在工业生产中，设备如同不知疲倦的舞者持续运转，而设备状态监测系统就是解读其 “健康密码” 的关键。它通过实时数据守护设备健康，是工业智能化运维的重要支撑。

一、设备状态监测技术：读懂设备的 “基础语言”

设备状态监测通过采集和分析运行数据，评估健康状况以提前发现异常，避免意外停机。其包含在线监测（记录参数）和数据分析（处理评估）两部分，与故障诊断相辅相成 —— 前者侧重持续感知评估，后者侧重识别预测异常。

工业中常用的监测技术多样，需按需组合。如旋转机械以振动监测为主，辅以温度和油液分析；电气设备重点监测温度、局部放电等。

为量化健康状况，业界引入设备健康度概念。评估关键在于选好敏感指标（如振动值、温度等），并赋予恰当权重（可通过专家经验、机器学习等确定）。评价体系方法有专家评分法、层次分析法等，机器学习模型在历史数据充足时，评估更客观准确。

二、实时数据分析与洞察：设备健康的 “预警雷达”

实时数据分析是预测性维护的关键，需快速处理解读采集数据，涉及数据处理、异常检测与故障诊断、机器学习预测等技术。

数据采集与处理是基础。设备传感器高频采集振动、温度等信号，原始数据需经滤波、归一化等预处理。如对振动信号做傅里叶变换得频谱，对缓变信号计算统计量，以提炼关键信息。

异常检测旨在识别偏离正常模式的数据，方法有阈值法（设定正常范围）、统计过程控制（分析统计特性）、机器学习算法（如聚类、孤立森林等检测细微异常）。

检测到异常后需诊断故障。传统方法依赖专家知识和故障知识库；机器学习方法从历史案例学习特征与故障的映射，决策树、神经网络等模型准确率甚至超人工专家。

在此基础上，预测性维护通过分析数据预测故障时间，有物理模型（基于失效机理）和数据驱动（依赖机器学习）两种方法，深度学习模型在剩余寿命预测中表现突出。

机器学习和人工智能能处理复杂关系、自适应工况变化，还可提供维护建议，作用日益重要。

三、设备 “健康密码” 构建与解析：让设备健康一目了然

设备 “健康密码” 是描述评估设备健康的指标体系和模型框架，能将海量数据转化为直观健康指标。

健康评估模型设计需考虑设备结构、特性等，常为层次化模型。如大型旋转机械，整机健康可分解为多个子系统健康，再细化到具体指标。

模型需定义健康度函数，将监测值转为 0-100 的健康分，解决量纲问题。再通过加权求和等合成整体健康指数，权重确定方法多样，动态权重机制能更准确反映真实状况。

健康指数会划分为健康、亚健康等等级，方便运维决策。同时，需建立健康档案跟踪趋势，结合故障数据优化模型，并服务于设备全生命周期管理，实现精细化管理。

设备状态监测系统融合多技术，为预测性维护提供支撑。未来，随工业物联网和人工智能发展，它将更智能自主，数字孪生、边缘计算与云计算结合将提升效率，成为智能制造不可或缺的 “设备健康管家”，助力企业创造更大价值。