工程机械设备故障诊断与健康管理系统研究

摘要：随着工程建设规模的不断扩大，工程机械设备的可靠性与稳定性愈发重要。本文深入研究工程机械设备故障诊断与健康管理系统，分析其关键技术与应用，旨在提高设备运行效率，降低维护成本，保障工程顺利进行。

一、引言

工程机械设备在各类工程建设中发挥着核心作用，其运行状态直接影响工程进度与质量。传统的设备维护方式多为定期维护或故障发生后的抢修，不仅成本高，而且难以提前预防重大故障。故障诊断与健康管理系统（PHM）的出现，为解决这些问题提供了有效的途径，它能够实时监测设备状态，提前预测故障，实现精准维护。

二、工程机械设备故障诊断技术

（一）基于传感器的监测技术

传感器是获取设备运行数据的关键部件。在设备的关键部位安置振动传感器、温度传感器以及压力传感器等各类传感器，能够实时收集设备运行期间的振动、温度、压力等相关参数。比如，振动传感器可对设备零部件的振动信号予以检测，借助对振动频率、幅值等特性的剖析，能够判断设备有无异常磨损、松动之类的故障。温度传感器可监测设备关键部位的温度变化，一旦温度超出正常范围，可能预示着设备存在过热故障，如轴承过热、电机绕组过热等。除了常见的传感器类型，如今还有一些新型传感器不断涌现，如光纤传感器，其具有抗电磁干扰、灵敏度高、可分布式测量等优势，在一些对测量精度和环境适应性要求苛刻的工程机械设备监测场景中逐渐得到应用，能更精准地获取设备运行状态信息。

（二）数据分析与处理方法

采集所得的传感器数据，需经过高效的分析与处理，方可提炼出有价值的故障信息。常见的数据分析手段涵盖时域分析、频域分析以及时频域分析。时域分析是通过计算信号的均值、方差、峰值等统计参数，以此判定设备的运行状态是否正常。频域分析则是把时域信号经由傅里叶变换转变到频域，对信号的频率构成展开分析，进而找出与故障相对应的特征频率。时频域分析融合了时域和频域的信息，对于非平稳信号能够做出更为精准的描述 ，如小波变换在处理设备启动、停机等瞬态过程中的故障诊断中具有良好的效果。随着数据量的日益庞大，新兴的数据挖掘技术如关联规则挖掘也开始应用于设备故障诊断。它可以从大量设备运行数据中发现不同参数之间潜在的关联关系，例如通过挖掘发现设备某一部位的压力变化与另一部位的振动异常存在某种关联，从而为故障诊断提供新的线索和思路。

（三）智能诊断算法

随着人工智能技术的发展，智能诊断算法在工程机械设备故障诊断中得到了广泛应用。神经网络是一种常用的智能诊断算法，它通过对大量故障样本数据的学习，建立输入特征与故障类型之间的映射关系。当输入新的设备运行数据时，神经网络能够快速判断设备是否存在故障以及故障类型。支持向量机（SVM）也是一种有效的智能诊断方法，它能够在高维空间中寻找一个最优分类超平面，将不同故障类型的数据分开，具有较好的泛化能力和分类精度。近年来，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在工程机械设备故障诊断领域崭露头角。CNN 擅长处理图像类数据，在对设备故障相关的图像特征（如设备表面的裂纹图像）进行分析诊断方面具有独特优势；RNN 则对处理具有时间序列特性的数据表现出色，能够更好地捕捉设备运行状态随时间的变化趋势，从而更精准地预测设备故障的发生。

三、工程机械设备健康管理系统架构

（一）数据采集层

数据采集层负责从各种传感器获取设备运行数据，并将这些数据传输到数据处理层。该层的设备包括各类传感器、数据采集卡以及现场总线等。传感器采集的数据通过数据采集卡进行模数转换，然后通过现场总线（如 CAN 总线、Ethernet 等）将数据传输到上位机或数据服务器。为了提高数据采集的可靠性和实时性，一些新的无线传输技术如 5G 也开始应用于数据采集层。5G 具有高速率、低延迟、大连接的特点，能够快速、稳定地将大量传感器数据传输至后续处理层，即使在复杂的工程现场环境下也能保障数据传输的高效性。

（二）数据处理与分析层

在数据处理与分析层，对采集到的数据进行清洗、预处理，去除噪声和异常数据。然后运用各种数据分析方法和智能诊断算法对数据进行深入分析，提取设备的健康状态特征，判断设备是否存在故障以及故障的严重程度。该层还可以对设备的剩余使用寿命进行预测，为设备的维护决策提供依据。例如，采用基于物理模型与数据驱动相结合的方法进行剩余使用寿命预测，既考虑设备的物理磨损机制，又结合大量实际运行数据进行模型训练和修正，使预测结果更加准确可靠。

（三）故障诊断与健康评估层

基于数据处理与分析层的结果，该层对设备进行故障诊断和健康评估。当检测到设备存在故障时，系统能够快速定位故障部位，并给出故障原因和维修建议。同时，根据设备的健康状态特征，对设备的整体健康状况进行评估，将设备的健康状态分为不同等级，如良好、一般、预警、故障等。在健康评估过程中，引入模糊综合评价法，将设备多个方面的运行参数和状态特征进行综合考量，通过模糊隶属度函数将定性和定量指标转化为统一的评价尺度，从而更全面、客观地评估设备的健康等级。

（四）决策支持与用户交互层

决策支持与用户交互层是系统与用户沟通的界面。用户可以通过该层实时查看设备的运行状态、健康评估结果以及故障报警信息等。系统根据设备的健康状态和故障诊断结果，为用户提供维护决策支持，如是否需要进行设备维护、何时进行维护以及采取何种维护措施等。用户也可以通过该层向系统输入相关指令，如设置报警阈值、启动特定的诊断程序等。为了提升用户体验，该层采用了可视化技术，将设备运行数据、健康评估结果等以直观的图表、图形等形式展示给用户，方便用户快速理解设备状态，做出准确决策。

四、工程机械设备健康管理系统的发展趋势

随着科技的不断进步，工程机械设备健康管理系统也呈现出一些新的发展趋势。一方面，大数据与云计算技术将进一步融入系统。大数据技术能够处理海量的设备运行数据，挖掘出更多潜在的故障模式和规律，为更精准的故障诊断和健康评估提供支持。云计算技术则可以为系统提供强大的计算能力和存储能力，实现数据的快速处理和存储，并且方便用户通过网络随时随地访问系统，获取设备信息。另一方面，物联网技术将使设备之间以及设备与系统之间的连接更加紧密。通过物联网，工程机械设备可以实现远程监控与控制，即使设备处于偏远地区，工作人员也能实时了解设备状态并进行操作，大大提高了设备管理的效率和灵活性。同时，系统的智能化水平将不断提升，能够实现自主学习和自适应调整，根据设备运行环境和工况的变化自动优化诊断和管理策略。

五、结论

工程机械设备故障诊断与健康管理系统通过先进的传感器技术、数据分析方法和智能诊断算法，能够实现对设备运行状态的实时监测、故障诊断和健康评估，为设备的维护决策提供科学依据。该系统的应用有效地提高了工程机械设备的可靠性和稳定性，降低了维护成本，减少了设备故障停机时间，对保障工程建设的顺利进行具有重要意义。随着技术的不断发展，工程机械设备故障诊断与健康管理系统将在更多领域得到应用，并不断完善和优化，为工程建设行业的发展提供更有力的支持。

参考文献：

[1]何炜，彭激文.旋转机械设备故障诊断与寿命试验系统开发及应用[J].工业计量， 2023（2）：77-79.