机电工程设备故障诊断与预测维护技术研究

摘要：机电工程设备在工业生产中广泛应用，其运行状态直接影响生产效率与安全性。故障诊断与预测维护技术已成为提升设备可靠性和运维效率的关键手段。本文系统分析当前机电设备常见故障类型及成因，探讨基于振动分析、温度监测、声学检测等多源信息融合的诊断方法，介绍AI智能算法在预测性维护中的应用路径。通过构建系统化的预测模型与健康管理机制，推进设备运维由被动维修向主动预警转变，为实现机电设备的高效、稳定运行提供技术支撑。

关键词：机电设备；故障诊断；预测维护

一、机电工程设备常见故障类型及影响因素

（一）机械结构疲劳与磨损故障表现

机械结构疲劳问题广泛存在于长期运行的设备中，尤其是在受载荷周期变化影响较大的部件上，如轴承、齿轮、联轴器等部位。持续交变载荷使材料内部产生微裂纹，随着应力累积逐渐扩展，最终导致结构破裂或功能失效。磨损则多见于高频接触与摩擦的部件，如导轨、滑动轴承与密封面，金属表面硬度不足或润滑条件不良将加速磨损过程。结构疲劳和磨损造成的故障通常前期表现为噪声增大、运转不平稳，后期可能出现运行失控甚至安全事故。对机械部件的周期检修与材料改进是减少此类故障发生的有效手段。

（二）电气系统异常运行状态分析

电气系统故障多表现为电压异常、短路、接地不良及绝缘老化等，严重影响整个机电系统的运行安全。在动力驱动装置中，电机过热、电缆击穿与接触器故障是最常见的问题。电压波动引起控制逻辑失灵，继电保护失效会造成误动作或无法切断故障电路。绝缘问题尤为关键，在潮湿、高温或高频工作环境下极易老化失效，导致漏电或短路风险。继电器、变频器等自动控制元件在电磁干扰下亦可能出现信号漂移与响应延迟现象。针对电气系统，应采用实时监测技术与故障冗余设计，提升系统抗干扰与自恢复能力。

（三）控制系统运行异常与误差传播问题

控制系统故障表现为响应迟缓、控制误差增加、反馈信号丢失或误判操作指令，造成机电设备动作异常或运行精度下降。常见原因包括传感器漂移、执行机构卡滞、控制程序逻辑错误与接口通信中断等。误差一旦发生，往往会通过闭环反馈机制在系统中扩散，进而影响整个设备的运行稳定性。误差传播效应使得局部信号异常迅速演变为系统级别的失控，尤其在高精度加工设备和自动化流水线中影响更为严重。通过冗余传感器配置、自校验算法与控制系统容错设计，可有效抑制故障误差扩散，提升系统鲁棒性与安全性。

二、预测维护技术在机电设备管理中的应用

（一）基于状态监测的振动信号诊断方法

振动信号是判断设备运行状态的关键参数，其变化能够反映出内部结构受力、松动、错位、疲劳等隐患。振动诊断主要通过安装加速度传感器或速度传感器获取设备运行时的动态响应信息，分析振幅、频率及能量变化趋势，从而识别潜在故障。常用的时域分析可通过计算均方根、峰值等参数判断整体振动强度，而频域分析则借助快速傅里叶变换（FFT）揭示信号中频谱特征，以识别特定故障模式如轴承剥落或齿轮啮合异常。先进的包络解调技术则对冲击型故障信号具有更高的灵敏度。结合历史数据构建特征样本库，并通过相似度匹配判断当前状态是否偏离正常工况，有助于提前发现问题，避免事故发生。高阶谱分析与模态识别技术还可进一步增强识别精度，提升监测系统对复杂工况下的适应能力。

（二）温度分析与热像检测在故障预警中的应用

温度变化是评估电气元件、机械摩擦部件与动力系统负荷状态的重要指标，基于红外热像与温度传感器的监测方法广泛应用于故障预警实践中。红外热像仪可无接触实时获取设备表面温度分布图像，通过图像处理算法自动识别热点区域，并评估其热传导特性，判断是否存在过热、短路或润滑不良等隐患。温度传感器则可嵌入电缆、轴承、变压器内部实现点位式监测，具有响应速度快、安装灵活等特点。数据采集系统将各传感器信息同步传输至中央处理单元，通过设定预警阈值进行实时比对，若发现温升速率超过警戒线，系统将立即报警并触发保护措施。温度分析还可用于预测设备老化进程，尤其在绝缘退化与电机线圈劣化方面表现出良好的预测能力。采用多维热特征联合评估模型，可有效提高预警的准确率与响应速度。

（三）声发射与电磁信号在隐蔽故障检测中的作用

声发射技术通过捕捉材料内部裂纹扩展、微观破坏过程中的高频弹性波信号，适用于早期疲劳裂纹、腐蚀损伤与密封泄漏等隐蔽故障的检测。电磁信号分析则在电机、电缆及变频系统中可用于判断电流异常、线圈局部放电及电磁干扰等问题。这两类非接触式信号检测手段可实现对复杂机电系统内部状态的间接感知，为无法拆解或运行中设备提供精准诊断依据。声发射传感器布设于结构关键部位，可在微裂纹形成初期即检测出能量释放信号，通过信号幅值、持续时间与频谱密度分析判定故障等级。电磁干扰信号的谱图变化亦可反映电子元件性能劣化过程，辅助判断电源波形畸变、整流器故障与磁通失衡等问题。在信号处理环节，引入滤波、降噪及模式识别算法，有助于提取有效特征，减少误报。这两种手段常与其他传感数据融合应用，形成多模态诊断系统，提升故障识别全面性与稳定性。

（四）人工智能技术在预测维护系统中的集成

人工智能技术在机电设备预测维护系统中的应用，正推动维护模式从经验主导向数据驱动转型。通过构建基于大数据的故障样本集，训练神经网络、支持向量机、决策树等算法模型，实现对设备运行状态的自学习与自主判断。深度学习算法可在多维监测数据中自动提取关键特征，实现复杂工况下的模式识别与故障分类。结合实时监测数据，AI模型可进行趋势预测，对温度、振动等参数变化作出行为分析与剩余寿命估算。智能算法还可参与设备健康评分体系构建，输出风险等级与维护建议，辅助运维人员科学决策。在边缘计算节点部署轻量化AI模型，实现现场快速响应，减少通信延迟。与CMMS（计算机化维护管理系统）集成后，预测结果可自动生成维护工单与维修计划，实现全流程自动化。AI集成技术提高了预测准确性，降低误报率，为设备全生命周期管理提供有力保障。系统在实际部署中表现出良好的可拓展性与模块兼容性，适应多种类型机电设备的监测需求。

结束语：机电工程设备在运行过程中面临多种类型的故障风险，其诊断与维护策略的科学性直接关系到生产系统的稳定性与经济性。本文从常见故障类型入手，系统分析振动、温度、声发射、电磁等信号在状态监测中的应用，并结合人工智能预测模型提出机电设备的智能化维护路径。各类技术手段在监测精度、响应效率与预测能力方面不断提升，为设备管理提供更全面、系统的支持。推进预测维护技术在工程实践中的深化应用，是构建高效运维体系、延长设备寿命、提升资源利用效率的重要保障。

参考文献

[1]王俊杰.机电设备故障诊断技术研究进展[J].机械与电子，2023，43（02）：110-115.

[2]陈立峰.基于智能分析的预测性维护系统构建[J].设备管理与维修，2023，43（04）：75-80.