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

狀態參數監測與采集

核心部件狀態：

光源：監測光強值（初始值的百分比）、點亮次數、工作溫度。

采樣泵：監測轉速（rpm）、工作電流、管路壓力（反映是否堵塞）。

光學系統：監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：監測濾膜前后壓差（判斷是否堵塞）、清洗水液位。

環境參數：監測儀器內部溫度、濕度、電源電壓（是否穩定）。

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，確保及時發現異常。

故障預警模型

閾值預警：為各狀態參數設置預警閾值（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"。

維護計劃優化：根據歷史故障數據和當前健康狀態，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：及時發現并處理故障，確保有效數據捕獲率＞95%（環保要求≥90%）。