物联网技术赋能下的机电一体化设备远程监控与故障诊断系统开发

一、引言

在工业 4.0 与智能制造战略推动下，机电一体化设备升级为智能化系统，广泛应用于关键生产场景。我国制造业机电一体化设备保有量超 1000万台，但运维管理水平滞后， 70% 以上中小企业采用 “ 事后维修” 或 “ 定期维护” 模式，该模式难提前发现潜在故障，导致非计划停机且造成资源浪费。物联网技术可实现设备运行状态可视化监控与故障精准诊断，是破解运维困境的核心技术手段。

二、机电一体化设备监控与故障诊断的现存问题

（一）传统监控模式存在明显短板

传统的监控模式在感知方式上显得单一且滞后，主要依赖于人工进行巡检并记录设备的运行参数。这种依赖人工的方式不可避免地导致数据采集的不及时，难以捕捉到瞬时发生的异常情况。例如，在机床主轴轴承磨损的初期，微小的振动信号往往容易被忽略，而这些微小的信号恰恰是早期故障的重要征兆。此外，传统监控模式的监控范围也较为局限，设备的运行数据大多存储在本地，缺乏有效的远程传输与集中管理机制。这种局限性使得多车间、多厂区的设备难以实现统一的监控和管理。更为严重的是，数据的利用率极低，采集到的数据大多以原始形式存储，未能进行深度的分析和挖掘，无法为设备的优化与维护提供有力的决策支撑。

（二）故障诊断体系不完善

当前故障诊断体系依赖技术人员经验，主观性强，缺科学量化标准。复杂机电设备隐性故障诊断准确率不足 50% ，难满足高精度生产需求。且诊断响应滞后，设备故障需等技术人员排查，平均响应超 2 小时，影响生产连续性与效率。此外，现有体系缺乏对设备全生命周期关注，仅注重故障后维修，忽视性能衰退分析，无法实现预防性诊断与维护，增加故障风险与维修成本。

（三）系统兼容性与扩展性不足

现有设备监控系统多厂商定制，采用封闭协议与私有数据格式，不同品牌、型号设备难接入统一平台，形成“ 信息孤岛” ，阻碍数据共享流通，增加系统管理复杂度与成本。且系统架构缺乏弹性，难适应设备数量与功能扩展需求，升级扩展耗时费钱，成本高昂，制约系统长期发展与应用效果。

三、物联网赋能的远程监控与故障诊断系统架构设计

（一）感知层：全方位状态数据采集。感知层是系统数据来源基础，通过部署多类型物联网感知终端采集设备运行参数。包括：嵌入式传感器模块，在设备关键部件集成温度、振动、扭矩传感器，采集物理状态参数；智能数据采集终端，通过工业总线接口接入设备控制器，采集数字化数据；环境感知设备，部署温湿度、粉尘传感器，采集运行环境参数；视频监控终端，用高清网络摄像头监控设备外观与生产场景，辅助判断显性故障。

（二）网络层：稳定高效数据传输。网络层将感知层数据传至平台层，采用“ 有线 + 无线” 融合方案。厂区内，固定设备用工业以太网高速传输数据，移动设备或布线困难场景用 5G / 工业 WiFi6 低延迟、大连接传输；远程用 4G/5G VPN 或专线传至云端，同时用数据压缩与边缘计算预处理冗余数据。还采用数据加密、身份认证、访问控制保障数据安全。

（三）平台层：数据处理与智能分析。平台层基于云计算与大数据构建运维云平台，实现数据集中管理与智能分析。数据存储模块用时序和关系型数据库分别存储时序和结构化数据；数据预处理模块通过清洗、融合、提取特征提供高质量数据；智能诊断模块集成多种算法精准诊断与预测故障，包括基于规则快速匹配常见故障、基于机器学习识别隐性故障、基于深度学习预测设备剩余寿命并提前预警。

（四）应用层：个性化运维服务

应用层面向不同用户（如设备操作员、维护人员、管理人员）提供个性化的运维服务功能：

远程监控中心：通过 Web/APP 端提供设备运行状态可视化界面，实时显示设备参数、报警信息、生产进度，支持设备远程控制（如启停、参数调整）。

故障诊断系统：自动推送故障报警信息（短信、APP 通知），提供故障原因分析、维修方案建议及备件查询服务，支持远程专家通过视频连线指导现场维修。

预防性维护系统：根据设备运行状态与剩余使用寿命预测，自动生成维护计划，推送维护提醒，实现 “ 按需维护” 替代 “ 定期维护” 。

管理决策系统：统计分析设备利用率、故障频率、维护成本等数据，生成运维报表，为设备更新、生产调度提供决策支持。

四、系统关键技术与实施效果

（一）核心关键技术

边缘计算技术：在感知终端部署边缘计算网关，实现数据的本地实时分析与故障初步诊断，减少云端数据传输压力，故障响应时间缩短至 30 秒以内。

数字孪生技术：构建机电一体化设备的数字孪生模型，映射设备物理状态，通过仿真模拟分析设备运行性能，提前排查潜在故障风险。

知识图谱技术：构建设备故障知识图谱，整合故障现象、原因、解决方案等多维度信息，实现故障诊断的智能化与知识复用。

（二）实施应用效果

以某汽车零部件制造厂的数控机床运维为例，该系统实施后取得显著 成效：

故障诊断效率提升：故障平均诊断时间从 2 小时缩短至 15 分钟，诊断准确率从 50% 提升至 92% 。

停机损失降低：非计划停机时间减少 60% ，每年减少生产损失约 200万元。

维护成本优化：预防性维护替代过度维护，备件库存成本降低 30% ，维护人工成本降低 25%_< 。

管理效率提升：实现 200 台数控机床的集中远程监控，管理人员工作效率提升 40‰ 。

五、结论

物联网技术的深度应用，彻底改变了机电一体化设备 “ 被动维护” 的传统模式，通过构建 “ 感知 - 传输 - 分析 - 应用” 全链条的远程监控与故障诊断系统，实现了设备运行状态的实时化监控、故障的精准化诊断与维护的智能化管理。

参考文献

[1]韩雪. 机电一体化接口技术中物联网技术的研究和应用[J].信息记录材料,2024,25(11):114-116.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2024.11.050.

[2]王鹏杰. 机电一体化接口技术中物联网技术的研究和应用[J].信息记录材料,2022,23(04):106-108.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2022.04.024.

[3] 刘 铮 . 物 联 网 与 农 业 机 电 一 体 化 的 关 系 [J]. 广 东 蚕业,2020,54(08):71-72.