UV 法 COD 在線監(jiān)測儀器的故障預警與健康管理系統通過實時監(jiān)測儀器狀態(tài)參數，提前預測潛在故障，降低停機風險，核心功能設計如下：

狀態(tài)參數監(jiān)測與采集

核心部件狀態(tài)：

光源：監(jiān)測光強值（初始值的百分比）、點亮次數、工作溫度。

采樣泵：監(jiān)測轉速（rpm）、工作電流、管路壓力（反映是否堵塞）。

光學系統：監(jiān)測流通池進出口壓差（判斷是否堵塞）、檢測器輸出噪聲、恒溫艙溫度。

預處理：監(jiān)測濾膜前后壓差（判斷是否堵塞）、清洗水液位。

環(huán)境參數：監(jiān)測儀器內部溫度、濕度、電源電壓（是否穩(wěn)定）。

數據采集頻率：關鍵參數（如光源光強、泵電流）1 分鐘 / 次，一般參數（如濕度、液位）10 分鐘 / 次，確保及時發(fā)現異常。

故障預警模型

閾值預警：為各狀態(tài)參數設置預警閾值（如光源光強＜初始值 70%、泵電流＞額定值 120%、濾膜壓差＞0.1MPa），當參數超出閾值時，發(fā)出一級預警（提示需關注）。

趨勢預警：通過分析參數變化趨勢預測故障，如：

光源光強持續(xù)下降（如每日下降 0.5%），預測剩余壽命（如光強降至 70% 還需 30 天），提前發(fā)出更換預警。

濾膜壓差呈指數上升（如從 0.02MPa 升至 0.08MPa 僅用 3 天），預測 5 天后將堵塞，發(fā)出清洗 / 更換預警。

關聯預警：分析參數間的關聯性，如 “采樣泵轉速下降 20% 同時管路壓力上升 10%"，判定為管路部分堵塞，發(fā)出預警（單一參數可能未達閾值，但關聯變化已提示故障）。

健康評估與維護建議

健康度評分：基于各部件狀態(tài)參數，采用加權算法計算儀器健康度（0-100 分），80-100 分為 “健康"，60-80 分為 “亞健康"（需關注），＜60 分為 “異常"（需維修）。

維護建議生成：根據預警類型自動生成具體維護建議，如：

光源光強低預警：“建議 30 天內更換 254nm LED 光源，型號 XXX"。

濾膜堵塞預警：“建議立即更換 0.45μm 濾膜，或啟動強力清洗程序"。

維護計劃優(yōu)化：根據歷史故障數據和當前健康狀態(tài)，自動生成月度 / 季度維護計劃（如 “本月需更換泵管 1 個、校準 1 次"），避免過度維護或維護不足。

應用效果

故障停機時間減少：通過提前預警，計劃性維護可使突發(fā)故障停機時間減少 60% 以上。

維護成本降低：避免盲目更換耗材（如提前知道濾膜還能使用 1 周，無需立即更換），年維護成本降低 20-30%。

數據可靠性提升：及時發(fā)現并處理故障，確保有效數據捕獲率＞95%（環(huán)保要求≥90%）。