机电自动化设备的故障诊断与预测维护

摘要

机电自动化设备在现代制造业与基础设施运行中发挥着核心作用，其运行可靠性直接关系到生产效率、产品质量及安全水平。随着设备复杂度的增加，传统的事后维修模式逐渐暴露出停机损失大、维护成本高等问题。故障诊断与预测维护作为智能制造的重要支撑技术，能够通过多源信息融合、数据驱动建模和人工智能算法，提前识别潜在故障并优化维修决策，从而实现“由被动修复向主动预防”的转型。本文系统梳理了机电自动化设备故障诊断与预测维护的理论基础与关键技术，分析了传感器监测、信号处理、机器学习与数字孪生在该领域的应用路径，结合典型案例探讨其在制造业、交通运输及能源装备中的实践效果，并展望未来发展趋势与挑战。研究表明，基于智能化与信息化的故障预测维护不仅可降低运维成本，还能显著提升设备全寿命周期的安全性与经济性，为构建韧性制造体系与智慧工厂提供技术支撑。