機械制造加工設備的安全管理和維修探討

摘 要：在當今全球化競爭日益激烈的工業領域，機械制造加工設備的運行狀況直接關系到企業的生產效益和產品質量。機械制造加工設備通常具有復雜的結構、高速的運轉以及高負荷的工作特點，使得設備在運行過程中容易發生故障和事故。基于此，本文對機械制造加工設備安全管理和維修的重要性進行分析，并結合安全管理與維修存在的問題，提出針對性措施，希望促進機械制造加工設備安全管理與維修工作的科學化、規范化發展。

關鍵詞：機械制造加工設備 安全管理 維修技術

近年來，隨著科技的不斷進步和管理理念的不斷創新，機械制造加工設備的安全管理和維修工作取得了一定的進步，但在實際工作中仍然存在著諸多問題和挑戰。例如，部分企業安全管理體系不完善，安全管理責任落實不到位；維修技術和設備相對滯后，維修人員專業素質參差不齊等。因此，有必要探討機械制造加工設備的安全管理與維修策略，為企業提升設備管理水平，實現安全生產和高效運營，推動機械制造行業的持續發展。

1 機械制造加工設備安全管理與維修的重要性

機械制造加工設備的安全管理與維修是保障現代工業體系高效運轉的核心技術環節。從安全角度分析，設備運行中若存在機械結構疲勞、電氣系統絕緣失效或液壓管路泄漏等隱患，可能引發連鎖性故障。例如，數控機床主軸軸承的微點蝕若未通過油液鐵譜分析及時檢出，將導致傳動系統振動加劇，最終引發幾何精度超差甚至機械卡死。實施基于ISO 13849標準的動態風險評估體系，結合設備運行參數構建故障模式庫，可建立分級預警機制[1]。

在維修技術層面，現代設備維修已從傳統計劃性維護轉向預測性維護模式。采用多物理場耦合分析方法，部署振動、溫度、聲發射等多源傳感器網絡，實時采集設備運行狀態數據。利用邊緣計算技術對采集數據進行時頻域分析，可精準識別齒輪箱嚙合頻率偏移、導軌磨損特征譜等早期故障征兆。特別是基于數字孿生技術的虛擬調試系統，可在設備物理實體運行前完成控制邏輯驗證，降低調試過程中的機械沖擊風險。

2 機械制造加工設備安全管理與維修存在的問題

2.1 狀態監測技術覆蓋不足

在復雜設備系統中，振動、溫度、應力等多物理場參數的協同監測能力不足，導致關鍵部件的早期故障難以被有效識別。例如，高速主軸軸承的微弱異常振動信號常被背景噪聲淹沒，傳統單點傳感器因頻響范圍和采樣率限制，無法精準捕捉寬頻帶動態特征。此外，油液顆粒分析與紅外熱成像技術的集成度較低，難以實現磨損顆粒形貌特征與熱力場異常的關聯分析。部分企業仍依賴人工巡檢和離線檢測，缺乏基于邊緣計算的實時頻譜分析能力，導致齒輪箱嚙合頻率偏移、導軌爬行現象等潛在故障無法被及時預警。

2.2 預防性維護策略滯后

傳統預防性維護模式難以適應現代高精度設備的動態退化特性。現有維護策略多基于固定周期或經驗閾值，未充分考慮設備實際工況（如負載波動、環境溫濕度變化）對部件壽命的影響。以數控機床為例，滾珠絲杠的磨損速率與進給速度、加速度存在非線性關系，但現有剩余壽命預測模型未充分融合物理退化機制與數據驅動算法，導致預測結果偏離實際失效軌跡。同時，液壓系統的密封件老化、電磁閥響應延遲等漸進性故障缺乏有效的退化狀態表征參數，傳統閾值報警機制無法實現早期干預。維護策略的靜態化與設備動態性能退化之間的矛盾，導致過度維護與欠維護并存，嚴重制約設備綜合效率提升[2]。

2.3 設備數據孤島效應嚴重

設備全生命周期數據的碎片化問題突出，設計、制造、運維各階段數據未形成有效閉環。車間層設備控制器（如PLC、CNC）與上層MES/ERP系統間的數據協議不兼容，導致振動頻譜、電流波形等高價值時序數據難以被實時抽取和分析。例如，加工中心的熱誤差補償需要結合環境溫度、主軸負載與幾何誤差的多元數據，但分散的數據存儲架構阻礙了多源異構數據的融合建模。此外，設備維護歷史數據（如故障代碼、維修記錄）未與實時運行數據關聯，基于知識圖譜的故障根因分析難以實施。數據孤島問題不僅降低了設備狀態評估的準確性，更導致備件庫存優化、維修資源調度等決策缺乏數據支撐，嚴重制約智能化運維進程。

2.4 維保人員數字素養斷層

多數維修人員仍依賴傳統機械原理知識和經驗判斷，對PHM（故障預測與健康管理）系統、數字孿生等先進技術的操作與解讀能力不足。例如，面對基于深度學習的振動信號特征提取結果，技術人員難以將抽象的特征向量映射到具體機械部件的物理失效模式；在數字孿生驅動的虛擬調試場景中，缺乏對多體動力學仿真結果與實體設備偏差的協同分析能力。同時，企業培訓體系多聚焦于基礎操作，未建立涵蓋信號處理算法、機器學習原理的進階課程，導致智能診斷工具的實際應用率低下。

3 機械制造加工設備安全管理與維修對策

3.1 構建多源異構數據動態監測體系

在機械制造加工設備的安全管理與維修中，構建多源異構數據動態監測體系是實現設備狀態深度感知與故障精準診斷的核心技術路徑。在設備關鍵部位部署多模態傳感器集群，例如在數控機床主軸系統中集成光纖光柵傳感器陣列，實現寬頻帶（0-50kHz）振動信號的實時采集，結合小波包分解技術提取軸承微點蝕、齒輪斷齒等微弱故障特征。同步采用紅外熱像儀與分布式熱電偶構建三維溫度場模型，動態監測導軌摩擦熱積聚、電機繞組過熱等異常熱力場分布。針對液壓系統，運用聲發射傳感器捕捉裂紋擴展的應力波信號，并耦合在線油液顆粒計數器（OPC）分析磨損顆粒的形貌特征，實現機械磨損與潤滑劣化的協同診斷。為解決多源數據的時空同步難題，采用OPC UA協議與時間敏感網絡技術，確保振動、溫度、電流等異構數據的毫秒級對齊。構建統一時序數據庫，實現多物理場數據的關聯建模，例如將主軸振動頻譜與伺服電機電流諧波特征進行耦合分析，精準識別負載突變引發的機械諧振現象[2]。

在設備端部署嵌入式邊緣計算節點，搭載輕量化改進型深度卷積神經網絡（DCNN），對振動信號進行時頻域特征提取與壓縮傳輸，降低數據帶寬壓力。云端平臺采用多尺度特征融合算法，結合設備機理模型（如滾珠絲杠磨損動力學方程）與運行數據，構建故障模式知識圖譜。例如，針對加工中心進給系統的導軌磨損問題，融合振動信號的高頻沖擊成分與溫度梯度的空間分布特征，建立磨損量預測模型，實現剩余使用壽命（RUL）的動態評估。在實際應用中，該體系實時監測主軸系統的振動能量熵值變化，可提前72小時預警軸承保持架斷裂風險；結合液壓系統壓力脈動信號與油液黏度數據的多維度分析，精準定位比例閥卡滯故障，避免產線非計劃停機。

3.2 開發基于數字孿生的預測性維護策略

基于數字孿生的預測性維護策略是機械制造設備智能化運維的核心突破方向。該策略旨在構建高保真虛擬模型與物理實體的實時交互閉環，深度融合設備機理模型、運行數據與人工智能算法，實現故障的早期預警、根因追溯與維護決策優化，顯著提升設備可靠性。數字孿生體的構建需覆蓋設備全生命周期數據，涵蓋幾何結構、物理特性、控制邏輯與歷史運維記錄。以數控機床為例，基于多體動力學理論建立主軸－軸承－導軌系統的剛柔耦合模型，運用有限元仿真與模態實驗數據校準，確保虛擬模型在時域與頻域的響應精度（誤差≤5%）。同步集成PLC控制邏輯與伺服驅動參數，構建機電液一體化仿真環境，實現加工過程中切削力、熱變形與振動響應的多物理場耦合分析。針對關鍵部件（如滾珠絲杠），建立基于Archard磨損理論的退化模型，結合實時載荷譜數據動態修正磨損系數，精準預測微米級精度損失趨勢。

運用OPC UA協議實現物理設備與數字孿生體的實時數據同步，每秒傳輸數千個傳感器數據點（如振動加速度、電流諧波、油壓波動）。在云端部署混合預測引擎：一方面，采用LSTM神經網絡挖掘時序數據中的退化特征，識別主軸軸承振動信號中與故障相關的非線性模式；另一方面，基于物理模型仿真結果（如齒輪接觸應力分布）生成退化基準曲線，卡爾曼濾波算法實現數據與機理的融合校準。例如，在加工中心液壓系統中，利用數字孿生仿真密封件老化過程中的泄漏量變化，結合壓力傳感器實測數據，可提前48小時預測密封失效風險，并推薦最優更換窗口。數字孿生平臺內置維護決策優化模塊，結合設備健康狀態、生產計劃與資源約束，動態生成維護方案。針對五軸聯動機床的幾何精度衰減問題，系統在虛擬調試環境模擬不同補償策略（如反向間隙補償、螺距誤差映射）的效果，自動選擇可使定位精度恢復至±3μm的最優參數組合。對于突發性故障（如刀具斷裂），數字孿生體快速重構故障場景，結合歷史案例庫與專家知識圖譜，生成涵蓋故障隔離、備件調配與工藝調整的協同處置方案，以有效降低故障恢復時間[3]。

3.3 搭建工業互聯網智能維護平臺

工業互聯網智能維護平臺是機械制造設備實現全生命周期智能化運維的核心載體。該平臺構建從數據采集到決策優化的閉環體系，為設備安全管理與維修提供全局化、實時化的技術支撐。平臺采用分層分布式架構，在設備邊緣側部署自適應計算節點，集成多協議轉換模塊（支持Modbus、Profinet、OPC UA等），實現數控機床、加工中心、機器人等異構設備的統一接入。時間敏感網絡（TSN）保障振動、溫度、電流等時序數據的低延時同步傳輸，構建毫秒級響應的數據管道。云端平臺基于微服務架構開發，內置多源異構數據融合引擎，采用流式計算框架對海量設備數據進行實時清洗、特征提取與關聯分析。例如，針對五軸加工中心的熱變形問題，平臺將主軸溫升數據、環境濕度監測結果與伺服電機電流諧波特征進行時空對齊，運用耦合物理仿真模型與機器學習算法，動態預測熱誤差補償量并反饋至數控系統。

平臺深度集成設備機理模型與數據驅動算法，構建故障診斷知識圖譜。在齒輪箱健康評估中，小波包變換提取寬頻振動信號中的嚙合頻率邊帶特征，結合有限元仿真生成的齒輪接觸應力分布數據，訓練基于圖神經網絡的故障分類模型，精準識別斷齒、點蝕等典型失效模式。針對液壓系統泄漏故障，采用壓力脈動信號的時頻域分析與流體動力學仿真相結合的方式，定位密封件老化或管路裂紋的具體位置。維護決策模塊以強化學習算法，綜合考慮設備健康狀態、生產排程與備件庫存，動態生成最優維護計劃。例如，在汽車零部件產線中，平臺根據沖壓機連桿軸承的剩余壽命預測結果，自動協調設備停機窗口與模具更換周期，最大限度減少生產中斷。

3.4 實施數字孿生驅動的技能強化工程

數字孿生驅動的技能強化工程構建虛實融合的交互式培訓體系，將設備機理知識、故障診斷邏輯與實操經驗數字化，實現維修技能的精準傳遞與快速迭代，為高復雜度設備的精細化維護提供人才保障。基于設備數字孿生體，建立涵蓋機械結構、控制系統與故障模式的三維可視化知識庫。以五軸加工中心為例，借助多體動力學仿真還原主軸－轉臺－刀庫的聯動關系，結合PLC控制邏輯的虛擬調試，使學員在虛擬環境中掌握幾何精度校準、熱誤差補償等核心參數調整方法。針對液壓系統泄漏、伺服電機過載等典型故障，數字孿生平臺可模擬壓力脈動波形畸變、電流諧波特征異常等動態現象，并關聯故障樹分析模型，引導學員從現象反推根因。利用增強現實技術，將虛擬故障特征（如軸承裂紋擴展路徑）疊加至實體設備，實現故障表象與內部機理的直觀映射，顯著提升復雜問題的理解深度。

依托工業互聯網平臺，將實時設備運行數據注入數字孿生培訓系統。學員在虛擬環境中操作的參數調整、部件更換等動作，可實時驅動孿生體仿真引擎，生成對應的振動頻譜、溫度場分布變化。例如，在數控機床導軌維修培訓中，學員通過調整預緊力參數，可立即觀察到虛擬模型中摩擦扭矩波動與振動能量熵值的關聯變化，從而理解機械裝配精度對動態性能的影響規律。針對智能診斷工具的應用訓練，系統集成基于深度學習的故障分類模型，學員輸入的振動信號分析結果會與AI診斷結論自動比對，并生成偏差分析報告，強化數據驅動決策能力的培養。構建基于知識圖譜的維修經驗庫，將歷史故障案例、專家處置方案轉化為結構化數據節點。在機器人減速機維護場景中，系統自動關聯諧波減速器柔性齒輪的裂紋擴展案例、裝配公差優化方案與潤滑劑選型建議，形成多維知識網絡。通過自然語言處理技術，將維修手冊、技術交底記錄等非結構化文本轉化為可檢索的語義模型，支持語音交互式智能問答[4]。在協同作業訓練中，多學員可借助虛擬現實進入同一設備維修場景，分別扮演機械拆卸、電氣檢測、參數調試等角色，系統實時評估操作合規性與流程銜接效率，培養團隊協作能力。

4 結語

機械制造加工設備的安全管理與維修是智能制造體系穩健運行的核心保障。系統分析設備狀態監測技術滯后、維護策略靜態化、數據孤島效應及人員技能斷層等關鍵問題，提出構建多源異構監測體系、數字孿生預測維護、工業互聯網平臺及技能強化工程等創新對策，深度融合多物理場傳感、邊緣計算、人工智能與數字孿生技術，實現了設備狀態感知從“被動響應”向“主動預測”的跨越，推動運維模式向數據驅動、模型驅動的智能化轉型。

參考文獻：

[1]王玉潔.機械制造加工設備的安全管理與維修策略[J].造紙裝備及材料，2022，51（11）：46-48.

[2]王亮，劉智龍，孟祥志.機械制造加工設備的安全管理與維修[J].當代化工研究，2022（05）：162-164.

[3]侯瑞麗.機械制造加工設備的安全管理與維修[J].內燃機與配件，2021（22）：172-173.

[4]姚文力.機械制造加工設備的安全管理與維修[J].世界有色金屬，2021（15）：27-28.

[5]趙大勇.基于安全理念的機械制造加工設備管理和維修探討[J].現代制造技術與裝備，2021，57（03）：167-168.