一、前言

在过去的工厂里，设备维护大多是“出问题再修”。

这种被动的维护方式虽然简单，但代价高昂——计划外停机、生产延误、备件浪费、人工加班……几乎每个制造企业都经历过这种“被动救火”的困境。

随着传感器、工业通讯与数据分析技术的发展，**预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）**逐渐成为工业设备管理的新趋势。

它的核心思想是：通过实时监测设备状态，提前发现潜在故障，避免停机。

从“事后维修”到“事前预警”，不仅是技术手段的变化，更是一种设备管理理念的升级。

二、设备维护方式的演进

工业设备维护经历了三个典型阶段：

阶段 特征 缺点

1?? 事后维护（被动） 坏了再修 停机损失大，维修不可控

2?? 定期维护（预防） 按计划更换或保养 浪费资源，未必科学

3?? 预测性维护（智能） 根据状态预测寿命 精准高效，减少停机时间

预测性维护不是简单的“加传感器”，而是一套完整的体系：数据采集、信号处理、特征分析、模型预测与报警策略。

三、预测性维护的核心思路

预测性维护的核心逻辑可以概括为“四步走”：

采集——实时获取关键设备运行数据；

识别——通过算法识别异常信号或趋势；

预测——估算设备剩余寿命或潜在故障时间；

决策——提前安排检修、更换或停机。

这需要控制系统、电气系统与IT系统的紧密融合。换句话说，预测性维护是“工控+数据分析”的结合产物。

四、数据采集的关键技术环节

要想预测故障，先得有可靠的数据。

数据采集是整个体系的基础。

1. 数据类型

不同设备需采集的数据各不相同：

设备类型 主要监测参数

电机 电流、电压、温度、振动、转速

泵/风机 压力、流量、振动、轴承温度

压缩机 排气温度、油压、电流波动

传送系统 张力、速度、打滑信号

加热/炉控 温度曲线、PID输出、能耗数据

2. 数据采集方式

常见方式包括：

PLC内嵌采集：通过模拟量模块直接读取传感器信号；

边缘采集网关：对老旧设备进行数据接入；

独立传感器+无线采集模块：适用于改造型项目；

智能电机保护器：集成电流、电压、温度测量与Modbus通讯。

在实施中，建议优先采用标准化通讯协议（Modbus TCP、OPC UA、MQTT等），减少系统兼容性问题。

五、数据分析与故障识别方法

数据采集只是起点，分析才是价值所在。

1. 阈值判断（最简单）

例如：轴承温度 > 80℃、振动幅值 > 3mm/s 即报警。

优点是简单可靠；缺点是无法捕捉缓慢恶化的趋势。

2. 趋势分析

通过计算参数变化率或偏差趋势来判断健康状态。

如电流长期上升但未超限，说明系统可能磨损或负载偏高。

这种方法在多数PLC系统中即可实现。

3. 特征提取与模型预测

在更复杂系统中，可通过信号处理与机器学习算法实现预测。

例如：

对振动信号进行 FFT 分析提取频谱特征；

使用时间序列模型（ARIMA、LSTM）预测设备参数趋势；

通过多变量分析（PCA）判断异常模式。

这类算法通常在边缘计算设备或云平台上运行，而非直接在PLC中执行。

六、系统架构设计思路

一个完整的预测性维护系统通常包含以下层级：

设备层：传感器、智能电机、PLC采集模块；

边缘层：工业网关、数据预处理、协议转换；

平台层：数据库、分析算法、可视化界面；

应用层：报警推送、维修计划、寿命预测。

典型架构如下：

传感器 → PLC/采集网关 → 工业以太网 → 云平台/本地服务器

↑ ↓

本地HMI监控 报警通知 / 数据分析

建议在设计初期明确系统边界：

哪些数据实时性要求高（留在PLC），哪些适合上传云端做分析（如温度趋势）。

七、实施过程中的常见难点

1. 数据噪声与误判

工业现场的信号往往含有大量噪声，特别是振动类传感器。

应采用滤波算法（如卡尔曼滤波、滑动均值）与异常抑制逻辑，避免频繁误报。

2. 老旧设备改造难

部分老设备没有数据接口，可通过非侵入式传感器（如电流互感器、红外温度计）进行“外部采集”。

3. 数据量与网络压力

全厂数百台设备的数据实时上传可能造成带宽瓶颈。

可采用“事件触发上传”或“边缘计算筛选”，只上传异常数据。

4. 人员认知与管理习惯

一些维护人员仍习惯“凭经验判断”，不信任算法。

建议在初期阶段保留人工确认环节，通过数据验证逐步建立信任。

八、典型案例

案例一：风机振动监测系统

某水泥厂风机经常无预警停机。改造后在轴承处加装振动与温度传感器，通过PLC采集并上传至平台。

系统检测到振动趋势逐周上升，提前报警。检修后发现轴承润滑不良。

成功避免一次计划外停机，节约损失约20万元。

案例二：注塑机油温预测性维护

通过采集油温与电机电流趋势，建立简单回归模型，当油温上升速率超过阈值时提前报警。

该方法使设备维护周期从“每月一次”延长至“按需维护”，节省维护成本25??

案例三：空压机群健康诊断

在空压机群控制系统中集成压力、电流、温度分析模型，系统可自动计算每台设备的健康评分，并推荐轮换使用计划，保持整体效率均衡。

九、落地建议与未来趋势

1. 小步快跑、分阶段实施

预测性维护不应一开始就“全厂覆盖”。

可从关键设备（产线瓶颈、停机损失大的设备）开始试点，逐步积累数据与经验。

2. 结合现有自动化系统

优先利用原有PLC、SCADA数据通道，无需重复布线；

在SCADA层添加简单的数据分析与报警逻辑，即可初步实现“半预测维护”。

3. 利用云与AI技术

未来，云端机器学习将成为趋势。

通过分析多工厂、跨设备的数据，可建立通用模型，实现“经验共享式维护”，让中小企业也能用上智能分析。

十、结语

预测性维护不是“高大上”的概念，而是一种更聪明的设备管理方式。

它让设备自己“说话”，让维护从经验变成科学。

工控工程师的角色也在变化：

过去我们用PLC去“控制设备”，

未来我们要用数据去“理解设备”。