化工自动化仪表故障诊断与预测性维护技术研究

王陈阳 （ 山西焦化集团有限公司 ）

https://doi.org/10.37155/2717-5197-0814-46

Abstract

在化工生产大型化、连续化、智能化趋势下，自动化仪表作为工艺“感官”，其可靠性直接关乎系统安 全与效率。传统定期检修与事后维修模式已难以满足长周期高可靠运行需求，常因非计划停车造成重大损失。本文聚 焦仪表全生命周期健康管理，构建从故障诊断到预测性维护（PdM）的技术框架：首先分析典型故障模式，涵盖传感 器漂移、电子老化、机械磨损及环境侵蚀等；继而提出融合机理分析与数据驱动的多层次诊断方法，包括基于模型、 信号处理和知识规则等路径；进而系统阐述PdM核心技术——多源数据融合、健康指标（HI）构建、剩余使用寿命（RUL） 预测及维护决策优化；最后展望数字孪生、边缘计算与人工智能如何赋能下一代智能运维体系。本研究旨在为化工企 业提供理论完备、技术先进且可落地的仪表健康管理方案，推动运维模式向本质安全与卓越运营转型。

Keywords

化工自动化仪表；故障诊断；预测性维护

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Copyright © 2026 王陈阳 Publishing time:2026-07-31
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