基于周期时间偏差的工业自动化设备新预测性维护策略

当前的预测性维护（PdM）系统在检测软故障方面面临重大挑战，例如控制参数漂移和气动组件滞后。这些故障往往无法通过传统的物理信号监测立即检测到，从而导致微观组件健康与宏观生产效率之间的严重脱节。为克服这一局限，本文提出了一种基于周期时间偏差（CTD）的预测性维护方法，将其建立为全面的设备健康指标。所提出的方法首先统计验证了CTD与设备退化之间的显著相关性。随后，采用混合深度学习模型对CTD趋势进行高精度的多步骤预测，从而实现对维护干预的早期预警信号的及时识别。此外，数据驱动的故障归因模型定量分析了基础物理参数（如伺服工作功率和振动水平）对CTD异常的贡献，提供可解释的诊断结果，并成功验证了现场维护日志记录。该CTD框架已在上海一家电机制造公司的关键自动化生产线上得到验证，提供了一种统一、可靠和前瞻性的软故障检测和针对性维护决策策略，适用于复杂的自动化制造系统。