智能化技术在机电工程安全管理中的应用研究

引言

近年来，我国机电工程建设规模不断扩大，从工业领域的生产线机电系统到建筑行业的机电安装工程，其技术复杂程度与潜在安全风险均明显提高。机电工程安全管理涉及设备运行安全、施工现场人员安全、作业环境安全等多个维度，一旦管理出现漏洞，不仅可能造成设备损坏、工程停工，更可能引发人员伤亡事件，带来严重的经济损失与社会负面影响。

1 智能化技术在机电工程安全管理中的优势

智能化技术在机电工程安全管理中的优势，本质上是通过技术创新弥补传统管理模式的不足，实现安全管控的 “实时化、精准化、智能化”，其综合优势可集中体现为以下三方面：与传统依赖人工操作的安全管理模式相比，智能化技术借助物联网传感器、无线通信设备等工具，能够实时采集机电工程的设备运行参数（如设备温度、振动频率、工作电流）、施工现场人员的位置信息与操作行为、作业环境的关键指标（如粉尘浓度、有害气体含量）等数据，数据传输延迟可控制在秒级范围内，彻底打破 “定时巡检” 带来的时间限制与 “人工可及范围” 带来的空间限制，让管理人员能够随时掌握工程的安全状态，避免因信息传递滞后导致风险扩大；同时，通过大数据分析技术与人工智能算法对采集到的海量数据进行深度处理，能够精准识别潜在的安全隐患— 例如从设备振动数据中捕捉到微米级的异常波动，从施工现场监控视频中识别出人员未佩戴安全防护装备违规跨越安全防护栏等行为，其识别精度远高于人工巡检，有效减少人为观察过程中的误差与遗漏。

2 智能化技术在机电工程安全管理中的应用

2.1 设备状态监测与故障预警：保障机电设备安全运

机电设备是机电工程运行的核心载体，其运行状态直接关系到工程的整体安全，智能化技术通过实时监测设备运行数据与智能分析，实现设备故障的早期发现、及时预警与快速处置。在设备状态监测环节，通过在机电设备的关键部件（如电机轴承、变压器绕组、水泵叶轮）安装物联网传感器（包括振动传感器、温度传感器、电流传感器、声纹传感器等），实时采集设备运行过程中的各项数据 —— 例如在电机上安装三轴振动传感器，可连续监测电机运行时的振动加速度、振动速度与位移变化；在变压器上安装红外温度传感器，可实时监测绕组与铁芯的温度情况；这些数据通过 5G 或 LoRa 等无线通信技术传输至云端管理平台，形成设备运行的 “数据画像”，管理人员通过移动终端或电脑即可远程查看设备的实时运行状态，无需频繁到现场巡检。在故障预警环节，基于大数据分析技术与机器学习算法构建专用的设备故障预警模型，将实时采集的设备运行数据与设备正常运行的参数阈值（如电机正常运行时的振动速度不超过 6.3mm/s，变压器绕组温度不超过 105℃）进行对比，当数据超出阈值范围时，系统会自动发出一级预警信号；同时，算法还能通过分析历史故障数据与实时数据的关联关系，识别设备的 “亚健康” 状态 —— 例如电机振动数据虽未超出阈值，但呈现持续上升的趋势，系统可预判电机可能存在轴承磨损问题，发出二级预警，并推送故障原因分析报告与相应的处置建议（如推荐更换的轴承型号、调整润滑方式等）。

2.2 施工现场安全监控：防范人员与环境安全风险

电工程施工现场环境复杂，涉及高空作业、带电操作、重型设备吊装等高危作业环节，人员的违规操行为与作业环境中的安全隐患是引发安全事故的主要原因，智能化技术通过全方位监控与智能识别，实现施工现场安全的动态化管控。在人员安全监控方面，采用计算机视觉技术与具备 AI 算法的智能视频监控设备，对施工现场人员的操作行为进行实时分析 —— 例如在作业区域安装带有智能识别功能的摄像头，可自动识别人员是否佩戴安全帽、是否系挂安全带，是否存在违规进入高危区域（如带电设备周边 5 米范围内）、违规操作施工工具（如未按照规范使用电焊设备）等行为，识别准确率可达 95% 以上，一旦发现违规行为，系统会立即在监控平台弹出警报信息，并通过施工现场的广播系统或人员佩戴的手持终端发送提醒，要求相关人员立即整改；同时，通过 UWB（超宽带）定位技术为施工现场人员配备定位标签，实时追踪人员的位置信息，当人员进入禁止区域或靠近危险设备时，系统会自动触发声光预警装置，防止人员误入高风险区域。

2.3 安全风险评估：实现风险的精准识别与分级管控

机电工程的安全风险贯穿项目规划、建设、运行的全生命周期，传统的风险评估方式依赖人工经验，主观性强且难以覆盖所有潜在风险点，智能化技术通过构建数据驱动的风险评估模型，实现风险的精准识别、量化分析与分级管控。在风险数据采集与整合方面，智能化技术能够整合机电工程全流程的相关数据，包括设备基础参数（设备型号、使用年限、维护记录）、施工方案细节（作业流程、高危工序清单）、历史事故数据（同类工程的故障类型、事故原因）、现场环境数据（如前文提及的粉尘浓度、温湿度数据）等，通过数据接口将分散在设备管理系统、施工管理平台、环境监测系统中的数据汇聚到统一的风险评估平台，形成完整的风险数据库，为风险评估提供全面、可靠的数据支撑，避免传统评估方式因数据不完整导致的风险遗漏问题。在风险识别与量化分析方面，基于机器学习算法构建安全风险评估模型，通过对大量历史数据的训练，模型能够自动识别机电工程中的高风险因素 —— 例如在设备风险评估中，模型可根据设备使用年限、运行参数波动情况、维护频率等数据，识别出 “电机轴承磨损”“变压器绝缘老化” 等风险点；在施工风险评估中，可根据作业类型、人员资质情况、环境条件等数据，识别出 “高空作业坠落”“带电作业触电” 等风险点；同时，模型还能对识别出的风险进行量化评分，通过设定风险发生概率（如设备超期使用导致故障的概率）与风险影响程度（如故障可能造成的经济损失、人员伤亡等级）的权重，计算出具体的风险值，并按照风险值大小将风险划分为 “高、中、低” 三个等级，例如风险值≥80 定义为高风险，50-79 定义为中风险， <50 定义为低风险，让管理人员能够直观地掌握各类风险的严重程度。

结语

智能化技术为机电工程安全管理带来了突破性的变革，其凭借实时感知、智能数据分析、精准风险预警的特性，弥补了传统安全管理模式的短板，在机电设备状态监测与故障预警、施工现场安全动态监控、全周期安全风险评估三个核心领域的应用，构建起 “设备 - 人员 - 环境 - 风险” 全维度的安全管控体系，为机电工程安全管理提供了科学、高效的技术解决方案。

参考文献

[1] 张晓峰 . 论建筑机电安装中电气预留预埋施工要点 [J]. 陶瓷 ,2024,(10):200-203.

[2] 刘军朋 . 融合先进制造技术的建筑机电设施模块化施工分析 [J].设备管理与维修 ,2024,(16):122-124.