机电系统故障诊断与维护策略综述

引言

机电系统作为现代工业生产的核心组成部分，其运行可靠性直接影响生产效率和经济效益。随着工业设备朝着大型化、复杂化和智能化方向发展，传统的故障诊断与维护方式已难以满足现代工业对设备可靠性和经济性的双重需求。近年来，人工智能、物联网和大数据等新兴技术的快速发展，为机电系统故障诊断与维护带来了新的机遇与挑战。本文通过系统分析机电系统故障机理、诊断技术和维护策略的研究现状，旨在为构建更高效、更智能的设备健康管理系统提供理论参考和技术指导，对推动工业智能化转型和实现预测性维护具有重要意义。

一、机电系统故障类型与机理分析

（一）机械部件常见故障

机械部件故障是机电系统失效的主要形式之一，常见问题包括磨损、疲劳断裂、变形和松动等。轴承和齿轮作为典型易损件，长期运行中易因润滑不良或过载导致表面剥落、点蚀甚至卡死。传动系统中的联轴器对中不良可能引发振动加剧，进而加速机械结构疲劳。螺纹连接件在振动环境下容易出现松动，导致设备精度下降或功能异常。此外，机械密封失效会造成泄漏，影响系统正常运行。这些故障往往具有渐进性特征，早期症状隐蔽，但积累到一定程度会引发突发性停机，因此需要通过振动分析、噪声监测等手段进行早期识别。

（二）电气系统典型故障

电气系统故障主要表现为电路短路、断路、绝缘老化和电磁干扰等问题。短路故障可能由线路绝缘破损或元器件击穿引起，瞬间大电流会损坏设备甚至引发火灾。断路故障常因接触不良或导线断裂导致，使系统部分功能丧失。绝缘老化在高压环境中尤为突出，长期温升和电化学作用使材料性能退化，最终引发漏电或击穿。电磁干扰则可能干扰信号传输，导致控制系统误动作。此外，电力电子器件如IGBT 的过压、过流故障会直接破坏驱动电路。电气故障通常具有突发性，需依靠电流电压监测、红外热像仪等手段进行实时防护。

（三）机电耦合故障特征

机电耦合故障是机械与电气子系统相互作用导致的复合问题，其表现更为复杂。例如，电机轴承磨损不仅引发机械振动，还可能通过轴电流腐蚀电气绕组；伺服系统的机械谐振会反馈为电流波动，被误判为电气故障。齿轮箱的齿隙过大可能导致编码器信号失真，进而影响闭环控制精度。此类故障的耦合性使得单一维度的诊断容易误判，需结合机械振动信号、电气参数及控制信号进行综合分析。此外，机电系统的非线性特性（如摩擦、间隙）会加剧故障耦合效应，增加诊断难度，因此需要开发多物理场协同监测方法。

二、故障诊断方法与技术

（一）传统诊断方法

传统故障诊断方法主要依赖信号处理和物理特征分析，广泛应用于机电系统的早期故障检测。振动分析是最常用的手段，通过加速度传感器采集时域或频域信号，识别轴承、齿轮等部件的异常冲击或共振频率偏移。温度监测利用红外热像仪或热电偶检测设备局部过热，反映润滑不良或电气接触故障。油液分析通过检测磨粒成分和浓度变化，评估机械磨损程度。此外，声发射技术可捕捉材料微观裂纹扩展的高频应力波，适用于早期疲劳诊断。传统方法依赖专家经验，对单一故障敏感，但在复杂工况或多故障并发时，诊断精度可能受限。

（二）智能诊断技术

智能诊断技术借助机器学习和深度学习算法，显著提升了复杂故障的识别能力。支持向量机（SVM）和随机森林等算法通过提取振动、电流等信号的特征参数，实现故障分类。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可直接处理原始时频图像，自动学习故障的深层模式，减少人工特征提取的依赖性。长短期记忆网络（LSTM）适用于时序信号分析，能够捕捉故障的渐变趋势。强化学习则用于优化诊断策略，实现自适应阈值调整。智能诊断技术对噪声和非线性问题具有较强鲁棒性，但依赖大量标注数据，且模型可解释性仍需改进。

（三）多源信息融合诊断

多源信息融合诊断通过整合机械、电气、热力学等多维度数据，提高故障检测的全面性和可靠性。数据级融合直接合并多传感器原始信号，增强特征表达的完整性；特征级融合提取不同模态的关键指标（如振动峰值、电流谐波），输入分类器进行联合决策；决策级融合则对各独立诊断结果进行加权或投票，降低误报率。数字孪生技术构建虚拟模型，实时比对物理系统的多源数据，实现早期异常预警。信息融合能够克服单一传感器的局限性，但需解决数据异构性、时序对齐和计算复杂度等问题，以确保融合的有效性。

三、维护策略与优化方法

（一）预防性维护

预防性维护采用定期检查、润滑和部件更换等方式，在故障发生前维持设备可靠性。该策略基于设备平均寿命或运行时间制定维护计划，适用于故障模式相对稳定且后果严重的场景。例如，航空发动机按飞行小时数强制更换关键部件，工业生产线定期校准机械臂精度。虽然预防性维护能减少突发停机，但其固定周期可能造成过度维护或维护不足，导致资源浪费或剩余寿命未充分利用。现代预防性维护逐渐与状态监测结合，通过采集设备运行数据优化维护间隔，在保障安全的同时提高经济性。

（二）预测性维护

预测性维护依赖实时监测和数据分析，在故障萌芽阶段提前干预。通过振动、温度、电流等多传感器数据，结合机器学习算法评估设备健康状态，预测剩余使用寿命（RUL）。例如，基于轴承振动信号建立退化模型，可在早期磨损阶段安排维护，避免突发失效。该方法显著降低非计划停机，优化备件库存和人力调度。然而，预测精度受数据质量、模型泛化能力影响，且需解决工况变化导致的模型漂移问题。随着边缘计算和5G 技术发展，实时预测性维护在风电、轨道交通等领域逐步落地。

（三）智能维护系统

智能维护系统集成物联网、大数据和人工智能技术，实现自主决策与优化。工业设备配备智能传感器，将运行数据上传至云平台，通过数字孪生仿真分析潜在故障。自适应维护系统能动态调整策略，例如在检测到异常振动时自动触发诊断程序，或根据生产计划推荐最佳维护窗口。区块链技术用于记录维护历史，确保数据透明可追溯。这类系统在复杂机电系统中优势明显，如智能工厂通过协同优化维护与生产调度，提升整体设备效能（OEE）。未来发展方向包括轻量化部署、多智能体协同维护等。

结论

机电系统故障诊断与维护策略的研究对保障设备可靠性、提升工业生产力具有重要意义。本文系统梳理了机械、电气及机电耦合故障的典型特征，分析了传统诊断、智能算法及多源信息融合技术的适用性与局限性，并探讨了预防性维护、预测性维护和智能维护系统的优化方向。随着人工智能与物联网技术的深度融合，故障诊断正朝着高精度、实时化和自主决策方向发展，而维护策略则更加注重动态优化与资源协同。然而，复杂工况下的多故障耦合诊断、小样本数据下的模型泛化能力、以及智能维护系统的工程落地仍是亟待突破的挑战。

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