摘要：在工業(yè)智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，系統(tǒng)失效可能引發(fā)嚴(yán)重?fù)p失，失效檢測與監(jiān)控成為保障設(shè)備、流程及網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的核心環(huán)節(jié)。本文闡述其技術(shù)內(nèi)涵與目標(biāo)，分析數(shù)據(jù)驅(qū)動、模型驅(qū)動及混合驅(qū)動三類主流技術(shù)路徑，探討典型應(yīng)用場景，針對現(xiàn)存挑戰(zhàn)提出發(fā)展趨勢，為技術(shù)落地提供參考。?

一、技術(shù)內(nèi)涵與核心目標(biāo)?

失效檢測與監(jiān)控是通過技術(shù)手段實時感知系統(tǒng)狀態(tài)、識別異常、預(yù)警風(fēng)險并追溯根源的綜合體系，核心目標(biāo)包括三方面：一是實時監(jiān)測，依托傳感器與數(shù)據(jù)采集模塊獲取溫度、電流、響應(yīng)延遲等參數(shù)，構(gòu)建狀態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)；二是精準(zhǔn)檢測，通過算法模型區(qū)分正常波動與異常信號，實現(xiàn)早期失效識別；三是閉環(huán)管控，形成 “監(jiān)測 - 檢測 - 預(yù)警 - 處置” 全流程管理閉環(huán)。?

從技術(shù)層級看，其涵蓋感知層（數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)）、數(shù)據(jù)層（存儲與預(yù)處理）、分析層（算法核心）及應(yīng)用層（決策輸出），四層協(xié)同支撐技術(shù)落地。?

二、主流技術(shù)路徑?

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動型檢測技術(shù)?

以海量歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)挖掘規(guī)律構(gòu)建模型，無需依賴精確物理模型，適用于復(fù)雜系統(tǒng)。例如，旋轉(zhuǎn)機(jī)械檢測中利用 CNN 提取振動信號特征識別軸承磨損；服務(wù)器集群監(jiān)控中通過 LSTM 預(yù)測時序數(shù)據(jù)，偏差超閾值即預(yù)警。但該技術(shù)對數(shù)據(jù)質(zhì)量敏感，樣本不均衡或標(biāo)注不準(zhǔn)會降低精度。?

（二）模型驅(qū)動型檢測技術(shù)?

基于物理機(jī)理構(gòu)建仿真模型，對比預(yù)測值與實際數(shù)據(jù)偏差判斷失效，適用于機(jī)理清晰的系統(tǒng)。如工業(yè)鍋爐監(jiān)控中，依據(jù)能量守恒方程構(gòu)建溫度預(yù)測模型，殘差超范圍即預(yù)警管道結(jié)垢；電力變壓器檢測中，通過電磁感應(yīng)模型分析油中氣體濃度，預(yù)警絕緣老化。其可靠性依賴模型精度，系統(tǒng)變動易影響效果。?

（三）混合驅(qū)動型檢測技術(shù)?

融合前兩類技術(shù)優(yōu)勢，以機(jī)理模型提供先驗知識，數(shù)據(jù)模型修正誤差，適配復(fù)雜場景。如風(fēng)力發(fā)電機(jī)組監(jiān)控中，先基于空氣動力學(xué)構(gòu)建功率輸出模型，再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償預(yù)測誤差，精準(zhǔn)識別葉片損傷。該技術(shù)兼顧機(jī)理解釋性與數(shù)據(jù)適應(yīng)性，是當(dāng)前核心發(fā)展方向。?

三、典型應(yīng)用場景?

（一）工業(yè)制造領(lǐng)域?

貫穿生產(chǎn)全流程：沖壓生產(chǎn)線通過壓力傳感器結(jié)合 SVM 算法檢測模具磨損，降低不合格率；半導(dǎo)體制造中，機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)結(jié)合監(jiān)控晶圓蝕刻精度，控制成本。數(shù)據(jù)顯示，部署該系統(tǒng)的企業(yè)設(shè)備非計劃停機(jī)時間減少 30%-50%，運維效率提升 40% 以上。?

（二）網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域?

保障 5G、云計算網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定：通過流量監(jiān)控識別路由器硬件故障；利用孤立森林、DBSCAN 聚類算法檢測 DDoS 攻擊。大型云服務(wù)商依托分布式監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)故障秒級定位與恢復(fù)，業(yè)務(wù)中斷時間控制在毫秒級。?

（三）能源電力領(lǐng)域?

保障能源系統(tǒng)安全：火電廠實時監(jiān)測汽輪機(jī)振動、油質(zhì)參數(shù)，結(jié)合混合模型預(yù)警軸系不對中；智能電網(wǎng)通過 PMU 采集同步數(shù)據(jù)，檢測線路短路避免大面積停電。新能源領(lǐng)域，光伏電站監(jiān)控組件電流識別熱斑效應(yīng)，風(fēng)電場通過油液分析降低齒輪箱故障率。?

四、挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢?

（一）主要挑戰(zhàn)?

一是系統(tǒng)異構(gòu)性，多設(shè)備、多協(xié)議導(dǎo)致多源數(shù)據(jù)融合困難；二是失效隱蔽性，微裂紋等漸進(jìn)式失效早期特征不明顯；三是實時性與可靠性矛盾，航空航天等領(lǐng)域需毫秒級響應(yīng)與極低誤報率，現(xiàn)有算法難以兼顧；四是成本限制，高精度設(shè)備投入高，中小企業(yè)普及難。?

（二）發(fā)展趨勢?

智能化升級：融合聯(lián)邦學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建自適應(yīng)模型，提升失效識別能力。?

邊緣 - 云端協(xié)同：邊緣節(jié)點處理實時檢測任務(wù)，云端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲與模型優(yōu)化，兼顧實時性與擴(kuò)展性。?

多源數(shù)據(jù)融合：通過卡爾曼濾波等算法整合多維度數(shù)據(jù)，提升檢測精度。?

全生命周期管理：貫穿設(shè)備全流程，實現(xiàn)從 “事后維修” 到 “預(yù)測性維護(hù)” 轉(zhuǎn)變。?

低成本方案：開發(fā)微型傳感器與輕量化算法，降低部署門檻。?

五、結(jié)語?

失效檢測與監(jiān)控是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐，混合驅(qū)動技術(shù)將成復(fù)雜系統(tǒng)核心選擇，應(yīng)用邊界持續(xù)拓展。隨著 AI、邊緣計算等技術(shù)融合，其將進(jìn)一步提升系統(tǒng)可靠性、降低成本，但需解決數(shù)據(jù)安全與成本問題，通過技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)協(xié)同推動行業(yè)發(fā)展。?