工业设备状态监测与故障诊断系统行业分析报告.docx

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工业设备状态监测与故障诊断系统行业分析报告

2020年工业设备状态监测与故障诊断系统行业分析报告

2020年10月

一、行业监管体制、主要法律法规及政策7

1、行业主管部门及监管体制7

2、行业主要法律法规和产业政策7

二、行业发展情况10

1、行业发展历程11

2、主要应用市场状况13

（1）风电行业14

（2）石化行业16

（3）钢铁行业17

3、行业发展趋势18

（1）监测技术与诊断方法智能化发展18

（2）网络化在线监测获得广泛应用19

（3）专业化社会分工日益明显19

（4）产品的高性能化与功能多样化20

（5）产品的智能化与一体化20

（6）云诊断平台向智能运维平台转型20

三、行业竞争格局和市场化程度21

四、行业主要企业简况23

1、东华测试23

2、威锐达23

3、博华科技23

4、恩普特24

5、江凌股份24

6、SKF24

7、Bently24

五、行业周期性、区域性和季节性25

六、进入行业的主要障碍25

1、技术壁垒25

2、行业经验壁垒26

3、品牌壁垒26

4、人才壁垒27

5、市场壁垒27

七、行业发展面临的机遇和挑战28

1、机遇28

（1）国家产业政策支持28

（2）国家制造业持续增长带动行业发展28

（3）生产要素成本上升致使设备运维模式升级29

（4）安全生产意识提高导致设备状态监测需求迫切29

2、挑战30

（1）行业竞争加剧30

（2）与国际先进技术水平仍存在一定的差距30

工业设备状态监测与故障诊断系统通过对设备运行的物理参数进行采集、筛选、传输和数据分析，预知设备的运行故障及其变化趋势，为设备运维管理决策提供数据支撑，实现工业设备的预测性维护，提高生产过程的连续性、可靠性和安全性。

工业设备状态监测与故障诊断系统，按其终端产品的表现形式，主要包含有线系统、无线系统和手持系统三个系列，能够为客户提供工业设备的状态监测、健康状态评估、故障精确诊断、维护检修措施指导、服务信息推送等服务。

有线系统包括有线采集站、各种类型的传感器、传感器信号线缆、数据传输光缆、系统服务器等。

该系统主要用于旋转类或往复式设备的振动、温度、倾角、转速、位移、油品等运行参数的监测，通过边缘计算技术，提高数据采集的有效性，并且通过智能监测软件对数据进行处理，在客户现场实现设备状态预警，并可将数据加密传输至云诊断中心，通过智能诊断平台进行状态监测，结合诊断分析师评估和分析，提供故障诊断服务。

传感器：

系设备运行状态相关物理量的测量单元，在设备表面或内部的合适位置安装，通过信号线缆与有线采集站连接，实现传感器信号的采集与传输。

有线采集站：

对传感器信号进行数据处理，根据智能监测软件下达的数据采集指令进行数据的采集、边缘计算、保存与传输，并可在数据通讯网络异常时对传感器信号进行本地暂存，具有传感器状态、网络状态及自身运行状态自检测功能。

智能监测软件：

有线采集站将处理后的数据传输至系统服务器后，智能监测软件提供多种数据分析工具和报警算法用以数据分析，支持数据采集策略的下达和报警阈值的优化，支持通过短信、邮件或移动app方式推送报警。

智能诊断平台：

设备智能算法模型通过对数据进行处理，将异常设备预警与初步诊断信息推送到诊断分析师，诊断分析师对初步诊断信息加以评估和分析，出具设备诊断结论以及检维修建议，并提交诊断报告，从而为现场提供针对性的检修指导建议。

无线系统包括无线监测器（以下简称监测器）、无线通讯站、数据传输光缆（选用）、系统服务器等。

该系统主要用于稳态设备的振动、温度监测，通过边缘计算技术，提高数据采集的有效性，并且通过智能监测软件对数据进行处理，在客户现场实现设备状态预警，并可将数据加密传输至云诊断中心，通过智能诊断平台进行状态监测，结合诊断分析师评估和分析，提供故障诊断服务。

无线监测器：

系振动和温度信号的测量和处理单元，通过在设备表面安装监测器，实现对设备运行状态的监测。

监测器会按照智能监测软件下达的数据采集指令，对采集的数据进行边缘计算和无线传输，具有工作状态自诊断功能。

监测器通过无线信号与无线通讯站连接。

无线通讯站：

用于接收并向监测器下达智能监测软件发送的数据采集指令，同时接收并转发监测器采集的数据，实现全部监测器信号的汇集和转发。

无线通讯站可通过数据传输光缆、WIFI、移动网络（3G/4G/5G）等方式将数据送入系统服务器。

智能监测软件：

无线通讯站将处理后的数据传输至系统服务器后，智能监测软件提供多种数据分析工具用以数据分析，支持数据采集策略的下达和报警阈值的优化，支持通过短信、邮件或移动app方式推送报警。

智能诊断平台：

设备智能算法模型通过对数据进行处理，将异常设备预警与初步诊断信息推送到诊断分析师，诊断分析师对初步诊断信息加以评估和分析，出具设备诊断结论以及检维修建议，并提交诊断报告，从而为现场提供针对性的检修指导建议。

手持系统专门针对工业企业设备的日常巡检及专业点检需求开发。

手持系统包括精密点检仪、双通道频谱分析仪、系统服务器等，用于设备振动、温度、观察量等数据的计划或临时采集，实现数据分析及状态评估，是对有线和无线系统的补充。

手持系统的主要构成部件如下：

精密点检仪：

具有测振、红外测温、观察量记录及RFID签到功能，点检结束后将数据回传至系统服务器，帮助企业实现设备点检制度的建立，使用人群一般为工业企业现场的点检员。

双通道频谱分析仪：

对可能存在问题的设备做双通道振动、转速数据同步采集，以获取更多、更全面的设备运行状态信息，并可将数据上传至系统服务器实现设备当前状态的分析与评估，主要使用对象是诊断分析工程师。

智能监测软件：

智能监测软件提供点检分析模块，进行点检计划的管理和数据分析。

一、行业监管体制、主要法律法规及政策

1、行业主管部门及监管体制

行业主管部门为工信部、国家发改委及国家市场监督管理总局。

工信部负责拟定并组织实施行业规划和产业政策，提出优化产业布局、结构的政策和建议，起草与行业发展和监管相关的法律法规草案，组织拟订并实施行业技术标准和规范，指导行业的质量管理工作等；国家发改委主要负责研究制定行业发展战略、产业政策和总体规划；国家市场监督管理总局组织制定国家计量技术规范、检定规程和计量检定系统表，依法监督管理全国计量器具生产和销售，规范市场计量行为等。

行业内的主要自律性组织为中国设备管理协会和中国仪器仪表行业协会。

中国设备管理协会是经民政部审核登记注册的社会团体，通过地区、行业设备管理协会和中国设备管理协会专业委员会，为企业提供设备管理和维修方面的咨询和服务；中国仪器仪表行业协会通过收集、整理、分析技术经济信息和市场信息，为会员单位提供信息服务，参与质量管理和监督工作，参与制定、修订国家标准和行业标准，组织贯彻实施并进行监督。

2、行业主要法律法规和产业政策

行业法律法规主要有：

《中华人民共和国产品质量法》、《中华人民共和国计量法》、《中华人民共和国计量法实施细则》、《生产许可证管理条例》、《工业产品生产许可证实施细则通则》和《防爆电气产品生产许可证实施细则》等，下游风电行业和石化行业配套的行业标准：

《NB/T31004-2011风力发电机组振动状态监测导则》、《GL风电监控系统认证标准》和《石油化工过程装备使用维护与检修技术指南》等。

本行业为新兴技术产业，是国家鼓励发展的行业，国务院及有关政府部门先后颁布了一系列鼓励发展的政策，体现在多处国家有关的产业发展政策和发展规划之中。

在国家相关政策的鼓励下，国内工业设备智能运维迎来快速发展期。

随着我国两化融合和智能制造战略的不断深入推进，工业互联网技术的不断进步，工业设备状态监测与故障诊断系统作为工业智能运维的重要组成部分，需求将进一步扩大。

二、行业发展情况

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。

1971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关注。

通过使用有线监测系统可有效实现对风力发电机组远程集中实时监测，提升设备监测和管理智能化水平。

因此，智能化有线监测系统在风电行业中逐步获得广泛应用。

为规范风电发展秩序和提升风电行业设备管理水平，国家能源局于2011年颁布行业标准NB/T31004-2011《风力发电机组振动状态监测导则》，规定陆上2MW以上（含2MW）风电机组和海上风电机组需安装有线监测系统。

对于《风力发电机组振动状态监测导则》颁布前已安装的巨大存量市场，因设备投运年限均已较长，已逐渐进入机械系统故障高发期，面临越来越严峻的设备资产管理挑战，通过使用有线监测系统来保障设备安全运行，指导运行维护工作，已成为业内共识。

《风力发电机组振动状态监测导则》对风电行业状态监测应用提出了明确的要求，对加强状态监测与故障诊断系统在风电设备的应用起到巨大的推动作用。

风电市场成为我国状态监测与故障诊断行业最重要的下游应用市场之一，其巨大市场容量为行业不断发展提供了广阔的空间。

近年来，我国风电电源建设投资规模整体呈上升趋势，从2013年的650亿元增加至2019年的1,171亿元。

根据中国电力企业联合会公布的数据显示，2013-2019年，我国风力发电并网装机容量年复合增长率为20.94%，呈现逐年增长趋势。

截至2019年底，我国风电并网装机容量为21,005万千瓦，较2018年同期增长14.00%；2013-2019年，我国风电发电量亦逐步上升，截至2019年12月，我国风力发电量为4,057亿千瓦时，累计增长10.9%。

风能作为一种可再生能源，蕴量巨大，近年来日益受到世界各国的重视。

世界能源理事会（WEC）数据显示，全球陆地风能资源超过1万亿千瓦。

全球风能理事会（GWEC1）预测，到2030年风电年新增市场达到145GW，累计市场达2,110GW；到2050年，年新增市场达到208GW，累计市场容量达5,806GW。

随着各国风力发电产业不断受到重视和持续发展，状态监测与故障诊断产品未来在该领域市场空间广阔。

（2）石化行业

石油化工行业具有典型的连续生产的特点，工艺技术复杂，对反应装置、仪表、设备状况要求严格，且化工原料、产品易燃易爆，对安全管理要求较高，设备一旦出现突发故障轻则导致设备非计划停机，重则导致安全生产事故发生。

往复压缩机、离心压缩机、螺杆压缩机、泵、风机等关键设备的稳定运行是石化企业安全生产的基石，石油化工企业需在关键性的往复压缩机、离心压缩机、机泵等设备上安装状态监测与故障诊断系统，以对其进行状态监测和故障诊断。

石油化工行业设备安全、可靠、稳定的运行直接关系到企业的人员生命财产安全和经济效益，2010年中国石化下发的《关于切实做好高温油泵和重要机泵安全运行的指导意见》中明确提出了“建议有条件的企业安装在线机泵群状态监测系统”。

2015年4月，国家安监总局组织的对二甲苯生产企业安全专项检查中也提出了“对二甲苯生产装置高温泵增加温度和振动监测系统，实现在线监测”的政策性要求。

随着我国工业化与信息化的不断融合，以及石油化工行业不断向生产过程智能化、资产全生命周期管理智能化转型升级，构建更为先进、实用的状态监测与故障诊断系统成为石油化工行业的迫切需要。

石油化工行业在我国国民经济的发展中有重要作用，为社会发展提供必要的石油能源和化工产品，是中国的支柱产业之一。

据国家统计局数据：

截至2019年12月末，石油和化工行业规模以上企业26,271家，全年增加值比上年增长4.8%。

2019年，石油和化工行业营业收入12.27万亿元，比上年增长1.3%，占全国规模工业营业收入的11.6%。

巨大的行业市场规模，以及石化企业自身设备状态监测与故障诊断需求不断增加，为状态监测与故障诊断系统在石油化工行业的不断应用拓展提供了广阔的市场空间。

（3）钢铁行业

钢铁行业属于资产密集型产业，炼铁、炼钢、热轧和冷轧等阶段生产自动化程度高、连续运行时间长、生产环境恶劣，设备的可靠性直接影响着企业生产的连续性和产能，是制约钢铁企业经济效益增长的重要因素之一。

状态监测与故障诊断系统具有数据实时采集、数据精度和准确度高、极大降低巡检人员工作量等优点，作为传统设备管理手段的重要技术升级已经被越来越多的钢铁企业所接受和规模化应用。

钢铁行业作为我国支柱产业之一，为经济的持续快速发展做出了重要贡献，但也正面临着转型升级压力和信息化、智能化不足的困境。

《钢铁工业调整升级规划（2016-2020年》明确提出：

要全面推进我国钢铁行业智能制造，将远程运维服务作为重点培育的智能制造新模式试点示范之一，支持优势企业搭建工业互联网平台，建设关键设备状态监测体系，开展远程运维服务。

据国家统计局统计，2019年我国粗钢产量9.96亿吨，同比增长8.3%，钢材产量12.05亿吨，同比增长9.8%，我国大型规模的钢铁企业达数百家，钢铁企业大型、关键设备众多。

钢铁行业的巨大规模以及行业自身设备远程运维服务体系建设需求，为状态监测与故障诊断系统提供了广阔的市场空间。

3、行业发展趋势

近年来，振动与噪声理论、测试技术、信号分析与数据处理技术、计算机技术及其他相关基础学科的发展，为设备状态监测与故障诊断技术的进步打下了良好的基础，而工业生产逐步向大型化、高速化、自动化、流程化方向发展，又为设备状态监测与故障诊断技术开辟了广阔的应用前景。

未来，我国的设备状态监测与故障诊断行业的发展趋势主要表现在以下几个方面：

（1）监测技术与诊断方法智能化发展

近年来，随着对状态监测和诊断技术理论研究与开发工作的不断深入，且高精度、高性能和高信息量的现代化传感器技术不断获得突破和实现产业化应用，状态监测与故障诊断的新方法也不断出现，如模糊诊断、专家诊断、神经网络诊断以及上述各种诊断的复合。

在诊断方法方面，人工智能已成为未来的发展趋势，不仅是因为人工智能的发展为其提供了强大的理论基础及工具，而且还因为对于复杂系统的诊断确实需借助于人工智能，才能达到最佳效果。

（2）网络化在线监测获得广泛应用

工业设备的故障对企业生产秩序有严重影响，而传统的人工定期监测和离线监测无法适应快节奏生产的要求，存在着诸如机组起停机及异常等重要瞬态过程难以捕捉，异常原因难以追溯的情况；且缺少频率与窄带等数据分析、存储和专家诊断功能。

在离线精密点检周期间隔内，设备慢性损坏或不确定因素导致的突发事故无法预知，而通过网络化在线设备状态监测，能够实现设备状态的传输与数据存储分析，实现工业设备的全覆盖、动态、连续监控，并且可以对监测数据进行诊断分析，预知和判定当前设备的损坏程度与危险级别，保证工业设备的安全与稳定运转。

通过智能化诊断分析，网络化在线监测系统在能够为工业设备的运行状态提供监测的同时，为设备的定期与不定期安检和维修提供科学依据。

（3）专业化社会分工日益明显

未来我国设备状态监测与故障诊断技术朝着专业化方向发展，分工越来越细，状态监测和故障诊断的开展将以一体化为主，能够提供专业化设备状态监测与故障诊断软硬件系统、拥有丰富诊断技术人才的整体解决方案提供商将会成为主流。

一方面，越来越多的企业选择将其监测中心与专业机构连接，委托专业监测与诊断机构完成对其设备提供远程在线监测和故障诊断服务；另一方面，能够提供在线设备状态监测并拥有较强设备诊断服务能力的服务商通过与众多企业的监测中心连接，积累丰富的诊断案例和服务经验，可以更好的为客户企业提供动态、实时和精确的远程诊断服务。

未来我国将逐步形成行业性、区域性乃至国家级的设备状态监测与故障云诊断中心。

（4）产品的高性能化与功能多样化

随着传感技术、采集技术、传输技术与诊断技术的不断的发展，客户对监测结果准确性的要求不断提升，对采集设备的性能要求不断提高。

同时，随着应用场景不断丰富，状态监测从单一环境逐步拓展至室外、水下、高粉尘、矿井下等复杂环境，对状态监测产品的功能多样化提出了更高要求。

具备模块化和功能多样化特征的状态监测产品才能够快速适应复杂环境的要求，具有较强的市场竞争力。

（5）产品的智能化与一体化

随着监测产品性能的不断提升，数据采集密度的不断加大，监测设备数量的不断增加，数据量呈指数级别增长，数据处理中心的传输、计算与存储压力不断增加。

对监测产品的智能化有了更高要求，需要在监测产品的前端进行边缘计算，初步判断设备是否异常并将异常数据和少量正常数据上传，有效降低数据处理中心传输、计算与存储压力。

同时，随着状态监测产品的传感器类型日益丰富，需要一体化状态监测产品以适应现场各种传感器类型与各种工业接口，降低现场状态监测产品的部署成本与维护压力。

（6）云诊断平台向智能运维平台转型

随着企业对设备运维的智能化要求不断提高，设备智能运维的数字化程度不断提升，系统集成的难度越来越大，对状态监测与故障诊断结论的准确性与标准化要求越来越高，云诊断平台未来将逐步向智能运维平台转型。

以设备云诊断平台为数据平台基础，将多种类型设备的数据及设备维保、检修、备件等一系列设备管理应用工具SaaS化部署于云诊断平台上，并结合设备状态监测与故障诊断数据平台的数据标准与使用规范，形成完整的设备智能运维平台体系，方可满足多行业、多类型、大规模工业设备的智能运维需求。

三、行业竞争格局和市场化程度

随着国内外设备状态监测与故障诊断技术的快速发展，以及我国对现代装备制造业的大力扶持和鼓励、产业结构持续调整和升级、两化融合和人口红利逐渐消退等因素共同影响下，工业设备状态监测与故障诊断行业作为新兴技术行业获得快速的发展，企业数量近年来获得较快的增长。

与国外发达工业国家相比，我国工业设备状态监测与故障诊断行业发展时间较短，尚处于快速发展阶段，行业内的大多数企业规模较小，不具备为客户提供工业设备状态监测与故障诊断系统解决方案能力。

目前，行业主要参与者可分为国内和国外两大类。

国内企业根据规模大小、技术研发实力以及提供诊断服务能力大致可以分为三大类型：

第一类是具有较强的自主研发创新能力和拥有强大的故障诊断分析专业团队，能够为客户提供符合行业特征和企业需求的个性化状态监测、专业化故障诊断服务和技术支持的整体解决方案提供商。

其自主研发、生产和销售的产品能够应用于多个细分行业和领域，拥有一定规模的网络化在线监测客户群体，积累和掌握了大量的监测数据及经过验证的诊断案例库，拥有较为丰富的故障诊断经验积累。

第二类是具有一定的技术研发能力，企业规模较小，专注于某一个细分行业或领域的设备状态监测产品的生产和销售，不具备为客户提供专业化的故障诊断服务能力。

第三类是设备集成商或产品代理商，自身不具有研发和生产能力，凭借自身在特定领域的客户开发能力进行产品集成和销售。

目前，国内能够满足第一类特征的企业数量较少，公司是国内为数不多的具备软硬件技术研发和生产能力，能够提供设备状态监测与故障诊断系统解决方案的服务商之一。

由于设备状态监测与故障诊断应用领域覆盖行业较广，不同行业的监测技术应用差距较大，不同细分市场的竞争主体也不尽相同，能够完全覆盖所有细分市场的企业较少。

国外主要参与者多为国际知名的设备提供商或大型的状态监测企业，企业规模较大，大多以产品销售为主，在中国市场专注于电力工业、石油开采、冶金等领域，代表性企业有SKF、BENTLY等。

国外大型知名厂商大多产品定价较高，商务谈判条款和付款要求等较为严格，且实施较为完善的本地化后续支持和技术服务的难度相对较大。

与国外大型厂商相比，国内从事工业设备状态监测与故障诊断服务企业规模相对较小，但是能够提供持续的本地化后续支持和技术服务，产品广泛应用于电力、石化和冶金等领域。

国内技术研发型企业凭借多年来的技术积累及