复合肥成套设备故障诊断与预测系统开发

引言

在现代农业化工产业链中，复合肥成套设备承担着混料、造粒、干燥、筛分、包装等关键工艺流程。随着智能制造与工业数字化的发展，复合肥设备的自动化程度不断提升，但也使得系统结构更加复杂，设备间耦合度增强，导致其运行中潜在的故障风险上升。由于生产环境具有高温、高湿、高腐蚀等特点，传统依赖人工经验与定期检修的管理模式已无法满足设备安全运行和高效维护的需求。因此，构建一套科学高效的设备故障诊断与预测系统，实现对关键部件运行状态的全面监控与预警，已成为提高复合肥生产效率、保障设备安全运行的重要研究方向。本文通过深入分析设备运行过程中的故障特征，开发基于多源数据采集与人工智能算法的智能诊断平台，为设备智能化管理提供技术支撑。

一、复合肥成套设备运行特性与故障类型分析

复合肥成套设备一般由投料系统、搅拌混合装置、造粒系统、干燥冷却系统、筛分系统、输送系统及自动包装系统等部分组成，各子系统通过联动控制完成物料流转与产品输出。设备在高温、高湿、粉尘环境下长时间运转，极易引发一系列机械、电气及控制故障，常见故障包括：轴承磨损、链条断裂、电机过热、皮带打滑、传感器失灵、PLC 通信故障等。此外，故障不仅限于单点失效，还可能在多设备之间产生连锁反应，进而造成系统级停机。统计分析显示，60% 以上的设备停机由未能及时预判的隐性故障演化而成，尤其是在造粒、干燥等核心环节更为明显。因此，在进行故障诊断与预测系统开发时，必须充分考虑设备运行环境特性、故障发生机理与参数变化规律，构建全面、可靠的监测与分析体系。

二、故障诊断与预测系统架构设计

针对复合肥成套设备的运行特点，本文设计的故障诊断与预测系统由五个核心模块构成：数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、诊断预测模块及可视化界面模块。系统总体结构采用边缘 + 云的混合部署方式，实现本地快速响应与远程集中分析的功能融合。数据采集模块以传感器为核心，通过安装在关键节点的温度、振动、电流、电压、压力、转速等多种类型传感器，采集设备运行过程中的原始信号数据。数据预处理模块负责信号去噪、异常值过滤、数据插值与时间同步处理，为后续分析提供清洗后的有效数据。特征提取模块通过时域分析、频域变换、小波分解等方法，提取出反映设备健康状态的关键特征参数，如 RMS 值、峰值、峭度、频率能量分布等。诊断预测模块是系统核心，融合专家系统知识规则与机器学习算法（如支持向量机、随机森林、LSTM 等），实现对故障类型的自动判别与未来状态的趋势预测。

三、关键技术研究与系统实现方法

系统开发过程中，需重点解决以下几个关键技术问题：第一，数据多源异构问题。复合肥设备各系统所使用的传感器类型多样，采样频率不一，必须构建统一的数据接口协议，保证数据同步与格式一致性。第二，信号特征弱故障识别问题。部分故障在初期表现不明显，传统统计特征难以有效识别。为此本文采用基于小波包变换的多尺度特征提取技术，提升弱信号的识别能力。第三，算法模型泛化问题。为避免训练模型过拟合并提升诊断精度，采用交叉验证与正则化技术，并结合专家知识设定多级阈值判定标准，实现从异常检测到故

四、系统测试与应用效果评估

为验证系统的准确性与稳定性，本文在某复合肥生产企业生产线上进行了为期 3 个月的实际部署测试。在数据采集端共安装 32 组传感器，涵盖所有关键设备节点，采集频率为 10Hz 。测试期间共发生 8 起设备故障，系统准确识别其中 7 起，提前预警 5 起，预测准确率达到 87.5%。其中一次造粒机主轴偏移故障被系统提前 1.8 小时预判，为维护人员预留了充足的检修时间，成功避免设备停机。通过系统部署后，设备总故障率下降 38% ，平均维修响应时间缩短50%，非计划停机时长降低了 45%，间接提升产量约 12% 。从企业反馈看，维护成本下降明显，人员工作强度降低，设备运行更趋稳定。

五、系统优化与未来发展方向

尽管目前系统已实现基本功能，但仍存在部分局限。例如，当前模型主要基于监督学习，对新型故障类型识别能力不足；数据维度虽丰富，但传感器稳定性和采集精度仍有提升空间。针对这些问题，后续工作可从以下几个方面优化：一是引入无监督学习与深度增强学习技术，提升系统对未知故障模式的自适应识别能力；二是增强数据融合处理能力，研究多源异构数据在时间、空间与语义维度的协同建模机制；三是集成数字孪生技术，构建复合肥设备的实时虚拟仿真模型，实现系统行为预测与运维决策模拟；四是推动系统向边缘智能终端迁移，实现现场设备的自主管理与快速响应；五是开发移动端 App ，扩展系统远程协同运维能力，便于运维人员随时掌握设备状态。

结论

本文围绕复合肥成套设备的运行复杂性与故障高发特点，系统构建了一套基于多传感器数据采集、特征提取与智能分析的故障诊断与预测系统。研究从系统架构设计、关键技术实现到现场应用测试全过程展开，验证了系统在实际工况下的可靠性与实用性。系统有效提升了设备运行的稳定性与智能维护水平，为实现复合肥产业数字化、智能化升级提供了坚实技术支撑。未来仍需持续拓展算法适应性、优化数据处理能力，并加强与新兴技术的融合，推动设备管理迈向智能化与自主化的新阶段。

参考文献

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[3] 张玉兰, 刘阳. 基于传感器与人工智能的设备故障监测系统研究[J].现代制造工程 , 2023, 48(3): 88-94.

王春春，（ 1985.10- ），男，汉族，山东临沂 ( 籍贯 )，本科，研究方向：复合肥成套设备智能化系统研究、复合肥设备功能集成化研究、环保型复合肥设备研究