?隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）技術(shù)的迅猛發(fā)展，制造業(yè)正經(jīng)歷著深刻變革。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通過將傳感器、通信網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)深度融合，實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備間的互聯(lián)互通與智能化管控。在工程機(jī)械領(lǐng)域，這一變革尤為顯著，海量的機(jī)械設(shè)備被接入網(wǎng)絡(luò)，每一臺(tái)設(shè)備都如同一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)產(chǎn)生并傳輸著豐富的運(yùn)行信息。這些數(shù)據(jù)為故障診斷提供了全新的視角與精準(zhǔn)依據(jù)，徹底改變了傳統(tǒng)的事后維修、定期維護(hù)模式，推動(dòng)工程機(jī)械故障診斷邁向智能化、預(yù)測(cè)性維護(hù)新階段。

一、傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)

1.人工經(jīng)驗(yàn)診斷法：長期以來，維修人員憑借自身感官是診斷故障的一線力量。他們通過“看”機(jī)械部件外觀是否有變形、開裂、磨損痕跡，連接部位是否松動(dòng)、脫落；“聽”設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)聲音，辨別異常噪聲來源，比如發(fā)動(dòng)機(jī)的爆震聲、軸承的尖銳嘯叫；“摸”關(guān)鍵部位溫度，感受其發(fā)熱是否均勻、有無局部過熱，像變速箱外殼溫度過高可能暗示內(nèi)部齒輪摩擦異常；“聞”有無焦糊味、刺鼻異味，以此判斷電氣線路是否短路燒毀、橡膠密封件是否過熱老化。這種方法成本低、操作便捷，但極度依賴維修人員長期積累的經(jīng)驗(yàn)，且面對(duì)復(fù)雜故障時(shí)，診斷準(zhǔn)確性和效率受限。

2.儀器檢測(cè)診斷法：為追求更精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，各類專業(yè)儀器被廣泛應(yīng)用。萬用表用于電氣系統(tǒng)，精確測(cè)量電路中的電壓、電流、電阻值，判斷電路是否斷路、短路或元件損壞；示波器捕捉電信號(hào)波形，查看信號(hào)的幅值、頻率、相位等特征，輔助分析電子控制系統(tǒng)故障，如發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火系統(tǒng)的脈沖信號(hào)異常。在液壓系統(tǒng)里，壓力表安裝在管路關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)顯示系統(tǒng)壓力，壓力不足可能指向泵的磨損、泄漏或安全閥故障；流量計(jì)測(cè)定液壓油流量，流量異常波動(dòng)能反映出管路堵塞、閥口開度不正常等問題。儀器檢測(cè)雖提升了診斷精度，但多為離線、單點(diǎn)檢測(cè)，難以對(duì)整機(jī)運(yùn)行狀態(tài)全面動(dòng)態(tài)把握。

二、現(xiàn)代故障診斷技術(shù)

3.基于傳感器的監(jiān)測(cè)技術(shù)：在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下，傳感器成為工程機(jī)械的“感知神經(jīng)末梢”。溫度傳感器遍布發(fā)動(dòng)機(jī)、液壓泵、傳動(dòng)部件等熱源區(qū)域，持續(xù)采集溫度數(shù)據(jù)，一旦溫度偏離正常工作范圍，立即預(yù)警過熱故障，預(yù)防零部件因高溫變形、膠合。振動(dòng)傳感器緊密貼合旋轉(zhuǎn)機(jī)械如電機(jī)、風(fēng)機(jī)、傳動(dòng)軸，高靈敏度捕捉振動(dòng)幅值、頻率變化，運(yùn)用頻譜分析可精準(zhǔn)定位不平衡、不對(duì)中、軸承磨損等故障根源。壓力傳感器如同液壓與氣壓系統(tǒng)的“壓力衛(wèi)士”，從泵出口到執(zhí)行元件各環(huán)節(jié)，24小時(shí)監(jiān)測(cè)壓力動(dòng)態(tài)，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，壓力驟降或波動(dòng)能快速揪出泄漏、堵塞故障點(diǎn)。位移傳感器對(duì)液壓缸伸縮、機(jī)械結(jié)構(gòu)間隙變化精確測(cè)量，為大型裝備如起重機(jī)、挖掘機(jī)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)筑牢根基。這些傳感器通過無線或有線網(wǎng)絡(luò)，將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)匯聚至監(jiān)控中心，構(gòu)建起機(jī)械運(yùn)行的全息數(shù)字影像。

4.油液分析技術(shù)：油液作為工程機(jī)械的“血液”，蘊(yùn)含著關(guān)鍵健康信息。理化分析檢測(cè)油液的粘度、酸值、閃點(diǎn)、水分含量等基本指標(biāo)，粘度異常升高可能因油液氧化、污染，導(dǎo)致潤滑不良、能耗增加；酸值超標(biāo)預(yù)示油液老化、對(duì)金屬部件腐蝕性增強(qiáng)。光譜分析利用原子發(fā)射或吸收光譜原理，精準(zhǔn)識(shí)別油液中磨損金屬元素成分與含量，如鐵、銅、鋁等，依據(jù)元素特征判斷發(fā)動(dòng)機(jī)活塞環(huán)、曲軸、軸承等部件磨損程度與來源。鐵譜分析則是借助強(qiáng)磁場將油液中的磨損顆粒按尺寸大小有序分離，置于顯微鏡下觀察顆粒形態(tài)、色澤、尺寸分布，直觀解讀機(jī)械磨損的類型，是疲勞磨損、粘著磨損還是磨粒磨損，為故障預(yù)判提供微觀鐵證，全面守護(hù)設(shè)備“血液循環(huán)”順暢。

5.故障樹分析法：故障樹以圖形化方式演繹故障邏輯，從整機(jī)故障現(xiàn)象起始，層層剖析誘因。例如，挖掘機(jī)動(dòng)作遲緩這一故障作為頂事件，往下分支可涉及液壓系統(tǒng)壓力不足、發(fā)動(dòng)機(jī)功率下降、機(jī)械傳動(dòng)卡頓等中間事件，再深挖至具體底事件如液壓泵內(nèi)泄、燃油濾清器堵塞、鏈條張緊度不夠。通過布爾代數(shù)等數(shù)學(xué)工具定性分析，找出最小割集，明確哪些底事件組合會(huì)觸發(fā)故障；定量計(jì)算各事件發(fā)生概率，精準(zhǔn)評(píng)估故障風(fēng)險(xiǎn)，指導(dǎo)維修人員按概率高低排查，直擊故障要害，為復(fù)雜故障排查梳理清晰脈絡(luò)。

6.專家系統(tǒng)：將資深工程師、維修專家的知識(shí)寶藏?cái)?shù)字化，構(gòu)建涵蓋故障特征、診斷規(guī)則、維修策略的知識(shí)庫。當(dāng)工程機(jī)械故障發(fā)生，故障現(xiàn)象描述、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，推理機(jī)依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則在知識(shí)庫中快速匹配檢索。若發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)困難，系統(tǒng)結(jié)合溫度、油壓、轉(zhuǎn)速等傳感器數(shù)據(jù)，參照知識(shí)庫中類似案例，推斷是火花塞故障、燃油泵問題還是進(jìn)氣系統(tǒng)堵塞，并給出詳細(xì)維修流程、配件更換建議。同時(shí)，專家系統(tǒng)能不斷學(xué)習(xí)新故障案例，動(dòng)態(tài)更新知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)智能進(jìn)化，成為維修人員隨叫隨到的“智囊團(tuán)”。

7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)：模仿人類大腦神經(jīng)元架構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）交織成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。先以海量標(biāo)注故障樣本“喂養(yǎng)”它，包含正常與各類故障狀態(tài)下的傳感器數(shù)據(jù)、油液分析結(jié)果等，讓其自主學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律與故障模式映射。訓(xùn)練成熟后，面對(duì)未知故障數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瞬間激活神經(jīng)元運(yùn)算，如多層感知機(jī)快速判斷故障類型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)識(shí)別振動(dòng)、圖像等復(fù)雜模式特征，輸出高可信度的故障診斷結(jié)論。在面對(duì)多變工況、新型故障時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借超強(qiáng)自適應(yīng)性與非線性擬合能力脫穎而出，為工程機(jī)械故障診斷注入前沿智能動(dòng)力。

在機(jī)械故障診斷方面，中服云工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在設(shè)備監(jiān)控上，它能實(shí)時(shí)采集工程機(jī)械各類傳感器數(shù)據(jù)，通過直觀的可視化界面，運(yùn)維人員可隨時(shí)查看設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)、工作狀態(tài)，像實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速、油溫等一目了然，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備全方位無死角監(jiān)控。從設(shè)備全生命周期管理來看，平臺(tái)記錄設(shè)備從采購、安裝調(diào)試、投入使用、日常維護(hù)到報(bào)廢的所有信息，基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，能提前規(guī)劃設(shè)備更新?lián)Q代，避免設(shè)備老化帶來的高故障率與安全隱患。

設(shè)備健康管理模塊借助大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)深度挖掘，建立設(shè)備健康模型，精準(zhǔn)評(píng)估設(shè)備健康狀況。一旦設(shè)備出現(xiàn)潛在故障風(fēng)險(xiǎn)，能及時(shí)發(fā)出預(yù)警。在設(shè)備診斷時(shí)，平臺(tái)整合多種診斷技術(shù)，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確判斷故障原因與部位，提供專業(yè)的診斷報(bào)告。故障報(bào)警功能則是當(dāng)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)超出正常范圍或檢測(cè)到異常情況，立即以多種方式，如短信、彈窗等通知相關(guān)人員，確保故障能在第一時(shí)間被發(fā)現(xiàn)并處理，最大程度降低故障帶來的停機(jī)損失，保障工程機(jī)械穩(wěn)定高效運(yùn)行，助力工業(yè)生產(chǎn)智能化升級(jí) 。

審核編輯 黃宇