机电系统故障诊断与智能预警技术研究

一、引言

机电系统作为现代工业生产、交通运输、日常生活等领域的核心组成部分，其运行的可靠性和稳定性至关重要。然而，随着机电系统规模不断扩大、结构日趋复杂以及智能化程度逐步提高，系统故障发生的概率和潜在危害也随之增加。一旦机电系统出现故障，不仅会导致生产停滞、经济损失，还可能引发安全事故，威胁人员生命财产安全。故障诊断与智能预警技术能够及时发现机电系统潜在故障，预测故障发展趋势，为系统维护和维修提供科学依据，对保障机电系统高效、安全运行具有重要意义。

二、机电系统故障诊断与智能预警技术研究的背景与意义

2.1 研究背景

在工业 4.0 和智能制造发展趋势下，机电系统集成了大量先进技术，涵盖机械传动、电气控制、计算机技术等多领域，系统结构和运行机理愈发复杂。传统的基于经验的故障诊断方式已难以满足现代机电系统的需求，且故障发生的隐蔽性和突发性增强。同时，企业对设备运行效率和可靠性的要求不断提高，期望通过先进的故障诊断与智能预警技术，实现机电系统的预测性维护，降低运维成本，减少非计划停机时间。

2.2 研究意义

故障诊断与智能预警技术可及时、准确地识别机电系统故障，避免故障的进一步恶化和扩大，降低设备损坏程度，延长设备使用寿命。通过提前预警潜在故障，企业能够合理安排维修计划，减少突发故障导致的生产中断，提高生产效率，降低因停机造成的经济损失。

三、机电系统故障诊断方法

3.1 基于信号处理的诊断方法

基于信号处理的方法通过采集机电系统运行过程中的振动、声音、温度、电流等信号，对信号进行分析处理，提取能反映系统运行状态的特征参数。例如，傅里叶变换可将时域信号转换为频域信号，用于分析信号的频率成分，判断设备是否存在异常振动频率；小波变换能够对信号进行多尺度分析，有效提取故障信号的局部特征，适用于处理非平稳信号 。该方法直观、实用，但对特征参数的提取和分析要求较高。

3.2 基于模型的诊断方法

基于模型的诊断方法是根据机电系统的结构和工作原理，建立系统的数学模型或物理模型。通过将系统实际运行数据与模型输出进行对比，判断系统是否存在故障以及故障的类型和位置。如状态空间模型、故障树模型等，可利用模型对系统故障进行定性和定量分析。然而，该方法依赖于精确的系统模型，当系统结构复杂或存在不确定性因素时，模型建立难度较大 。

3.3 基于人工智能的诊断方法

人工智能技术为机电系统故障诊断带来新突破。神经网络通过大量样本数据的训练，学习故障特征与故障类型之间的映射关系，能够处理复杂的非线性问题，实现故障的准确诊断；支持向量机利用核函数将低维非线性问题映射到高维空间进行线性分类，在小样本故障诊断中表现出色；深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等，可自动提取故障信号的深层次特征，提高诊断精度和效率 。

四、机电系统智能预警技术

4.1 数据驱动的预警技术

数据驱动的预警技术基于机电系统运行过程中产生的海量数据，利用大数据分析、机器学习等算法，挖掘数据中蕴含的故障特征和规律。通过建立数据模型，对系统运行状态进行实时监测和评估，当数据指标偏离正常范围达到一定程度时，触发预警信号。

4.2 多源信息融合预警技术

机电系统运行状态信息往往来自多个传感器，多源信息融合预警技术将不同类型

不同位置传感器采集的信息进行融合处理，综合判断系统运行状态。常用的融合方法有数据层融合、特征层融合和决策层融合。

五、机电系统故障诊断与智能预警技术现存问题

5.1 数据质量与获取难题

机电系统故障诊断与智能预警依赖大量准确、有效的数据。实际应用中，传感器采集的数据可能存在噪声干扰、数据缺失、数据不一致等问题，影响诊断和预警的准确性。同时，部分关键数据的获取难度大，如设备内部关键部件的运行参数，限制了技术的应用效果 。

5.2 复杂故障诊断与预警困难

现代机电系统故障具有复杂性、关联性和隐蔽性等特点，单一故障可能引发多个部件异常，多个故障也可能同时出现。现有技术在处理复杂故障时，诊断和预警能力有限，难以准确判断故障的根源和发展趋势，导致故障诊断和预警的准确率不高 。

六、机电系统故障诊断与智能预警技术优化策略

6.1 提高数据质量与获取能力

加强传感器技术研发，提高传感器的精度、可靠性和稳定性，减少数据噪声。采用数据清洗、插值补全、异常值处理等方法，对采集的数据进行预处理，提高数据质量。探索新的数据获取方式，如利用物联网、无线传感网络等技术，实现对机电系统关键数据的实时、全面采集 。

6.2 发展多技术融合诊断与预警方法

针对复杂故障，研究多种诊断与预警技术的融合方法。将基于信号处理、模型和人工智能的方法相结合，发挥各自优势；利用多源信息融合技术，综合分析不同类型数据，提高对复杂故障的诊断和预警能力 。

七、机电系统故障诊断与智能预警技术发展趋势

7.1 智能化与自主化

随着人工智能技术的不断发展，故障诊断与智能预警技术将更加智能化和自主化。智能诊断系统能够自主学习、自主决策，实现对机电系统故障的自动诊断和预警，无需人工过多干预。同时，系统可根据故障诊断结果，自主推荐维修方案和维护策略 。

7.2 网络化与协同化

基于工业互联网和物联网技术，机电系统故障诊断与智能预警将实现网络化和协同化。不同设备、不同企业之间的故障诊断系统可以互联互通，共享故障数据和诊断经验，形成协同诊断和预警网络。通过网络协同，提高故障诊断和预警的效率和准确性，实现资源的优化配置 。

八、结论

机电系统故障诊断与智能预警技术是保障机电系统可靠运行的关键技术。尽管当前在数据质量、复杂故障处理、模型适应性和技术集成等方面存在问题，但通过采取针对性的优化策略，结合智能化、网络化、轻量化等发展趋势，该技术将不断创新和完善，为机电系统的安全、稳定、高效运行提供有力支撑，推动工业生产向智能化、数字化方向持续迈进。

参考文献

[1] 戴昌华. 高速公路机电系统故障诊断与智能化监控技术研究[C]//2025 工程技术应用与管理交流会论文集. 2025:1-3.

[2] 吕琛,李晓阳,刘红梅,等. 机电产品智能维护系统中故障诊断与预测关键技术研究及应用[J]. 中国科技成果,2016,17(3):67-67,69. DOI:10.3772/j.issn.1009-5659.2016.03.036.

[3] 李勇,杨阳. 煤矿机电设备的远程监控与故障诊断系统研究[J]. 中国高新科技,2024(12):46-48. DOI:10.13535/j.cnki.10-1507/n.2024.12.13.