在制造业生产过程中，设备故障时常发生在最关键的节点——正值订单饱和之际，中央空调突然停机；生产节奏最紧张时，压缩机意外宕机。事后追溯时往往发现，故障发生前早有征兆：振动出现细微异常、温度略微上升、电流波形发生畸变……然而这些信号孤立出现时，极易被忽略或难以判定其风险。正因如此，传统单一监测方式如同“仅凭听诊器诊断全身”，而多源信号融合技术的引入，则使设备健康监测实现了从“单点判断”到“专家会诊”的跨越升级。

在工厂中，人们往往更关注产线上的机械臂、冲压机等“台前明星”，却常忽略真正支撑生产的幕后功臣——中央空调、压缩机、循环水泵、真空系统等公辅设备。它们如同人体的心脏与肺脏，默默为制造系统提供稳定的环境与动力源。例如，宁德时代的锂电池生产要求温湿度控制精度达0.1℃，一旦空调异常，整线即停；富士康精密电子装配依赖洁净压缩空气，若压缩机故障，可能导致千万元订单延误。然而，这类设备的状态监测却面临三大难题：

系统高度复杂：单台中央空调涵盖数十个关键部件，彼此耦合，牵一发而动全身；

运行工况动态变化：负载常在20%~100%间波动，使固定阈值报警机制严重失效；

故障隐藏极深：重大故障往往起源于微弱异常，早期信号易被噪声淹没，难以觉察。

若仅依靠传统单点监测，就如同医生只凭听诊器作全身诊断——所获信息有限，隐患极易遗漏。

在设备状态监测中，振动、电流、声音、温度是四大经典信号。它们各有特点：

振动分析是最成熟的故障诊断技术，对于旋转设备的不平衡、不对中、轴承磨损特别敏感。通过频谱分析，可以找到故障的"指纹"。

但振动信号也有问题：信号传播会衰减，特别是低速重载设备；对传感器安装要求很高；在变工况下，故障特征频率会"漂移"，不好捕捉。

电机电流信号分析（MCSA）是个好东西，不需要在设备上装传感器，直接从电控柜采集。电机的转子断条、定子短路都能检测出来。

不过电流信号对纯机械故障不够敏感，而且信噪比比较低，早期故障的特征很微弱。

现场经验丰富的老师傅都会"听音辨故障"。通过声音监测可以进行远距离、非接触的监测，而且对气体泄漏、液体汽蚀这些特殊故障很敏感。

但工厂环境噪声复杂，声音信号容易受干扰，定量分析也比较困难。

温度监测可以通过最直观的参数分析，实现低成本，易理解的监测手段。异常摩擦、电阻过大等最终都会导致发热。

但温度是"滞后指标"，往往故障发展到后期才明显升高，预警时间有限。

单独使用任何一种信号都有局限性。要想提高诊断的准确性和提前量，只能走融合的路子。

Deer-MSPHM：多源系统融合PHM解决方案：

第1步：数据对齐

准确诊断的前提是所有传感器采集在同一时间的状态。采用NTP时间同步技术，确保所有传感器数据都有统一的时间戳，精度达到毫秒级。

第2步：特征提取

原始数据需要加工成有意义的特征。系统建立了100+ 个特征维度的特征库：

· 振动特征：不仅有传统的时域、频域指标，还加入了时频分析，能捕捉变工况下的瞬态冲击

· 电流特征：除了常规的谐波分析，还用了Park矢量、对称分量等高级特征

· 声音特征：采用MFCC（梅尔频率倒谱系数），模仿人耳特性，抑制背景噪声

· 温度特征：关注变化率、与环境温度差值、负荷相关性，避免误判

第3步：智能决策

模型的核心，采用"个体专家+融合仲裁"的两阶段机制：

阶段一：每种信号都有"专家子模型"，先给出初步判断。比如"振动信号认为可能是轴承外圈故障，置信度为60%"。

阶段二：所有信号的意见提交给"仲裁委员会"，采用改良的D-S证据理论进行融合。

为什么用D-S证据理论？因为它最接近人的决策逻辑：

1.允许"不确定"：传感器可能因为噪声给出"我不知道"的答案

2.可信度加权：在不同工况下信任不同的专家意见

3.冲突处理：当专家意见不一致时，有机制处理冲突

通过这套机制，模型能像经验丰富的专家团队一样，综合所有信息，给出高置信度的诊断结论。

真实案例——提前45天发现轴承问题

某锂电厂的一个代表性案例：

背景：一台离心式冷水机组，为涂布车间提供恒温恒湿环境。该设备一停机，整条生产线就得停，损失至少百万。

挑战：压缩机轴承早期故障信号很微弱，容易被气动噪声淹没。

过程回放：

第1个月：系统正常学习设备在不同负荷下的健康基线。

第30天：开始有微弱异常

· 振动监测：高频段出现微弱冲击，但能量很低，没达到报警线

· 温度监测：轴承温度比历史同期高0.8℃，变化很小

· 电流和声音：基本正常

融合诊断结果：虽然单个信号都不够强，但系统发现两个独立的物理维度（机械振动和热量）都指向轴承磨损，这不是偶然！系统将"轴承早期磨损"的置信度提升到65%，发出预警：建议下次保养时检查轴承。

第75天：轴承故障特征频率终于清晰显现，传统振动分析系统才报警。

结果验证：工厂利用计划停机窗口检查，发现轴承外圈确实有点蚀和金属剥落。及时更换避免了重大故障，估算避免损失超过100万。

多源融合不是简单的"1+1=2"，而是通过交叉验证实现"1+1>3"的效果，把预警时间大幅提前。

技术如何落地——德尔iFM平台

所有复杂的模型都集成在德尔iFM平台的"诊断管理"模块里，就像工厂的智能诊断指挥中心。

这个模块不只是展示结果，更是一个完整的闭环管理系统

· 数据可视化：把所有信号在统一时间轴上展示，工程师可以像看病历一样回顾故障全过程

· 智能诊断引擎：7×24小时自动分析，输出诊断结论、故障定位和维护建议

· 知识积累：每次成功诊断都会被系统学习，越用越聪明

· 工单闭环：诊断结果直接生成工单，推送到企业的维保系统

写在最后

设备健康管理正在从"经验驱动"转向"数据驱动"。单一传感器的时代已过去，多源信号融合是高端制造业的发展趋势。

德尔智慧，不追求模型的复杂炫酷，只追求解决实际问题。公司提供的不仅是一套软硬件，更是一套融合了工业know-how和AI技术的"专家会诊"服务。

守护好每一台设备，守护客户的生产线，为中国制造的高质量发展贡献力量。

关于德尔智慧

广东德尔智慧科技股份有限公司是国内领先的智能设施管理(iFM)解决方案提供商，专注于为制造业、数据中心、智慧园区提供设备全生命周期健康管理服务。