23、工业大数据驱动的设备故障诊断与维护策略

工业大数据驱动的设备故障诊断与维护策略

在工业制造领域，设备的故障诊断与维护至关重要，它直接关系到生产效率和设备的使用寿命。随着科技的发展，基于数字孪生和机器学习的管理方法以及工业大数据的主动预防性维护策略逐渐成为研究热点。

数字孪生与机器学习在机车故障预警中的应用

在机车运行过程中，轴温监测是保障安全的关键环节。以某机车为例，3月20日轴温监测设备虽未报警，但轴温预测结果的残差部分已超出正常控制范围，这是异常的信号。机车首次加速时出现首次预警，随后频繁出现异常预警，这表明机车内部可能已出现故障或有故障趋势，需要停车维护。

通过结合数字孪生和机器学习的管理方法，轴温异常可以提前约1周发出警报，这有助于发现潜在问题并提前进行维护，从而减少功能故障的发生，确保机车运行安全。这种基于机器学习的复杂设备管理方法在健康管理维护中展现出了有效性和实用价值，并且有望拓展到生命周期管理领域。

基于工业大数据的云辅助主动预防性维护

设备维护在智能制造中起着重要作用，直接影响设备的使用寿命和生产效率。传统的设备维护方法依赖系统报警，操作员发现故障后报告给维护人员，然后定位并解决故障，这会导致生产过程中断。而基于工业大数据的主动预防性维护则不同，它可以实时收集设备数据，包括设备警报、日志和状态，从而评估制造设备的健康状况并提前检测故障。

系统架构

• 云辅助架构 ：在工业无线网络、云计算和大数据分析的支持下，维护模式从传统的分散式维护向基于大数据的主动预防性维护转变。传统维护模式分为生产线维护、车间维护和工厂维护三层，故障信息非实时地从底层向上层报告。而基于大数据的主