智能化生产过程全自动化控制中的故障检测与预测技术

引言

智能化生产中，全自动化控制对故障检测与预测要求极高，这直接关乎生产效率与安全。在工业 4.0 浪潮的持续推动下，制造业智能化转型进程不断深化助工业机器人、智能传感器与物联网设备的有机协作，实现了生产流程的深升故障检测与预测技术作为该体系的关键支撑，通过对生产过程的多方位监测与数故障初发现异常迹象，并对其发展趋势进行预判，为全自动化控制提供重要的决策依据，这项技术的创新突破，对增强智能化生产的稳定性与经济效益具有积极意义。

1 智能化生产过程中的故障类型与特征分析

1.1 机械系统故障

机械系统作为自动化生产线的重要物理基础，其潜在故障往往呈现出多样化的表现形式，如零部件逐渐损耗、结构细微形变以及传动效能降低长期高频次的运转过程中，关节轴承可能会出现一定程度的磨损，进而能仅表现为焊点精度存在 0.1-0.3mm的细微偏差，若未能及时加以关甚至致使整条生产线暂时中断。值得注意的是，这类故障通常具随着设备运行时长的增加，磨损程度也会相应加剧，通过对振动、温度等物理信号的持续监有望实现对故障的早期察觉与判断。

1.2 电气系统故障

电气系统作为生产流程的核心构成单元，其电机、传感器、控制柜等组件的运行状态对整体效能影响深远。实际工况中，短路、绝缘老化、信号异常等潜在问题不容忽视。以电子芯片封装生产线为例，温度传感器在长期运行后可能出现性能漂移，致使加热模块温控精度产生±2℃量级的偏差，进而对芯片封装良品率形成制约；伺服电机匝间短路故障的发生，往往伴随生产线的非计划停机现象。此类故障在萌生阶段，由于电气参数的波动处于较低量级，给早期诊断工作带来一定挑战。

1.3 控制系统故障

控制系统作为全自动化生产的核心枢纽，其运行异常往往反映在程序逻辑偏差、通信响应迟缓以及数据传输完整性受损等方面。以智能仓储自动化辑矛盾可能致使分拣路径出现偏差，早期通常表现为分拣效率出现定程若未及时干预，随着时间的推移，存在引发物流流转不畅的风险；象，可能会对设备间的协同作业产生影响。此类故障成因较为复杂，与软件参数配置、网络负载情况等紧密相关，在故障排查过程中往往需要更为细致的诊断分析。

2 故障检测关键技术及应用

2.1 基于传感器网络的实时监

全自动化生产线中部署的多类型传感器（振动传感器、温度传感器、电流传感器、视觉传感器等），在故障检测环节发挥着重要作用。通过传感器网络的协同感知，能够较为全面地采集生产过程的状态信息：

振动监测：在旋转机械（如主轴、电机）上安装压电式加速度传感器，一般采样频率在 10-50kHz。通过对振动信号频谱特征的分析，有助于发现轴承磨损、转子不平衡等潜在故障。有案例显示，某汽车发动机生产线运用该技术后，机械故障检出率得到显著提升，同时实现了较为可观的提前预警时间。

视觉检测：基于机器视觉的表面缺陷检测系统，借助高分辨率相机（500-2000 万像素）与深度学习算法，能够检测出产品或设备表面的细微缺陷。在电子线路板生产实践中，该技术有效提高了焊点缺陷检测效率，同

时误检率也得到较好控制。

多源数据融合：利用工业总线（Profinet、EtherCAT）将分散的传感器数据传输至边缘计算节点，通过卡尔曼滤波、D-S 证据理论等算法进行数据融合处理，可降低单一传感器的测量误差影响。以某半导体晶圆厂为例，通过融合温度、压力、真空度等数据，在工艺参数异常检测方面取得了良好效果。

2.2 基于机器学习的智能检测算法

机器学习算法可通过对历史故障数据的学习，尝试构建异常识别模型，为故障的自动分类与定位提供解决方案：

监督学习：在故障类型已知的应用场景下，支持向量机（SVM）、随机森林等算法具有一定应用价值。以机器人伺服电机故障检测为例，基于电流、转速等特征数据训练的 SVM 模型，在实际应用中，对短路、过载等故障的识别准确率或可达94%。

无监督学习：针对未知故障类型，自编码器、孤立森林等算法能够通过构建正常状态特征模型，对偏离正常模式的数据进行分析识别。在某食品包装生产线的实践中，自编码器模型成功检测出传送带皮带松弛的隐性故障，为解决因缺乏标注数据导致的故障检测难题提供了新的思路。

深度学习：面对高维时序数据，如传感器实时数据流，卷积神经网络（CNN）在提取局部特征方面表现出优势，循环神经网络（RNN）则有助于捕捉时序依赖关系。

2.3 基于知识图谱的故障推理机制

在复杂生产系统中，故障的因果关联通常呈现出多源性与传导性特点。知识图谱通过构建"设备-故障-特征-措施"的语义网络，为故障分析提供了一种智能化的推理路径：

知识建模：生产工艺手册、专家经验以及故障案例等信息，可转化为结构化知识。以"伺服电机过热→轴承磨损→振动幅值增大"的关联规则为例，展示知识转化的具体方式。某飞机零部件制造企业构建的知识图谱，包含约1200 个实体与3500 条关系，对常见故障类型的覆盖程度接近90%。

推理引擎：采用规则推理（RBR）与案例推理（CBR）相结合的模式，在检测到异常特征时，能够尝试匹配相似案例并推荐相应解决方案。在某发动机装配线应用实践中，知识图谱推理机制的应用，使故障诊断时间得到显著缩短，从原来约2 小时减少至15 分钟左右。

结束语

智能化生产过程全自动化控制的发展得故障检测与预测技术面临新的挑战与机遇。传感器网络的实时监测、机器学习的智能识别，以及数技术的交叉应用，正逐步革新故障管理模式。展望未来，随着故障检测与预测领域或将呈现新的发展趋势，向更全面的感知、推进相关技术应用时，宜充分考虑自身生产实际情况，综合评估技术可行性与投入身的故障管理方案，从而为智能化生产的持续优化创造有利条件。

参考文献

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