复杂工况下工程机电系统可靠性评估及维保策略优化

引言

现代工业装备运行环境愈发复杂，温度波动，机械振动，电气干扰等复合工况对机电系统可靠性提出更高要求，传统依靠固定周期的维护模式很难适应动态变化的工况条件，常常造成维护不足或者资源浪费，本研究从工程实际问题入手，剖析复杂工况特征及其影响机制，探寻更为科学的可靠性评价办法，力图创建起适应性强，经济高效的智能维保体系。

1 复杂工况对工程机电系统的影响

1.1 复杂工况类型

工程机电系统遭遇的复杂工况大致分为恶劣气候，机械冲击和电气干扰这三类，恶劣气候包含高温、低温、潮湿、盐雾、沙尘等情况，这些环境常常出现在沙漠、海洋、极地等地方，机械冲击涵盖强烈的震动，冲击负载，设备不对中之类的现象，矿山机械，风力发电机组等就是这种状况的实例，电气干扰涉及电压波动、谐波污染、电磁干扰等情形，工业电网、精密电子设备等领域经常存在这种情况，这些工况往往会彼此重叠，使系统的运行风险进一步加大。

1.2 对系统的影响表现

1.2.1 电气系统性能下降

复杂工况严重影响电气设备的稳定和寿命，高温容易让电子元件过热，促使绝缘老化加快，潮湿和盐雾会导致电路腐蚀，从而提升短路的风险，电压波动以及谐波干扰可能会损害到像变频器和PLC 模块这样的敏感组件。

1.2.2 机械部件磨损加剧

动态载荷和恶劣环境会加速机械部件磨损，强振动容易造成轴承、齿轮等关键部件出现疲劳裂纹，沙尘侵入会使运动副摩擦增大，引发密封失效和润滑性变差，低温环境让金属材料变脆，加大了断裂的可能性，比如工程机械在沙尘工况中，液压系统的滤芯堵塞速度明显提升，如果不及时加以维修，就有可能造成系统故障。

1.2.3 材料老化与结构损伤

长期处于复杂的工况之下，材料性能会渐渐退化，紫外线辐射会让橡胶，塑料这类非金属材料变得脆化，化学腐蚀的环境，如酸雨、工业废气，会对金属结构产生侵蚀，高温加上交变应力或许会造成蠕变和疲劳损伤，化工厂的管道，在高温腐蚀性介质的作用下，有可能出现壁厚变薄乃至泄漏的情况，这会影响到系统的安全。

2 工程机电系统可靠性评估

2.1 评估指标

工程机电系统可靠性评价重点使用设备完好率、故障发生率、平均修理时延等核心指标，如在宝钢湛江钢铁基地项目来说，着重考察冶金设备在高温，高负荷情况下的运行稳定状况，创建起以设备综合效率，非计划停机率等为要点的多维度评价体系，全方位评判系统的可靠度表现，这些指标既可体现设备当下的状态，又可以给长时间的保养决策给予根据。

2.2 评估方法

宝冶采取“ 监测-分析-验证” 这种可靠性评价办法，在实际项目里收获很大成果，拿某个工业厂房循环水系统改造项目来说，利用智能传感器随时监测设备运转情况，再加上专家诊断系统剖析以往的数据，准确预估出关键部件剩下的寿命，提前做好修理工作，防止出现严重事故，这种方式既改善了评价的精确度，又做到了从被动修理变成主动防范，给类似的工程项目做好了可靠度经营的模范例子。

3 现有维保策略问题分析

3.1 常见维保策略

工程机电系统维保策略主要分为三种，定期维保（按照一定周期进行维保），事后维修（出现问题后进行维修），状态维修（根据监测数据进行维保），各有各的特点，适合不同的场景。

表1 常见维保策略对比分析

经分析可知，传统维保策略在标准化管理上存在优势，不过在应对复杂多变的工况环境时，其局限性就显现出来，尤其是设备智能化水平提升之后，传统的维保模式很难符合现代工程的需求。

3.2 复杂工况下的不足

3.2.1 定期维保的刚性缺陷

固定周期的维保模式不能应对复杂的工况变动，在环境条件变化剧烈，负载改变频繁的情况下，设备的实际磨损速率与设定的维保时间常常不能吻合，这种僵硬的安排容易引发两种极端状况，一方面是在恶劣工况下可能会出现维护间隔太长，设备带着问题运行的情况，另一方面是在温和工况下又可能会存在维护过度，造成资源浪费的现象，而且统一的周期无法体现出不同部件存在的差异化损耗特点，影响到维保措施的针对性。

3.2.2 事后维修的滞后风险

被动式维修策略在复杂工况下呈现出明显的响应滞后现象，复杂环境加快了设备劣化速度，从故障征兆显现到彻底失效的这段时间被严重压缩，等到故障实际出现才去维修，损失早已形成，而且可能受限于环境而耽误抢修进程，复杂工况里的故障往往带有连锁反应性质，小范围故障就有可能引发系统性瘫痪，事后维修的成本和风险自然就会翻倍。

3.2.3 状态维修的适用局限

基于状态监测的维修方式从理论上讲是最适应的方式，但是在复杂的工况下实施起来有很多困难，恶劣的环境会降低监测设备的可靠性，从而导致数据采集失真；多变的工况会导致设备状态评估模型的准确性降低；复杂系统的各个部件之间相互作用也会使故障诊断变得困难。

4 维保策略优化

4.1 动态维保周期调整

针对复杂工况的特点，构建以实时工况评价为基础的自适应维保周期机制，采集环境参数（温湿度、腐蚀性等）与设备运行数据（负载、振动等），形成多维度的工况评估模型，按照实时工况评分来动态调节维保周期，恶劣工况时缩短周期，温和工况时可适当延长，还要考量设备的关键程度，核心部件要采取更谨慎的调整策略，这样既能防止固定周期的僵化，又可做到资源的精确投放。

4.2 智能状态监测预警

创建起多源信息融合的智能监测体系，把振动、温度、电流等多方面传感数据整合起来，用机器学习办法形成设备健康基准模型，依靠即时数据比较找出异常预兆，针对复杂工况下的干扰要素，研制出抗干扰特征提取算法，从而改善监测精确度，设立多级警报阈值，按照警报级别触发不同的应对举措，做到由“ 事后处理故障” 向“ 预先解决隐患” 改变。

4.3 混合维保策略集成

按照设备的重要程度以及工况特点灵活组合多种维保方法，关键设备采用“ 状态监测+预防性保养” ，中等重要设备执行“ 定期检查+状态评价” ，非关键设备采取“ 定期保养+故障维修” ，形成维保策略选取矩阵，综合考量故障后果，监测可行性，经济性等要素。

结论

自动化技术已经成为现代工业生产中不可或缺的一部分。在机电工程领域，自动化技术的应用也越来越广泛，它不仅提高了生产效率，还降低了生产成本，同时也为企业带来了更多的商业机会。本研究全面剖析了复杂工况下工程机电系统的可靠性管理问题，给出依靠即时状态评定的智能维保策略，研究显示，这种随时改变的维保计划可以很好地应对复杂环境带来的难题，极大改善设备运行的可靠性，把现代监测技术和智能诊断手段结合起来，从被动修理变成主动防止。

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