机电工程中智能化技术的应用探究

引言

在科技飞速发展的当下，智能化技术凭借其强大的数据处理与自主决策能力，成为推动各行业变革的核心力量。机电工程作为现代建筑、工业生产的关键领域，涵盖电力传输、设备运行、系统控制等复杂环节，传统施工与运维模式存在效率低、成本高、安全隐患多等问题，难以满足日益增长的精细化、智能化需求。

一、智能化技术概述

1.1 智能化技术的概念与内涵

智能化技术是现代科技发展的重要成果，其概念与内涵随着技术进步不断丰富。从本质上来说，智能化技术是将人工智能、物联网、大数据、云计算等前沿技术深度融合，使设备或系统具备自主感知、分析、决策和执行能力的综合性技术体系。通过模拟人类智能行为，智能化技术能够让机电设备在复杂环境中自适应调整运行状态，实现无人化操控、精准化作业，为机电工程带来变革性突破。1.2 智能化技术的发展历程

回顾智能化技术的发展历程，早期主要聚焦于简单的自动化控制，通过预设程序实现设备的重复性操作。随着计算机技术的发展，专家系统和模糊控制理论开始应用，使设备具备了一定的逻辑判断能力。进入 21 世纪，人工智能算法的突破与物联网的兴起，推动智能化技术进入高速发展阶段。深度学习、机器学习等技术的广泛应用，赋予设备更强大的数据分析和自主学习能力，实现从 “自动化” 到 “智能化” 的跨越，在多个领域展现出巨大潜力。

1.3 机电工程中智能化技术的应用现状

在机电工程领域，智能化技术的应用已形成广泛覆盖态势。以江苏句容抽水蓄能电站机电设备安装工程为例，该项目创新性地将 BIM、智能化、物联网技术融合，通过建立三维模型模拟施工流程，提前发现设计与施工中的潜在问题；利用物联网实时监测设备运行数据，实现精准施工与智能管理，不仅解决了高水头水泵水轮机安装、超长压力钢管焊接等施工难题，还大幅提升了施工效率与质量，将工期缩短了 15% 。在制造业中，智能化技术助力电气机械设备实现病因诊断和故障监测。通过在设备关键部位部署传感器，实时采集振动、温度、电流等数据，结合机器学习算法进行分析，可提前预测设备故障，将事后维修转变为预防性维护，减少停机时间和维修成本。

二、智能化技术在机电工程中的具体应用

2.1 在变电站工作中的应用

智能化变电站工作提升了变电站工作的运维模式，在变电站运维过程中，人工巡视是一种基础的运维方式。以传统变电站而言，由于变电站的设备众多，工作危险性极大，容易产生人身财产伤害问题，因此在这种变电站工作中运用人工的运维方法，工作效率极低，同时也增加了运行风险。而智能化的变电站运维方式通过对变压器、断路器、开关等关键性的设备的设置了大量的传感器和采集装置，能够在各种设备中采集到实时的电压电流、温度、湿度等信息，借助 5G 信号的传输将现场的信息采集传输到智能化的监控平台上。通过大数据分析方式和AI 算法分析，能够通过设备监测平台智能地分析出设备的一些异常信息，比如油色谱分析预测变压器是否出现了内部故障，预测运行安全状态并进行及时预警。与此同时，借助智能化的变电站运维工作方式，运维工作人员可采取远程运维操作，在安全位置上远程地对变电站的设备进行遥控操作和参数设置，减少工作人员在变电站工作的巡检，保障运维工作人员的人身安全，提高电力系统的可靠性和稳定性。

2.2 电气机械设备病因诊断和故障监测中的应用

智能技术是进行电气机械设备病因诊治的核心技术，在电气机械设备运行中，传感器获取的振动数据、音频数据、电流波形等大量数据通过以深度学习为基础的故障诊断模型进行相关性数据提取和模型的判别，其综合诊断响应时间比人工诊断时间缩短了

70% 以上，并且诊断准确率达到了 95% 以上，由“经验判断”变成“数据说话”，减少了设备突然发生故障导致生产停滞的风险以及减少设备的维修费用。

2.3 提升并优化电气机械工程的整体设计

BIM、参数化等智能化设计将对电气机械工程设计技术全面提升，前期采用三维数字化建模的 BIM、参数化软件手段集成、融合电气设备各部件的几何尺寸、材质、运行性能等基础信息，实现模拟化设计技术对电气系统设计电力负荷、电场、电磁场以及温升、电磁干扰等运行参数的测试、验证，为设计预留提前发现问题、解决潜在冲突的时间。

2.4 在机电设备维护方面的应用

在智能机电设备维护方面，智能技术促使维护向“预知性维护”转变。通过构建设备健康管理平台，按照设备运行情况、以往维修状况以及环境状况构建机器学习算法，精准预测设备使用寿命情况，实现对设备未来使用寿命的计算，在中央空调维护方面，系统将空调压缩机的运行时间以及能耗的变化等维护情况，预先制定维护计划，以免由于设备老化产生的运行效率低下状况。

三、机电工程智能化技术的发展趋势

3.1 人工智能与机器学习的深度融合

人工智能与机器学习的深度融合，将赋予机电工程系统更强大的智能决策能力。传统的机电设备虽然具备一定自动化功能，但在复杂工况下的自主判断与优化能力有限。随着深度学习、强化学习等算法的不断创新，未来机电系统能够通过海量运行数据的训练，精准识别设备异常状态、预测潜在故障，并自动生成最优解决方案。人工智能还能通过模拟不同工况，优化设备运行策略，实现能耗与效率的动态平衡。

3.2 物联网技术的广泛应用

物联网技术的广泛应用，将构建起全面互联的机电工程生态系统。物联网已在设备监控领域初显成效，未来其应用范围将进一步拓展至整个机电工程产业链。从设备生产制造阶段开始，物联网芯片将嵌入每个关键部件，实现产品全生命周期的追踪与管理。在施工安装环节，通过物联网传感器实时采集施工现场数据，可优化施工流程、保障施工安全。

3.3 绿色可持续发展方向

绿色可持续发展已成为机电工程智能化技术的重要发展方向。随着全球对节能减排的重视，智能化技术将在优化能源利用、降低环境污染方面发挥核心作用。通过智能控制系统对机电设备的能源消耗进行实时监测与动态优化，智能化技术助力设备的绿色设计与制造，通过数字孪生技术模拟产品全生命周期的环境影响，优化材料选择与生产工艺，减少废弃物排放。

结语

智能化技术已成为机电工程创新发展的核心驱动力。其在变电站运维、设备诊断、工程设计及维护等环节的应用，显著提升了工程效率与安全性。尽管当前面临技术融合、成本控制及人才短缺等挑战，但随着人工智能与物联网的深度发展，以及绿色可持续理念的推进，智能化技术必将推动机电工程迈向更高水平，为行业高质量发展注入强劲动能。

参考文献

[1]江君，周毅，叶晨昊，等.智能化技术在食品机电工程管理中的应用探索[J].现代食品，2024，30（24）：103-105.

[2]刘永磊，马栋良.机电工程中智能化技术的应用策略思考[J].高科技与产业化，2024，30（06）：37-38.