論設備監測診斷與醫學檢查診斷的關聯性

李衛軍

摘 要：本文介紹了設備監測診斷與醫學檢查診斷之間的原理、方法互為相通，設備監測是監測機械設備運行狀態，醫學檢查是檢查人的身體健康狀況，二者診療都需要經過 “體檢”式檢測，發現異常情況及時開具處方、對癥下藥、藥到病除，并且二者檢查診斷原理及方法互為借鑒、互為補充，相互之間具有較強的關聯性。

關鍵詞：設備監測診斷;醫學檢查;診斷;關聯性

隨著時代的進步，醫學的發展，人們的生活水平日益提高，人民日益增長的美好生活已經不再是簡單的停留在吃飽穿暖基礎上，而是提高生活質量，把身體養好，提高幸福指數。怎樣才能保證人們的身體健康呢，只有養成良好的生活習慣，加強體育鍛煉，定期體檢，發現不舒服、生病、病灶時及時就醫，主動到醫院檢查看病，開具處方，藥到病除。而隨著工業4.0的到來，面對智能化、數字化、信息化、自動化的生產線設備如何保養好、維護好，延長精度及其使用壽命成為設備管理維護人員的最重要工作之一，一臺智能設備好比一個人的身體，只有保養、維護好設備（保養身體、加強體育鍛煉），定期監測（定期體檢生成體檢報告），發現異常情況及時列為預測性維修計劃（開具處方），監測發現的設備故障及時維護處理（發現不舒服、生病時及時吃藥、打針），專業的維修人員維護保障維修質量（醫生、專家看病、專業的護理保障看病質量），即可做到設備有異常時和發生故障后得到及時處理（生病后及時就醫），降低設備故障的擴大風險（降低病情惡化的風險），使設備正常運行（使人的身體處于健康狀態），保障加工質量和生產效率（保障人的工作質量和工作效率），所以設備監測診斷、維修、維護處理與醫學體檢診斷、看病、療養原理相通。

智能制造的自動化生產線，設備是基本單元，逐臺連接在一起組成一條或幾條循環式的生產線，當其中一臺設備出現異常或故障時，必然影響到整條生產線的正常運行，故障擴大時必然造成整條生產線停機停線，給生產企業造成較大停機損失，所以如何通過設備監測診斷，預測性維護來提高設備的穩定性、增強設備的安全性、減少設備故障頻率、降低設備維護成本、延長MTBF、降低MTTR 、減少產品不良的返工、報廢的浪費成為設備監測診斷的目標。設備的監測診斷猶如一個正常人去醫院體檢一樣，對于大多數人來說都不愿意去做，在生產線上的設備來說都是“壞了才修”即人生病了不舒服才去醫院看病是一樣的道理，如何來轉變這種觀念對于設備監測診斷的開展具有十分重要意義，也是開展設備預測性維護的前提保障，所以必須正確認識設備監測診斷的概念，設備監測診斷不僅是一種革新的工業理念，更是一種幫助企業減輕設備故障的成本，讓企業設備管理人員、維護人員時刻了解整條生產線及設備的當前與未來的運行狀況，就如到醫院體檢一般，事前檢查，缺啥補啥，而非病重了才到醫院看病。

1 設備監測診斷和醫學檢查診斷概述

設備監測診斷，在設備運行中或基本不拆卸設備零部件的情況下，利用一些監測工具或方法，監測掌握設備的運行和故障時的狀態數據，判定產生故障的部位和原因，并預測設備未來運行狀態的技術，是防止設備突發事故的有效措施，也是設備預測性維護的重要依據。設備監測診斷主要包含機械部分、電氣部分、液壓部分、氣動部分和各種附件，機械部分監測包含振動、磨損、失效、部件溫度等;電氣部分監測包含電壓、電流、電氣元件的溫度、電信號等;液壓部分監測包含油液顆粒度分析、油液泄露、油壓、油溫等;氣動部分監測包含氣體泄露、氣體壓力等。設備監測診斷就是每日監測生產設備有無發生問題或發生問題的可能性，這樣的設備體檢可以使設備的大病化為小病，小病變成吃藥，定時體檢變成常態化體檢，有效避免了大病的出現。說到生病自然離不開醫學檢查、看病、吃藥、甚至動手術、更換身體器官，而設備監測診斷即設備還未發生故障停機時就開展預測即點檢、巡檢、專檢、定期檢，發現潛在問題就通過專業維護人員及時維護、維修處理，把機床管好、修好、維護好，從而避免設備故障進一步擴大，造成停機停線影響。

醫學檢查診斷是醫學中一種專門從事檢查化驗身體各部位的一個學科，通常我們所說的身體體檢只是其中的一個分支，深層次醫學檢查包含面極廣，就是要對患者開展有針對性的檢查、篩查，找準病因。

2 機械設備監測診斷與醫學檢查診斷的關聯性

創新思維，探討機械設備故障診斷與醫學疾病診斷之間存在的關聯性，如何利用醫學檢查診斷原理服務于設備監測診斷體系，畢竟醫學檢查診斷快速發展了近百年，形成較為科學、嚴謹、合理的診療體系，二者存在如下關聯性（如圖1）：

從圖1可知，機械設備檢查診斷與醫學疾病診斷原理關聯性較強，互為相通，機械設備監測診斷領域可以吸收借鑒醫學領域檢查診斷原理，并做實做細設備監測診斷及預測性維護工作，滿足企業不斷提升的智能化、自動化、現代化、數字化設備的監測診斷需求。醫學檢查診斷方法和機械設備監測診斷方法也存在如下關聯性（詳見表1）。

通過表1對比分析可知，醫學檢查診斷的方法也可用在機械設備監測診斷領域，換句話說就是機械設備監測診斷需借鑒采用與醫學檢測診斷同工作原理相似的檢測工具、檢測方法來滿足設備監測和診斷需求，所以機械設備監測診斷需采用合理、適用的檢測工具（檢測設備），才能更好地做好設備監測診斷工作。但是面對高額的檢測設備，一個機械制造企業需實地調研，該買什么，不買什么，做到買的監測設備既能用得上，又能用得好，既能早發現問題，又能早解決問題，也能防止問題的突變，使設備故障早期問題得到有效遏制，甚至通過開展監測后的預測性維護能徹底修好、解決好，同時又避免過度維修，也不少修的情況發生，形成了用醫學檢測診斷相似方法來監測診斷機械設備的一套體系。

個人健康是自己和家人所關注的，人人都需要健康，出生時的健康和后期保養的健康才是大健康，只有人人都健康了就能減少占用社會醫療資源，同時也是對社會的一種貢獻，只有身體健康了，才能更好的學習和工作，提升自己的技能和素質的同時又能回報社會，更能增強個人的幸福感和獲得感，同時創造了和諧社會的幸福指數。同理，每臺機械設備正常穩定運行是設備管理人員、維修人員和使用車間所關注的，設備出廠時的性能、精度和后期維護保養使其性能和精度得到延長、穩定，做出更多的合格產品，創造出更大的經濟價值，同時也是對企業的一種貢獻，設備穩定運行，精度良好，就保障了產品制造過程的一致性，保障了產品質量，所以醫學領域身體健康與機械設備領域設備良好理念關聯性較強。

時代在變，科學進步，我們必須革新思維，把成熟醫學檢查診斷理念引入并應用在機械設備監測診斷領域，利用發展成熟的醫學檢測診斷方法指引后期機械設備監測診斷，發現設備潛在問題和已經發生的設備問題開展大數據智能分析，制定預測性維護方案和計劃，避開生產高峰時段后及時維護處理，把設備停機造成的生產損失降到最低，最大的發揮設備的使用價值，為企業創造更大的經濟效率。

3 建立常態化體檢監測機制，滿足多樣化的設備動態監測

個人健康需有前期健康的體魄和后期堅持不懈的鍛煉累積，需定期體檢，建立健康檔案數據，早預防、早發現、早治療，才能快速恢復健康。而設備的穩定、精度良好也需要前期出廠時的精度保證和后期定時、定期、持之以恒的保養、維護，監測和預測性維護，也需建立設備健康檔案數據庫，通過大數據分析，提前發現異常情況，對癥下藥、及時維護、維修，避免設備故障擴大化，用最快的速度、最小的維護成本保障設備穩定、精度良好，滿足多樣化的設備動態監測診斷機制，需做好以下幾個方面的內容：

（1）對標機動車檢測管理規定的定時檢測機制：10年以內新車2年檢測1次，10年以上新車1年檢測1次， 15年以上車子的半年檢測1次;對標機動車管理規定的定期保養機制：每天出車前清掃、檢查;每行駛300-500公里進行一級保養;每行駛8000-12000公里進行二級保養。同理機械設備也是一樣的道理，也有定時監測機制：10年以內新設備2年1次精度監測，10年以上新設備1年1次精度監測，15年以上設備半年1次精度監測;機械設備也有定期保養機制：機械設備每天班前、班中、班后都要進行日常保養，一般性設備半年1次一級保養，關鍵設備1年2次二級保養，只有規范做好機械設備監測與診斷機制，做實、做細一、二級保養內容，使一、二級保養有效落地，才能更好保證設備精度并延長其使用壽命。

（2）把醫學領域“體檢”模式貫穿于設備監測診斷體系中，就是規范監測周期，在監測中發現問題，及時維護處理。

（3）設備監測和預測性維修需轉變觀念，深入推進預測性維護，使用車間和設備主管部門共同把設備保養好、維護好、維修到位才能降低設備故障率，制定目視化設備健康狀況一覽表，對單臺設備、整條生產線、一個車間分層展示設備健康狀況。

（5）制定預測性維護方案，明確怎么修、何時修、修什么，甚至提出預測后不修可能導致設備故障擴大造成的停機損失。每月組織使用車間對預測性維護方案進行評審，結合設備維修內容分工明確修理責任單位，制定預測性維修方案和計劃報批發布執行。

（6）通過預測性維護方案提出備件采購需求，做到所采購的備件需求有來源和出處，備件到貨后既是需要修理之時，減少備品備件存貨資金占用。

（7）通過監測與診斷及時發現重大設備缺陷，盡可能延長設備使用壽命為目的，對固定資產起到保值增值效果。

（8）要培養設備監測診斷人才，成立小組、立項攻關、不斷學習、借鑒和引入國內國際成熟的設備監測診斷和預測性維護方法和理念，人人成為設備監測診斷和預測性維護專業人才。

4 建立大數據在線智能監測及診斷系統，為機械設備開展智能體檢

設備智能監測及診斷的任務主要由三部分組成：采集信號、信號處理和決策生成。監測用的傳感器信號包括力、變形、加速度、溫度、壓力、聲發射、電流或電壓、光學信號等，與傳感器有關的主要指標包括成本、適用性、有效性和可靠性。詳見設備及過程的監測及智能診斷示意圖（圖2）。

該智能診斷系統包括設備實時監控、數據目視化呈現，故障監測分析、專家智能診斷、設備安全保障5大板塊內容，需有數據自動采集，自動建模、自動分析的功能。

（1）數據采集：需采集設備運行時振動、溫度、壓力、流量、電壓、電流等數據;

（2）狀態監測：運用三維仿真總圖，樹狀圖，數據列表棒圖等展示。

（3）監測評估：全區域自動報警、絕對值與相對值報警、上下差值報警并預警分析。

（4）大數據分析：大數據特別是故障數據檢索、目視化呈現，大數據瞬態回放功能。

（5）智能診斷：電子故障、電氣故障、齒輪故障、軸承故障智能診斷（軸承故障庫、設備模型庫、算法模型庫：基于故障機理診斷、基于機器學習診斷、基于遷移學習診斷;維修決策模型庫：批量呈現故障的概率、部位、原因、故障排序及維修建議）。

（6）振動數據頻譜分析：時域分析、頻域分析、相關分析、概率分析、小波分析、趨勢分析、相位分析、時間三維、轉速三維（啟停分析）、軸心分析、伯德圖、奈奎斯特圖。

5 結語

總之，機械設備監測診斷是個新學科，與醫學領域檢查診斷原理和方法相通，關聯性較強，雖然有醫學檢查診斷方法可以借鑒吸收，但是目前好多企業都是在摸著石頭過河，利用企業自身的優勢和傳統經驗開展機械設備監測診斷工作，各自為戰，并沒有形成統一的、規范的行業標準，所以設備監測與智能診斷體系只有不斷學習，不斷創新，與時俱進，利用好企業現有高技能人才的設備管理與維修經驗開展設備常態體檢、巡檢、專檢相結合，盡可能吸收并借鑒國內外相對成熟同行的監測與診斷方法，再采用一些高科技的監測工具或智能監測系統開展設備技術狀態監測診斷工作，才能更好地做好機械設備的定期體檢、動態監測工作，并利用智能診斷系統分析后給出最優的方案，帥選后適時開展預測性維護工作，才能滿足企業智能化、自動化、現代化、數字化設備維護需求。

參考文獻：

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[2] 張雨、徐小林、張建華《設備狀態監測與故障診斷的理論和實踐》[M].北京：國防科技大學出版社，2000

[3] 周青龍《故障診斷與監控》[M].北京：兵器工業出版社，1992