基于状态监测的设备管理策略及维修模式优化

引言

传统设备管理多采用事后维修或定期预防维修模式：事后维修因故障突发导致生产中断，可能造成巨大经济损失；定期预防维修则易因过度维修增加成本或因周期不合理引发故障疏漏。本文旨在系统梳理状态监测技术在设备管理中的应用逻辑，构建科学的管理策略与维修模式，为工业企业提升设备管理水平、优化资源配置提供理论与实践指导。

1 状态监测与设备管理的相关概述

1.1 状态监测的技术内涵

状态监测是指通过部署传感器、数据采集终端等硬件设施，对设备运行过程中的物理量、化学量等参数进行实时采集、传输与分析，从而判断设备当前状态、预测故障趋势的技术体系。其核心特征在于“实时性” 与 “动态性”，区别于传统定期检测的静态模式。

从技术构成看，状态监测系统包含三个核心模块：感知层通过振动传感器、红外测温仪、油液分析仪等设备捕捉原始数据；传输层借助工业以太网、LoRa、5G 等技术实现数据实时上传；分析层则通过边缘计算、云计算平台对数据进行降噪、特征提取与故障诊断，常用算法包括傅里叶变换（用于振动信号分析）、神经网络（用于故障模式识别）等。

1.2 设备管理模式的演进

设备管理模式历经三代发展：第一代是 “故障后维修”，即设备失效后再进行维修，适用于低价值、非关键设备；第二代是 “定期预防维修”，依据经验设定维修周期，在设备未失效前进行干预，广泛应用于 20 世纪工业生产；第三代是 “基于状态的维修”，以状态监测数据为依据制定维修计划，是当前智能化生产的主流方向。

状态监测驱动的设备管理模式具有显著优势：一是故障识别更精准，通过多参数关联分析可定位故障根源，如电机轴承磨损可通过振动频谱中特定频率峰值与温度异常的耦合关系确诊；二是资源配置更合理，避免 “一刀切” 式维修造成的人力、备件浪费；三是决策更科学，基于数据的趋势分析可支撑设备更新、改造等长期规划。

1.3 技术应用的现实意义

在智能制造背景下，状态监测的应用价值体现在三个层面：经济层面，减少故障停机损失与过度维修成本，某汽车生产线引入状态监测后，年度维修费用降低 28% ，生产效率提升 12% ；安全层面，提前预警高危设备（如高压容器、起重机械）故障，降低安全事故风险；管理层面，积累的设备数据为精益生产、数字化转型提供支撑，助力企业构建 “数据驱动” 的管理体系。

2 基于状态监测的设备管理策略

2.1 全生命周期管理策略

以状态监测数据为纽带，贯穿设备 “采购 - 运行 - 维护 - 报废”全生命周期，实现闭环管理。

采购阶段需嵌入可监测性设计，要求设备预留传感器安装接口、支持数据标准化输出，如选购带智能接口的泵类设备，可直接采集流量、压力等参数，避免后期改造成本。

运行阶段建立动态监测机制，针对关键设备（如生产线主轴、反应釜）部署多维度监测点：旋转机械重点监测振动加速度、转速；液压系统重点监测油液污染度、压力波动；电气设备重点监测温升、绝缘电阻。通过设定参数阈值（如电机轴承温度上限 80^∘C ），实现异常实时报警，报警信息同步推送至运维终端与管理平台。

维护阶段构建 “监测 - 评估 - 维修” 联动流程，监测数据异常时自动触发健康评估，生成维修建议（如轴承润滑不足需补充油脂、齿轮箱异响需停机检查）。某风电企业通过该流程，将风机维护响应时间

从 4 小时缩短至 1.5 小时。

报废阶段依据全生命周期监测数据评估残余价值，如某机床的主轴振动数据显示其精度衰减率已达 30% ，结合运行年限与维修记录，判定为经济性报废，避免过度使用导致的质量风险。

2.2 健康状态分级管理策略

健康状态设备：维持常规监测频率（如每日数据采集），重点记录参数稳定性，如某电机连续 30 天振动幅值波动 leq5% ，判定为状态稳定，延长抽检间隔。

亚健康状态设备：增加监测密度（如每 2 小时采集一次数据），启动轻微异常处理预案，如空压机温度略超阈值时，自动调节冷却系统流量，避免状态恶化。

预警状态设备：触发专项诊断流程，结合历史数据与同类设备故障模式进行根因分析。某轧机齿轮箱振动信号出现高频冲击时，通过与故障数据库比对，判定为齿面磨损，提前安排备件采购与维修计划。

故障状态设备：立即启动应急响应，通过远程诊断锁定故障位置，调度维修团队携带专用工具赶赴现场，同时切换备用设备保障生产。

2.3 数据驱动的决策优化策略

构建 “监测数据 - 分析模型 - 决策指令” 闭环体系，提升管理决策科学性。 在维修资源调度方面，基于设备健康状态与生产计划动态分配人力、备件。某汽车焊装车间通过状态监测预判 3 台机器人需在一周内维护，系统自动调整生产排程，将维修工作集中安排在非高峰时段，同时调配备件库库存，确保维修顺利进行。

在设备改造升级方面，通过长期监测数据识别性能瓶颈。某注塑机的压力传感器数据显示，其保压阶段压力波动超出工艺要求，结合能耗数据，判定为液压系统老化，制定 “伺服电机改造 + 管路优化”方案，改造后产品合格率提升 3% 。 3 基于状态监测的维修模式优化

3.1 传统维修模式的局限性

传统维修模式存在三大痛点：一是事后维修的 “被动性”，如某化工厂反应釜搅拌器突然失效，导致批次产品报废，直接损失 50 万元；二是定期维修的 “盲目性”，某电厂按季度更换汽轮机滤芯，实际监测显示部分滤芯仍可正常使用，造成年浪费超 20 万元；三是技能依赖的 “主观性”，维修质量受技师经验影响大，同一故障不同团队维修后的设备寿命差异可达 30% 。

3.2 预测性维修模式的构建与应用

预测性维修以状态监测数据为基础，通过故障预测模型确定维修时机与方案，核心是 “知故障何时发生、为何发生”。

其实施流程包括：数据采集（每秒采集 1000 组振动、温度数据）→特征提取（通过小波变换提取故障特征频率） $$ 模型训练（用历史故障数据训练 LSTM 神经网络） $$ 故障预测（输出未来 30 天内故障概率曲线） $$ 维修决策（当故障概率 >80% 时触发维修计划）。

结束语

基于状态监测的设备管理策略及维修模式优化，为工业设备管理带来了革命性变革。全生命周期管理实现了设备从采购到报废的全程可控，健康分级管控提升了资源配置的精准度，数据驱动决策打破了传统经验依赖，而预测性与主动性维修的结合，更是让设备维修从 “被动应对” 转向 “主动预防”。

参考文献

[1]梁坤.基于状态监控数据的民机系统故障诊断与预测方法研究[D].南京航空航天大学,2019.