徐小力

（1.中國機械工程學會設備與維修工程分會 北京 2.北京信息科技大學現(xiàn)代測控技術教育部重點實驗室 北京）

機電設備故障預警及安全保障技術任務來源于企業(yè)生產(chǎn)與設備維修的實際需求，也是國家科技重大專項、國家863計劃項目、國家自然科學基金項目、國家科技支撐計劃，以及中國機械行業(yè)及眾多骨干企業(yè)立項的重要科技研發(fā)課題及工程技術研發(fā)任務。

為實現(xiàn)機電設備運行狀態(tài)監(jiān)控、故障健康診斷和故障預警，有效避免惡性事故發(fā)生，實現(xiàn)科學維護，國內(nèi)外開展了故障預報關鍵技術及其系列安全監(jiān)測系統(tǒng)的研發(fā)，其中重點面向多類現(xiàn)代、高端、關鍵機電設備，著力解決機電設備非平穩(wěn)、非線性、變工況、長歷程等復雜運行狀態(tài)發(fā)展演變及其早期故障預報等難點問題。

一、設備故障預警及安全保障技術的研究背景

機電設備，特別是高端、大型、關鍵機電設備，其往往處于高負荷、變工況及連續(xù)的運行狀態(tài)，運行中故障導致重大安全事故屢見不鮮，重大事故時常造成嚴重的經(jīng)濟損失、資源浪費、環(huán)境污染及人員傷亡，因此機電設備安全可靠性對有關國計民生的社會穩(wěn)定、國家資源和環(huán)境等具有重要影響。

我國是一個由低端制造走向高端制造及全球化制造的制造業(yè)超級大國，同時也是安全生產(chǎn)問題突出的國家，機電設備運行服役中的安全運行及維護保障問題愈來愈突出并日益引起重視，而設備傳統(tǒng)維護方式不僅代價大，且往往難以有效避免設備安全事故的發(fā)生。

如風電機組是連續(xù)運行大功率變負荷機組，機組通常在惡劣環(huán)境下運行，風速、風向等造成工況變化，極易造成傳動系統(tǒng)出現(xiàn)損壞，并導致惡性事故經(jīng)常發(fā)生，傳統(tǒng)定期維護方式往往避免不了事故發(fā)生。同時機組通常安裝在邊遠地區(qū)，維修時零部件體積龐大且懸于高空，吊裝更換困難，風電產(chǎn)業(yè)中故障及維修是風電機組運行與維護成本居高不下的重要原因。近年隨著機組數(shù)量迅速增大，故障快速增加，經(jīng)濟損失突出，產(chǎn)業(yè)需要改變傳統(tǒng)定期維護方式，采用動態(tài)預知維護方式，以能夠及時發(fā)現(xiàn)早期故障及隱患，減少繼發(fā)性事故及惡性事故發(fā)生。

機電設備服役的故障預警及安全保障技術是國內(nèi)外研究熱點，也是具有挑戰(zhàn)性的研究課題。為解決設備運行安全可靠問題，《國家“十二五”科學和技術發(fā)展規(guī)劃》提出在制造與工程科學領域重點支持“工程設備健康狀態(tài)的檢測、監(jiān)測以及診斷和處置”研究；《國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020年）》將“重大產(chǎn)品和重大設施壽命預測技術”列為先進制造領域急需重點研究內(nèi)容；在2012年中國工程院啟動的高金吉院士負責的“我國高端能源動力機械健康與能效監(jiān)控智能化發(fā)展戰(zhàn)略研究”重點項目中提出相關戰(zhàn)略研究任務。多年來，國家科技重大專項、國家自然科學基金等對本領域研究給予持續(xù)大力支持。

二、設備故障預警及安全保障相關技術的發(fā)展

隨著電子計算機及信號處理技術的發(fā)展及普及，美國、日本、加拿大等國家開展了設備服役監(jiān)測預警研究。國內(nèi)許多高校及研究院所對故障預警相關技術也開展了研究；一些國內(nèi)企業(yè)根據(jù)自身需求進行了基于故障預警技術的工程研發(fā)及相關監(jiān)測儀器新產(chǎn)品研發(fā)，這些相關技術應用企業(yè)大致可分為兩類，一類是生產(chǎn)設備擁有企業(yè)，另一類是設備監(jiān)測診斷儀器制造企業(yè)。

我國的研究團隊及生產(chǎn)企業(yè)大致從20世紀80年代起經(jīng)歷了30余年的相關技術探索與工程實踐，特別是近10年來根據(jù)國家、行業(yè)、地方及企業(yè)的重要科技任務以及安全保障迫切需求，在前期研究及工程應用基礎上通過技術聯(lián)合攻關以及國際合作，研發(fā)面向多類型設備復雜運行狀態(tài)安全可靠服役的早期故障預報技術以及相關物化儀器系統(tǒng)，并在多個領域進行工程應用。在設備故障預警及安全保障的技術研發(fā)及工程應用中，近年來關注的相關問題有3點。

（1）研究及探討面向多類型設備的故障預報方法，包括多類設備復雜運行狀態(tài)的服役特性及故障趨勢，研究表明：設備及狀態(tài)越復雜，故障率往往就越高，隨機性也往往更多，需要探討有效的分析方法及提供適用的監(jiān)控系統(tǒng)。

（2）研究及揭示早期故障信息的低信噪比特點及發(fā)展演變規(guī)律，包括弱故障趨勢信號特征與噪聲信號特征，工況、負載、轉速及環(huán)境變化等產(chǎn)生的信號干擾因素。

（3）研究及融合面向設備安全可靠運行的技術保障系統(tǒng)及企業(yè)管理系統(tǒng)，完善其中的信息管理及信息決策系統(tǒng)等。

三、設備故障預警及安全保障技術可以為實施設備科學維護提供支持

在生產(chǎn)維修（PM）中很多情況表明：傳統(tǒng)設備維護方式-故障即事后維修（BM：Breakdown or run to failure Maintenance）、預防即定期維修 （PrM，Preventive Maintenance、TBM：Timebased Maintenance），不僅代價大且仍難以有效預防及避免事故發(fā)生，但是在沒有其他有效手段替代時不得而為之。

為有效避免設備事故發(fā)生，現(xiàn)代企業(yè)迫切需要采用更有效的能夠預測狀態(tài)及預見故障的方法，以實施更科學的設備維護方式—預知維修，即狀態(tài)維修或視情維修（PDM：Predictive Maintenance、CBM：Condition-based Maintenance）。

為有效實施預知維修方式，需要通過采用設備故障預警及安全保障技術揭示設備運行狀態(tài)發(fā)展演變規(guī)律及趨勢特征，進行早期故障預測，為針對性調(diào)整設備運行狀態(tài)或提前安排設備維護提供技術支持，實現(xiàn)未雨綢繆，而非亡羊補牢。從而有利于在避免惡性事故前提下，減少過剩維修，延長維修周期，降低維修成本，減少維修備件庫存及資金占用，提高設備利用率。

設備故障預警及安全保障技術及其系統(tǒng)可以為設備動態(tài)科學維護及提供實現(xiàn)途徑，也可以為合理及高效安排生產(chǎn)調(diào)度提供幫助。研究與實踐表明相關技術能夠為多種現(xiàn)代維護方式提供支持，例如，預知維修、主動維修、IM智能維修或自維修、CM改善維修、FMEA/EFMEA前瞻性預測維修（基于潛在失效模式及后果分析的防范風險維修方式）、RBI基于風險的檢驗、RCM以可靠性為中心的維修、ACM以利用率為中心的維修等。

設備故障預警及安全保障技術及其系統(tǒng)也有利于企業(yè)的信息技術水平及信息管理水平提升，有利于傳統(tǒng)制造業(yè)設備管理體系的升級改造；有利于企業(yè)相關現(xiàn)代管理模塊的完善與提升，涉及內(nèi)容包括：在企業(yè)生產(chǎn)管理系統(tǒng)方面－ERP企業(yè)資源規(guī)劃、SAP企業(yè)管理平臺、EM設備管理信息系統(tǒng)；在企業(yè)人員管理系統(tǒng)方面－TPM全員生產(chǎn)維修（相應點檢維修）；在企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)方面－EAM企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)、LCC壽命周期費用管理系統(tǒng)；在企業(yè)安全管理系統(tǒng)方面－HSE危害識別與風險控制管理系統(tǒng)（健康Health、安全 Safety、環(huán)境 Environment三位一體）、HAZOP 危險與可操作性分析系統(tǒng)（Hazard and Operability Analysis）、SIL安全完整性等級分析系統(tǒng)（Safety Integrity Level）等。

四、設備故障預警及安全保障的若干關鍵技術及實現(xiàn)路線研討

這里主要涉及在役機電設備的運行、使用與維護周期，重點面向設備非平穩(wěn)、非線性、長歷程、變工況等復雜運行狀態(tài)故障發(fā)展趨勢，著重關注機電設備動力傳動等較高故障率的系統(tǒng)及部件，基于現(xiàn)代信息化技術提出設備故障預警及安全保障的若干關鍵技術及實現(xiàn)路線。

提供的相關關鍵技術及技術路線來源于典型科研成果，工程實踐中還應根據(jù)實際應用對象、工作環(huán)境及條件、不同功能及應用成本等有所不同、有所取舍及有所側重，若干關鍵技術及實現(xiàn)技術路線歸納如下，可供研討及參考：

1.多傳感器長樣本的信息采集方法

為設備安全預警提供基礎數(shù)據(jù)，面對連續(xù)運行的大型復雜關鍵設備，利用現(xiàn)場多傳感器系統(tǒng)進行長樣本信息采集，相關監(jiān)測量往往涉及振動、噪聲、聲發(fā)射、應變、轉速、溫度、壓力、風速、載荷等動靜態(tài)信號；分析量往往涉及多信息融合、機械動態(tài)特性分析、時頻域分析、時變非線性分析、故障分析與診斷、運行狀態(tài)及故障趨勢、壽命與評估、維護決策分析、統(tǒng)計分析等。面對設備運行狀態(tài)的多傳感器長樣本的大數(shù)據(jù)動態(tài)信息采集，可以采用長歷程大數(shù)據(jù)信息集成及數(shù)據(jù)挖掘方法，構建云計算的信息服務架構以適應海量大數(shù)據(jù)的信息存儲及信息處理，構建相關的可視化系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)等直觀在線動態(tài)的信息采集系統(tǒng)等。

2.多類型機電設備機械動態(tài)特性發(fā)展演變規(guī)律與特征分析

面向多類型機電設備，對設備的多部位多方向機械動特性及相應工況進行數(shù)據(jù)處理，揭示設備工作狀態(tài)發(fā)展演變趨勢特征，特別是設備由健康運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài)的機械動特性劣化演變的趨勢特征，分析故障產(chǎn)生機理、發(fā)展原因和發(fā)展模式，建立故障發(fā)展原因與故障發(fā)展特性的映射關系；構建基于實測數(shù)據(jù)的機械系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)展趨勢動力學模型，分析轉子動力系統(tǒng)典型故障發(fā)展機理，揭示劣化演變規(guī)律、轉子等關鍵旋轉部件行為與故障發(fā)展特征關系、故障發(fā)展與狀態(tài)趨勢異常之間的關聯(lián)、故障發(fā)展與定位等；針對輕微損傷和磨損等微弱故障發(fā)展趨勢、傳動系統(tǒng)調(diào)制信號發(fā)展趨勢、運行參數(shù)和載荷變化等非線性發(fā)展趨勢、復合故障發(fā)展趨勢等，建立機械動特性劣化演變的發(fā)展趨勢模型。

3.機電設備復雜運行狀態(tài)故障發(fā)展趨勢的特征提取

大型機電設備往往在長歷程復雜運行狀態(tài)中運行，運行中工況、負載及環(huán)境變化等復雜非故障因素會造成信號能量變化，故障趨勢信息往往被非故障變化信息所淹沒，傳統(tǒng)基于能量的振動級值及功率譜變化不一定對應設備健康狀態(tài)變化，因此傳統(tǒng)方式往往具有不確定性。為解決機電設備故障趨勢特征與變工況非故障狀態(tài)特征的分離難題，需要探討能量解耦的故障趨勢特征提取算法，較大程度上消除非故障能量變化所造成的冗余信息；面對設備變工況變負載等復雜運行狀態(tài)的故障趨勢特征提取，要求確定能夠映射時變非線性狀態(tài)發(fā)展的特征參數(shù)和特征模式，確定表征故障發(fā)展趨勢特征的故障敏感特征參數(shù)、模式及表達方式等。

4.早期故障發(fā)展趨勢弱信息的信號處理方法

早期故障發(fā)展趨勢信息具有的明顯的低信噪比弱信息特點，在故障趨勢預測中有用信息極易受到設備時變狀態(tài)變化及測試系統(tǒng)噪聲等因素干擾。面對設備運行狀態(tài)早期故障發(fā)展征兆的弱信息低信噪比難題，需要采用弱信息低信噪比信號處理方法，包括：多傳感器信息采集與信息融合、早期故障弱趨勢信息提取、噪聲干擾抑制等；研究采用相關的隨機不確定性、模糊不確定性、不完備性、不完全可靠性的信號處理方法，以及提高信息處理的有效性、實時性和穩(wěn)定性的方法；探討采用時變狀態(tài)（工況、環(huán)境等變化）微弱特征提取的動態(tài)自適應特征提取方法，以及典型部件及部位微弱特征提取的故障趨勢敏感特征分量提取方法等。

5.基于實測數(shù)據(jù)的故障趨勢預測模型構建

為實現(xiàn)故障預報工程應用，構建實測數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障趨勢預測模型，確定預測模型適用范圍及適合度，實現(xiàn)對實測數(shù)據(jù)的歷史、現(xiàn)狀及隨后發(fā)展的在線綜合分析及比較判斷；盡可能采用以現(xiàn)場實際數(shù)據(jù)進行建模，該方式雖建模難度及工作量大，但與傳統(tǒng)的數(shù)學建模、仿真建?；?qū)嶒炁_模擬建模方式等比較更符合實際情況。建模路徑通常可以歸納為兩種，一種是較傳統(tǒng)的基于物理信息的建模方式，另一種是日益興起的基于數(shù)據(jù)規(guī)律的建模方式；前一種方式一般是構建機械動力學模型，后一種方式隨著大數(shù)據(jù)處理技術發(fā)展而得到關注及采用。為了較大限度利用獲取及提煉的有用信息，可以考慮協(xié)同利用多源信息的方法，如構建基于物理信息的趨勢預測模型與構建數(shù)據(jù)規(guī)律的趨勢預測模型相融合而形成多源信息融合的新型趨勢預測模型，該新型趨勢預測模型可以既體現(xiàn)機械系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)展的物理本質(zhì)和機理，又體現(xiàn)機械系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)展的數(shù)據(jù)規(guī)律和特征，使趨勢預測更為符合系統(tǒng)實際運行發(fā)展狀態(tài)，有利于提高故障預報有效性。

6.故障預報檔案庫、案例庫、知識庫及專家系統(tǒng)構建

工程應用中通常需要構建故障預報的檔案庫、案例庫等數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)；為了高效建庫、有效利用庫中資源和及時更新優(yōu)化庫中資源，建立知識庫及專家系統(tǒng)并形成基于知識的專家系統(tǒng)。配置的庫中資源包括：專業(yè)故障分析圖譜（含專家在線會診故障分析助手等工具）、歷史信息（含歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、大修停機、故障停機、搶修停機等歷史維修記錄）、決策知識（含變精度粗糙集知識模塊、趨勢預測性能評價準則、穩(wěn)定性劣化及壽命預測評估標準及閾值、控制及維修決策規(guī)則等）。構建的基于知識的專家系統(tǒng)能夠面對多種趨勢預測模型及預測方法，配置相關知識挖掘工具以進行知識自動獲取和決策操作，圍繞運行狀態(tài)趨勢預測性能的穩(wěn)定性、精確度、適用性及實時性進行自適應調(diào)整與修正，實現(xiàn)多種模型及方法的自學習優(yōu)化、動態(tài)擇優(yōu)選擇及有效利用，為故障預報應用提供有效實現(xiàn)途徑。

7.機電設備劣化發(fā)展趨勢的評價參數(shù)、模式及準則

為設備安全預警提供判斷依據(jù)，需要確定表征設備狀態(tài)發(fā)展趨勢的參數(shù)及特征模式并提供對其分類方法；利用故障預報專家系統(tǒng)進行安全評價參數(shù)、模式及準則的操作，根據(jù)有關標準、歷史檔案、專家經(jīng)驗、客觀依據(jù)以及外界條件變化確定故障預報的判斷準則及報警閾值，編制相關軟件模塊，實現(xiàn)對不同應用對象和不同故障模式故障預報的判斷和決策。對于面向設備群的遠程故障預報中心，探討多層遞階閾值自適應方法，使報警閾值能夠適應多類型設備及其多種運行狀態(tài)的故障預報。

8.基于穩(wěn)定性劣化趨勢分析實現(xiàn)機電設備壽命預測

絕大部分機電設備是旋轉機電機械（如電機拖動的機組、發(fā)動機聯(lián)動的機組等）或復合旋轉機械（如內(nèi)燃機、抽油機等），其維修周期往往取決于易損運動部件的失效程度，壽命預測則重點面向這些運動的部件。利用基于現(xiàn)場在線海量數(shù)據(jù)的故障預報數(shù)據(jù)庫及專家系統(tǒng)，采用故障發(fā)展趨勢分析及判別方法，在壽命檢測與評估中分析零部件缺陷失效、磨損失效等故障的時間歷程及發(fā)展演變趨勢。機電設備壽命預測技術路線涉及：進行設備運行狀態(tài)發(fā)展變化的信息處理，分析狀態(tài)變化的原因（區(qū)分是外部激勵變化、擾動變化、負載變化和工作環(huán)境還是設備自身性能損傷退化等），揭示設備運行穩(wěn)定性劣化的演變過程及規(guī)律，識別及評估系統(tǒng)是否偏離正常狀態(tài)、是否尚處于安全服役狀態(tài)門限閾值，利用判別準則進行失效模式、預期功能及壽命周期的可靠性分析，在故障趨勢預測、安全性度量與風險分析的基礎上實現(xiàn)設備壽命預測及設備安全穩(wěn)定性、任務可靠性的途徑，為預知維護與預測控制提供依據(jù)及方法。

9.基于實測數(shù)據(jù)的實驗平臺系統(tǒng)構建及實驗方法

為解決大型機電設備健康監(jiān)測與故障趨勢預測方法實驗和驗證難題，構建及完善設備群遠程在線樣本獲取及故障預報實驗平臺系統(tǒng)，采用基于工業(yè)現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)的故障趨勢預測實驗方法；利用該平臺系統(tǒng)采集及分析現(xiàn)場設備實測數(shù)據(jù)并基于實測數(shù)據(jù)構建預測模型（能在與當前狀態(tài)比較后不斷學習及修正預測模型），進行預測結果的信息反饋與控制反饋。為進行現(xiàn)場難以實施的理論方法實驗，利用轉子實驗臺系統(tǒng)、復合實驗臺等故障發(fā)展趨勢模擬實驗系統(tǒng)，構建相關樣本采集系統(tǒng)、樣本數(shù)據(jù)庫及知識庫等實驗樣本數(shù)據(jù)存儲及處理系統(tǒng)，進行故障發(fā)展趨勢實驗臺模擬實驗。為了實施極限條件下實驗研究，建立及優(yōu)化典型傳動系統(tǒng)運行劣化極限條件仿真實驗環(huán)境，采用極限條件下仿真實驗方法。如在工信部推進的內(nèi)燃機再制造示范工程中提出建設“零部件缺陷檢測與失效分析平臺”、“磨損量檢測與壽命評估平臺”、“物聯(lián)網(wǎng)遠程檢測分析服務平臺”及“遠程信息共享服務平臺”等，為企業(yè)群提供先進的快速的檢測分析公共實驗環(huán)境。

10.建立與機電設備故障預警及安全保障技術相適應的企業(yè)設備管理方式

某大型企業(yè)采用了故障預報技術，在一年中有效避免了80%設備故障的發(fā)生，之后經(jīng)企業(yè)統(tǒng)計與分析另外20%故障主要是由于疏于管理以及操作失誤造成。為確保設備安全可靠運行，除了采用安全保障系統(tǒng)外還要配合相應技術管理方式。近年來一些企業(yè)建立了設備預知維護的信息管理及信息決策系統(tǒng)，其特點是在采用機電設備健康狀態(tài)監(jiān)測及安全預警技術的同時，建立了適應新技術的設備安全服役管理方式及設備壽命周期管理方式，在技術管理上建立了設備安全保障的故障預警及應急處置機制，為多類型關鍵機電設備的可靠運行、健康服役及科學維護提供全方位安全保障。

五、設備故障預警及安全保障技術的典型工程應用及其應用效果

這些年來研究機構及工業(yè)企業(yè)通過產(chǎn)學研用合作研究多類型機電設備的安全保障關鍵技術，開發(fā)系列安全監(jiān)測儀器系統(tǒng)，建立設備群遠程在線故障監(jiān)測預報中心，相關技術及其系統(tǒng)在有關國計民生的多個行業(yè)的通用設備、專用設備及特種設備應用，涉及行業(yè)包括制造業(yè)、能源、石化、交通、機床、儀器儀表、環(huán)保、市政、航天、煤炭、船艦及國防等，典型設備如：制造業(yè)及企業(yè)集團關鍵設備群、發(fā)電動力機組（含風力、太陽能等新能源發(fā)電機組）、石化企業(yè)大型設備、高風險特種機電設備、市政大功率供水機組、高檔數(shù)控機床及加工中心、鐵路機車動力機組、航天工程多種關鍵裝備、地鐵及煤礦通風風機、建筑工程機械、資源與環(huán)境設備等；提升了一批我國監(jiān)測診斷儀器制造企業(yè)的自主創(chuàng)新能力并提供了多種相關安全監(jiān)控儀器新產(chǎn)品。

如一些企業(yè)利用設備狀態(tài)監(jiān)測及故障預報系統(tǒng)輸出信息驅(qū)動設備在線保護裝置、調(diào)整設備運行參數(shù)、進行設備預測控制及提前預防故障；利用設備遠程故障監(jiān)測中心，實現(xiàn)設備群異地健康監(jiān)測與控制。從而有效及時避免惡性事故發(fā)生，實現(xiàn)多類現(xiàn)代、高端、關鍵設備及設備群的安全監(jiān)控與綜合保護。

如某大型石化煉油廠構建了基于設備故障預警及安全保障技術的設備群預知維修系統(tǒng)，該設備群預知維修系統(tǒng)包括了5個模塊（APM、動設備、靜設備、電氣、儀表），實現(xiàn)萬余臺設備風險預警及預知維修管理；采用的基礎數(shù)據(jù)整合了多類在役設備運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)（ERP、EM系統(tǒng)、各專業(yè)設備監(jiān)測裝置等），通過設備群預知維修系統(tǒng)知識庫進行計算、推理和判斷，成功預報多類型重要設備群早期故障，實現(xiàn)了風險評估和預警，指導了預知維修管理。

如某骨干機床廠與高等院校合作，在國家科技重大專項支持下開展了數(shù)控機床故障預警診斷技術及基于功能部件的可重構監(jiān)測診斷系統(tǒng)研發(fā)，建立了樣本數(shù)據(jù)庫、故障案例庫、維護決策系統(tǒng)，構建了高端數(shù)控裝備故障在線監(jiān)測預警系統(tǒng)，延長了高檔數(shù)控機床無故障運行周期并提升了加工精度保持性能；該項技術及系統(tǒng)經(jīng)進一步研發(fā)，應用于機床制造集團的國產(chǎn)加工中心可靠性提升工程，以及飛機制造集團的設備故障診斷預警及智能維護系統(tǒng)。

工程應用表明該項技術及其系統(tǒng)在保障設備安全可靠服役、高效節(jié)能運行、穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量、改善工作條件、減少環(huán)境污染、提升信息化水平及管理水平等方面發(fā)揮了重要作用；基于遠程網(wǎng)絡平臺的設備群遠程在線故障監(jiān)測預報中心還能夠利用故障診斷預報專家資源，將預報結果實時信息反饋，并控制設備群在安全運行區(qū)或節(jié)能減排工況下優(yōu)化運行。

在這些新技術新系統(tǒng)的研發(fā)與應用過程中還培養(yǎng)了一批從事設備工程技術研究的高層次人才以及企業(yè)從事設備維修的專業(yè)技術人員。

六、結束語

保障機電設備安全運行是國內(nèi)外面臨的重要課題，機電設備故障預警技術有利于消除故障隱患，避免事故發(fā)生以及實施預知維護。這里闡述的設備故障預警與通常故障診斷有所不同，通常故障診斷主要關注的是故障發(fā)生的類型和程度，這里涉及的設備故障預警及以其為基礎的安全保障技術主要是實現(xiàn)故障發(fā)生前運行狀態(tài)演變發(fā)展的趨勢預測及早期故障預警。

機電設備故障預警及其安全保障技術涉及設備工程、維修管理、機電技術、信息技術、儀器技術以及人工智能等多項現(xiàn)代技術及工程技術交叉領域，隨著該項綜合技術的系統(tǒng)深入研究及工程應用推廣，有望進一步在我國現(xiàn)代制造業(yè)及設備維修管理中發(fā)揮重要作用。