资讯中心

摘要：在工业智能化、数字化转型背景下，系统失效可能引发严重损失，失效检测与监控成为保障设备、流程及网络稳定的核心环节。本文阐述其技术内涵与目标，分析数据驱动、模型驱动及混合驱动三类主流技术路径，探讨典型应用场景，针对现存挑战提出发展趋势，为技术落地提供参考。​

一、技术内涵与核心目标​

失效检测与监控是通过技术手段实时感知系统状态、识别异常、预警风险并追溯根源的综合体系，核心目标包括三方面：一是实时监测，依托传感器与数据采集模块获取温度、电流、响应延迟等参数，构建状态感知网络；二是精准检测，通过算法模型区分正常波动与异常信号，实现早期失效识别；三是闭环管控，形成 “监测 - 检测 - 预警 - 处置” 全流程管理闭环。​

从技术层级看，其涵盖感知层（数据采集基础）、数据层（存储与预处理）、分析层（算法核心）及应用层（决策输出），四层协同支撑技术落地。​

二、主流技术路径​

（一）数据驱动型检测技术​

以海量历史数据为基础，通过机器学习、深度学习挖掘规律构建模型，无需依赖精确物理模型，适用于复杂系统。例如，旋转机械检测中利用 CNN 提取振动信号特征识别轴承磨损；服务器集群监控中通过 LSTM 预测时序数据，偏差超阈值即预警。但该技术对数据质量敏感，样本不均衡或标注不准会降低精度。​

（二）模型驱动型检测技术​

基于物理机理构建仿真模型，对比预测值与实际数据偏差判断失效，适用于机理清晰的系统。如工业锅炉监控中，依据能量守恒方程构建温度预测模型，残差超范围即预警管道结垢；电力变压器检测中，通过电磁感应模型分析油中气体浓度，预警绝缘老化。其可靠性依赖模型精度，系统变动易影响效果。​

（三）混合驱动型检测技术​

融合前两类技术优势，以机理模型提供先验知识，数据模型修正误差，适配复杂场景。如风力发电机组监控中，先基于空气动力学构建功率输出模型，再用神经网络补偿预测误差，精准识别叶片损伤。该技术兼顾机理解释性与数据适应性，是当前核心发展方向。​

三、典型应用场景​

（一）工业制造领域​

贯穿生产全流程：冲压生产线通过压力传感器结合 SVM 算法检测模具磨损，降低不合格率；半导体制造中，机器视觉与深度学习结合监控晶圆蚀刻精度，控制成本。数据显示，部署该系统的企业设备非计划停机时间减少 30%-50%，运维效率提升 40% 以上。​

（二）网络通信领域​

保障 5G、云计算网络稳定：通过流量监控识别路由器硬件故障；利用孤立森林、DBSCAN 聚类算法检测 DDoS 攻击。大型云服务商依托分布式监控系统，实现故障秒级定位与恢复，业务中断时间控制在毫秒级。​

（三）能源电力领域​

保障能源系统安全：火电厂实时监测汽轮机振动、油质参数，结合混合模型预警轴系不对中；智能电网通过 PMU 采集同步数据，检测线路短路避免大面积停电。新能源领域，光伏电站监控组件电流识别热斑效应，风电场通过油液分析降低齿轮箱故障率。​

四、挑战与发展趋势​

（一）主要挑战​

一是系统异构性，多设备、多协议导致多源数据融合困难；二是失效隐蔽性，微裂纹等渐进式失效早期特征不明显；三是实时性与可靠性矛盾，航空航天等领域需毫秒级响应与极低误报率，现有算法难以兼顾；四是成本限制，高精度设备投入高，中小企业普及难。​

（二）发展趋势​

智能化升级：融合联邦学习、数字孪生技术，构建自适应模型，提升失效识别能力。​

边缘 - 云端协同：边缘节点处理实时检测任务，云端负责数据存储与模型优化，兼顾实时性与扩展性。​

多源数据融合：通过卡尔曼滤波等算法整合多维度数据，提升检测精度。​

全生命周期管理：贯穿设备全流程，实现从 “事后维修” 到 “预测性维护” 转变。​

低成本方案：开发微型传感器与轻量化算法，降低部署门槛。​

五、结语​

失效检测与监控是数字化转型的关键支撑，混合驱动技术将成复杂系统核心选择，应用边界持续拓展。随着 AI、边缘计算等技术融合，其将进一步提升系统可靠性、降低成本，但需解决数据安全与成本问题，通过技术创新与产业协同推动行业发展。​