智能制造背景下机电设备故障智能诊断研究

刘西环

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摘要：智能制造产业的深度转型升级，推动工业机电设备向着集成化、自动化、连续化与精密化方向持续迭代，设备运行状态直接决定生产线的生产效率、产品品质与整体运行稳定性。传统依托人工经验、定期停机检修的故障排查模式，存在滞后性突出、误判率偏高、无法适配连续生产场景的短板，难以满足智能制造体系的实时运维与精准管控需求。为解决现代机电设备故障识别不及时、诊断精度不足、运维适配性差等行业痛点，本文梳理智能制造视域下设备故障诊断的研究背景与工程价值，系统阐述智能故障诊断体系的核心技术基础，拆解各技术环节的运行原理与技术优劣，结合智能制造多源数据运行特征，搭建轻量化、高适配的智能故障诊断模型，优化特征融合与智能分类逻辑，明确模型全流程运行规则。研究旨在完善机电设备智能运维技术体系，为智能制造场景下设备故障预判、精准诊断与高效运维提供理论支撑与实践参考。

关键词：智能制造；机电设备；故障诊断；智能算法；状态监测；运维模型

引言

数字化、智能化转型全面推进，智能制造生产线实现高度集成化作业，机电设备运行工况复杂、联动性强，单点设备故障极易引发整条生产线停机，造成较大生产损失。传统故障诊断模式依赖人工巡检与事后故障排查，运维模式较为被动，无法实现故障提前预判与动态监测。智能故障诊断技术依托数据采集、特征分析与智能算法实现设备状态实时研判，能够适配智能制造连续化、高精度的生产运维需求，是现代工业设备运维体系升级的核心方向，具备重要的研究与应用价值。

一、智能制造背景下机电设备故障诊断的研究背景与意义

（一）智能制造产业整体发展态势

当前工业智能制造转型持续深化，传统离散化生产模式逐步被自动化集成生产线替代，机电设备作为智能制造体系的核心载体，设备联动程度、运行精度、自动化水平大幅提升。生产过程实现全天候连续作业，设备运行状态数据体量持续增长，生产体系对设备运行稳定性、故障可控性的要求显著提升，推动设备运维模式从传统被动检修向主动预判、智能管控方向转型升级[1]。

（二）现代机电设备运维的现实痛点

智能制造场景下的机电设备结构复杂、功能集成度高，故障诱因呈现多元化、隐蔽化特征，传统运维模式短板日益凸显。人工定期检修容易忽略设备早期隐性故障，事后维修模式无法规避故障引发的生产损失，同时固定周期检修易造成过度运维或运维疏漏，无法适配设备差异化运行状态，难以满足智能制造高效、精准、低损耗的运维管理要求。

（三）研究核心目标与实际应用价值

本次研究聚焦智能制造场景机电设备智能运维痛点，以构建高精度、实时化、轻量化的故障智能诊断体系为核心目标，弥补传统诊断技术适配性不足、预判能力薄弱的技术短板。通过优化智能诊断技术框架与模型结构，实现设备故障的实时监测、精准识别与提前预判，有效降低设备故障停机概率，减少生产损耗，提升智能制造生产线运行稳定性与运维智能化水平，助力工业数字化运维体系建设[2]。

二、机电设备故障智能诊断的核心技术基础

（一）多源运行信号采集技术

信号采集是机电设备故障智能诊断的基础前置环节，依托各类传感监测设备，实时采集机电设备运行过程中的振动、温度、电流、压力等多维度运行信号，全面覆盖设备机械运行与电气运行状态。该技术能够实现设备运行数据的全天候动态采集，打破传统人工巡检数据碎片化、滞后性的局限，为后续故障特征分析与智能研判提供全面、真实、实时的数据支撑，是智能诊断体系的数据源头。

（二）设备故障特征提取技术原理

特征提取是连接原始运行数据与故障诊断的核心中间环节，核心作用是从海量、繁杂的多源运行数据中，筛选、提炼能够反映设备异常状态的核心故障特征，剔除无效冗余数据干扰。通过标准化数据处理与特征筛选算法，精准捕捉设备轻微异常与早期故障信号，解决原始数据杂乱、故障特征隐蔽难以识别的问题，有效提升后续故障诊断的精准度与效率，保障诊断体系的灵敏性与稳定性。

（三）智能分类诊断技术优劣对比

智能分类算法是故障诊断的核心研判载体，不同智能算法构成差异化的故障诊断技术路线，各有适配优势与应用短板。常规智能分类技术能够实现故障类型的自动识别与归类，部分算法结构简单、运行效率高，适配轻量化实时诊断场景；高精度算法故障识别准确率更高，但运算体量较大，对设备算力要求较高。结合场景需求择优适配技术路线，能够有效平衡诊断精度与运行效率，为诊断模型搭建筑牢技术基础[3]。

三、面向智能制造场景的故障智能诊断模型构建

（一）智能制造多源数据适配优化

智能制造场景下机电设备运行数据具备多源异构、体量庞大、更新速度快的显著特征，不同类型运行数据维度不同、量级差异较大，直接参与运算易造成模型研判偏差。本次模型构建优先开展数据预处理优化，统一多源数据标准、剔除异常干扰数据、补齐缺失数据，实现各类运行数据的标准化融合，适配智能制造复杂工况下的数据运行特征，保障模型输入数据的规范性与有效性。

（二）多模态特征融合与算法优化

基于预处理后的标准化数据，优化多模态故障特征融合逻辑，打破单一特征诊断的局限性，整合振动、电气、温度等多维度故障特征，构建全面的故障特征体系。同时结合智能制造实时运维需求，优化智能分类算法结构，简化冗余运算模块，保留核心研判逻辑，在保障故障诊断高精度的前提下，提升模型运算速度，适配生产线实时监测、快速研判的运行需求。

（三）轻量化诊断模型运行规则搭建

结合智能制造生产线连续运行、实时监测的运维需求，搭建轻量化智能故障诊断模型，明确模型数据输入、特征分析、故障研判、结果输出、预警反馈的全流程运行规则。构建数据动态更新、模型实时迭代、故障主动预警的闭环运行模式，让模型能够适配设备工况动态变化，持续保障诊断精度，实现机电设备故障的智能化、常态化、精准化监测诊断，适配智能制造长效运维需求。

结语

综上所述，智能制造转型背景下，机电设备运维模式的智能化升级是工业发展的必然趋势，传统故障诊断技术已无法适配现代集成化生产线的运维需求。本文系统梳理智能诊断技术的研究背景与应用价值，拆解信号采集、特征提取、智能分类三大核心技术基础，对比不同技术路线的应用优劣，结合智能制造多源数据特征，完成多模态特征融合优化与轻量化智能诊断模型搭建，明确模型全流程运行规范。构建适配智能制造场景的智能故障诊断体系，能够有效解决传统运维滞后、精度不足、适配性差的痛点，实现机电设备故障提前预判与精准识别，大幅提升工业设备运维效率与生产线运行稳定性，为智能制造设备智能运维技术创新与工程应用提供重要参考。

参考文献

[1]施良, 方海毅, 宋剑, 王镭. 智能制造背景下的机电设备集成优化 [J]. 造纸装备及材料, 2026, 55 (6): 108-110.

[2]胥玉龙. 智能制造背景下机电设备自动化改造技术 [J]. 造纸装备及材料, 2026, 55 (4): 85-87.

[3]金叶根, 丁新霞. 智能制造背景下机电设备运维集成服务优化研究 [A]. 第三届数字技术赋能工程建设领域数字化转型学术交流会论文集[C]. 广西大学广西县域经济发展研究院: 2026: 367-369.

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