在石油化工、冶金、汽车制造等流程工业与离散制造业中，往复式设备（如往复压缩机、柱塞泵、冲压机床、注塑机等）是核心生产动力源。其运行特征在于部件（如活塞、连杆、滑块）进行周期性、直线往复运动。该类设备的非计划停机是工厂生产的噩梦：一台关键往复压缩机的意外停机，可能导致整个化工装置连锁停车，单次损失可达数百万元；一台高速冲压机的异常卡死，可能意味着价值数十万元的模具损毁与长达数天的生产线中断。

传统监测主要依赖振动传感器、电流监测及定期人工点检。然而，振动分析对早期机械卡涩、对中轻微变化等故障不敏感；电流监测无法区分负载变化与机械故障；人工点检则存在盲区与滞后性。因此，引入基于视觉分析的工厂往复设备停机AI监测系统，成为实现设备预测性维护、保障生产连续稳定运行的关键技术路径。该系统旨在通过“非接触、可视化”的方式，直接监测设备运动部件的实时状态与动作周期，在最早期发现异常征兆。

一、 核心挑战：在动态、复杂的工业场景中定义“异常停机”

开发有效的工厂往复设备停机AI监测系统，必须将设备工程师的故障经验，转化为算法可理解的视觉特征与逻辑规则。这面临三大核心挑战：

1. 运动特征的精准提取与周期建模：与旋转设备不同，往复设备的运动是非匀速、有换向点的。系统必须能从视频流中，精准提取活塞杆或滑块的运动轨迹、速度曲线以及周期时间（T）。例如，在中国石油广西石化公司的加氢装置往复压缩机监测中，需要精确测量活塞杆在每个冲程中点的瞬时速度，以及上下死点的停留时间，任何偏差都可能是气阀故障或活塞环磨损的早期征兆。

2. 复杂工业背景与恶劣环境的干扰：设备现场通常油污重、光线变化大（存在明暗交替）、背景杂乱（布满管道、支架）。监测目标（如光亮的活塞杆）可能产生强烈反光。系统算法必须具备强大的抗干扰能力和特征鲁棒性。

3. 异常模式的多样性与定义：“停机”是最终状态，但其前兆多样。系统需能识别多种异常模式：运动速度减缓（预示润滑不良或负载增加）、周期时间拉长（预示驱动效率下降）、行程终点位置偏移（预示机械配合间隙异常）、运动轨迹抖动或卡顿（预示即将发生的机械卡死）。在宝武集团某热轧厂的液压式冲压机监测中，系统被训练识别滑块下行过程中微小的、非正常的“颤抖”，这是模具即将发生咬合故障的关键信号。

二、 技术实现：时序动作分析与边缘智能决策

一套高可靠的工厂往复设备停机AI监测系统，采用“云-边-端”协同架构，其技术核心在于对时序视觉信号的理解与判决。

感知层：专用视觉硬件部署

• 高速相机与光源选型：针对高速往复运动（如每分钟上千次的冲压），需选用高帧率工业相机。配备定制化的条形光源或同轴光源，以在油污环境中勾勒出监测目标的清晰边缘，并抑制反光。

• 安装与标定：相机需稳固安装，视角正对运动部件的关键行程段。通过标定，建立图像像素位移与实际物理位移的对应关系，实现位移与速度的量化测量。

分析层：核心算法——从图像到健康状态

• 关键运动部件跟踪与轨迹提取：采用轻量化的目标检测与跟踪算法（如基于KCF改进的算法或轻量级深度学习模型），在每一帧中锁定活塞杆或滑块，输出其中心点或边缘的精确像素坐标，形成连续的运动-时间序列数据。

• 周期动作建模与特征计算：算法自动学习并建立设备正常运转时的“周期动作模型”。基于运动序列，实时计算每个周期的核心特征：行程长度(S)、周期时间(T)、峰值速度(Vmax)、死点位置(P_top, P_bottom)。这些特征构成了设备的“运动指纹”。

• 异常检测与健康度评估：将实时计算的特征值与“运动指纹”基线（可自适应更新）进行比对。通过设定动态阈值或采用统计过程控制方法，判断当前周期是否异常。更进一步，可以计算设备整体健康度指数，如基于多个特征偏差的综合评分，实现趋势预警。例如，在唐山三友集团的氯碱装置往复压缩机监测中，系统通过检测活塞杆回程速度的持续缓慢下降，提前36小时预警了十字头滑道润滑不足的故障，避免了非计划停机。

系统层：工业级部署与闭环管理

• 边缘智能与实时响应：分析算法部署在设备旁的边缘计算网关内，实现毫秒级本地分析。一旦检测到严重异常（如运动突然停止或严重卡顿），边缘设备可直接输出开关量信号，联锁停机和触发声光报警，确保响应速度。

• 多设备集中管理与数据融合：通过工厂网络，所有边缘网关的数据汇聚至中心平台。平台提供可视化看板，集中展示全厂关键往复设备的实时状态、健康度排名与预警列表。数据可与现有的DCS、MES及预测性维护平台集成，形成“监测-诊断-工单-维修”的数字化闭环。

• 数字孪生与故障案例库（进阶功能）：为重要设备建立可视化数字孪生模型，同步显示其实时运动状态与健康数据。所有历史异常事件与处理结果归档，形成可不断丰富的故障案例库，用于辅助诊断与知识传承。

三、 功能优势：构建精益化生产与维护的新范式

部署工厂往复设备停机AI监测系统，其价值远超单一的“停机报警”。

生产连续性的根本保障：通过早期、精准的异常预警，将维护窗口从“被动抢修”前置为“计划检修”，最大限度地避免灾难性非计划停机，保障装置“安、稳、长、满、优”运行。

维护成本的结构性优化：

• 避免重大损失：预防了因设备彻底损坏导致的高额备件更换与生产损失。

• 降低维修复杂度：在故障初期介入，维修工作量与难度远低于故障后期。

• 优化备件库存：基于精准的设备健康趋势预测，实现备件的“按需采购”，减少库存资金占用。

安全管理水平的提升：对于开放式或半开放式的往复设备（如冲压机），系统可以监测人员闯入危险区域的行为，并与设备急停系统联动，为机械安全防护提供新的技术手段。

工艺优化与能效管理的数据支撑：往复设备的运动状态直接反映了工艺负载与运行效率。长期积累的运动特征数据，可用于优化设备运行参数（如调节冲程、速度），实现节能降耗。

四、 应用方式：分步推进与价值驱动

建议采用“价值导向、由点及面”的务实部署策略：

1. 单点突破，打造标杆：选取一台故障后果严重、历史维修频繁的关键往复设备（如氨压缩机组、主生产线冲压机）作为试点。深度结合设备专家经验，定制开发监测模型，验证预警准确性与业务价值。

2. 横向复制，形成方案：将试点经验总结为标准化的解决方案包，推广至同类型、同工艺的其它设备上，快速形成规模效应。

3. 纵向集成，构建体系：在多点覆盖的基础上，将系统全面接入工厂设备管理平台，利用积累的大数据驱动全厂预测性维护体系的建立与优化。

五、 总结

工厂往复设备停机AI监测系统，是机器视觉与工业知识深度融合的产物。它将设备管理人员的“听、看、摸”经验，升华为可量化、可复制、可7×24小时值守的“数字感知力”。对于生产管理者而言，它是一项能直接转化为稳定产量与可观利润的生产性投资；对于设备工程师而言，它是延长设备寿命、实现智慧运维的“得力助手”。在工业智能化浪潮下，部署此类系统已不再是前瞻性探索，而是提升核心竞争力的必然选择，它标志着设备管理从传统“感知”迈向智能“认知”的新阶段。