基于大数据技术的电子信息工程故障诊断与维护研究

基于大数据技术的电子信息工程故障诊断与维护研究

柴婷1窦连蕊1英鹏超2

1费县劳动人事争议仲裁院 山东 临沂 273400

2.费县社会保险事业中心 山东 临沂 274300

摘要：电子信息工程中设备涉及多种复杂硬件、软件及网络子系统，故障模式难以预测且故障发生后果严重。本文围绕大数据技术在电子信息工程故障诊断与维护中应用展开研究，探讨了其在精确识别故障、提升故障预测能力、优化维护资源配置等方面重要作用。对数据实时监控、故障深度分析、动态预警及数据智能融合系统性讨论，提出了基于大数据技术故障诊断与维护策略，优化维护决策与资源配置，有效降低维护成本。

关键词：大数据技术；电子信息工程；故障诊断；维护

引言

现代电子信息系统涵盖了通信技术、控制系统、计算机硬件与软件等多种技术领域，以及嵌入式系统等，复杂性使得电子信息设备在运行过程中面临多样化故障风险，涉及硬件损耗、软件异常、网络干扰等多方面因素。因此，本文以大数据技术电子信息工程故障诊断与维护为研究方向，具有重要实际意义，为相关领域发展提供有益借鉴。

1大数据技术在电子信息工程故障诊断与维护中的作用

1.1精确识别故障

传统故障诊断依赖于经验判断或预设规则，容易遗漏部分隐蔽性强、发生概率低故障类型。而大数据技术对设备运行过程中海量数据进行长时间、全方位监测、分析，发现极其微小异常信号，揭示故障发生的潜在征兆。对设备温度、电流、电压、振动等多维度数据进行多元分析，系统生成故障特征数据库，涵盖从历史故障到偶发性故障全部数据。机器学习算法进一步训练模型实现自动化故障模式识别，使在不依赖人工干预情况下快速定位故障，提高了故障诊断准确性，还减少了人为判断失误，特别是对复杂故障模式处理具有显著优势。基于大数据故障模式识别为系统自动化诊断提供可靠支持，使设备在故障初期即可得到精确诊断[1]。

1.2提高故障预测能力

传统故障预测往往基于经验规则或定期检测，无法实时捕捉设备状态变化。而运用大数据平台，系统把设备实时运行数据与历史数据进行动态比对，识别出潜在故障趋势。大数据技术捕捉短期内异常波动，根据时间序列分析与多维度数据挖掘发现长期隐性问题。分析传感器数据微小变化，预测设备部件磨损程度或老化速度，进而提前识别出故障高发区域[2]。结合深度学习算法，系统自我学习故障模式变化，从而实现对设备状态自适应监测。

1.3优化维护资源配置

传统维护模式往往是基于设备运行周期或简单故障记录来进行预防性维护，过度维护或维护不及时问题，增加了不必要的维护成本。运用大数据技术，综合分析设备运行数据、历史故障记录、维修日志等，生成精确设备健康评估报告，帮助管理人员优化维护策略。基于故障模式预测性分析，制定出最优维护时间节点，实现预防性维护动态调整。某些关键部件在实际运行中出现比预期磨损严重，大数据分析提前预知该现象，并相应调整更换时间，避免设备在高负荷时突然失效。除此之外，大数据技术还帮助优化资源配置，对备件库存、维护人力资源合理调配，使得资源得到最有效利用，避免维护滞后现象。

2基于大数据技术电子信息工程故障诊断与维护策略

2.1数据实时监控，故障状态感知

在系统关键节点与设备部件安装多类型传感器，用于采集温度、湿度、电压、电流、振动频率等设备实时运行参数，覆盖设备核心功能模块以及易损部位，保障任何异常状态都能及时捕捉。采用分布式架构，运用大数据平台整合不同类型传感器数据，并基于边缘计算技术在数据源头进行初步分析，筛选出重要故障信息，以减轻数据中心负载。实时监控还需与设备历史运行数据进行自动对比分析，判断当前状态是否超出正常波动范围。监控系统应具备自适应性，根据设备运行状态调整数据采集频率以及重点监控对象。实时监控平台需具备高效故障可视化功能，根据可视化仪表盘直观展示设备运行状态，并对异常数据进行警报，辅助运维人员及时介入，结合大数据平台自动化处理能力，减少人为干预延迟，提高故障发现率。

2.2数据深度分析，故障根源定位

首先，在数据分析阶段，使用机器学习、神经网络等算法对实时、历史数据进行建模，构建出故障发生前后特征模式。异常检测、模式识别、因果分析等数据分析过程，利用关联规则挖掘、决策树、支持向量机等技术，分析设备各项数据指标与故障发生之间关系。 

图1 基于数据分析故障诊断法

其次，在分析过程中，应重点关注设备运行效率、温度波动、振动强度等多维度数据变化，结合时间序列分析找到故障产生关键节点。分析某一部件长期数据变化趋势，识别出频繁异常波动，并推测出设备磨损或老化情况。采用数据聚类与分类技术，把不同类型故障特征归类，形成特定故障模式知识库，为未来类似故障提供参考。 

最后，故障根源定位借助复杂网络分析方法，建立设备各个子系统之间关联模型，分析故障传播路径。分析设备间耦合关系，精准定位故障初始源头，避免修复表面问题反复故障，提升诊断准确度，缩短了排查维修时间。

2.3风险动态预警，维护决策优化

预警系统实时分析设备运行数据，利用数据趋势预测技术对设备潜在风险进行动态监控。基于历史故障发生前异常信号，预警设定关键参数阈值范围，一旦实时监测数据接近或超过该阈值，系统会自动发出预警信号，提醒维护人员采取措施。借助大数据中时间序列分析以及故障预测模型来实现精确预测，分析设备运行周期，系统提前预判出某些部件发生故障，计算出设备部件剩余寿命，并结合实际运行负荷，提出最佳维护时间点。为了优化维护决策，大数据根据故障发生风险级别提供不同维护方案，即低风险故障，定期维护或轻微调整；而高风险故障，则提前进行更换或修复操作，避免设备因重大故障而停机。基于大数据技术生成预警系统，维护决策做到动态调整，不再依赖固定维护周期表。根据实时数据反馈，调整维护频率与维护手段，在最恰当时间点进行最有效维护，从而延长设备寿命并减少突发性故障带来损失。

2.4数据智能融合，维修成本降低

首先，大数据平台整合来自不同设备以及系统运行数据，实现数据集中管理与分析，数据智能融合，不同设备之间运行状态互为参照，从而提供故障诊断信息。比如，某些设备之间存在关联性故障，单一设备数据无法完全揭示问题，但基于不同系统间数据共享，故障全貌就能清晰显现出来。 

其次，智能融合帮助优化资源配置，降低维修成本，对不同设备运行维护历史进行统一分析，找出不同设备最佳维护方式，在设备群体维护时，运用数据分析找到最经济维护批次，避免单个设备频繁维修高昂人工。基于不同设备运行状态智能融合分析，维护人员精准掌握设备使用情况，避免盲目维护或不必要更换。 

最后，对设备运行数据以及历史维修数据进行预测分析，提前推测出未来需要备件种类，从而减少备件库存压力，避免由于备件短缺设备停机，提升维修效率，有效降低设备维修成本，提升系统整体运营效率。

结论

综上所述，实时监控设备运行状态，结合历史数据进行深度分析，大数据技术实现精确故障模式识别与根源定位，进而为维护决策提供科学依据。未来，随着大数据技术进一步发展，特别是与人工智能、物联网等新兴技术深度融合，电子信息工程中故障诊断与维护会变得智能化。

参考文献：

[1]白辰.基于大数据技术的电子信息工程故障诊断与维护[J].电子元器件与信息技术,2023,7(12):115-118.

[2]宁辰.基于大数据的电子信息应用技术分析[J].集成电路应用,2023,40(02):324-326.