电气工程中现代制造设备的维护与故障诊断

引言

随着智能制造技术在电气工程领域的深度应用，现代制造设备如高压变频器、数控加工设备、电力拖动系统朝着集成化、智能化、高精度方向发展，其结构与工作原理日趋复杂。此类设备作为电气工程生产的核心载体，一旦发生故障，不仅会导致生产中断，还可能引发安全隐患与经济损失。当前，部分企业对设备维护仍采用事后维修模式，缺乏系统性预防机制；故障诊断依赖人工经验，难以快速定位复杂故障根源，制约设备运维效率。在此背景下，研究电气工程现代制造设备的维护与故障诊断技术，构建科学的运维体系，对保障设备稳定运行、提升电气工程生产效益具有重要现实意义。

一、电气工程现代制造设备维护体系的构

1.1 预防性维护的关键要点

预防性维护以定期检查、提前干预为核心，需结合设备特性与运行规律制定标准化流程。需明确维护周期与内容，根据设备使用频率、工作环境如温度、湿度、粉尘浓度及制造商建议，划分维护等级，对高压变频器、变压器等核心设备，需缩短维护周期，重点检查绝缘性能、散热系统、接线端子紧固状态；对辅助传动设备，可适当延长周期，聚焦润滑系统、传动部件磨损情况。需规范维护操作流程，维护前需切断设备电源、做好安全防护，维护中需记录设备运行参数如电压、电流、振动频率与部件状态，维护后需进行空载试运行，确认设备无异常后方可投入使用。需建立设备维护档案，详细记录每次维护时间、内容、发现问题及处理结果，为后续维护计划调整提供依据。

1.2 预测性维护的技术支撑

预测性维护依托状态监测技术，通过实时采集设备运行数据，分析设备健康状态，提前预判故障风险。在电气工程现代制造设备中，常用的状态监测技术包括振动监测、温度监测、油液分析与电气参数监测。振动监测适用于旋转类设备如电机、泵体，通过传感器采集设备振动信号，识别异常振动频率，判断轴承磨损、转子不平衡等潜在故障；温度监测可通过红外测温仪或内置温度传感器，实时监测设备关键部件如接线端子、绕组、轴承温度变化，预警过热故障；油液分析针对液压系统、齿轮箱等设备，通过检测油液的黏度、杂质含量、磨损颗粒，评估部件老化与磨损程度；电气参数监测则通过采集设备电压、电流、功率因数等数据，分析电路接触不良、绝缘老化等电气故障隐患。将上述监测数据接入设备管理平台，可实现故障风险的实时预警，为维护决策提供数据支撑。

二、电气工程现代制造设备故障诊断技术的应用

2.1 基于信号分析的故障诊断

信号分析技术通过提取设备运行中的特征信号，对比正常与异常信号差异，识别故障类型。在电气故障诊断中，电流信号分析应用广泛，当电机出现绕组短路故障时，其三相电流会出现不平衡现象，通过傅里叶变换将电流信号分解为不同频率成分，可定位短路绕组位置；电压信号分析可检测电源波动、接线松动导致的电压骤降或谐波超标，判断电路故障点。在机械故障诊断中，振动信号分析是核心手段，齿轮磨损会导致振动信号中出现特定频率的谐波成分，通过小波变换处理振动信号，可提取该特征频率，确定齿轮磨损程度；轴承故障则会在振动信号中产生冲击脉冲，通过包络分析技术可放大该脉冲信号，实现故障精准定位。此外，声音信号分析可辅助诊断设备异响故障，通过麦克风采集设备运行声音，对比正常与异常声音的频谱特征，判断部件松动、摩擦等问题。

2.2 基于知识与智能算法的故障诊断

针对复杂设备的多故障耦合问题，需结合知识经验与智能算法提升诊断精度。基于知识的故障诊断如专家系统通过构建故障知识库，将领域专家经验转化为规则如电机过热且电流过大→绕组短路，诊断时输入设备异常现象，系统通过规则匹配输出故障原因与处理建议，适用于常见故障的快速诊断。随着人工智能技术发展，基于机器学习的诊断方法逐渐普及，通过收集设备历史故障数据如故障现象、监测参数、处理结果，训练神经网络、支持向量机等模型，使模型具备自主学习与故障识别能力。例如，对数控加工设备的刀具磨损故障，可通过采集切削力、主轴转速等数据，训练模型识别刀具磨损的特征参数，实现磨损程度的实时诊断；对电力电子设备的模块故障，可利用深度学习模型分析设备输出波形，定位故障模块。此类技术无需依赖人工经验，可有效应对复杂且罕见的故障类型。

三、电气工程现代制造设备维护与故障诊断的优化策略

3.1 技术融合与平台建设

需推动维护与诊断技术的深度融合，搭建一体化设备管理平台。将状态监测设备如振动传感器、温度传感器与故障诊断系统无缝对接，实现监测数据的实时传输与自动分析，当监测数据超出正常阈值时，系统可自动触发诊断流程，生成故障分析报告与维护建议，减少人工干预环节。整合设备维护档案与故障数据库，通过大数据分析挖掘设备故障规律如特定型号设备在运行 5000 小时后易出现轴承磨损，为维护周期调整与诊断模型优化提供依据。此外，可引入移动运维技术，运维人员通过移动端设备实时查看设备状态、接收故障预警、上传维护记录，实现运维流程的数字化与便捷化。

3.2 人员能力与管理机制完善

人员是设备运维的核心执行者，需从能力提升与管理机制两方面强化保障。在人员能力培养上，需开展分层培训，对一线运维人员，重点培训设备维护操作规范、基础故障诊断方法如信号分析工具使用；对技术骨干，需强化智能诊断技术如机器学习模型应用、复杂故障分析能力培训，可通过案例教学、现场实操演练提升培训效果。在管理机制上，需明确运维责任分工，建立设备到人、责任到岗的管理制度，将设备故障发生率、维护及时率、诊断准确率纳入绩效考核，激励运维人员主动提升工作质量；同时，建立跨部门协同机制，当设备出现复杂故障时，协调技术、生产、安全部门共同制定解决方案，避免部门间推诿导致的故障处理延迟。

结语

电气工程现代制造设备的维护与故障诊断是保障设备稳定运行、提升生产效益的关键环节。本文通过分析维护体系构建要点、故障诊断技术应用逻辑与优化策略，得出以下结论，构建预防、预测结合的维护体系，可有效降低故障发生风险；运用信号分析、智能算法等多维度诊断技术，能提升故障定位精度与效率；完善技术融合、人员培养与管理协同机制，是运维工作落地的重要保障。未来，随着工业互联网与人工智能技术的进一步发展，电气工程现代制造设备的运维将朝着全生命周期智能化管理方向发展，需持续探索状态监测与智能诊断的深度融合，推动设备运维从经验驱动向数据驱动转变。本文研究成果可为相关企业提供实操参考，助力电气工程领域提升设备运维水平，为智能制造发展奠定坚实基础。

参考文献

[1]付天昊.电气工程中现代制造设备的维护与故障诊断[J].电气技术与经济，2025，（08）：140-144.

[2]张国新.机械电气设备管理工作中现代信息技术的应用研究[J].中国设备工程，2025，（08）：49-51.