智能制造：水电设备状态监测与故障诊断系统

在水电设备的管理中，设备的维护和保养至关重要。设备如果不注重保养，不仅容易导致故障发生，而且当发生不可逆的情况时，往往已经是“亡羊补牢”。传统的设备管理方式通常集中在故障发生后进行诊断和修复，但这种做法往往是在问题已经显现的时候才进行处理，从而错失了预防和降低损失的机会。

事实上，设备保养的核心目标并非仅仅是在故障发生后进行诊断，而是要最大化提升设备的使用率，延长设备的使用寿命，避免突发性故障的发生。

从水电行业引申到其他行业的设备问题

从水电行业来看设备保养：行业痛难点

设备诊断复杂：水电站相关设备种类繁多，设备缺陷故障诊断难度大，无法快速定位异常原因和部位；

水电站涉及的设备种类繁多，包括机械设备、电气设备以及变电设备等，这使得故障的诊断和排查具有相当大的难度。每种设备的故障表现和诊断方式都不同，如何快速定位设备故障的部位和原因，是技术人员面临的最大挑战。

设备运维成本：设备非计划停机代价大，巡检人力成本大；

水电设备一旦发生故障，非计划性停机会导致严重的生产损失，停机时长可能意味着产能的大幅下降。此外，巡检和维护的人工成本高昂，尤其是对于老旧设备的管理，维修难度大，所需人力资源大量增加。

数据利用低：采集终端独立监控，融合分析较低，数据规律利用较低，不利于早期缺陷发现

，专家诊断经验积累融合程度低；

当前，很多水电设备的数据采集系统相对独立，监控系统之间缺乏有效的融合，导致数据难以形成整体的分析与预警。虽然设备状态可以实时监控，但由于数据的碎片化和分析不足，导致对潜在缺陷的预警能力较弱。

设备健康趋势把控难点

机械设备状况出现机械振动、电磁振动、水力振动；

变电设备状况有环境因素影响，雷雨打雷天气，绝缘性能劣化等；

行业方案

过去的设备管理方式通常依赖于 IoT 技术进行数据采集，然后设置阈值进行报警。然而，这种方法存在显著的局限性：首先，阈值设定的主观性较强，容易出现误报或者漏报；其次，这种方式主要集中在设备故障发生后，通过报警进行响应，难以对设备进行有效的健康管理和维护。

做设备保养，首先像人看病一样，要去做一个体检，检查身体各项指标是否是正常的，如果碰到哪些不正常的指标，就要进行格外的注意。

几十台设备如果只出现轻微的问题，对原本没有影响或是只有轻微影响，不影响交付，如果大面积出现严重问题，那么就需要做异常分析，异常分析的手段就是自己与自己对比，自己与相关对比，来了解有没有大规模出现问题的趋势。

接下来就是做设备评价，设备评价不好，可能会有故障，那么就要诊断原因。

行业标准

有时候去做一个东西，并不是某个人拍拍脑袋就能决定的，答案往往并不重要，重要的是问题本身，错误的问题得出正确的答案，其实并没有把问题弄清楚，搞清楚问题就有很多方法论，有方法，有标准，在行业在做项目时，不管是业务还是技术都会有着一些准则来作为指导意见进行参考，比如机械设备标准，电气设备标准，智能化标准，物联网标准等等。

行业趋势

端到端横向融合，IOT 融合 AI 到 AIOT 的转变。

通过缺陷知识库，诊断知识库，处置知识库结合 AI 来做阈值告警，异常分析，设备评价，故障诊断，实现精确巡检，快速检修，备件库管理，采购计划，技术培训来提高设备利用率，减少设备故障停机事件发生概率，提高设备管理水平，搭建周月报表与设备技术人才培养等多方面价值点。

解决方案——系统

系统构成“端边云”：

“端”：电力设备附近采集前端，通过声学相机、声纹探头、振动传感器等设备，实时监控设备的工作状态，采集相关的数据；

“边”：设备状态监测与故障诊断，采用边缘计算技术对采集到的原始数据进行初步处理和分析。通过本地处理，能够快速做出反馈，及时预警潜在问题。

“云”：设备诊断报告与样本存储，将处理后的数据上传到云平台，形成智能诊断引擎，进行更高层次的分析，生成设备诊断报告、样本库等，为后续的决策提供支持。

逻辑架构

存在三项基础数据采集，核心类数据有声学相机，声纹探头，声振一体传感器，机械类数据包括振动，工况数据，油温等等，电气类数据包括油色谱，内部局放，介损等等，来进行信号的处理，处理好的数据可通过在线离线两种方式传输到在线监测与故障诊断系统来进行特征分析，设备状态评估，阙值告警，故障诊断，异常分析，设备健康估计，再把结果上传到云服务形成智能诊断引擎，故障诊断报告，样本库，再由此做成智能的终端 APP，智能运维就此完成了。

设备故障保养的疑问与解答 Q&A

Q：CBM 技术在能源管理系统上怎么做节能？

A：CBM 技术可以通过安装传感器采集设备的运行数据，进行分析。首先，能够明确设备能量流向，了解电力、气体等能源的分配情况；其次，能够发现能量波动和浪费现象，通过优化能量流动和降低波动，达到节能目的。

Q：CBM 在哪些场景下比较合适？

A：CBM 技术特别适用于设备价值较高、维护费用昂贵且社会影响较大的行业，如石油、钢铁、水电和风电等行业。这些行业的设备管理要求精细化，通过 CBM 进行精准管理，有助于提高设备的利用率和降低故障发生率。