摘要：在工業智能化、數字化轉型背景下，系統失效可能引發嚴重損失，失效檢測與監控成為保障設備、流程及網絡穩定的核心環節。本文闡述其技術內涵與目標，分析數據驅動、模型驅動及混合驅動三類主流技術路徑，探討典型應用場景，針對現存挑戰提出發展趨勢，為技術落地提供參考。?

一、技術內涵與核心目標?

失效檢測與監控是通過技術手段實時感知系統狀態、識別異常、預警風險并追溯根源的綜合體系，核心目標包括三方面：一是實時監測，依托傳感器與數據采集模塊獲取溫度、電流、響應延遲等參數，構建狀態感知網絡；二是精準檢測，通過算法模型區分正常波動與異常信號，實現早期失效識別；三是閉環管控，形成 “監測 - 檢測 - 預警 - 處置” 全流程管理閉環。?

從技術層級看，其涵蓋感知層（數據采集基礎）、數據層（存儲與預處理）、分析層（算法核心）及應用層（決策輸出），四層協同支撐技術落地。?

二、主流技術路徑?

（一）數據驅動型檢測技術?

以海量歷史數據為基礎，通過機器學習、深度學習挖掘規律構建模型，無需依賴精確物理模型，適用于復雜系統。例如，旋轉機械檢測中利用 CNN 提取振動信號特征識別軸承磨損；服務器集群監控中通過 LSTM 預測時序數據，偏差超閾值即預警。但該技術對數據質量敏感，樣本不均衡或標注不準會降低精度。?

（二）模型驅動型檢測技術?

基于物理機理構建仿真模型，對比預測值與實際數據偏差判斷失效，適用于機理清晰的系統。如工業鍋爐監控中，依據能量守恒方程構建溫度預測模型，殘差超范圍即預警管道結垢；電力變壓器檢測中，通過電磁感應模型分析油中氣體濃度，預警絕緣老化。其可靠性依賴模型精度，系統變動易影響效果。?

（三）混合驅動型檢測技術?

融合前兩類技術優勢，以機理模型提供先驗知識，數據模型修正誤差，適配復雜場景。如風力發電機組監控中，先基于空氣動力學構建功率輸出模型，再用神經網絡補償預測誤差，精準識別葉片損傷。該技術兼顧機理解釋性與數據適應性，是當前核心發展方向。?

三、典型應用場景?

（一）工業制造領域?

貫穿生產全流程：沖壓生產線通過壓力傳感器結合 SVM 算法檢測模具磨損，降低不合格率；半導體制造中，機器視覺與深度學習結合監控晶圓蝕刻精度，控制成本。數據顯示，部署該系統的企業設備非計劃停機時間減少 30%-50%，運維效率提升 40% 以上。?

（二）網絡通信領域?

保障 5G、云計算網絡穩定：通過流量監控識別路由器硬件故障；利用孤立森林、DBSCAN 聚類算法檢測 DDoS 攻擊。大型云服務商依托分布式監控系統，實現故障秒級定位與恢復，業務中斷時間控制在毫秒級。?

（三）能源電力領域?

保障能源系統安全：火電廠實時監測汽輪機振動、油質參數，結合混合模型預警軸系不對中；智能電網通過 PMU 采集同步數據，檢測線路短路避免大面積停電。新能源領域，光伏電站監控組件電流識別熱斑效應，風電場通過油液分析降低齒輪箱故障率。?

四、挑戰與發展趨勢?

（一）主要挑戰?

一是系統異構性，多設備、多協議導致多源數據融合困難；二是失效隱蔽性，微裂紋等漸進式失效早期特征不明顯；三是實時性與可靠性矛盾，航空航天等領域需毫秒級響應與極低誤報率，現有算法難以兼顧；四是成本限制，高精度設備投入高，中小企業普及難。?

（二）發展趨勢?

智能化升級：融合聯邦學習、數字孿生技術，構建自適應模型，提升失效識別能力。?

邊緣 - 云端協同：邊緣節點處理實時檢測任務，云端負責數據存儲與模型優化，兼顧實時性與擴展性。?

多源數據融合：通過卡爾曼濾波等算法整合多維度數據，提升檢測精度。?

全生命周期管理：貫穿設備全流程，實現從 “事后維修” 到 “預測性維護” 轉變。?

低成本方案：開發微型傳感器與輕量化算法，降低部署門檻。?

五、結語?

失效檢測與監控是數字化轉型的關鍵支撐，混合驅動技術將成復雜系統核心選擇，應用邊界持續拓展。隨著 AI、邊緣計算等技術融合，其將進一步提升系統可靠性、降低成本，但需解決數據安全與成本問題，通過技術創新與產業協同推動行業發展。?