液化天然气（LNG）装卸臂属于接收站的主要转运设备，旋转接头和紧急脱离系统（ERS）的可靠程度直接影响到作业安全。为了克服传统定时检修不能及时发现早期隐性故障的缺陷，提出了一个结合了多种感知方式以及智能算法的可靠性检测方法。首先对超低温和交变载荷耦合作用下旋转接头滚道磨损的声振演化规律以及 ERS 锁紧结构的退化机理进行了分析。其次建立了端、边、云协同监测系统，设计了基于变分模态分解和互信息熵的自适应降噪算法，用声发射时频特征和振动包络阶次谱联合构成联合特征图，加入注意力机制卷积神经网络完成磨损状态的精确识别。最后，就 ERS 提出的耦合应变载荷谱和液压瞬态特性评价方法进行研究，利用应力强度干涉模型进行可靠度量化。缩比试验及现场数据显示，该系统可以提早 60 个周期发现早期点蚀，给视情维修赋予了有力的技术支撑。