工业设备状态监测与故障诊断通过识别和抓取工业设备运行中的相关信息并进行数据分析，确定故障性质、部位和起因，并准确预报设备故障的程度和趋势，并提出相应的运维策略。随着传感器技术、芯片技术、计算机软件技术、大数据分析和人工智能的不断成熟和发展，使得状态监测与故障诊断在工业领域的应用市场前景十分广阔。

作为国家现代装备制造业和工业互联网技术的重要基础部件组成部分，状态监测与故障诊断产业的发展对提升风电、石化、冶金、煤炭、有色金属、建材、造纸、制药、环保、国防等国家支柱产业的工业设备智能化管理水平具有重要作用。

1、行业发展概况

（1）行业发展历程

状态监测与故障诊断技术是一门紧密结合生产实际的工程科学，是现代化生产发展的产物，状态监测与故障诊断技术起源于美国和欧洲等工业发达国家。早在20世纪60年代末，美国国家宇航局就创立了美国机械故障预防小组；英国成立了机械保健中心。年，美国麻省理工学院的Beard在博士论文中首先提出用解析冗余代替硬件冗余，通过系统的自组织使系统闭环稳定，再利用比较观测器的输出得到系统故障信息的新思想，标志着基于解析冗余的故障诊断技术的诞生。经过几十年的理论研究和实际应用，状态监测与故障诊断技术为提高系统的可靠性和安全性开辟了一条新的途径，并在技术进步和市场拓展的双重驱动下得到了迅速的发展，产生了巨大的经济效益和社会效益。

我国的设备监测与故障诊断产业起步较晚，但经过多年快速发展，该领域从技术理论到应用实践都取得了巨大的进步。随着现代自动化技术水平的不断提高，工业设备制造和工程系统的复杂性大大增加，系统的可靠性与安全性已成为保障经济效益和社会效益的一个关键因素，成为我国先进装备制造业和传统工业自动化升级的重要基础保障，受到各行各业的高度重视。我国设备监测与故障诊断技术的发展可分为以下几个阶段：

第一阶段：依靠现场获取设备运行时的感观状态，如异常振动、异常噪音、异常温度、润滑油液中是否含有磨削物等，并凭经验或多位专家进行分析研究确定可能存在何种故障或故障隐患。

第二阶段：随着测量以及测量仪器的深入研究发展，设备状态监测逐步发展为依靠测量仪器测量设备的某些关键部位，以获取如频率、振幅、速度、加速度、温度等参数并记录下来，通过计算出某些固有参数与测量参数进行对比，确定故障点或故障隐患点，或者通过对某些参数多次测量的数值进行比较，依据其劣化趋势确定其工作状态。

第三阶段：随着计算机技术的发展和软件技术的开发，工业设备管理已进入计算机管理模式，状态监测与故障诊断技术也发展到计算机时代，一些专用的状态监测仪器不仅具有测量、记录现场参数，还能进行一些简单的数据分析处理，要作进一步的分析处理时，只需将数据采集中获取的参数通过通讯线传入计算机，计算机便能对这些数据做出综合分析，并显示出相关的图谱如：倍频谱图、倒频谱图、时域频谱图、幅值图等，并可通过计算机的专家系统对所测的数据进行综合评价。

第四阶段：随着其他各门学科的进一步发展和计算机网络技术的飞速发展，状态监测领域故障诊断技术方面的研究工作已进入深度和广度发展的阶段，研究工作从监测诊断系统的开发研制进入到诊断方法的研究；监测诊断手段由振动工艺参数的监测扩大到油液、扭矩、功率、甚至能量损耗的监测诊断；研究对象由旋转机械扩展到发动机、工程施工机械以及生产线；时空范围由当地监测诊断扩大到异地监测，即监测诊断网络。

随着国家工业设备自动化升级、大力发展先进装备制造和两化融合战略的深入推进，以及工业互联网的科学技术进步，我国工业设备状态监测与故障诊断的智能化水平不断提升，应用领域不断拓展。智能化在线监测市场需求将呈现快速增长趋势，行业迎来快速发展期。

（2）主要应用市场状况

当前，我国工业设备状态监测与故障诊断主要应用于风电、石化、冶金、水泥和煤炭等领域，上述领域企业设备投资较大，且对生产运行过程中的连续性、稳定性和高效性等要求较为严格，因此设备智能运维的需求较高。风电、石化、冶金、水泥和煤炭等主要应用领域的细分市场具体情况如下：

1）风电行业

风力发电机组是风能转换为电能的核心设备，受风电场建设区域限制，主要分布在戈壁、丘陵、沿海或海洋等地域偏远、人员稀少地区。风电行业具有设备运行位置高、设备维修费用高、日常巡检难度大、现场工作人员易流失等行业特点。近年来，随着风电机组故障或事故频发造成的经济损失或人员伤亡案例逐年增加，风电机组的状态监测与故障诊断技术得到越来越多的

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