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在工業數字化轉型的背景下，俄羅斯企業對于現代化設備診斷解決方案的需求日益迫切。2024年，俄羅斯技術國家公司旗下的“俄羅斯技術驗收”公司研制出“智能預測設備綜合系統”。該系統具備實時監測設備運行狀態，并能夠在故障發生之前準確預測潛在故障，從而為實現主動維護策略以及降低運維成本提供了有力支持。

圖1 俄羅斯聯合發動機集團

1.預測性診斷的應用優勢

預測性診斷用于提前識別工業設備潛在問題。工業設備的穩定運行對于企業的生存與發展至關重要。設備的早期磨損不僅會導致故障、停機以及增加維修成本，還可能對員工健康產生安全隱患。預測性診斷作為一種先進的維護策略，通過一系列綜合措施，能夠在故障發生之前提前識別設備運行中可能出現的問題。

預測性診斷可精準評估每個零部件的實況。預測性診斷適用于多種行業，包括但不限于重工業、機械制造以及電力行業，相較于傳統的計劃性維護手段（按照固定周期更換零部件），能夠精準評估每個零部件的實際狀況，并據此制定相應的維護計劃。這種基于數據的維護方法，可有效減少設備停機時間，延長設備的使用壽命，優化企業的成本支出，并提升產品的整體質量。

傳統的診斷方法包括無損檢測、振動分析、熱成像分析、光學檢測、局部放電監測等技術手段。隨著其機器視覺和人工智能等現代科技的發展，極大地拓展了設備診斷的廣度與深度。借助高精度攝像頭、各類傳感器等監測工具，可以實時收集分析設備運行狀態的詳細數據，并與預設的數據庫進行比對，從而精準預測可能出現的故障。此外，在模擬設備在特定負載條件下的運行時，還應用了數字孿生技術，進一步增強了診斷的準確性和可靠性。

2.俄羅斯技術國家公司的研發成果

俄羅斯技術國家公司旗下企業研發了既能使用傳統方法、又能使用最新方法進行設備診斷的綜合系統。如：

“振動紡織”軟硬件綜合系統。2022年由俄羅斯電子控股公司旗下的“紅寶石”科研生產企業設計，可用于監測和保護承受高振動負荷的設備，如裝配航空發動機試驗臺設備等，能夠替代德國PRUFTECHNIK、瑞典SPM Instrument、美國通用電氣旗下Bently Nevada、瑞士Vibro-Meter等國外同類產品。“振動紡織”綜合系統的智能傳感器能夠測量振動加速度和振動速度等參數，還可計算那些無法測量的參數，并將測量和計算得出的數據與閾值進行比較，同時開展智能診斷。其工作精度高，誤差不超過2%，領先于美國通用電氣的同類產品以及西門子的SM1281系統。

圖2 “紅寶石”科研生產企業

3.機器視覺技術在預測性診斷領域的應用

俄羅斯技術國家公司旗下的企業積極將機器視覺技術應用于材料和產品質量控制。例如，聯合航空制造集團將機器視覺與人工智能相結合，用于檢測燃氣渦輪發動機生產過程中的缺陷，而“俄羅斯技術驗收”公司則利用該技術監測鋼材質量。該技術在預測性診斷中的潛力同樣不容小覷。

機器視覺的工作原理是捕捉圖像、處理圖像，并將其轉換為數字數據。使用專用的攝像頭和光電設備捕捉圖像，隨后對獲取的信息進行算法分析，系統則根據既定功能執行相應操作：輸出診斷結果、發出故障或偏差警報等。

圖3 “俄羅斯技術驗收”公司

俄羅斯電子控股公司旗下的企業生產用于設備技術診斷的攝像頭和設備。一是電子科學研究院生產用于工業攝像頭的光電設備。這些設備能夠在限制進入的區域進行觀察，記錄輻射源，并在遠處確定尺寸和厚度。由其研制的紅外攝像頭用于檢測天然氣管道中的甲烷泄漏，該攝像頭外殼密封，能夠在能見度差的條件下工作，可記錄被氣體吸收的紅外輻射，然后轉換為圖像，圖像上可見甲烷含量較高的區域。二是電視科學研究所生產用于監測冶金企業設備運行的耐熱熱成像系統，該系統包括攝像頭（耐受1800°C高溫）和熱像儀，可確定不同區域的平均溫度和溫差，助于排查設備過熱、故障和磨損。

4.俄羅斯技術國家公司加速生產自動化進程

俄羅斯技術國家公司旗下企業正在推進生產自動化升級，部署的智能監測系統可提升設備管理效能。2023年，施瓦貝控股公司下屬的扎戈爾斯克光學機械廠完成16臺數控機床的智能聯網，通過專用數據采集終端與工業軟件平臺，實現對設備停機時間、功率負載、加工精度等12項核心性能指標的全維度監控。

同期，“俄羅斯電子控股公司”研發的“數字生產”集成平臺投入運行，該平臺包含三個子系統：由“伊斯特克”科研生產聯合企業研發的“監測和調度”子系統，用于收集嵌入技術和工程設備中的傳感器的信息，并實時控制其運行；“技術”和“生產計劃”子系統負責創建技術文件和流程以及制定生產計劃。

5.“智能預測設備綜合系統”的技術優勢

2024年，“俄羅斯技術驗收”公司研制的“智能預測設備綜合系統”能夠實現對設備和工業產品的預測性管理，適用于任何工業領域，能夠以高達99%的準確率預測設備的剩余使用壽命。

該系統由監測、信息和智能三個子系統組成。監測子系統由安裝在設備上用于監測其運動部件的精密傳感器構成。其優勢在于采用了自主研發的脈沖波技術，能夠較早就檢測到微觀缺陷；智能子系統包含人工智能元素和涵蓋各種設備故障信息的電子數據庫；信息子系統負責生成包含設備維護建議的診斷報告，而輔助模塊會自動向員工發送預防性消除隱患的規范性指令。

“智能預測設備綜合系統”與傳統方法（如振動測量、熱成像）的根本區別在于，它能夠在振動和溫度參數仍處于正常范圍內時，在初始能量失衡階段就檢測出缺陷。將該系統與設備和工業產品集成，可實現資源的智能管理。通過精確監測微觀缺陷來實時調節運行模式，并僅對必要的部件進行定點維修或更換，從而防止資源不可逆損失和事故的發生。

“俄羅斯技術驗收”公司總經理指出，85%的設備故障是由于零部件的早期磨損導致的，如能在早期階段發現故障，企業可以更加合理地使用和檢查設備，可使資源消耗減少40%，設備使用壽命延長50%。

（科薈智庫：孟光）

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