基于物联网的机电设备远程监测与故障诊断研究

机电设备广泛应用于各类工业生产现场，其运行状况直接关乎系统的整体效率与安全情况，伴随生产规模的拓展与自动化水平的提升，设备数目不断增多，传统依靠人工巡检与定期维护的模式已难以契合高频率、连续性运行的要求，频发的突发故障不仅会导致经济损失，更有引发安全事故的风险，利用物联网技术对设备状态进行持续监测与远程剖析，有机会从“事后维修”过渡到“预测性维护”，成为保障设备高效稳定运转的重要举措。

一、基于物联网的远程监测系统设计

（一）系统架构

依托物联网构建的机电设备远程监测系统一般涵盖四个层级：感知层面、网络传输层面、平台层面与应用层面，感知层主要由分布式的传感器节点组成，可收集设备运行的状态参数；网络传输层借助无线通信技术（像NB - IoT、LoRa、4G/5G）达成数据的远距离且高可靠传输；平台层借助边缘计算网关和云服务器来完成数据的汇聚、存储与初步分析工作；应用层包含可视化界面、报警系统和智能诊断模块，为设备管理者达成实时监控与运维决策提供支持[1]。系统架构采取模块化设计方案，有着良好的可扩展性和可移植性，能广泛适配风机、电机、水泵、压缩机等多种机电设备。

（二）关键硬件组件

感知层采用工业级的高精度传感器，涵盖IEPE 型压电加速度传感器（像PCB 352C33，具备 100mV/g 的灵敏度，用于振动监测的IEPE 型压电加速度传感器（例如PCB 352C33，灵敏度 100mV/g⋅ ）、能进行温度监测，测量范围为-200 到500°C，误差是 ±0.1^∘C; ）、霍尔电流传感器（如LEM LA 55 - P，可检测电机负载电流，以及具备RS485 接口的电压检测模块。数据采集终端以STM32F407 芯片为核心构建嵌入式主板，可支持ADC达到1 Msps 的高采样率，设有多个模拟输入通道，边缘计算网关配备采用ARM Cortex - A53 架构的处理器，内置Ubuntu 嵌入式操作系统，可实现本地缓存、初步数据处理以及事件触发功能，通信设备采用Quectel BG96模块，能支持NB - IoT、LTE Cat - M1、EGPRS 等多样制式，可适配不同场景的通信要求。

（三）通信与数据传输协议

远程数据传输选用轻量级MQTT 协议，拥有发布 - 订阅机制，且带宽占用少、功耗低，契合物联网场景，云平台上部署了MQTT 服务，利用TLS 协议达成数据加密传输，抵御中间人攻击与数据泄漏，终端设备和平台借助QoS 1 等级的消息交互方式，保障数据至少送达一次，数据传输包采用统一格式，运用JSON 编码，方便平台快速解析及后续处理，为保证数据的完整性，系统设置了数据重新传输机制以及传输日志的记录，利于异常排查。

（四）系统部署策略

部署时要依据设备工况挑选适宜的传感器布点方案，以电动机系统为实例，要在轴承座、电机壳体以及风扇出口处设置振动与温度传感器，在控制柜那儿装上电流、电压采集模块，采样频率按照目标参数进行设定，像振动信号的采样频率是10 kHz，电流电压信号采样频率设为1 kHz，系统可实现多点同步采集，采集所得数据经边缘网关实时传至云平台，达成企业对大规模设备群的集中管理要求。

二、机电设备故障诊断模型构建

（一）数据预处理与特征提取

原始传感器数据存在噪声干扰、数据缺失以及趋势漂移现象，得先做预处理，利用Butterworth 低通滤波器（截止频率 sooHz ）对振动信号进行处理，以去除高频噪声，采用滑动窗口法补全温度和电流信号的缺失值，特征提取采用多域融合方案，时域特征包含均值、方差、峰值因子、峭度等，频域特征借助FFT 得到主频能量分布，时频域特征利用连续小波变换（CWT）绘制时间频率图，将提取的特征向量归一化，作为后续模型的输入项。

（二）智能诊断算法设计

训练模型采用卷积神经网络（CNN）架构，以处理后的时频图像作为输入，网络设有3 个卷积层（卷积核尺寸为3×3，数量依次为32、64、128，激活函数采用ReLU，接着接上最大池化层与全连接层，最终得出设备故障分类结果，面向时间序列数据，又构建了LSTM 模型，以实现参数趋势预测与提前预警。实验台架和现场采集的数据构成训练样本，标签由人工或专家系统予以标注，模型选用Adam 优化器，设定学习率为0.001，以128 为训练批次，历经50 轮训练，最终准确率为 96.2% ，为防止模型出现过拟合现象，引入Dropout 层与L2 正则化手段。

（三）多源信息融合与决策机制

为提高诊断的精准度，系统采用了多源特征融合机制，处于特征层融合时期，借助主成分分析（PCA）削减多维特征的冗余度，提炼关键贡献因子；处于决策层融合时期，利用加权投票机制将CNN 模型和随机森林（RF）的输出结果进行集成，提高系统对边界样本的识别水平，构建了模糊推理系统，按照振动、温度、电流等多参数的模糊隶属度关系进行专家规则判别，达成对未知故障的初步识别与告警[2]。

（四）故障预警与健康状态评估

故障预警系统聚焦于时间序列预测，运用LSTM 网络预估设备关键参数未来的波动走向，倘若预测值超过所设阈值，系统马上发出预警，并记录预警时间以及数据相关上下文，健康状态评估借助残余寿命预测模型，依托历史运行数据绘制退化曲线，运用指数加权滑动平均（EWMA）法对健康值评分，分为正常、预警、风险、故障四个级别，方便设备全生命周期管理。

三、系统验证与案例分析

（一）实验平台构建

实验平台以一台由三相异步电动机驱动的水泵为核心搭建，额定功率7.5 kW，额定电压380V，转速1460 rpm，配置振动、温度、电流、电压等不同类型传感器，借助边缘计算网关把数据上传到华为云IoT 平台，平台可实现高频数据的实时上传，具备数据暂存与中断续传机制，最大上传速度可达512 kbps，实验为期30 天，采集的数据量超20GB。

（二）典型故障模拟与识别

模拟了诸如轴承外圈破裂、电机三相不平衡、负载突变等典型故障，运用机械加工手段制作带有微裂纹的轴承，观测其运转过程中的振动改变[3]。一旦故障出现，振动频谱里会呈现特征倍频成分，温度曲线上升速率增大，电流波动幅度极大，系统精准识别出全部预设故障类型，平均故障识别延迟时长不超过4 秒钟。

（三）模型性能验证

把传统专家系统、支持向量机（SVM）和本文运用的 CNN 模型置于相同数据集下对比表现，CNN 使故障分类准确率提升了8 至 12% ，在多种故障复合的情形下识别率维持在87%以上，运用LSTM 模型开展RUL 预测，误差可控制在正负3 天的区间内，预警平均提前量达7 天以上，极大增强了维护计划的合理性。

（四）实际工程应用探索

某制造企业注塑车间的循环冷却泵系统已进行该系统的试点部署，涉及10 套设备，累计运转超6 个月，系统有效辨识出3 起潜在故障，杜绝了非预期停机事故，预估节约维护费用近12 万元，设备管理工作人员反映系统界面亲和度高，诊断结果精准，具备大规模推广的潜力。

总结：本研究以物联网架构为基础，打造了一套面向机电设备的远程监测及智能故障诊断体系，包含多源数据采集、边缘处理、智能诊断与预警等核心环节，该系统能够切实提高设备运行的可视化管理程度与预测性维护本领，未来将再引入数字孪生、5G 以及自适应算法，强化系统应对复杂工况时的适应性与智能化程度，助力智能运维技术在工业领域的深度拓展应用。

参考文献

[1]孙红玲.基于物联网技术的电气设备智能监测与远程控制系统研究[J].电气技术与经济,2024,(11):31-33+36.

[2]车巍.基于物联网的机电设备实时监测与诊断系统探讨[J].科学技术创新,2019,(35):76-77.

[3]鲁燚亮.基于物联网技术的电气设备远程监测与运行检修系统研究[J].家电维修,2024,(03):13-15.