耿海洋1  吴蒙2

1.西安睿控创合智能科技有限责任公司 陕西西安 710000

2.河北河山制造股份有限公司山东分公司 山东泰安 271000

摘要：智能制造体系的全面普及推动机械工程生产模式实现自动化、数字化、智能化革新，各类大型精密机械设备成为生产运行的核心载体，设备运行的稳定性直接决定智能制造生产线的连续性与生产品质。为解决智能化生产场景下设备故障突发性强、隐蔽性高、连锁影响大的问题，本文立足智能制造发展背景，分析机械工程设备运行特征与故障监测预警工作短板，梳理现代化故障监测预警技术的体系构成，探究各类技术的应用路径与优化方向，构建适配智能制造场景的设备故障防控体系，旨在提升机械设备运行可靠性，降低设备故障停机风险，为智能制造产业稳定高质量发展提供技术支撑。

关键词：智能制造；机械工程设备；故障监测；预警技术；设备运维

引言

工业智能化转型持续深化，机械工程生产逐步摆脱人工主导、分段作业的传统模式，形成多设备联动、全流程自动、长周期连续的智能生产新格局。智能生产线设备集成度高、联动性强、运行负荷大，单台设备的微小故障都可能引发整条生产线停运，造成系统性生产损失，对设备运行状态的实时管控与提前防控提出了更高标准的要求。故障监测与预警技术依托数字化、智能化手段，实现设备工况实时监测、故障隐患提前预警、运行风险主动防控，能够从根本上改变传统被动运维的弊端。在此背景下，系统研究智能场景下机械设备监测预警技术的应用与优化，对完善智能设备管理体系、保障智能生产线稳定运行具有重要现实意义。

一、智能制造场景机械设备运行特征与管控难点

（一）设备集成联动性强

智能制造生产线采用一体化集成设计，各类机械工程设备相互衔接、协同运行，工序关联紧密、设备联动程度高。整套生产系统形成闭环运行体系，设备之间的运行状态相互影响、相互制约，不存在独立运行的单一设备。高度集成的运行模式大幅提升了生产效率，但也导致设备故障具备极强的传导性，单一设备工况异常会快速扩散至整条生产线，引发连锁故障，大幅提升故障处置难度与生产损失。

（二）设备运行工况复杂多变

智能化机械生产设备功能模块丰富、运行模式多元，可适配多品种、多工序、高精度的柔性生产需求，设备运行工况动态变化频繁。相较于传统固定工况生产设备，智能设备运行参数、运行负荷、作业模式随时调整，设备损耗规律不固定，故障诱因更加多元。复杂多变的运行工况导致传统固定周期检修模式无法精准适配设备损耗变化，难以有效识别动态工况下的隐性故障隐患。

（三）故障隐蔽性与突发性突出

智能制造精密机械设备结构精密、内部构件复杂，多数损耗与异常问题发生在设备内部，无明显外在表现，早期故障具备极强的隐蔽性。设备长期高速、高精度运行，微小构件磨损、参数漂移、配合偏差等隐性问题持续累积，在无预警状态下突然爆发为显性故障。此类突发性故障无明显规律、预判难度大，极易造成生产线突发停机、产品加工失效，严重影响智能生产的连续性与稳定性。

二、当前设备故障监测预警工作存在的主要问题

（一）传统监测模式适配性不足

现阶段部分企业仍沿用传统人工巡检、定期排查的故障监测模式，监测工作存在滞后性、片面性缺陷。人工巡检依赖人员经验，无法实现设备全时段、全方位状态监测，难以捕捉设备动态工况变化与早期隐性故障。定期检修模式固化死板，无法适配智能设备多变的运行工况，容易出现漏检、误检或过度检修问题，无法满足智能制造设备实时化、精准化的故障监测需求。

（二）预警技术体系智能化程度低

部分设备监测预警系统仅具备基础数据采集与超限报警功能，智能化分析与预判能力薄弱，只能在故障已经发生后触发报警，不具备提前预判、趋势分析的前置预警能力。各类监测技术独立应用、数据孤立，未形成一体化分析体系，无法结合设备运行规律开展故障溯源与趋势预判。预警逻辑简单、研判维度单一，难以精准区分设备正常波动与故障隐患，预警精准度与可靠性不足。

（三）监测预警与运维体系脱节

多数企业的故障监测预警系统独立运行，未与设备运维管理工作深度融合，存在监测、预警、处置脱节的问题。系统监测产生的运行数据、预警信息无法及时传递至运维环节，预警信息落地处置缺乏标准化流程，部分预警隐患得不到及时整改。同时，缺乏预警数据复盘机制，无法依托历史预警数据总结设备故障规律，无法实现预警模型持续优化，难以形成监测预警整改优化的闭环管理体系。

三、智能故障监测与预警技术的实践应用策略

（一）搭建全维度实时状态监测体系

依托智能传感、数据采集、信号传输技术，搭建覆盖机械设备温度、振动、转速、压力、形变等核心参数的全维度实时监测体系，实现设备运行状态全天候、无间断动态采集。摒弃传统定点定时监测模式，实现设备关键部位、核心构件的全覆盖监测，精准捕捉设备细微工况变化与隐性异常。通过数字化传输技术将设备运行数据实时上传至管控平台，实现设备运行状态可视化管控，为故障分析与预警研判提供精准的数据基础。

（二）优化智能化故障预警研判机制

结合智能制造设备运行特性，搭建智能化数据分析与预警研判模型，替代传统单一阈值预警模式。依托大数据技术梳理设备正常运行规律与故障变化特征，建立差异化预警标准，区分设备正常工况波动与真实故障隐患。通过数据趋势分析、异常特征比对，实现设备早期故障隐患的提前预判，由事后报警转变为事前预警。完善分级预警机制，根据故障危害程度划分预警等级，匹配对应的处置方案，提升预警工作的针对性与有效性。

（三）构建监测预警运维闭环系统

推动故障监测预警系统与设备运维管理体系深度融合，建立数据互通、信息联动、协同处置的一体化工作机制。将预警信息直接对接运维管理端口，自动推送隐患位置、异常参数与风险等级，指导运维人员精准开展隐患排查与故障处置。建立预警数据复盘与模型优化机制，定期汇总故障预警、隐患处置、设备运行数据，持续优化预警算法与研判标准，不断提升预警精准度。同时完善设备常态化运维机制，依托监测数据制定个性化养护方案，从源头减少设备故障发生，实现设备故障主动防控与闭环管控。

结束语

智能制造的快速发展彻底改变了机械工程设备的运行模式与管控需求，高度集成、连续运行、工况多变的智能生产场景，对设备故障监测预警的实时性、精准性、前置性提出了更高要求。传统监测运维模式存在适配性不足、智能化薄弱、管理脱节等诸多问题，无法满足智能生产线稳定运行的核心需求。通过搭建全维度实时监测体系、优化智能预警研判机制、构建监测运维闭环系统，能够全方位提升机械设备故障防控水平，有效解决智能设备隐性故障、突发故障管控难题。在智能制造持续升级的背景下，企业需持续推进故障监测预警技术智能化、集成化升级，深化技术落地应用，完善设备全生命周期管控体系，全面提升机械设备运行稳定性与可靠性，持续夯实智能制造产业的设备运行基础，推动机械工程智能制造领域长效稳定发展。

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