李卫军

摘 要：本文介绍了设备监测诊断与医学检查诊断之间的原理、方法互为相通，设备监测是监测机械设备运行状态，医学检查是检查人的身体健康状况，二者诊疗都需要经过 “体检”式检测，发现异常情况及时开具处方、对症下药、药到病除，并且二者检查诊断原理及方法互为借鉴、互为补充，相互之间具有较强的关联性。

关键词：设备监测诊断;医学检查;诊断;关联性

随着时代的进步，医学的发展，人们的生活水平日益提高，人民日益增长的美好生活已经不再是简单的停留在吃饱穿暖基础上，而是提高生活质量，把身体养好，提高幸福指数。怎样才能保证人们的身体健康呢，只有养成良好的生活习惯，加强体育锻炼，定期体检，发现不舒服、生病、病灶时及时就医，主动到医院检查看病，开具处方，药到病除。而随着工业4.0的到来，面对智能化、数字化、信息化、自动化的生产线设备如何保养好、维护好，延长精度及其使用寿命成为设备管理维护人员的最重要工作之一，一台智能设备好比一个人的身体，只有保养、维护好设备（保养身体、加强体育锻炼），定期监测（定期体检生成体检报告），发现异常情况及时列为预测性维修计划（开具处方），监测发现的设备故障及时维护处理（发现不舒服、生病时及时吃药、打针），专业的维修人员维护保障维修质量（医生、专家看病、专业的护理保障看病质量），即可做到设备有异常时和发生故障后得到及时处理（生病后及时就医），降低设备故障的扩大风险（降低病情恶化的风险），使设备正常运行（使人的身体处于健康状态），保障加工质量和生产效率（保障人的工作质量和工作效率），所以设备监测诊断、维修、维护处理与医学体检诊断、看病、疗养原理相通。

智能制造的自动化生产线，设备是基本单元，逐台连接在一起組成一条或几条循环式的生产线，当其中一台设备出现异常或故障时，必然影响到整条生产线的正常运行，故障扩大时必然造成整条生产线停机停线，给生产企业造成较大停机损失，所以如何通过设备监测诊断，预测性维护来提高设备的稳定性、增强设备的安全性、减少设备故障频率、降低设备维护成本、延长MTBF、降低MTTR 、减少产品不良的返工、报废的浪费成为设备监测诊断的目标。设备的监测诊断犹如一个正常人去医院体检一样，对于大多数人来说都不愿意去做，在生产线上的设备来说都是“坏了才修”即人生病了不舒服才去医院看病是一样的道理，如何来转变这种观念对于设备监测诊断的开展具有十分重要意义，也是开展设备预测性维护的前提保障，所以必须正确认识设备监测诊断的概念，设备监测诊断不仅是一种革新的工业理念，更是一种帮助企业减轻设备故障的成本，让企业设备管理人员、维护人员时刻了解整条生产线及设备的当前与未来的运行状况，就如到医院体检一般，事前检查，缺啥补啥，而非病重了才到医院看病。

1 设备监测诊断和医学检查诊断概述

设备监测诊断，在设备运行中或基本不拆卸设备零部件的情况下，利用一些监测工具或方法，监测掌握设备的运行和故障时的状态数据，判定产生故障的部位和原因，并预测设备未来运行状态的技术，是防止设备突发事故的有效措施，也是设备预测性维护的重要依据。设备监测诊断主要包含机械部分、电气部分、液压部分、气动部分和各种附件，机械部分监测包含振动、磨损、失效、部件温度等;电气部分监测包含电压、电流、电气元件的温度、电信号等;液压部分监测包含油液颗粒度分析、油液泄露、油压、油温等;气动部分监测包含气体泄露、气体压力等。设备监测诊断就是每日监测生产设备有无发生问题或发生问题的可能性，这样的设备体检可以使设备的大病化为小病，小病变成吃药，定时体检变成常态化体检，有效避免了大病的出现。说到生病自然离不开医学检查、看病、吃药、甚至动手术、更换身体器官，而设备监测诊断即设备还未发生故障停机时就开展预测即点检、巡检、专检、定期检，发现潜在问题就通过专业维护人员及时维护、维修处理，把机床管好、修好、维护好，从而避免设备故障进一步扩大，造成停机停线影响。

医学检查诊断是医学中一种专门从事检查化验身体各部位的一个学科，通常我们所说的身体体检只是其中的一个分支，深层次医学检查包含面极广，就是要对患者开展有针对性的检查、筛查，找准病因。

2 机械设备监测诊断与医学检查诊断的关联性

创新思维，探讨机械设备故障诊断与医学疾病诊断之间存在的关联性，如何利用医学检查诊断原理服务于设备监测诊断体系，毕竟医学检查诊断快速发展了近百年，形成较为科学、严谨、合理的诊疗体系，二者存在如下关联性（如图1）：

从图1可知，机械设备检查诊断与医学疾病诊断原理关联性较强，互为相通，机械设备监测诊断领域可以吸收借鉴医学领域检查诊断原理，并做实做细设备监测诊断及预测性维护工作，满足企业不断提升的智能化、自动化、现代化、数字化设备的监测诊断需求。医学检查诊断方法和机械设备监测诊断方法也存在如下关联性（详见表1）。

通过表1对比分析可知，医学检查诊断的方法也可用在机械设备监测诊断领域，换句话说就是机械设备监测诊断需借鉴采用与医学检测诊断同工作原理相似的检测工具、检测方法来满足设备监测和诊断需求，所以机械设备监测诊断需采用合理、适用的检测工具（检测设备），才能更好地做好设备监测诊断工作。但是面对高额的检测设备，一个机械制造企业需实地调研，该买什么，不买什么，做到买的监测设备既能用得上，又能用得好，既能早发现问题，又能早解决问题，也能防止问题的突变，使设备故障早期问题得到有效遏制，甚至通过开展监测后的预测性维护能彻底修好、解决好，同时又避免过度维修，也不少修的情况发生，形成了用医学检测诊断相似方法来监测诊断机械设备的一套体系。

个人健康是自己和家人所关注的，人人都需要健康，出生时的健康和后期保养的健康才是大健康，只有人人都健康了就能减少占用社会医疗资源，同时也是对社会的一种贡献，只有身体健康了，才能更好的学习和工作，提升自己的技能和素质的同时又能回报社会，更能增强个人的幸福感和获得感，同时创造了和谐社会的幸福指数。同理，每台机械设备正常稳定运行是设备管理人员、维修人员和使用车间所关注的，设备出厂时的性能、精度和后期维护保养使其性能和精度得到延长、稳定，做出更多的合格产品，创造出更大的经济价值，同时也是对企业的一种贡献，设备稳定运行，精度良好，就保障了产品制造过程的一致性，保障了产品质量，所以医学领域身体健康与机械设备领域设备良好理念关联性较强。

时代在变，科学进步，我们必须革新思维，把成熟医学检查诊断理念引入并应用在机械设备监测诊断领域，利用发展成熟的医学检测诊断方法指引后期机械设备监测诊断，发现设备潜在问题和已经发生的设备问题开展大数据智能分析，制定预测性维护方案和计划，避开生产高峰时段后及时维护处理，把设备停机造成的生产损失降到最低，最大的发挥设备的使用价值，为企业创造更大的经济效率。

3 建立常态化体检监测机制，满足多样化的设备动态监测

个人健康需有前期健康的体魄和后期坚持不懈的锻炼累积，需定期体检，建立健康档案数据，早预防、早发现、早治疗，才能快速恢复健康。而设备的稳定、精度良好也需要前期出厂时的精度保证和后期定时、定期、持之以恒的保养、维护，监测和预测性维护，也需建立设备健康档案数据库，通过大数据分析，提前发现异常情况，对症下药、及时维护、维修，避免设备故障扩大化，用最快的速度、最小的维护成本保障设备稳定、精度良好，满足多样化的设备动态监测诊断机制，需做好以下几个方面的内容：

（1）对标机动车检测管理规定的定时检测机制：10年以内新车2年检测1次，10年以上新车1年检测1次， 15年以上车子的半年检测1次;对标机动车管理规定的定期保养机制：每天出车前清扫、检查;每行驶300-500公里进行一级保养;每行驶8000-12000公里进行二级保养。同理机械设备也是一样的道理，也有定时监测机制：10年以内新设备2年1次精度监测，10年以上新设备1年1次精度监测，15年以上设备半年1次精度监测;机械设备也有定期保养机制：机械设备每天班前、班中、班后都要进行日常保养，一般性设备半年1次一级保养，关键设备1年2次二级保养，只有规范做好机械设备监测与诊断机制，做实、做细一、二级保养内容，使一、二级保养有效落地，才能更好保证设备精度并延长其使用寿命。

（2）把医学领域“体检”模式贯穿于设备监测诊断体系中，就是规范监测周期，在监测中发现问题，及时维护处理。

（3）设备监测和预测性维修需转变观念，深入推进预测性维护，使用车间和设备主管部门共同把设备保养好、维护好、维修到位才能降低设备故障率，制定目视化设备健康状况一览表，对单台设备、整条生产线、一个车间分层展示设备健康状况。

（5）制定预测性维护方案，明确怎么修、何时修、修什么，甚至提出预测后不修可能导致设备故障扩大造成的停机损失。每月组织使用车间对预测性维护方案进行评审，结合设备维修内容分工明确修理责任单位，制定预测性维修方案和计划报批发布执行。

（6）通过预测性维护方案提出备件采购需求，做到所采购的备件需求有来源和出处，备件到货后既是需要修理之时，减少备品备件存货资金占用。

（7）通过监测与诊断及时发现重大设备缺陷，尽可能延长设备使用寿命为目的，对固定资产起到保值增值效果。

（8）要培养设备监测诊断人才，成立小组、立项攻关、不断学习、借鉴和引入国内国际成熟的设备监测诊断和预测性维护方法和理念，人人成为设备监测诊断和预测性维护专业人才。

4 建立大数据在线智能监测及诊断系统，为机械设备开展智能体检

设备智能监测及诊断的任务主要由三部分组成：采集信号、信号处理和决策生成。监测用的传感器信号包括力、变形、加速度、温度、压力、声发射、电流或电压、光学信号等，与传感器有关的主要指标包括成本、适用性、有效性和可靠性。详见设备及过程的监测及智能诊断示意图（图2）。

该智能诊断系统包括设备实时监控、数据目视化呈现，故障监测分析、专家智能诊断、设备安全保障5大板块内容，需有数据自动采集，自动建模、自动分析的功能。

（1）數据采集：需采集设备运行时振动、温度、压力、流量、电压、电流等数据;

（2）状态监测：运用三维仿真总图，树状图，数据列表棒图等展示。

（3）监测评估：全区域自动报警、绝对值与相对值报警、上下差值报警并预警分析。

（4）大数据分析：大数据特别是故障数据检索、目视化呈现，大数据瞬态回放功能。

（5）智能诊断：电子故障、电气故障、齿轮故障、轴承故障智能诊断（轴承故障库、设备模型库、算法模型库：基于故障机理诊断、基于机器学习诊断、基于迁移学习诊断;维修决策模型库：批量呈现故障的概率、部位、原因、故障排序及维修建议）。

（6）振动数据频谱分析：时域分析、频域分析、相关分析、概率分析、小波分析、趋势分析、相位分析、时间三维、转速三维（启停分析）、轴心分析、伯德图、奈奎斯特图。

5 结语

总之，机械设备监测诊断是个新学科，与医学领域检查诊断原理和方法相通，关联性较强，虽然有医学检查诊断方法可以借鉴吸收，但是目前好多企业都是在摸着石头过河，利用企业自身的优势和传统经验开展机械设备监测诊断工作，各自为战，并没有形成统一的、规范的行业标准，所以设备监测与智能诊断体系只有不断学习，不断创新，与时俱进，利用好企业现有高技能人才的设备管理与维修经验开展设备常态体检、巡检、专检相结合，尽可能吸收并借鉴国内外相对成熟同行的监测与诊断方法，再采用一些高科技的监测工具或智能监测系统开展设备技术状态监测诊断工作，才能更好地做好机械设备的定期体检、动态监测工作，并利用智能诊断系统分析后给出最优的方案，帅选后适时开展预测性维护工作，才能满足企业智能化、自动化、现代化、数字化设备维护需求。

参考文献：

[1] 张安华《机电设备状态监测与故障诊断技术》[M].西安：西北工业大学出版社，1995

[2] 张雨、徐小林、张建华《设备状态监测与故障诊断的理论和实践》[M].北京：国防科技大学出版社，2000

[3] 周青龙《故障诊断与监控》[M].北京：兵器工业出版社，1992