电气工程中现代制造设备的维护与故障诊断

引言

随着工业自动化与智能化升级，电气工程中的现代制造设备逐步融合机械电气控制信息技术，呈现结构复杂功能集成运行参数动态变化的特征。这类设备在长期高负荷运行中，易因电气元件老化机械磨损参数漂移外部干扰等因素引发故障，不仅导致设备停机维修成本增加，还可能因生产中断影响订单交付，甚至引发安全事故。

一、电气工程中现代制造设备维护与故障诊断的核心需求

1.1 预防性维护需求

现代制造设备的故障多具有渐进性特征，传统事后维修无法提前识别这类隐性故障，易导致故障扩大化。因此，预防性维护成为核心需求之一：需通过实时监测设备运行状态，捕捉故障前期的异常信号，提前预警潜在风险，在故障发生前完成维护，避免设备停机与生产中断。例如，数控机床的主轴电机若能提前监测到绕组温度异常，及时更换老化绝缘材料，可规避电机烧毁导致的数天停机损失。

1.2 精准故障诊断需求

现代制造设备的故障具有关联性与隐蔽性，单一故障可能引发多系统异常，传统人工排查难以快速定位根源。因此，精准故障诊断需求突出：需通过技术手段梳理故障信号与故障原因的关联关系，明确故障部件与故障类型，减少无效排查时间，提升维修效率。自动化生产线停机时，若能通过诊断技术直接定位故障为光电传感器误触发，而非逐一检查 PLC 程序传动机构，可将维修时间从数小时缩短至数十分钟。

1.3 全生命周期维护需求

现代制造设备的生命周期涵盖安装调试正常运行老化衰退报废更新阶段，不同阶段的维护重点与故障风险差异显著。传统维护模式缺乏全周期规划，易导致资源浪费或维护缺位。全生命周期维护需求关键：需根据设备不同阶段的特性，制定差异化维护策略，优化人力备件资源配置，降低整体运维成本。

1.4 安全合规需求

电气工程中的现代制造设备涉及高压电气回路高速运动部件，故障若未及时处理可能引发安全事故。行业规范对设备安全运行有明确要求。因此，安全合规需求不可忽视：维护需确保设备符合电气安全规范，故障诊断需优先排查可能引发安全风险的隐患，避免因设备故障导致安全事故与合规风险。

二、电气工程中现代制造设备维护与故障诊断的关键技术路径

2.1 状态监测技术

电气参数监测，通过电流传感器电压传感器功率分析仪采集设备电气回路参数，分析参数是否偏离正常范围；同时监测电气元件温度，通过温度传感器捕捉温度异常升高，预警元件老化或接触不良。机械状态监测，针对设备中的机械部件，通过振动传感器采集振动信号，通过转速传感器监测转速波动，通过位移传感器监测定位精度偏差。环境与辅助参数监测，监测设备运行环境的温度湿度粉尘浓度，以及辅助系统参数，这些参数异常可能间接引发设备故障。

2.2 智能故障诊断技术

PLC 与控制系统诊断，现代制造设备的 PLC 系统多具备自诊断功能，可通过编程实现故障监测，当出现异常时，PLC 通过指示灯或人机界面显示故障代码，运维人员可根据代码快速定位故障点；同时，可通过 PLC 数据采集功能，将运行参数上传至诊断系统，结合预设逻辑判断故障类型。机器学习诊断，针对复杂设备，通过机器学习算法分析历史故障数据与状态监测数据，建立故障特征 - 故障原因的关联模型。例如，将电机振动信号的时域频域特征输入神经网络模型，模型可自动识别振动异常对应的故障类型；同时，模型可通过新数据持续迭代优化，提升对隐性故障的诊断能力。专家系统诊断，整合行业专家的运维经验，构建故障诊断规则库，当状态监测数据触发规则库中的条件时，系统自动输出故障原因与排查建议。

2.3 远程运维技术

现代制造设备多分布在不同车间甚至不同厂区，传统现场维护与诊断需运维人员往返奔波，效率低且成本高。远程运维技术通过网络通信与数据共享，实现设备状态远程监测故障远程诊断维护远程指导，提升运维协同效率：远程状态监测：通过工业以太网或无线通信，将设备状态监测数据上传至远程运维平台，管理人员可在监控中心实时查看多台设备运行状态，无需现场巡检；当设备出现异常时，平台自动推送预警信息，通知运维人员提前准备备件与工具。远程故障诊断，运维专家可通过远程平台调取设备运行数据历史故障记录，结合实时监测信号进行诊断，无需到达现场即可分析故障根源；对于复杂故障，可通过平台与现场运维人员视频连线，指导排查步骤，缩短诊断时间。远程维护支持，针对软件类故障，可通过远程平台直接修改程序或参数，避免现场调试。

三、电气工程中现代制造设备维护与故障诊断的

3.1 分阶段技术适配：兼顾设备特性与成本效益

对于新建设备，优先集成内置状态监测模块，同步搭建远程运维平台，实现全生命周期的智能运维；对于老旧设备，重点加装低成本监测设备，改造电气回路以支持故障信号采集，避免盲目更换设备导致的成本浪费；对于关键设备，采用状态监测 + 智能诊断组合技术，提升故障预警与诊断精度；对于非关键辅助设备，采用简化的定期维护与故障排查方案，平衡运维成本与效率。

3.2 分层人才培养：提升运维团队技术能力

现代制造设备的维护与故障诊断依赖电气 + 机械 + 控制的复合型技能，而部分运维人员仍局限于传统电气维修，缺乏对智能诊断技术的应用能力。需构建分层人才培养体系，基础层培训，针对一线运维人员，开展设备基础维护与简单故障诊断培训，确保能独立完成日常巡检常规维护与简单故障处理；进阶层培训：针对技术骨干，开展智能诊断技术培训，提升复杂故障分析能力；专家层培养：与设备供应商职业院校合作，培养具备系统设计能力的专家，负责解决重大故障与技术难题。

3.3 完善管理体系：实现维护与诊断的规范化

缺乏规范的管理体系，易导致技术应用流于形式，需从制度流程档案三方面完善，制度建设，制定设备维护规程故障诊断规范安全操作细则，明确各岗位职责；流程优化，建立监测、预警、诊断、维护、复盘的闭环流程，避免同类故障重复发生；档案管理，建立设备全生命周期档案，记录设备参数维护记录故障记录诊断数据，为维护策略优化设备更新决策提供依据。

结语

在电气工程领域，现代制造设备的维护与故障诊断是保障生产稳定降低运维成本提升竞争力的关键环节。传统模式的局限已难以适配设备智能化复杂化的发展趋势，而状态监测智能诊断远程运维等技术的应用，为构建主动预防精准诊断高效维护的体系提供了支撑，其核心价值不仅在于减少故障发生缩短维修时间，更在于通过技术赋能，推动设备管理从经验驱动转向数据驱动，从分散运维转向协同运维。

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]耿欣.建筑电气工程中的电气设备智能化管理研究[J].中国建筑金属结构,2025,24(15):160-162.DOI:10.20080/j.cnki.ISSN1671-3362.2025.15.055.