基于多源数据融合的EHI模型构建与实时诊断技术
电子技术应用
孔立新
中国石油化工股份有限公司北京燕山分公司
摘要： 针对炼化设备传统维护策略存在“过修”或“失修”问题，构建了基于多源数据融合的设备健康度指数（Equipment Health Index，EHI）模型。该模型整合缺陷、报警、维修等多维数据，利用深度神经网络进行非线性融合与实时评估。工程验证表明，该技术能精准量化设备健康状态，比传统方法具有更高的评估准确率与预警提前量，为智能运维提供了有效支撑。
中圖分類號：TP277 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.268040
中文引用格式： 孔立新. 基于多源數據融合的EHI模型構建與實時診斷技術[J]. 電子技術應用，2026，52(6)：113-117.
英文引用格式： Kong Lixin. Construction of equipment health index (EHI) model and real-time diagnosis technology based on multi-source data fusion[J]. Application of Electronic Technique，2026，52(6)：113-117.
中文引用格式： 孔立新. 基于多源數據融合的EHI模型構建與實時診斷技術[J]. 電子技術應用，2026，52(6)：113-117.
英文引用格式： Kong Lixin. Construction of equipment health index (EHI) model and real-time diagnosis technology based on multi-source data fusion[J]. Application of Electronic Technique，2026，52(6)：113-117.
Construction of equipment health index （EHI） model and real-time diagnosis technology based on multi-source data fusion
Kong Lixin
China Petroleum & Chemical Corporation Beijing Yanshan Branch
Abstract： In response to the problem of "over repair" or "disrepair" in traditional maintenance strategies for refining equipment, this paper constructs an Equipment Health Index (EHI) model based on multi-source data fusion. This model integrates multidimensional data such as defects, alarms, and repairs, and utilizes deep neural networks for nonlinear fusion and real-time evaluation. Engineering verification shows that this technology can accurately quantify the health status of equipment, with higher evaluation accuracy and early warning than traditional methods, providing effective support for intelligent operation and maintenance.
Key words : multi-source data fusion；equipment health index；neural network；real-time diagnosis；predictive maintenance；refining equipment
引言
煉化企業作為典型的流程工業，其生產裝置具有高溫高壓、易燃易爆、連續作業的特點。關鍵機泵、壓縮機等動設備的運行可靠性直接關系到整個企業的安全生產與經濟效益[1]。傳統的設備維護策略多基于定期維修或事后維修，常導致“過修”或“失修”問題[2]。隨著工業大數據和人工智能技術的發展，設備健康管理正向預測性維護轉變，其核心在于如何綜合利用多源數據，對設備健康狀態進行精準、實時的量化評估。當前，設備監測數據呈現多源、異構、高維的特點，包括振動、溫度等實時狀態數據，以及缺陷記錄、維修歷史等非結構化文本數據[3]。單一數據源的信息片面性難以全面反映設備健康全貌。因此，如何有效融合這些多源數據，構建一個能夠綜合反映設備健康水平的指數，成為實現智能診斷的關鍵。本文提出的設備健康度指數（Equipment Health Index，EHI）模型，旨在通過多維度數據融合與神經網絡技術，實現對煉化設備健康狀態的實時、精準診斷，為智能運維提供技術支撐。
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作者信息：
孔立新
（中國石油化工股份有限公司北京燕山分公司，北京 102500）
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