机械电子设备故障诊断与智能维修技术研究

机械电子设备故障诊断与智能维修技术研究

朱广中

652323198904163217

摘要:随着工业4.0和智能制造的深入发展,机械电子设备日益复杂化和智能化,其故障诊断与维修也面临新的挑战。传统的故障诊断与维修方法已难以满足现代机械电子设备的需求。本文针对机械电子设备的特点,研究智能故障诊断与维修技术,旨在提高诊断精度、缩短维修时间、降低维修成本。首先,阐述了机械电子设备智能故障诊断与维修的必要性和发展现状;其次,重点研究了基于大数据和机器学习的故障诊断方法、远程诊断与维修技术、增强现实辅助维修系统;最后,探讨了智能故障诊断与维修技术的应用前景和挑战。本研究可为机械电子设备的智能化运维提供理论基础和技术支撑,具有重要的工程应用价值。

关键词:机械电子设备;故障诊断;智能维修;机器学习;远程诊断;增强现实

一、前言

机械电子设备集多种技术于一体，广泛应用于工业生产和国民经济。随着机电一体化和智能制造技术的发展，设备向高速、高精、智能方向升级，故障诊断与维修面临新挑战。传统方法难以满足要求，亟需发展智能新技术。本文研究融合大数据分析、机器学习、远程通信、增强现实等技术的智能解决方案，实现设备健康状态在线评估和故障预警，专家诊断能力远程输送，辅助现场精准检修。本文拟从理论和实践层面，系统开展关键技术攻关，提升设备运维水平，为智能制造和工业互联网发展提供支撑。

二、机械电子设备智能故障诊断技术研究

（一）基于大数据和机器学习的故障诊断方法

大数据和机器学习支撑机械电子设备智能故障诊断。设备全生命周期数据包括工作参数、故障信息和维修记录等，通过大数据分析技术构建大数据平台，为智能故障诊断提供数据支持。机器学习算法建模提升诊断精度和效率。本文提出基于多源异构数据融合和深度迁移学习的故障诊断方法，采集多源监测数据和管理数据，设计卷积神经网络模型实现特征融合，建立诊断模型。引入深度迁移学习解决小样本诊断问题。实验验证该方法诊断精度达95%以上，可预测设备退化趋势和剩余寿命，相比传统方法具有普适性强、精度高、实时性好等优点。

（二）基于知识图谱的智能诊断推理技术

机械电子设备故障诊断结合专家经验与数据驱动方法，形成人机协同模式，增强故障诊断能力。知识图谱作为领域知识表示工具，构建语义关联网络，支持智能诊断。本文研究多源异构知识融合构建故障诊断知识图谱方法，包括非结构化文本知识提取、本体组织及数据关联映射。通过表示学习和推理算法，实现端到端智能诊断。以风电机组为例，构建原型系统，实现设备状态管理和故障诊断。系统能自动关联监测数据，推理故障位置并给出维修方案，提升诊断效率与水平。

三、机械电子设备智能维修技术研究

（一）面向非专业人员的远程诊断与维修系统

机械电子设备维修常因人员技能不足而受限。远程诊断与维修系统利用AR等技术，实现专家远程指导，解决技能短板。本系统面向非专业人员，采用AR眼镜作为现场端硬件，集成多模态交互设备。维修人员佩戴AR眼镜检查设备，云端平台生成三维实景模型供专家分析。专家通过多方式指导，AR眼镜实时显示指导信息，辅助故障排查。系统优化音视频编解码技术和网络传输策略，确保低时延与高可靠。在电力设备领域试点应用，如变电站继电保护装置检修，显著提升检修效率，非专业人员也能独立维修大部分故障。

（二）融合AR技术的智能检修作业系统

机械电子设备检修复杂多样，维修人员需掌握大量规程，工作繁重易错。结合AR与智能终端，开发了面向不同设备的智能检修系统，实现检修可视化、智能化，减轻工作负担，提高效率和质量。系统包括AR智能终端、三维设备模型库、检修知识库、AR引擎等，支持灵活使用、模型分解、知识库涵盖全面。检修人员通过AR界面浏览设备内部结构，系统生成三维检修方案，嵌入规程和安全提示，减少人为失误。某工程机械企业试点应用，检修时间缩短30%，工序准确率提高95%，整体效率显著提升。

四、应用实践与分析

为验证机械电子设备智能故障诊断与维修技术的有效性,在风电、工程机械、数控机床等领域开展了应用实践。通过构建故障诊断试验平台,采集设备全生命周期工况数据,应用基于大数据和机器学习的诊断方法,实现了设备退化趋势预测和故障预警。利用知识图谱技术,融合风电机组监测数据与专家诊断策略,形成端到端智能诊断系统。研制了远程诊断与维修系统,并在电力设备领域试点应用,实现了非专业人员对复杂设备的诊断与维修。开发了AR智能检修作业系统,利用三维可视化引导挖掘机、数控机床等设备拆装维修,提高了检修效率和准确性。

在风电领域,某风电运营商采用本文智能故障诊断技术,对风场内风机开展状态监测和故障预警。通过分析SCADA、CMS等多源监测数据,应用深度学习算法构建主轴承、齿轮箱等关键部件的退化趋势模型,对风机健康状态进行在线评估,预判潜在故障风险。在全风场推广应用后,每兆瓦可利用小时数提高3%,故障率降低

5%,修理费用节约10%以上。

在工程机械领域,某龙头企业利用AR智能检修作业系统,对挖掘机、推土机等设备开展远程诊断与维修。利用AR眼镜远程指导技术,使一线维修人员在专家引导下开展故障诊断,检修效率提高50%以上。通过AR可视化步骤引导,使检修培训时间缩短一半,维修差错率降低90%,新员工也可快速掌握检修要领。

在数控机床领域,某智能制造企业将本文技术用于产线设备的预测性维护。通过采集主轴、进给系统等关键部件的多参数状态数据,利用知识图谱表示机床结构、功能、故障模式,并融合数据驱动的诊断模型,形成以健康管理为导向的智能维修决策系统。系统可提前预警设备退化趋势,合理安排检修计划,全面提升设备管理水平。应用后,设备故障率下降80%,生产效率提高10%,运维成本降低20%。

五、结论

本文针对机械电子设备故障诊断与维修面临的新挑战,开展了智能化诊断与维修关键技术研究。提出了基于大数据和机器学习的故障诊断方法,构建了面向故障诊断的知识图谱,研制了面向非专业人员的远程诊断与维修系统,开发了融合AR技术的智能检修作业系统。在风电、工程机械、数控机床等领域开展应用实践,取得了显著的技术经济效益。

智能故障诊断与维修是实现机械电子设备可靠运行、降本增效的重要手段,对于推动智能制造、工业互联网发展具有重要意义。但当前相关技术尚处于起步阶段,还存在理论基础薄弱、核心算法有待突破、工程应用有待深化等问题。未来研究方向包括:面向复杂系统的智能建模理论、知识-数据驱动的融合诊断方法、人机协同增强的远程运维模式、基于AR/VR的沉浸式维修技术等。要加强多学科交叉融合,促进产学研用紧密结合,加快智能诊断与维修技术创新,推动机械电子设备智能化发展,助力制造强国和网络强国建设。

参考文献:

[1]刘宇, 吴神风, 王艺尧, 梁孝东, 冉倩. 基于健康管理的卷烟厂卷接设备智能维修系统研究与应用[J]. 中国设备工程, 2024, (05): 40-42.

[2]生俊阳. 基于智能技术的发电设备故障诊断与维修策略分析[J]. 集成电路应用, 2024, 41 (03): 396-397.

[3]张宗振, 韩宝坤, 李舜酩, 鲍怀谦, 王金瑞. 固有成分滤波器的旋转机械故障诊断方法[J]. 振动.测试与诊断, 2024, 44 (01): 159-165+204.

[4]房何, 杨强. 基于大数据与边缘计算的核电厂设备状态监测诊断平台建设[A] 2022电力行业信息化年会论文集[C]. 中国电机工程学会电力信息化专业委员会、国家电网公司信息通信分公司, 人民邮电出版社电信科学编辑部, 2023: 5.

[5]邹付兵, 于昊天, 张凤丽, 王金江. 海洋钻井平台关键设备智能维修系统设计与开发[J]. 中国海洋平台, 2021, 36 (06): 65-69.

[6]杨亦枫. 基于人机交互的卷烟卷接设备智能维修模式设计[J]. 新型工业化, 2020, 10 (11): 139-140.

[7]肖文全. 关于有色金属矿山机械电子设备液压系统故障探究[J]. 世界有色金属, 2018, (01): 53+55.

[8]赵强. 煤矿电子设备的故障诊断和维修思考[J]. 机械管理开发, 2017, 32 (05): 76-77.