智能传感器在机电一体化设备状态监测中的应用研究

一、引言

在线状态监测是设备稳定、安全、可靠运行的关键手段，可获取在线运行状态信息，为设备维护管理提供有力的支撑。传统监测技术由于精度有限、实时性较差、数据分析处理能力不够等原因，无法满足现代设备高效、精确的监测需求。智能传感器结合传感、数据处理、通信等功能于一体，具有精度高、可靠性高、自适应能力强等特点，可快速准确地采集运行过程中的设备数据，并对采集数据进行一定的数据处理和分析，为设备的状态监测提供了大量的可靠信息。对智能传感器在设备状态监测方面进行研究，具有重要的现实意义，可提高设备运行效率，减少维护检修成本，保证生产安全。

二、智能传感器概述

2.1 智能传感器的工作原理

智慧传感器包括传感器件(也称敏感元件)、传感器件信号调理电路、微控制器、接口。传感器件敏感器件将采集的外界物理量转化成电信号，例如压电元件能将物体的振动转化成电荷的电信号；信号调理电路将电信号放大、滤波、模数转换，满足微控制器的输入信号要求；微控制器完成对信号的调理处理，如利用傅立叶变换提取出振动信号的频率，并以此判断是否存在异常现象；信号的传输方式选择，根据具体应用场景选用接口RS-485、CAN、以太网、无线通信方式等。

2.2 智能传感器的特点

相比于常规传感器具备明显的优势：在精度方面，采用了较高技术水平制造工艺，可以达到± 0.1^∘C 甚至更高的精度水平，并且集成了校准模块来补偿环境中产生的误差；在处理方面，内部集成了微处理器，对测试数据进行处理，并且能够削减需要传输的数据量以及响应时间，为加快对数据的处理提供了便利；在远程化方面，可以接入网络设备使得数据得以远程的获取与分享，从而进行对远程的管控；具备了自动的调节测量数据，在进行相应的测试的时候能够自动地对参数进行调节，比如通过调节测量频率进行指标测量的合理设定，进而更好地进行数据监测等。

三、智能传感器在机电一体化设备状态监测中的应用

3.1 数据采集方面的应用

数据采集是状态监测的基础，智能传感器实现多角度数据感知。机械参数采集上，振动传感器监测振动幅值、频率、相位等参数，通过振动异常判断轴承磨损、齿轮啮合问题，如电机轴承座传感器检测到振动超限及特定频率异常时，可预警轴承故障；加速度传感器捕捉设备启停、加减速过程中的加速度变化，反映动力学特性。电气参数采集方面，电流传感器实时监测电流大小与波形，通过电流异常增大判断电机过载或短路；电压传感器追踪电压值、波动及谐波变化，保障电气系统稳定。

3.2 故障诊断方面的应用

智能传感器通过数据采集与模型分析实现故障预测诊断。基于采集数据，运用聚类分析等数据挖掘算法区分正常与异常数据模式，新数据匹配异常模式时触发预警。常见诊断模型包括：基于规则模型，依据故障经验制定规则，通过数据匹配实现诊断；基于神经网络模型，经大量正常与故障数据训练后，建立参数与故障类型的映射关系，快速识别未知数据对应的故障类型，提升诊断效率与准确性。

3.3 性能优化方面的应用

传感器数据为设备性能优化提供支撑。参数调整上，通过动态采集数据实现实时反馈，如空调系统依据温湿度传感器数据调节压缩机转速与风机风速，实现节能与舒适平衡。维护策略上，基于长期监测数据实施预测性维护，通过数据分析预测部件剩余寿命，提前更换故障隐患部件，相比传统定期维护减少无效工作量，降低停机风险，提高设备可靠性。性能评估上，建立包含效率、能耗、可靠性的评价体系，通过量化分析传感器数据（如工业机器人关节位置、速度、电流等参数），计算运动精度、负载能力等指标，客观评价设备性能，为更新改造与升级换代提供科学依据。

四、智能传感器应用面临的挑战及发展趋势

4.1 面临的挑战

智能传感器应用技术问题。在精度和稳定性方面，虽然有一定的进步，但在复杂的工业应用场景中，受温度、湿度、电磁辐射等因素影响，其测量精度可能发生偏差和稳定性降低，如高温高湿条件下某些传感器敏感元件的性能可能发生退化，其测量精度发生降低，需开展智能传感器在复杂场景下精度和稳定性的提升技术；在数据安全和隐私方面，由于智能传感器应用范围扩大和传感网络化，此问题逐渐凸显，由于工业过程中的传感器数据中含有企业重要信息，一旦被窃取、篡改和泄露就会造成重大损失，需研究传感数据的加密访问控制和网络安全防护等技术；在成本和功耗方面，由于成本较高的高性能智能传感器使得其在规模应用中受到成本影响，而对于一些功耗较大的智能传感器，使得其在手机等便携终端设备、传感器网络中受限于功耗无法大规模地使用，需开展低成本、低功耗的制备工艺技术。

4.2 发展趋势

未来，智能传感器在设备状态监测上具有微型化、集成化、智能化与自适应、网络化与无线化、多参数融合与协同监测等发展趋势。微型化与集成化方面，为了满足设备的微型化、轻量化，利用微机电系统技术将传感器的多种传感功能、信号处理电路、微处理器等集成在微芯片上，使体积重量更小，成本更低，系统可靠性及稳定性更好。智能化与自适应方面，采用人工智能、机器学习、深度学习等技术，使传感器自主学习设备的运行规律，根据状态和环境自主调整工作模式和测量参数，例如根据工况调整数据采集频率和分析算法，使得监测更加有针对性和有效性。网络化与无线化方面，随着物联网技术发展，通过 5G、NB-IoT 等无线网络技术，实现传感器与设备、传感器之间及传感器与监控中心之间的高速可靠的无线数据传输，实现对设备的远程监控管理，实现规模化智能监测网络。多参数融合与协同监测方面，为了更准确地掌握设备的状态，融合多种传感器之间的数据，实现综合判断设备的运行状态，例如融合振动、温度、电流等多种参数，通过算法提高设备运行的故障诊断的精度，而且可以分布位置的不同、种类不同的传感器协同监测形成设备全方位监测体系。

五、结束语

智能传感器有着不可替代的优势，在机电一体化设备的状态监测中发挥着极其重要的作用，其从传感器所采集数据的全面准确，到故障诊断的及时准确，再到性能改善的有效推行等为机电一体化设备运行管理提供了有效支撑。在应用过程中存在着精度稳定性、安全可靠性、成本功耗高等难题，但是随着智能传感器的微型化集成化、智能自适应网络化无线化、参数多因素协同监控等的发展，将不断对智能传感器的完善加以创新。未来应在技术创新上加以研究，为智能传感器在设备状态监测方面的推广应用解决当前存在的问题，进而应用到各行业领域智能化发展的基础层面，对工业的高效、稳定以及可持续的发展起到促进的作用。

参考文献

[1]王文恒.智能传感器在机电一体化设备中的应用研究[J].数码世界,2017,(11):410.

[2] 缪光亮. 浅析机电一体化系统中的检测传感技术[J]. 机电信息,2011,(18):123+125.

[3]林青.浅析传感器技术在机电一体化系统中的应用[J].福建广播电视大学学报，2011， 03:67–70 .