基于物聯網的防爆電機遠程監控系統設計

摘 要：隨著工業自動化的快速發展，防爆電機在石油化工、煤礦等領域的應用越來越廣泛。為確保生產安全和設備運行穩定，遠程監控系統作為一種有效的解決方案應運而生。現提出一種基于物聯網的防爆電機遠程監控系統，通過實時數據采集、故障預警和遠程診斷等功能，實現對防爆電機的全面監控和智能管理。系統利用多傳感器融合檢測和自適應故障預警算法，結合邊緣計算與云端協同技術，提高了電機運行的安全性和可靠性，降低了維護成本，為工業生產提供了有力保障。

關鍵詞：物聯網；防爆電機；遠程監控；故障預警；云服務

中圖分類號：TM357" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1671-0797（2025）07-0068-03

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2025.07.017

0" " 引言

電機作為工業生產中的關鍵設備，其性能狀況直接影響著生產效率和產品質量。在化工、石油等易爆環境中，防爆電機是必不可少的重要設備。然而，這類防爆電機往往處于惡劣的工作環境之中，維護保養較為困難。傳統的檢修方式通常需要工作人員到現場進行定期檢查，不僅耗時費力，還存在安全隱患。隨著物聯網技術的不斷發展，利用物聯網手段對防爆電機進行遠程監控和故障預警，已經成為一種可行的解決方案。

1" " 物聯網技術在防爆電機領域的應用

1.1" " 實時數據采集

物聯網技術在防爆電機監控領域實現了實時數據采集的重大突破。通過將溫度傳感器、振動傳感器和電流傳感器集成到電機上，系統能不間斷地采集電機的關鍵運行參數，如溫度、振動和電流。這些數據通過無線通信實時傳輸至云端服務器，實現了數據采集的高頻率與高精度。例如，系統能以秒級間隔更新電機溫度數據，誤差率控制在±1%以內，確保了數據的實時性和準確性，具體如表1所示。

這種實時、準確的數據采集方式，為電機的健康監測與故障預警提供了堅實的基礎。

1.2" " 故障預警和遠程診斷

防爆電機是工業生產的核心設備，其穩定運行對生產至關重要。利用云端大數據分析技術，可實現防爆電機的故障預警和遠程診斷。系統實時收集電機的振動、溫度、電流等數據，通過物聯網和先進算法進行深度分析，能識別微小變化并預測未來趨勢，提前發現潛在隱患。一旦發現異常，系統立即觸發預警，向維護人員發送故障類型、嚴重程度及建議措施等信息[1]。遠程診斷平臺使專家能快速介入，細致分析故障并指導現場處理，顯著縮短響應時間，提升設備可靠性和安全性，確保工業生產連續穩定運行。

1.3" " 優化決策支持

物聯網系統為防爆電機維護保養提供了強大的優化決策支持。通過持續收集并深度分析運行時長、負載變化、故障歷史等海量數據，系統能精準描繪每臺電機的性能曲線與磨損趨勢。借助先進數據分析算法，管理人員可直觀了解設備實際狀態，科學調整保養周期，避免傳統定期維護的過度或不足問題，實現精準施策。此外，優化決策支持能顯著提高設備有效利用率，降低停機維修帶來的生產損失和運維成本，為企業資產管理提供智慧化決策工具，助力實現高效、經濟的設備管理目標，提升整體運營效率。

2" " 遠程監控系統的設計目標與框架

防爆電機遠程監控系統（圖1），以物聯網技術為基礎，旨在全面、實時監測電機狀態，采集關鍵數據。系統通過預警機制及時揭示潛在故障，支持遠程診斷與快速維修，大幅提升了現場問題的處理效率。同時，該系統還能為管理層提供寶貴的數據支持，幫助優化設備的維護方案。

2.1" " 系統功能模塊

如圖1所示，防爆電機遠程監控系統集成了多個核心功能模塊，以確保電機的全面監控與高效管理。數據采集模塊作為系統的前端，負責實時捕獲電機的關鍵運行參數，如溫度、振動頻率、電流及電壓等，這些數據通過高精度傳感器轉化為數字信號，為后續分析提供基礎。無線傳輸模塊作為數據傳輸的橋梁，采用先進通信技術，確保數據在防爆環境下穩定、實時地傳輸至云端服務器[2]。云端服務模塊是系統核心，負責數據接收、存儲和深度分析，能夠識別電機運行狀態和潛在故障，實現遠程監控、預警及故障診斷，顯著提升故障處理效率和準確性。用戶界面模塊提供直觀、便捷的操作界面和移動應用，使現場操作人員和遠程管理層都能實時查看電機運行狀態、歷史數據和預警信息，便于做出及時、有效的決策。系統集成與測試模塊確保各模塊無縫對接和協同工作，通過模擬真實環境發現并解決潛在問題。維護與升級模塊通過定期檢查和保養，延長系統壽命，確保持續高效運行，預防故障發生。

2.2" " 系統設計目標

該遠程監控系統的設計，旨在實現多重目標。首要目標是提高電機運行的安全性和可靠性，通過實時監控電機的各項參數，系統能夠及時發現并預警潛在故障，從而有效避免事故的發生，延長設備的使用壽命。其次，系統致力于提升維護效率，通過遠程故障診斷功能，維修人員可以迅速定位問題所在，減少現場排查時間，降低維護成本。此外，系統還為管理層提供了詳盡的數據支持，幫助他們更科學地制定設備維護計劃和資源分配策略，進一步優化設備管理，降低運行成本[3]。

2.3" " 系統框架與工作原理

系統框架由數據采集、無線傳輸、云端服務、用戶界面、系統集成與測試、維護與升級六大模塊組成。工作原理：傳感器實時捕獲電機數據，轉換為數字信號后由無線傳輸模塊發送至云端服務器。云端服務器存儲、分析數據，通過算法識別電機狀態，預測故障并生成預警信息，最終通過用戶界面展示給用戶，指導操作和維護。系統集成與測試模塊確保各模塊無縫對接和系統穩定運行，定期維護和軟件升級提升系統可靠性和精確性，實現高效、精準的電機監控與管理。

3" " 關鍵技術分析與創新點

3.1" " 多傳感器融合檢測

本系統深度整合了溫度傳感器、振動傳感器及電流傳感器等多種傳感技術，針對防爆電機的核心運行參數實施全方位監測，如圖2所示。

溫度傳感器實時監測電機溫度，異常升高時立即預警，防止過熱損壞。振動傳感器分析振動模式，精準診斷電機不平衡、軸承磨損等故障。電流傳感器監控電流變化，及時發現繞組短路或過載。RTU100控制器高效采集異構數據，經RS485總線傳輸至安易云平臺[3]。平臺利用4G/5G網絡接收數據，進行深度分析與存儲。監控大屏展示運行狀態，Web/App功能實現遠程管理。多傳感器數據融合分析，全面描繪設備運行狀態，及時預警潛在故障，保障防爆電機可靠運行，提升設備管理智能化水平。

3.2" " 自適應故障預警算法

自適應故障預警算法，憑借其強大的數據處理與學習能力，已成為工業設備維護領域的得力助手。該算法深度融合歷史運行數據與專家經驗，構建了一套完善的傳感數據監測體系。如表2所示，它針對溫度傳感器、振動傳感器、電流傳感器、壓力傳感器及濕度傳感器，分別設定了精確的正常波動范圍與預警閾值。

算法實時監控傳感數據，一旦數據超出正常范圍，立即觸發預警機制，通知維護人員迅速響應。更值得一提的是，算法具備自我學習與動態調整能力，能隨設備運行狀態的變化，自動優化預警規則，確保故障預測的準確性與時效性。這種智能化的預警系統，不僅提升了設備維護效率，更為工業安全生產提供了堅實保障。

3.3" " 邊緣計算與云端協同

在構建高效、實時的防爆電機監控系統時，邊緣計算與云端服務的協同配合發揮著至關重要的作用，如圖3所示。

邊緣計算通過現場部署設備，實現原始數據即時采集與初步分析，承擔數據緩存、請求分布等任務，能降低云端帶寬需求與處理壓力，提升效率。云端平臺作為“智慧大腦”，對邊緣數據深度挖掘，利用大數據、機器學習技術識別異常，為設備診斷提供科學依據。這種分級處理模式優化了資源配置，提升了監控系統性能。邊緣與云端無縫對接，構建實時計算體系，提升了響應速度，確保了防爆電機安全穩定運行[4]。深度融合的邊緣計算與云計算為工業防爆電機提供了強有力的技術支撐，推動了智能制造發展。此外，系統還通過智能算法優化數據流程，進一步提高了數據處理的準確性和實時性，為工業智能化升級奠定了堅實基礎。

4" " 結束語

綜上所述，基于物聯網的防爆電機遠程監控系統，通過集成創新技術，實現了電機狀態的實時監控與智能管理，大幅提升了工業生產的安全性和效率，具有廣闊的應用前景和深遠的社會經濟效益。

[參考文獻]

[1] 紀繁祥.智能電機驅動技術在電泵遠程監控與維護系統中的應用[J].防爆電機，2024，59（6）：65-69.

[2] 劉大雷，齊大偉，李明.基于物聯網和LoRa技術的變電站設備遠程監控系統[J].環境技術，2024，42（8）：145-150.

[3] 聶健，王正.探究機電設備的嵌入式遠程監控系統設計[J].長江信息通信，2024，37（9）：89-91.

[4] 陸青.基于多傳感器數據自動融合的配電房能耗遠程監控系統[J].自動化應用，2024，65（13）：208-209.

收稿日期：2024-12-30

作者簡介：李野（1990—），男，黑龍江佳木斯人，助理工程師，研究方向：防爆電機防爆性能檢測檢驗。