引言

随着工程建设规模的不断扩大，工程设备数量越来越多，设备运行状态数据也越来越多，如何对工程设备进行精细化管理、实现故障预测与健康管理成为亟待解决的问题。传统的设备运维方式以人工为主，人工效率低，运维成本高，且不能对设备故障进行有效预测。随着智能化技术的不断发展，将其应用于工程设备运维中，不仅能够有效解决传统工程设备运维过程中的问题，还能有效提高工作效率和管理水平。

一、智能化技术在工程设备运维中的融合应用

1.智能感知与数据采集技术的应用

智能感知与数据采集技术的应用包括：多传感器融合技术、无线通信技术、信息处理技术和数据可视化等。多传感器融合技术能够实现多种类型传感器的信息融合，提高设备状态监测能力，获取更全面的设备运行状态数据。无线通信技术可实现工程设备运维信息的远程传输，减少人员出差次数，提高故障处理效率。信息处理技术可对工程设备运行状态进行实时监控，当设备出现故障时，及时通过信息处理技术分析故障原因，并利用远程控制的方式排除故障。

2.基于大数据分析的运维决策支持

智能化技术在工程设备运维中的融合应用，进一步加强了对工程设备运行状态和趋势的预测分析能力。以故障诊断为例，利用大数据分析技术，基于数据和知识的关联关系，实现对故障发生的准确预测；同时，通过大数据分析技术，建立故障预测模型，可对设备健康状态进行评估，从而实现设备的科学维护。

另外，在设备故障诊断与预测的基础上，可以进行决策支持。通过智能化技术处理感知数据、分析数据、诊断数据和预测数据等相关信息，可以从海量信息中提取出对设备运维有价值的信息。

3.人工智能驱动的故障诊断与预测

人工智能技术应用于工程设备运维的目的是减少因设备故障所造成的损失。目前，人工智能技术主要应用于故障诊断和预测维护两个方面。前者利用故障诊断专家系统，利用传感器实时采集的数据对设备状态进行诊断，并对故障信息进行分析和推理，最终给出诊断结论。后者是利用专家系统对设备的运行状态进行分析，从中找出设备劣化的规律，从而为设备健康状态评估和预测维护提供依据。故障诊断和预测维护的融合应用将大幅度提升工程设备运维智能化水平。

二、智能化运维系统的设计与实现

1.关键技术集成与平台搭建

智能化技术集成与平台搭建，是实现工程设备智能化运维系统的基础，涉及的技术有传感器、数据采集、数据分析、故障诊断等。要将上述技术集成起来，需要一个高效、稳定的平台来支撑。

物联网+大数据+人工智能技术是智能化技术集成与平台搭建中最关键的技术。首先，要建立完善的数据库，收集与工程设备相关的数据；其次，要实现数据分析、故障诊断、数据管理等功能，利用大数据技术进行智能决策和辅助决策。最后，要将采集到的数据应用到其他领域。

2.数据管理与安全保障措施

工程设备运维系统的数据管理主要包括：设备运维数据的采集、传输、存储和共享等。工程设备运行数据主要包括运行参数、运行状态等，同时还包括各类传感器实时数据、专家经验数据和各类视频图像数据等。对数据进行集中管理和应用，有助于提高设备运维的效率。

在工程设备运维系统中，涉及大量的传感器、变送器等关键技术，这些技术往往都具有一定的安全隐患，因此，必须采取有效的安全防护措施。通常包括以下方面：一是进行加密处理，二是设置访问权限管理。通过安全防护措施的实施和应用，确保了设备运行参数、传感器等关键技术的安全性和可靠性。

3.实施过程中的难点与解决方案

智能设备在使用过程中，会出现一些问题，如出现故障后故障诊断与排除困难、数据传输不畅、数据分析与故障处理效率不高等。为了解决这些问题，智能设备需要具备以下功能：一是能够对设备进行实时监测，包括温度、振动、位移等参数的采集和分析，从而能够提前发现设备的故障隐患；二是能够对设备进行故障诊断，包括故障类型识别、故障原因分析和故障排除方法的制定等；三是能够将设备数据通过网络传输至云端服务器，以便于数据分析与故障处理；四是能够对数据进行管理与安全保护，包括对数据的访问权限控制、数据传输和存储的安全性等。

三、挑战与未来发展趋势

1.当前智能化运维面临的技术与管理挑战

智能化技术是智能制造的核心技术，工程设备的智能化运维涉及诸多先进技术，如云计算、大数据、物联网、人工智能、5G、5G+工业互联网等。如何将这些先进的智能技术应用于工程设备运维领域，并建立统一标准和规范，是当前面临的主要挑战。

智能化技术在工程设备运维领域的应用涉及工程设备结构、智能传感与监控等多个环节，其核心是数据采集与数据传输。如何制定数据采集与传输标准，实现不同类型传感器数据的融合、集成和传输是当前面临的又一挑战。如何建立工程设备运维大数据平台，实现多源异构数据的融合以及不同设备间信息共享是当前面临的又一挑战。

2.新兴技术在运维中的潜在应用

人工智能、大数据、云计算和物联网等新兴技术在工业工程领域中的融合应用将对企业的生产管理和运维带来更多机遇和挑战。基于大数据分析的设备健康状态评价方法能更好地预测设备故障，从而提前预防故障发生，提高运维效率。然而，由于工程设备数据类型繁多、结构复杂且具有实时性要求，数据的一致性和完整性难以保证。人工智能可以通过学习建立模型，进行故障预测和诊断；利用大数据技术进行设备运行状态分析，开展预测性维护；利用物联网技术进行实时数据采集和传输，实现远程控制和故障预警等。人工智能技术在工程设备运维中的融合应用将会带来更多的机遇与挑战。

结论

通过分析工程设备运维智能化技术在国内外的应用现状，结合工程设备运维的实际需求，我们认为工程设备运维智能化技术的发展趋势是“以人为中心”的智能化，即利用人工智能技术实现对工程设备运维全生命周期的管理，使人与设备、人与数据、人与环境之间的关系更加和谐。实现这一目标需要解决好以下问题：1）如何保证在实际工作中充分利用现有资源来满足工程设备运维智能化的要求；2）如何确定工程设备运维智能化的目标；3）如何设计合理可行的工程设备运维智能化架构；4）如何构建符合工程设备运行特点和实际需求的工程设备运维智能系统。

参考文献

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