23、工业大数据驱动的设备故障诊断与主动预防性维护

工业大数据驱动的设备故障诊断与主动预防性维护

在工业制造领域，设备的稳定运行至关重要。传统的设备维护方式往往依赖系统报警，故障发生后才进行维修，这可能导致生产过程中断，影响生产效率和设备使用寿命。而随着工业大数据、云计算等技术的发展，基于大数据的主动预防性维护成为了新的趋势。

1. 机车轴温异常预警与智能管理方法

在机车运行中，轴温是一个关键的监测指标。曾有案例显示，虽然轴温监测设备在3月20日未发出警报，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。在机车首次加速时出现了首次预警，随后频繁出现异常预警，这表明机车内部可能已经出现故障或有故障趋势，需要停车维修。

通过结合数字孪生和机器学习的管理方法，可以提前约1周对轴温异常进行预警，发现潜在问题并提前进行维护。这种方法能减少功能故障的发生，确保机车运行的安全。这也体现了基于机器学习的复杂设备管理方法在健康管理维护中的有效性和实用价值，并且该方法有望扩展到生命周期管理领域。

2. 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，故障发生后操作员向维修人员报告，然后定位并解决故障，这会导致生产过程中断。而借助工业大数据，可以实时收集设备数据，包括设备报警、日志和状态等，评估设备的健康状况并提前检测故障。因此，主动预防性维护更加积极主动，能够更早地发现问题。

2.1 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，维护模式可以从传统的分散式维护转变为基于大数据的主动预防性维护