?隨著工業物聯網（IIoT）技術的迅猛發展，制造業正經歷著深刻變革。工業物聯網通過將傳感器、通信網絡、數據分析等技術深度融合，實現工業設備間的互聯互通與智能化管控。在工程機械領域，這一變革尤為顯著，海量的機械設備被接入網絡，每一臺設備都如同一個數據節點，實時產生并傳輸著豐富的運行信息。這些數據為故障診斷提供了全新的視角與精準依據，徹底改變了傳統的事后維修、定期維護模式，推動工程機械故障診斷邁向智能化、預測性維護新階段。

一、傳統故障診斷技術

1.人工經驗診斷法：長期以來，維修人員憑借自身感官是診斷故障的一線力量。他們通過“看”機械部件外觀是否有變形、開裂、磨損痕跡，連接部位是否松動、脫落；“聽”設備運轉聲音，辨別異常噪聲來源，比如發動機的爆震聲、軸承的尖銳嘯叫；“摸”關鍵部位溫度，感受其發熱是否均勻、有無局部過熱，像變速箱外殼溫度過高可能暗示內部齒輪摩擦異常；“聞”有無焦糊味、刺鼻異味，以此判斷電氣線路是否短路燒毀、橡膠密封件是否過熱老化。這種方法成本低、操作便捷，但極度依賴維修人員長期積累的經驗，且面對復雜故障時，診斷準確性和效率受限。

2.儀器檢測診斷法：為追求更精準數據，各類專業儀器被廣泛應用。萬用表用于電氣系統，精確測量電路中的電壓、電流、電阻值，判斷電路是否斷路、短路或元件損壞；示波器捕捉電信號波形，查看信號的幅值、頻率、相位等特征，輔助分析電子控制系統故障，如發動機點火系統的脈沖信號異常。在液壓系統里，壓力表安裝在管路關鍵節點，實時顯示系統壓力，壓力不足可能指向泵的磨損、泄漏或安全閥故障；流量計測定液壓油流量，流量異常波動能反映出管路堵塞、閥口開度不正常等問題。儀器檢測雖提升了診斷精度，但多為離線、單點檢測，難以對整機運行狀態全面動態把握。

二、現代故障診斷技術

3.基于傳感器的監測技術：在工業物聯網架構下，傳感器成為工程機械的“感知神經末梢”。溫度傳感器遍布發動機、液壓泵、傳動部件等熱源區域，持續采集溫度數據，一旦溫度偏離正常工作范圍，立即預警過熱故障，預防零部件因高溫變形、膠合。振動傳感器緊密貼合旋轉機械如電機、風機、傳動軸，高靈敏度捕捉振動幅值、頻率變化，運用頻譜分析可精準定位不平衡、不對中、軸承磨損等故障根源。壓力傳感器如同液壓與氣壓系統的“壓力衛士”，從泵出口到執行元件各環節，24小時監測壓力動態，保障系統穩定運行，壓力驟降或波動能快速揪出泄漏、堵塞故障點。位移傳感器對液壓缸伸縮、機械結構間隙變化精確測量，為大型裝備如起重機、挖掘機的結構健康監測筑牢根基。這些傳感器通過無線或有線網絡，將數據實時匯聚至監控中心，構建起機械運行的全息數字影像。

4.油液分析技術：油液作為工程機械的“血液”，蘊含著關鍵健康信息。理化分析檢測油液的粘度、酸值、閃點、水分含量等基本指標，粘度異常升高可能因油液氧化、污染，導致潤滑不良、能耗增加；酸值超標預示油液老化、對金屬部件腐蝕性增強。光譜分析利用原子發射或吸收光譜原理，精準識別油液中磨損金屬元素成分與含量，如鐵、銅、鋁等，依據元素特征判斷發動機活塞環、曲軸、軸承等部件磨損程度與來源。鐵譜分析則是借助強磁場將油液中的磨損顆粒按尺寸大小有序分離，置于顯微鏡下觀察顆粒形態、色澤、尺寸分布，直觀解讀機械磨損的類型，是疲勞磨損、粘著磨損還是磨粒磨損，為故障預判提供微觀鐵證，全面守護設備“血液循環”順暢。

5.故障樹分析法：故障樹以圖形化方式演繹故障邏輯，從整機故障現象起始，層層剖析誘因。例如，挖掘機動作遲緩這一故障作為頂事件，往下分支可涉及液壓系統壓力不足、發動機功率下降、機械傳動卡頓等中間事件，再深挖至具體底事件如液壓泵內泄、燃油濾清器堵塞、鏈條張緊度不夠。通過布爾代數等數學工具定性分析，找出最小割集，明確哪些底事件組合會觸發故障；定量計算各事件發生概率，精準評估故障風險，指導維修人員按概率高低排查，直擊故障要害，為復雜故障排查梳理清晰脈絡。

6.專家系統：將資深工程師、維修專家的知識寶藏數字化，構建涵蓋故障特征、診斷規則、維修策略的知識庫。當工程機械故障發生，故障現象描述、監測數據輸入系統，推理機依據預設規則在知識庫中快速匹配檢索。若發動機啟動困難，系統結合溫度、油壓、轉速等傳感器數據，參照知識庫中類似案例，推斷是火花塞故障、燃油泵問題還是進氣系統堵塞，并給出詳細維修流程、配件更換建議。同時，專家系統能不斷學習新故障案例，動態更新知識庫，實現智能進化，成為維修人員隨叫隨到的“智囊團”。

7.神經網絡診斷技術：模仿人類大腦神經元架構，神經網絡由大量節點（神經元）交織成復雜網絡。先以海量標注故障樣本“喂養”它，包含正常與各類故障狀態下的傳感器數據、油液分析結果等，讓其自主學習數據內在規律與故障模式映射。訓練成熟后，面對未知故障數據，神經網絡瞬間激活神經元運算，如多層感知機快速判斷故障類型，卷積神經網絡精準識別振動、圖像等復雜模式特征，輸出高可信度的故障診斷結論。在面對多變工況、新型故障時，神經網絡憑借超強自適應性與非線性擬合能力脫穎而出，為工程機械故障診斷注入前沿智能動力。

在機械故障診斷方面，中服云工業物聯網平臺發揮著關鍵作用。在設備監控上，它能實時采集工程機械各類傳感器數據，通過直觀的可視化界面，運維人員可隨時查看設備的運行參數、工作狀態，像實時轉速、油溫等一目了然，實現對設備全方位無死角監控。從設備全生命周期管理來看，平臺記錄設備從采購、安裝調試、投入使用、日常維護到報廢的所有信息，基于這些數據進行綜合分析，能提前規劃設備更新換代，避免設備老化帶來的高故障率與安全隱患。

設備健康管理模塊借助大數據分析與機器學習算法，對設備運行數據深度挖掘，建立設備健康模型，精準評估設備健康狀況。一旦設備出現潛在故障風險，能及時發出預警。在設備診斷時，平臺整合多種診斷技術，結合實時數據與歷史數據，快速準確判斷故障原因與部位，提供專業的診斷報告。故障報警功能則是當設備運行參數超出正常范圍或檢測到異常情況，立即以多種方式，如短信、彈窗等通知相關人員，確保故障能在第一時間被發現并處理，最大程度降低故障帶來的停機損失，保障工程機械穩定高效運行，助力工業生產智能化升級 。

審核編輯 黃宇