引言
在国家“互联网+”行动计划和制造强国战略的引领下，物联网技术在我国制造业得到广泛应用，推动了我国智能制造快速发展。在智能制造发展的大背景下，如何对智能车间的设备实施有效地监测与维护成为亟待解决的问题。物联网技术以其信息感知、传输和处理能力，可以对车间设备进行有效监测，实现对车间设备状态、运行状态的实时采集和处理，为智能车间设备的状态监测与维护提供了新技术支撑。本文基于物联网技术，围绕智能车间设备状态监测与维护展开研究，旨在实现对智能车间设备运行状态的有效监测与实时监控，为我国智能制造的发展提供技术参考。
一、智能车间系统架构与发展现状
物联网技术在制造业领域得到广泛应用，可将车间内所有生产设备、工艺装备等物理实体与控制系统互联，实现物理世界与信息世界的深度融合，提升车间制造过程的智能化水平。物联网技术具有感知、传输和处理能力，为智能车间设备状态监测与维护提供了技术支撑。目前，物联网技术在智能制造领域的应用主要是基于信息采集和智能控制的一体化集成、基于虚拟仪器的一体化集成、基于网络化通信的一体化集成等。这些研究大多侧重于物理世界设备状态监测与维护，对于车间设备运行状态监测与维护技术的研究较少[1]。
二、设备状态监测原理与技术
物联网是一种基于互联网技术的新型信息物理系统，在其基础上建立的智能车间设备状态监测系统，能够对智能车间设备状态进行实时采集和处理，并以数据流的形式传输到远程监控平台。在物联网环境下，数据采集终端通过传感器实时监测设备的运行状态，包括温度、振动、电流、电压等物理量，并将采集到的数据通过无线通信网络传输到远程监控平台，实现对智能车间设备状态的实时监测。通过对物联网技术在智能车间设备状态监测中应用的分析，重点从硬件设计、软件设计等方面对物联网技术在智能车间设备状态监测中应用的关键技术进行探讨[2]。
三、系统需求分析与总体架构设计
3.1智能车间设备管理需求分析
根据智能车间设备管理需求分析，包括设备管理的基本流程：①根据设备状态监测系统的采集数据，自动生成设备维修计划，并对设备状态进行预警；②维修人员根据维修计划开展维修工作；③维修人员完成维修工作后，将维修结果及时反馈给系统，同时将维修结果进行记录；④对维修过程进行记录，包括检查内容、检查时间、故障原因等信息；⑤将智能车间设备管理中的信息上传至企业网络；⑥企业网络中的所有人员能够在公司内部管理系统中实时查看所负责车间设备的信息；⑦对车间内的所有人员进行绩效考核[3]。
3.2物联网支持下的系统总体架构
根据智能车间设备管理需求分析，本文构建的基于物联网的智能车间设备状态监测与维护系统主要由三个模块组成：①设备管理模块（如图1），负责对车间设备进行统一管理；②数据采集模块，负责对设备运行状态进行实时采集；③数据处理与展示模块，负责对采集到的数据进行实时处理，并将处理后的结果展示给用户。为了保证系统的安全性与可扩展性，采用分层架构，分为三层：感知层、网络层和应用层。感知层通过传感器对车间设备进行实时监测，采集的数据通过网络传输到数据处理与展示模块；网络层实现数据传输；应用层实现系统管理、维护与展示等功能。
3.3关键技术环节与功能模块划分
数据采集与传感器部署：根据智能车间设备管理需求分析，数据采集与传感器部署的关键技术环节包括：①数据采集节点的选型：②无线通讯技术的选择：③数据传输协议的选择：④传感器布设方案的设计；数据处理与展示模块设计：根据设备管理需求分析，数据处理与展示模块主要由两个功能模块组成，即数据处理与展示模块和用户管理模块。数据处理与展示模块主要负责对采集到的数据进行处理，并将处理后的结果展示给用户。用户管理模块主要负责对智能车间内的所有人员进行统一管理，包括对所有人员进行绩效考核、发布通知、查看记录、查看日志等功能。
3.4系统安全性与可扩展性设计
安全性与可扩展性设计的关键技术环节包括：①无线通信协议的选择：②网络安全机制的设计：③数据加密方法的选择：④数据存储结构的设计。系统开发平台与技术路线：本系统基于。 NET平台进行开发，使用C#语言和 SQLSERVER数据库。系统采用分层架构，包括感知层、网络层和应用层。感知层通过 ZigBee协议进行传感器部署；网络层通过4G或5G进行数据传输；应用层主要完成数据处理、存储、展示等功能。系统采用分层架构，层次清晰，结构合理，有利于系统的扩展与升级。同时，采用C#语言和 SQLSERVER数据库进行开发，具有较好的通用性和可扩展性[4]。
四、设备状态监测技术实现
4.1监测数据采集与传感器部署方案
设备状态监测与维护系统所采集的数据主要来源于两个方面，一是通过传感器采集的原始数据，二是通过智能终端采集的数据。设备状态监测与维护系统中使用的传感器主要有加速度计、温度计、压力计、陀螺仪、位移传感器、光电传感器和电流传感器等。其中，温度传感器、位移传感器主要用于测量设备工作时的环境温度和压力，陀螺仪主要用于测量设备在不同工作状态下的转速。加速度计和光电传感器则是用来监测设备在工作过程中所受到的振动或冲击等情况，陀螺仪则用于监测设备在工作过程中的位置。将其安装在相应的位置上，便可以实时地获取设备状态数据。
4.2数据传输与实时处理机制
传感器网络采集的数据需要通过有线或无线方式上传至云端进行实时处理。针对工厂现场环境，一般使用有线方式进行传输，例如在车间内部使用光纤或网线等电缆进行网络连接。但也存在一些现场环境恶劣，有线传输并不适用，例如在恶劣的环境中如野外工作，则需采用无线方式传输。而无线网络中，无线路由器可以将无线网络信号转发给其他设备进行远程访问。根据采集数据的不同，选择适合的网络传输协议。无线网络通信协议有3种：基于 TCP/IP协议的传统网络通信协议、基于 HTTP/S协议的 Web网络通信协议和基于 ZigBee协议的 ZigBee无线网络通信协议。
4.3状态识别与异常检测算法
状态识别和异常检测是对设备运行状态的判别，目的是在设备运行过程中通过监测设备状态参数，及时发现并处理异常情况，避免发生重大设备事故。如图2所示，由图2可知，实时监测的数据为C （t）=k0+k1 （t），其中k0表示正常状态下的数据；k1表示异常状态下的数据；k0+k1代表正常状态下的数据，而k1-1代表异常状态下的数据。由于数据量很大，为了避免数据冗余和存储空间浪费，需要对原始数据进行预处理操作，把原始数据划分成固定大小的数据块，然后使用线性回归或决策树等方法对其进行聚类处理。
4.4数据可视化与设备健康管理
在设备运行过程中，将采集到的设备运行参数通过无线网络传输至云服务器，经过数据清洗、数据预处理、特征提取等处理后，利用C#语言开发的 Web应用程序在 Web页面上展示设备运行状态信息。在设备健康管理功能中，通过将采集到的设备运行参数通过无线网络传输至云服务器，在云服务器中实现对设备运行状态的实时监测，并利用云计算的强大计算能力对数据进行分析处理。通过对数据可视化和异常检测功能的实现，实现了对设备运行状态的实时监测和趋势预测，并在此基础上为用户提供了多种可视化的展示方式，满足了用户的不同需求。
五、维护系统设计与应用
5.1维护策略分类
设备状态监测和故障诊断模块（包含报警、预警、诊断、预测等功能）：通过对设备运行数据的采集、处理和分析，对设备状态进行分析，发现异常或故障现象，并做出相应的维护决策。预防性维护模块（包含故障预警、预测等功能）：通过采集设备运行状态数据，并对其进行分析，发现异常或故障现象后，将其定位为异常或故障现象，并对其进行预测[5]。
5.2故障诊断与维护决策支持
根据不同的维护策略，在维护系统中，针对不同的设备，构建故障诊断与维护决策支持系统。在该系统中，将设备状态监测数据进行实时分析，通过分析结果，判断设备是否发生故障的位置、故障原因等信息。根据分析结果，判断出需要进行维修的设备和需要进行预防性维护的设备。当判断出需要进行维修的设备时，通过专家系统对维修计划进行分析和决策。当故障诊断结果为正常时，专家系统会对维修计划进行审核和决策。如果经过专家系统审核后仍然无法判断故障原因，则需要进一步对故障进行诊断。
5.3维护任务调度与资源优化
对所收集到的设备状态数据进行分类管理，建立设备状态知识库，针对不同状态建立相应的维护任务计划。在基于知识和专家经验的基础上，采用规则引擎等技术对维护任务计划进行调度和优化，通过对设备维护资源进行分配和优化，以最大限度地提高维护效率和保证设备正常运行。系统能对不同维护任务分配到不同的维护人员手中，并根据故障诊断结果或维修经验等信息对其进行修正。同时也能通过系统对不同维护任务进行资源优化配置，根据系统内人员配置、设备状态信息等数据，选择最适合的人员、设备和检修时间等资源分配方案。通过以上步骤，完成维护任务的合理分配，使得维护任务在车间内得到最大程度地利用。以某轴承车间为例，在轴承故障诊断过程中，当发现设备运行状态异常时，可通过系统实时查看当前设备运行状态，并能根据设备故障情况对当前状态进行分类管理。然后针对不同的故障情况，建立相应的维护任务计划，并根据规则引擎技术对维护任务进行分配和优化。在维护人员收到任务后，按照一定的规则引擎规则对维护任务计划进行处理。并对处理结果进行评估，若符合要求则自动执行；若不符合要求则进行重新分配或重新执行。
5.4设备生命周期管理与智能预警
对智能车间中的设备，通过感知层、网络层、应用层等不同层级的数据采集和分析，获取设备的实时状态信息，在此基础上利用机器学习算法建立设备状态预测模型，对设备运行状态进行评估并实现智能预警。例如，可根据设备的历史运行数据以及维护任务执行情况，预测下一次的维护任务时间点，提前通知相关维护人员；在车间生产任务排期、加工任务计划、设备维护时间等方面进行实时决策；同时，通过与生产系统和过程控制系统进行信息集成，将预警信息反馈给生产管理人员，进行动态调度和优化，保证生产任务有序进行。在设备的生命周期管理过程中，通过对设备的运行状态进行监测与预测，能够提前发现设备异常，并根据设备的运行状态进行维护决策，及时处理。例如，通过对加工过程中设备状态监测与预测分析，可以提前发现工件加工过程中可能出现的缺陷或问题，并进行预防措施制定。此外，还可以根据生产需求和生产状态进行动态决策和调度，例如：当工件加工数量过多时，系统自动分配任务给加工能力较弱的设备，并进行动态调度；当任务过多时，系统自动调整任务量分配给加工能力较强的设备。这样就可以实现资源优化配置和动态调度，提高设备运行效率。
结语
通过对基于物联网的智能车间设备状态监测与维护系统的研究，实现了对车间设备运行状态的实时监测和趋势预测，并根据设备运行状态的变化，对设备进行状态识别和异常检测，实现了对设备运行状态的预测和分析。该系统的应用，可提高车间生产效率、降低生产成本，并可根据不同的维护策略进行合理决策和资源配置。同时，通过对系统安全机制的设计和安全加密方法的选择，确保了系统在安全、可靠的前提下正常运行。
参考文献
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[2]赵晟,吕朋辉,关海涛,等.基于物联网技术的涂装车间数据采集研究与实现[J].现代涂料与涂装,2025,28(05):34-36.
[3]夏娟,张炳超,赵广阔,等.高床养猪粪污综合处理智能控制系统设计与试验[J].农机化研究,2025,47(11):266-274.
[4]谢云,魏玉鹏,包建军,等.重型压力容器焊接数字化车间研究与实践应用[J].数字化转型,2025,2(03):104-111.
[5]倪德超,刘海涛,张亚东.装配式生产控制系统的优化管理[J].中国科技信息,2025,(02):125-127.
