机械设备故障诊断与预测技术研究

一、引言

机械设备广泛应用于制造、能源、交通等领域，其运行状态直接影响生产效率与作业安全。传统设备运维依赖 “事后维修” 或 “定期保养”，存在明显局限：一是故障诊断被动，仅在设备停机后才排查故障，导致生产中断、维修成本高；二是预测能力弱，定期保养无法精准预判故障发生时间，易出现 “过度保养”（增加成本）或 “保养不足”（故障漏判）；三是复杂故障适配差，面对多部件耦合故障（如电机轴承磨损引发齿轮传动异常）时，传统技术难以定位根本原因。

随着工业智能化发展，“预测性维护” 成为设备运维主流方向。因此，研究故障诊断与预测技术，对提升设备运维效率、降低生产风险具有重要意义。

二、机械设备故障诊断与预测技术核心问题

2.1 故障诊断的实时性与精度矛盾

传统诊断技术难以平衡实时性与识别精度：一是数据采集局限，依赖人工定期检测（如测振、测温），无法实时获取设备运行数据，故障发生后难以及时发现；二是特征提取单一，仅通过振动、温度等单一信号判断故障，忽略多信号耦合特征（如电机故障同时伴随电流波动与温度升高），导致误判率高；三是复杂故障定位难，对多部件关联故障（如液压系统泄漏导致执行机构卡顿），无法区分主次故障，难以定位根本原因。

2.2 故障预测的时效性与可靠性不足

预测技术存在 “滞后” 与 “不准” 的双重问题：一是趋势预判滞后，传统预测基于历史故障数据建立线性模型，无法应对设备运行状态的非线性变化（如突发负载波动加速故障发展），导致预测结果滞后于实际故障进程；二是数据依赖强，对缺乏历史故障数据的新设备或小众设备，预测模型难以构建，适配性差；三是环境干扰影响大，温度、湿度等环境因素导致设备运行数据波动，传统预测技术未剔除这类干扰，降低预测可靠性。

2.3 技术与运维场景适配差

诊断预测技术未充分贴合实际运维需求：一是操作门槛高，技术依赖专业人员解读数据（如振动频谱分析），一线运维人员难以掌握；二是多场景适配难，针对某类设备（如电机）设计的技术，无法快速适配其他设备（如机床、风机），需重复开发；三是与运维流程脱节，诊断预测结果未与维修计划、备件管理联动，无法直接指导运维行动，技术价值难以落地。

三、机械设备故障诊断与预测技术优化方向

3.1 实时诊断技术优化

提升故障识别的实时性与精度：一是多传感数据融合，在设备关键部位部署振动、电流、温度、声音传感器，实时采集多维度数据，通过数据融合算法（如特征层融合）提取耦合故障特征，减少单一信号误判；二是轻量化智能算法应用，采用边缘计算部署轻量化诊断算法（如简化的神经网络），在设备端实时分析数据，故障发生时 1 秒内生成诊断结果，避免数据传输延迟；三是故障分层定位，建立 “部件 - 系统 - 整机” 三级诊断逻辑，先定位故障部件（如电机），再识别部件内故障类型（如轴承磨损），最后分析是否引发关联故障，明确根本原因。

3.2 故障预测技术优化

增强预测的时效性与可靠性：一是非线性预测模型构建，采用非线性算法（如长短期记忆网络）替代线性模型，学习设备运行状态的非线性变化规律，提升趋势预判精度；二是小样本学习适配，引入迁移学习技术，将同类设备的故障数据迁移至新设备或小众设备，减少对目标设备历史数据的依赖，快速构建预测模型；三是环境干扰剔除，通过数据预处理（如小波滤波）分离设备故障信号与环境干扰信号，同时在预测模型中加入环境参数修正项，降低环境因素对预测结果的影响。

3.3 技术与运维场景适配优化

推动技术落地于实际运维：一是操作界面简化，开发可视化运维平台，将诊断预测结果以 “故障类型 + 风险等级 + 处理建议” 直观展示（如红色预警 “电机轴承磨损 - 高风险 - 建议 72 小时内更换”），降低操作门槛；二是多设备适配框架，构建标准化技术框架，针对不同设备（电机、机床、风机）仅需调整传感器配置与模型参数，无需重构技术体系，提升适配效率；三是运维流程联动，将诊断预测结果对接维修管理系统，自动生成维修工单（含故障位置、所需备件、维修步骤），同时同步至备件管理模块，确保备件提前备货，实现 “诊断 -预测 - 维修 - 备件” 全流程联动。

四、技术实践适配策略

4.1 设备类型适配策略

根据设备特性差异化应用技术：一是旋转类设备（如电机、风机），重点监测振动、电流信号，采用 “振动频谱分析 + 电流谐波分析” 诊断故障，通过趋势预测提前 1-2 周预判轴承、转子故障；二是液压类设备（如液压泵、油缸），聚焦压力、流量、温度信号，诊断泄漏、堵塞故障，预测密封件老化、油液污染趋势；三是加工类设备（如机床），结合振动、位移、切削力信号，诊断导轨磨损、刀具破损，预测加工精度衰减趋势，避免产品质量问题。

4.2 技术落地保障策略

确保技术有效服务运维：一是硬件适配，选择高可靠性、低功耗传感器，适配设备安装环境（如高温、粉尘环境选用工业级传感器）；二是人员培训，开展分层培训，对技术人员培训算法原理与数据解读，对一线运维人员培训平台操作与故障处理流程；三是效果验证，定期对比诊断预测结果与实际故障情况，优化模型参数（如调整故障阈值、修正预测算法），持续提升技术可靠性。

五、结论

机械设备故障诊断与预测技术通过多传感融合、智能算法优化、运维场景适配，解决传统技术实时性差、预测不准、落地难的问题，为设备预测性维护提供支撑。当前技术仍面临复杂多故障耦合诊断难、极端环境下传感器可靠性不足、中小企业应用成本高等挑战。

未来，需进一步研发多故障耦合诊断算法，提升复杂故障识别能力；开发耐极端环境的新型传感器，增强硬件适配性；推动技术模块化、低成本化，降低中小企业应用门槛；同时建立技术应用标准，规范诊断预测流程与结果解读，最终构建 “实时诊断 - 精准预测 - 高效运维” 的技术体系，支撑工业设备智能化运维发展。

参考文献

[1] 李玉龙 . 矿井无轨机械设备智能故障诊断与预测技术研究 [J]. 今日制造与升级 ,2024(5):162-164.

[2] 刘武 , 张宸溪, 张壮壮, 等. 大型机械设备的智能故障诊断与预测技术研究 [J]. 奥秘 ,2025(11):4-6.

[3] 钟志刚 . 机械设备故障诊断与预测性维护技术的应用研究 [J]. 电脑应用文粹 ,2024(10):394-396.