设备健康状态评估方法在预测性维修中的创新应用

一、引言

在科研生产中，设备健康状态关乎生产效率、产品质量与企业效益。预测性维修作为先进策略，可实时监测设备状态，借助数据分析预测故障，提前规划维修，规避上述问题。因此探索设备健康状态评估方法极具现实意义。

二、传统设备健康状态评估方法的局限性

（一）依赖经验与历史数据

传统的设备健康状态评估方法往往基于经验和对历史数据的定性分析。例如，在轴承健康状态评估中，通常根据轴承的运行时间、历史故障记录等经验数据来判断轴承的健康状态，忽略了环境、负载等外部因素对设备健康状态的影响，设备的磨损程度和故障发生概率会有很大差异，仅依靠经验数据无法准确反映设备的实际健康状态。

（二）精度不高

传统的检测手段虽然能够提供一定的信息，但往往存在精度不高、定性为主的问题。例如，在设备振动检测中，旋转机械的故障中有相当大比例（可达 30%--40% ）与轴承的失效有关，而简单的阈值判断方法只能检测到明显的振动异常，对于早期、微弱的故障特征难以捕捉，容易造成漏报或误报，给企业的正常生产和维护带来巨大挑战。

（三）耗时长且成本高

传统的设备健康状态评估方法通常需要进行大量的停产/离线检测和分析。例如，对设备进行定期的全面检测，需要将设备停机，拆卸相关部件进行检测和分析，这不仅会影响生产的正常进行，还会增加维修成本。

三、设备健康状态评估方法

（一）基于人工智能的评估方法

随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法在设备健康状态评估中得到了广泛应用。机器学习是一种基于数据的自动模式识别与决策技术，通过对设备运行过程中的大量数据进行分析与学习，能够识别出设备的正常行为模式与异常模式，从而预测设备的健康状况与未来可能的故障。常见的机器学习模型包括神经网络、支持向量机、决策树等。

例如，某大型制造企业利用神经网络模型对数控设备进行故障预测，通过对设备运行数据的实时监测和分析，能够提前数小时甚至数天预测设备可能出现的故障，为企业结合科研生产任务情况安排维修/维保计划提供了充足的时间，有效避免了生产中断。

（二）多源数据融合技术

设备在运行过程中会产生多种类型的数据，如温度、压力、振动、电流等。多源数据融合技术通过融合多个传感器的数据，充分利用不同传感器的优势，实现信息互补和优化，能够更全面、准确地反映设备的健康状态。

例如，在轴承健康状态评估中，可以同时使用温度传感器、振动传感器和加速度传感器等采集轴承的运行数据。温度传感器可以实时监测轴承的温度变化，振动传感器可以检测轴承的振动情况，加速度传感器可以获取轴承的加速度信息。通过对这些多源数据进行融合分析，可以综合考虑轴承的多个方面的特征，提高健康状态评估的准确性和可靠性。

（三）实时监测与动态评估

本方法强调对设备健康状态的实时监测和动态评估。通过物联网技术，将传感器采集到的设备运行数据实时传输到数据处理中心，利用云计算和边缘计算技术对数据进行实时分析和处理。根据实时分析结果，动态调整设备的健康状态评估模型，及时更新设备的健康状态信息。

例如，在科研设备生产线上，通过在精大贵稀等关键设备上安装大量的传感器，实时采集设备的运行数据。在部分拥有工控机设备端加装相应算法软件，利用边缘计算设备在设备端对数据进行初步处理和分析，将关键信息及时上传到云端。云端的数据处理中心利用机器学习算法对数据进行深入分析，实时评估设备的健康状态。一旦发现设备存在异常情况，立即发出预警信息，通知维修人员进行

处理，实现设备的动态维护和管理。

四、本方法在预测性维修中的创新应用

（一）提高故障预测的准确性

基于人工智能和多源数据融合的设备健康状态评估方法能够综合考虑设备的多种运行参数和环境因素，通过对大量历史数据和实时数据的学习和分析，建立更加准确的故障预测模型。

例如，某电力企业在输变电设备状态评估中应用本方法，通过对设备的运行特征数据进行实时监测和分析，结合机器学习算法，能够准确预测设备的潜在故障。在实际应用中，该企业成功预测了多起设备故障，提前安排了维修计划，避免了设备故障导致的停电事故，保障了电力输送系统的稳定性。

（二）优化维修策略

本方法能够根据设备的实时健康状态评估结果，为维修人员提供更加科学合理的维修建议。通过对设备健康状态的动态评估，可以确定设备的最佳维修时机和维修方式，实现从传统的定期维修向预测性维修的转变。

例如，对于健康状态良好的设备，可以适当延长维修周期，减少不必要的维修次数，降低维修成本；对于存在潜在故障隐患的设备，可以根据故障的严重程度和发展趋势，制定合理的维修计划，提前准备维修部件和安排维修人员，确保设备能够及时得到维修，避免故障的进一步扩大。

（三）降低运维成本

本方法的应用可以有效降低设备的运维成本。通过准确的故障预测和优化的维修策略，能够避免设备的过度维修和维修不足，减少维修时间和维修费用，适度匹配并降低维修/维保配件的库存量。

例如，某企业为汽车零部件连续生产企业，设备包括高精度数控机床、工业机器人等，原维护模式依赖定期检修与事后维修。实施预测性维护后，通过多源数据融合（振动、温度、电流等）与机器学习模型，实现了从“被动抢修”到“主动预防”的转变。

（四）提升管理效率

本方法的应用还可以提升企业的设备管理效率。通过建立设备健康状态评估数据库和维修管理信息系统，实现对设备健康状态的实时监控和维修信息的动态管理。维修人员可以通过移动终端随时随地获取设备的健康状态信息和维修建议，及时安排维修工作，提高维修响应速度和处理效率。

同时，企业管理人员可以通过数据分析平台对设备的运行状况和维修情况进行全面了解和分析，为企业的设备采购、更新和维修决策提供科学依据，优化企业的设备资源配置，提升企业的整体管理水平。

五、结论

设备健康状态评估方法在预测性维修中创新应用价值显著。基于人工智能与多源数据融合的方法，可突破传统局限，提升故障预测精准度，优化维修策略，减少运维成本，提高管理效率。伴随传感器、信息及人工智能技术的持续进步，该方法将不断优化，为工业设备智能化管理提供更优方案，助力科研生产智能化、高效化发展。未来，需强化方法的研究与推广，提升评估水平，为科研生产设备健康度评估可持续发展贡献力量。

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