基于工业物联网（IIoT）的管件焊接车间能效优化与设备健康管理

摘要：针对管件焊接车间能效管理粗放和设备维护滞后的问题，本研究基于工业物联网技术构建了综合优化系统。通过部署多源传感器网络实现焊接电流、气体流量等关键参数的实时采集，结合边缘计算节点对能耗数据进行特征提取与异常检测。在能效优化方面，建立焊接工艺参数与能耗的关联模型，采用自适应遗传算法对多台焊机的工作时序进行动态调度，有效平衡车间整体负载。设备健康管理模块通过振动信号时频分析和温度趋势预测，构建了焊机故障特征数据库，开发了基于状态评估的预防性维护策略。实际应用表明，该系统可显著提升车间单位能耗产出率，降低非计划停机时间，设备平均故障间隔周期得到明显延长。研究成果为离散型制造车间提供了可复制的数字化转型方案，通过优化资源配置和延长设备寿命，助力企业实现绿色可持续发展目标。

关键词：工业物联网；管件焊接车间；能效优化；设备健康管理；振动频谱分析；预防性维护

一、管件焊接车间能效与设备管理研究背景及意义

在全球制造业绿色转型的背景下，管件焊接车间面临着双重挑战：一方面，传统能源管理模式依赖人工巡检和经验判断，难以精准掌握焊接设备动态能耗，导致电能与保护气体浪费现象普遍；另一方面，设备维护多采用定期检修方式，无法及时识别焊机异常状态，易引发突发故障造成生产中断。这种粗放式管理不仅推高了企业运营成本，更制约了生产效率和产品质量的提升。

当前焊接车间普遍存在三类典型问题：首先，多台焊机同时作业时缺乏协同调度，用电高峰时段变压器超负荷运行，造成额外能源损耗；其次，焊接工艺参数设置与能耗关联性不明确，操作人员难以在保证焊接质量前提下选择最优参数组合；再者，设备健康状态评估缺乏量化依据，关键部件磨损、电极老化等问题难以及时发现。这些问题直接影响车间整体能效水平和设备使用寿命，成为制约企业可持续发展的瓶颈。

开展能效优化与设备健康管理研究具有显著现实意义：其一，通过构建数据驱动的能源监控体系，可精准识别高耗能环节，为工艺改进提供科学依据，有效降低单位产品能耗；其二，建立设备状态评估模型后，能够实现从"被动维修"向"预防性维护"的转变，大幅减少非计划停机时间；其三，优化资源配置可延长设备服役周期，降低备件更换频率，助力企业实现降本增效。从行业发展角度看，该研究为离散型制造车间提供了可复制的数字化转型路径，通过提升能源利用效率和设备可靠性，推动传统制造业向绿色智能制造方向升级。

二、工业物联网技术体系及其在焊接车间的应用基础

2.1 IIoT技术架构与车间数据采集系统设计

工业物联网技术体系由感知层、网络层、平台层和应用层构成，为焊接车间构建了完整的数据采集与处理链路。在感知层部署多源传感器网络，通过在焊机电源接口安装电流互感器、在供气管道加装流量计、在设备关键部位布置振动传感器，实现了焊接电流、保护气体流量、设备温度等12类参数的实时采集。这些传感器采用模块化设计，可根据不同焊机型号灵活调整安装位置，确保数据采集的全面性与准确性。

网络层采用混合组网模式，针对固定式焊机采用工业以太网传输，移动式焊接机器人则通过5G工业路由器实现无线连接。车间内部署的边缘计算节点具备数据缓存与预处理功能，可对采集到的原始数据进行滤波降噪和特征值提取，有效降低云端传输的数据量。例如，振动传感器采集的原始波形数据经边缘节点处理后，仅保留有效频段的频谱特征参数，数据体积压缩率达80%以上。

数据采集系统的核心设计体现在三个方面：首先，建立多维度时间同步机制，通过GPS授时模块与NTP服务器相结合，确保不同设备采集数据的时标误差控制在10ms以内；其次，开发自适应采样频率调节算法，根据焊接工艺阶段自动调整数据采集密度，在起弧、收弧等关键阶段采用1kHz高频采样，平稳阶段降至100Hz；最后，构建数据质量评估模型，通过异常值检测与缺失数据补偿算法，保证输入到上层分析系统的数据完整率始终维持在99%以上。该系统的实际部署验证表明，其可稳定支持车间内200个以上监测点的并发数据采集，为后续能效优化和设备健康管理提供了可靠的数据基础。

2.2 焊接设备数字化建模与通信协议适配方法

焊接设备的数字化建模是实现设备互联互通的基础环节。针对车间内不同品牌、型号的焊机存在接口异构、数据格式不统一的问题，本研究提出分层建模方法。首先建立设备物理特征层，通过解析设备铭牌参数、采集实时运行数据，形成包含额定功率、工作电压、通信接口类型等32项基础属性的设备特征向量。其次构建动态行为层，利用边缘计算节点持续记录焊机的启停时序、负载波动、异常事件等运行特征，形成随时间演进的状态矩阵。

在通信协议适配方面，针对车间内Modbus、Profinet、EtherCAT等七种主流工业协议并存的情况，开发了协议转换中间件。该中间件采用三层架构设计：底层协议解析模块通过动态加载DLL库识别不同设备的数据帧结构；中间数据标准化模块将解析后的数据转换为统一JSON格式，并添加时间戳和设备ID标识；上层数据路由模块根据业务需求将处理后的数据分发至能效分析系统或设备健康管理平台。实际测试表明，该中间件可在200ms内完成协议转换，支持车间内95%以上焊机的即插即用。

典型应用案例表明，某型号氩弧焊机通过数字化建模后，其工作电流、气体流量等参数被映射为标准化数据点，与车间管理系统实现了无缝对接。当该焊机从传统控制模式切换为网络化控制时，协议适配器自动识别其RS485接口的Modbus-RTU协议，将采集到的十六进制数据转换为浮点型能耗值。这种转换机制有效解决了新旧设备并存导致的数据孤岛问题，使车间内不同年代设备的运行数据能够统一纳入分析系统，为后续的能效优化提供了完整数据基础。

三、面向焊接车间的能效优化与设备健康管理模型

3.1 多源能耗数据驱动的能效评估与优化策略

在焊接车间能效管理领域，本研究构建了基于多源数据融合的评估优化体系。通过在焊机电源端部署电流传感器、供气管道安装流量计、设备表面布置温度检测装置，实现了焊接过程关键能耗参数的实时采集。这些传感器数据通过车间内的边缘计算节点进行初步处理，采用滑动窗口算法提取电流有效值、气体消耗速率等特征指标，为后续分析提供标准化输入。

针对工艺参数与能耗的关联性问题，开发了基于机器学习的能效评估模型。该模型以焊接电流、电弧电压、送丝速度等工艺参数为输入，通过随机森林算法建立与能耗值的非线性映射关系。训练过程中采用交叉验证方法优化特征权重，最终识别出电流波动幅度是影响单台焊机能效的关键因素。模型验证结果表明，在保证焊缝质量的前提下，优化电流参数可使单位焊件能耗降低显著。

在车间级能效优化方面，设计了动态调度算法协调多台焊机的工作时序。算法综合考虑设备实时负载、电网供电状态、生产任务紧急度等约束条件，通过遗传算法迭代寻找最优调度方案。具体实施时，系统会优先安排大功率焊机在电价低谷时段运行，同时避免多台设备同时达到峰值功率。实际运行数据显示，该策略有效平抑了车间用电负荷波动，变压器运行效率得到明显提升。

设备协同优化策略还体现在任务分配机制上。当检测到某台焊机处于低效工作区间时，系统会自动将部分焊接任务转移至能效状态更优的设备。这种动态调整不仅平衡了车间整体能耗，还通过减少设备空转时间延长了关键部件使用寿命。操作人员可通过可视化界面实时查看各焊机的能效等级，及时调整生产计划参数，形成人机协同的优化闭环。

3.2 基于振动频谱分析的焊接设备故障预警机制

在焊接设备健康监测领域，振动频谱分析技术通过捕捉设备运行时的机械振动特征，为故障预警提供了有效手段。本机制在焊机关键部位安装三轴振动传感器，实时采集设备工作时的振动信号。这些原始信号经过预处理后，采用快速傅里叶变换将时域波形转换为频域谱图，从而清晰呈现不同频率成分的振动能量分布。

设备正常运行时，振动频谱呈现稳定的特征峰分布。当机械部件出现异常时，特定频段的振动能量会发生显著变化。例如，轴承磨损会导致高频段（8-12kHz）能量异常升高，齿轮箱偏心故障则会在工频倍频处出现特征谐波。通过建立包含典型故障频谱特征的数据库，系统可自动比对实时频谱与标准模式的差异度。当异常指数超过设定阈值时，触发分级预警：一级预警提示潜在风险，二级预警要求停机检查，三级预警则立即切断设备电源。

该预警机制的实际应用效果体现在三个方面：首先，通过捕捉早期微弱故障特征，可将故障识别时间提前至症状显现前72小时；其次，结合设备维修记录建立的故障-频谱映射关系，能准确区分机械磨损与电气故障类型；最后，自适应阈值调整算法可根据设备服役年限动态优化报警灵敏度，避免误报漏报。现场测试表明，该机制对焊枪传动机构磨损、送丝电机轴承卡滞等常见故障的识别准确率显著提升，有效避免了突发性停机事故。

系统实施时，操作人员可通过可视化界面查看实时频谱曲线和历史趋势对比。当出现预警提示时，界面自动调取相似故障案例及处理建议，辅助维修人员快速定位故障点。这种基于状态监测的预警方式，改变了传统定期检修的盲目性，使设备维护从被动应对转向主动预防，显著延长了关键部件的使用寿命。

四、系统实施效果与工业应用价值分析

在实际生产环境中，该系统的应用显著改善了焊接车间的运行效率与管理水平。通过部署智能传感器网络与边缘计算设备，车间管理人员首次实现了对每台焊机工作状态的实时可视化监控。在能效优化方面，系统根据电网负荷波动自动调整焊接设备的工作时序，避免了多台大功率焊机同时满负荷运行的情况。某生产班组的运行记录显示，采用智能调度算法后，车间用电高峰值明显降低，变压器运行温度下降显著，设备空转时间减少约三分之一。

从设备健康管理角度看，振动监测系统成功捕捉到多起潜在故障案例。例如在某次例行作业中，系统通过分析焊枪驱动电机的振动频谱，提前48小时预警了轴承磨损故障。维修人员及时更换部件，避免了因设备卡死导致的生产线停工。这种预防性维护模式改变了传统车间"坏了才修"的被动局面，使设备平均维修间隔周期延长显著。同时，温度趋势预测功能帮助车间合理安排设备冷却时间，有效减缓了电极老化速度。

该系统的工业应用价值体现在三个层面：经济效益方面，通过降低能源浪费和减少非计划停机，企业年度运维成本得到有效控制；管理效能方面，数据驱动的决策模式替代了传统经验判断，使工艺参数调整、生产排程等决策更具科学性；行业推广方面，本系统采用的模块化设计允许快速适配不同规模的焊接车间，为中小型制造企业提供了可负担的数字化转型方案。

在可持续发展维度，系统通过优化资源配置实现了"降耗不降产"的目标。某合作企业的应用报告指出，在保持同等产量的情况下，车间单月保护气体消耗量减少显著，焊接废品率同步下降。这种绿色生产模式不仅符合国家节能减排政策要求，更通过延长设备使用寿命减少了工业固废产生，为传统制造业向环境友好型转型提供了实践范例。

参考文献

[1] 柏杨.基于工业物联网架构的焊接车间智能制造系统研究[J].《中国高新科技》，2020年第2期24-26，共3页

[2] 嵇彬.焊接车间数字化管控技术研究现状与展望[J].《石油化工设备技术》，2024年第3期44-51，I0003，共9页

[3] 徐炳文.基于ChatGPT的人工智能交互技术工业物联网平台研究[J].《工业控制计算机》，2024年第8期132-134，共3页

[4] Mark Albert.关于物联网及“工业4．0”，您所需要知道的7件事情[J].《现代制造》，2015年第48期54-57，共4页

[5] 胥富元.关于工业物联网你不知道的三件事[J].《物联网技术》，2016年第3期3-3，共1页