秦少锋，水 龙

（1.杭州安脉盛智能技术有限公司，浙江杭州 310051；2.西安寄云科技有限公司，陕西西安 710077）

0 引言

随着改革开放的进一步深化，基建项目繁多，水泥行业行情暴涨。为提高生产效率，水泥厂产线高度自动化。为保证生产连续平稳，业内对设备的可靠性提出了更高的要求，各生产企业纷纷寻求变革突破，探寻最新科技。但是水泥厂旋转设备类型多，转速范围广（10～3000 r/min）且部分工艺现场环境恶劣，传统的点巡检、离线诊断已经难以适应当前生产企业的需求。

随着物联网技术的发展，故障诊断技术结合最新的物联网、大数据等先进科技，形成了以无线传感器、边缘计算、云平台三维一体的新一代PHM（Prognostics Health Management，故障预测与健康管理）技术，能够通过机理分析、机器学习等先进技术，实现对生产企业数以万计的设备进行全生命周期状态监测。

但是水泥厂普遍存在台账信息不全问题，部分设备因多次技改等原因录入信息与实际不符，另外设备学习需要大量的案例支撑，通过在线状态监测分析工具判别复杂设备故障仍是当前状态监测行业的常态。

1 水泥厂减速机监测现状

水泥厂主要旋转设备中减速机数量最多，分布在厂区的各个工艺区间，并且备机数量少或没有备机。对减速机实施监测状态尤为重要。

减速机在运行中，其运行状态与故障的征兆主要由温度、润滑油中磨粒的含量及形态（铁谱技术）、减速机的振动及辐射的噪声、齿轮传动轴的扭振和转短、齿轮齿根应力分布等构成。……