工业仪器仪表的“健康管理医生”——“把脉问诊” 分析健康状态

仪器仪表作为制造业制造过程传感与控制的“末梢神经”，广泛应用于装备、产线等的测量和控制，是现代化大型重点成套装备的重要组成部分，也是信息化与工业化融合的重要纽带。传统的工业仪表维护手段以事后维修和周期性维修为主，突发故障极易导致生产中断甚至生产事故，造成资源浪费和生产效率降低。因此，开展仪器仪表的预测性维护，对于保障仪器仪表的安全运行以及保障生产过程连续性具有重要意义。

“健康医生”，开展仪表的预测性维护

中医《黄帝内经》中提出“上医医未病，中医医欲病之病，下医医已病之病”，即从事医生职业的人，最好的医生善于在人们身体健康之时发现并根除病根;中等水平的医生善于抓住将要生病而还没有发生疾病之时的特征，欲病早调，避免疾病的发生;一般水平的医生只能治疗已经发生的疾病。

预测性维护是以状态为依据的维修，在仪器仪表运行时，对其主要(或需要)部位进行实时连续的状态监测和故障诊断，判定仪表状态，预测状态未来的发展趋势，并预先制定预测性维护计划，确定仪器仪表维护的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。因此，预测性维护实现了仪器仪表的“医未病”，被称为工业仪器仪表的“健康管理医生”。

“把脉问诊”，分析仪器仪表的健康状态

中医传统的诊断手法可以归纳为“望闻问切”，西医通过“视触叩听”对病人的病情进行诊断。与中、西医的病人信息获取方式类似，预测性维护通过传感器、控制器等多种手段获取仪器仪表的运行状态信息，以有线或无线的数据传输方式将状态信息传输到“医生的大脑”-预测性维护系统进行“把脉问诊”，基于预测性维护系统的专家知识进行分析和处理，进而实现仪器仪表健康状态的判断和预测。

在进行“把脉问诊”的过程中，与医生采取拍CT、查血液等多种手段相类似，预测性维护需要获取振动、噪声、电压、电流等多源的状态信息，并将获取的原始数据进行滤波降噪或特征提取等预处理，以提高诊断和预测的准确性。

“开出处方”，给出仪器仪表的维护方案

医生在对病人病情进行分析时，往往要结合病史、病情和解决措施等知识进行系统性分析才能得出结论。在号完脉后，会根据实际情况给出治疗建议和养护方案。帮助病人尽快恢复到健康状态。

预测性维护在得到健康状态预测结果后，为用户提供行动处方，给出维护维修的决策建议，即告知有关部门仪器仪表的异常或故障部位、严重程度、发展趋势等，应采取如更换、保养等的维护措施。在预测性维护系统进行维护决策时，充分考虑仪器仪表的故障历史信息和维护经验知识，即预测性维护中的故障知识库。最终实现仪器仪表的健康管理闭环体系。

作为仪器仪表的“健康管理医生”，预测性维护在保障仪表安全稳定持续运行方面发挥了重要作用。随着边缘计算、人工智能等先进技术的进步，预测性维护技术不断发展完善，其在不同行业领域的应用也将进一步扩展，也必将为制造业高质量发展和数字化转型升级提供有力支撑。

创作者：机械工业仪器仪表综合技术经济研究所

王成城王凯/智能运维技术团队

工业仪器仪表的“健康管理医生”——“把脉问诊” 分析健康状态

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