能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，为指导企业掌握工信部《智能工厂梯度培育行动》涉及的40个智能制造典型场景的核心思想，现对每个典型场景进行解读。智能制造典型场景参考指引（2025版）原文，生产作业-设备故障诊断与预测：面向设备故障发现、诊断分析等业务活动，针对设备运维成本高、非计划停机频次高等问题，建立故障知识库和设备健康管理系统，应用知识图谱、机理分析、语言大模型、模式分析等技术，实现设备故障在线报警和智能诊断；应用振动分析、声学分析、特征工程、迁移学习等技术，实现设备故障提前预测、提前介入，保障连续生产。

设备故障诊断与预测典型场景解读：

一、概念定义

     设备故障诊断与预测是一套利用数据、模型和算法，对设备的健康状况进行监控、分析、评估和预判的技术体系，它的核心目标是实现从“事后维修”到“事前预防”的转变。 简单说就是预测性设备维护，是在设备运行监控典型场景基础上，应用振动分析、声学分析、特征工程等技术，借助神经网络、模糊推理等算法，根据系统历史数据和环境因素，对系统进行状态监测、故障预测，同时对设备健康状态进行评估，结合维修资源情况，给出维修决策，以实现关键部件的预测性维修；并提前预知将要发生故障的时间和位置，预测设备的剩余使用寿命，提高设备的运行可靠性，减少设备的维修费用和提高维修准确性。

二、关键技术

 1.建模与分析技术

      建模与分析技术是系统“大脑”，决定了诊断预测的准确性，基于故障诊断与预测技术的系统模型，通常由一定的领域的专家给出，经过大量的数据验证，通常比较真实可靠，但是，实际工程应用要求对象系统的数学模型具有较高的精度与复杂的动态系统，建立精确的数学模型往往是个难于解决的矛盾。主要包括：

      1）机理模型：基于物理原理（如力学、摩擦学）建立数学模型。精度高、可解释性强，但复杂设备建模困难。

      2）传统机器学习：包括分类算法（如SVM， 决策树）， 用于故障诊断，将设备状态分类为“正常”、“轴承故障”、“齿轮故障”等；回归算法， 用于预测设备性能参数的退化趋势，是基于既往历史信息来进行趋势分析与故障预测，通过系统现象对应的关键参数集，依据历史数据建立各参数变化与故障损伤的概率模型(退化概率轨迹)，与当前多参数概率状态空间进行比较，进行当前健康状态判断与趋势分析。聚类算法，用于发现未知的故障模式。

      3）统计方法与可靠性工程：包括生存分析，专门用于预测事件（如故障）发生的时间；威布尔分析，在可靠性工程中广泛用于分析设备的寿命分布。

       4）神经网络(ANN)模型：利用ANN的非线性转化特征，及其智能学习机制，来建立监测到的故障现象与产品故障损伤状态之间的联系；利用已知的“异常特征-故障损伤”退化轨迹，或通常故障注入建立与特征分析结果关联的退化轨迹，对ANN模型进行“训练/学习”；然后利用“训练/学习”后的ANN依据当前产品特征对产品的故障损伤状态进行判断。包括卷积神经网络，非常擅长处理图像和序列数据，可用于自动从振动信号频谱图或声学图像中学习故障特征；循环神经网络/长短期记忆网络， 擅长处理时间序列数据，非常适合用于预测设备的剩余使用寿命。

2. 平台与可视化技术

      1）数据平台：如工业互联网平台、大数据平台，负责数据的存储、管理和计算。

      2）数字孪生技术：创建设备的虚拟模型，通过虚实映射，实时模拟、监控和预测物理实体的状态。

     3）可视化技术：将诊断结果、预测警报、健康评分等以图表、仪表盘等直观形式呈现给运维人员，辅助决策。

三、典型案例

案例1：生产作业-预测性设备维护

      在关键设备PLC数据采集的基础上，额外加装传感器，通过物联网网关，对关键部件的状态进行采集、分析与监控。如对电机的震动和温度进行监控，综合分析电机的质量状态，同时根据过程参数的变化趋势，通过大数据来判断设备的健康状态，做到及时预判设备能力，判定设备是否需要保养或维修，从而提前介入，避免生产过程中的质量报废机设备停机。另外：风力发电机通过“振动传感器+AI故障诊断模型”监控发电机，提前3个月预测齿轮箱故障；应用“车载传感器+大数据分析平台”开展高铁设备健康管理，使关键部件故障率下降70%，运维效率提升40%。

案例2：设备智能运维-预测性维护与运行优化

   针对石化行业关键机组异常报警存在反复报警、漏报警、假报警现象较多，以及故障诊断依赖人工，缺乏专家系统智能预警、智能故障诊断能力的问题，建设关键机组远程诊断故障智能预警技术平台，基于大数据机器学习的多参数、多维度、变工况等智能预警方法，利用机器学习相关理论，对石化装置大型旋转机械振动、流量、温度、压力等数据进行多维度、多参数、变工况关联分析，实现了设备在线实时分析、故障智能识别、异常智能诊断，并结合实际情况，专家远程会诊，综合判断设备的健康状态，指导设备管理人员对设备采取相应的措施，对问题进行跟踪、反馈，全部实现闭环管理。可有效降低非计划停车几率，减少停车次数，减少因此导致的经济损失。

关键机组故障预警及远程诊断

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