引言
特种设备在工业、民生等领域中扮演着至关重要的角色，其安全运行直接关系到社会稳定与经济发展。例如，起重机械广泛应用于工业生产与建筑施工中，电梯则是现代城市生活不可或缺的垂直交通工具[10]。然而，由于设备数量庞大且分布广泛，传统的人工检验方式难以满足高效、精准的安全监测需求，导致检验结果准确性不足，甚至可能引发安全事故[1]。在此背景下，基于物联网与边缘计算技术的智能监测系统设计显得尤为必要。物联网技术能够实现设备间的互联互通与数据实时采集，而边缘计算则通过在数据源头进行处理，显著降低了传输延迟并提升了系统的实时性。两者的结合为特种设备的安全监测提供了全新的解决方案，有助于提高监测效率与预警能力，从而保障设备的安全运行与社会经济的稳定发展。
1 物联网与边缘计算技术剖析
1.1 物联网技术原理及应用
物联网技术通过将信息传感设备与特种设备进行连接，能够自动收集和传输设备的温度、压力、运行速度等各种参数，甚至还可以包括设备的位置信息、故障警报等。其核心原理在于利用传感器网络实现设备间的互联互通，并通过无线通信技术将采集到的数据上传至云端或本地服务器进行存储与分析[1]。在特种设备监测领域，物联网技术被广泛应用于起重机械、压力容器等高风险设备的运行状态监控中。例如，通过部署温度传感器和压力传感器，可以实时获取设备的关键性能指标，从而为后续的故障诊断与预警提供数据支持[2]。此外，物联网技术还能够实现对特种设备的远程监控，使管理人员可以随时随地通过网络对设备进行操作和调整，大幅提升管理效率。
1.2 边缘计算技术原理及优势
边缘计算是一种在数据产生源头附近进行处理的技术，其核心思想是将计算任务从云端下放到靠近数据源的边缘节点上执行。这种方式显著减少了数据传输的延迟，提高了系统的实时性[3]。在特种设备监测中，边缘计算节点通常部署在设备附近，能够快速处理传感器采集到的数据并生成实时响应。例如，在温度压力监测场景中，边缘计算节点可以在本地完成数据分析和异常检测，仅将关键信息上传至云端，从而降低网络带宽需求并提升系统的整体性能[12]。此外，边缘计算还具有较高的可靠性，即使在网络连接不稳定的情况下，也能保证监测任务的连续运行，这对于需要高可用性的特种设备监测系统尤为重要。
2 智能监测系统架构设计
3.1 传感器网络布局
在特种设备的智能监测系统中，传感器网络布局是数据采集的基础。传感器通常被部署于特种设备的核心部位，如气瓶的瓶体、压力容器的壁面等，以实现对温度、压力等关键参数的实时监测。光纤传感器因其高精度和抗干扰能力，常被用于检测气瓶典型缺陷应变[7]。此外，针对压力容器的温度监测，可通过物联网技术实现数据采集，并利用数字孪生技术进行实时驱动[3]。不同类型传感器对温度、压力等数据的采集方式各有特点，例如应变传感器通过测量材料表面的微小变形来反映内部应力变化，而温度传感器则通过热敏元件感知环境温度波动。这些传感器共同构成了一个多维度、高精度的数据采集网络，为后续的数据处理与分析提供了可靠的基础[13]。
2.2 数据传输通道构建
数据传输通道是连接传感器与边缘计算节点及云端的重要桥梁。在智能监测系统中，数据从传感器出发，经过嵌入式处理器进行初步处理后，按照特定的通信协议格式封装，并通过移动无线网络通信链路上传至云服务器[7]。这一过程中，数据传输的安全性至关重要。为此，系统通常采用加密技术对数据进行保护，防止信息泄露或篡改。同时，为保证数据传输的稳定性，系统需设计冗余通信路径，以应对网络波动或设备故障等情况[4]。此外，基于物联网技术的动态监测系统还能够通过传感器和无线通信模块实现数据的实时传输，从而满足特种设备安全管理需求[8]。这种高效、安全的数据传输机制，为系统的实时预警功能提供了坚实保障。
2.3 边缘计算节点部署
边缘计算节点在智能监测系统中扮演着至关重要的角色，其位置通常靠近数据产生的源头，如特种设备的安装现场或附近区域。边缘计算节点的主要功能是对从传感器网络采集到的数据进行实时处理与分析，从而减少对云端计算资源的依赖并降低传输延迟[3]。例如，在气瓶安全状态在线监测系统中，边缘计算节点能够对光纤传感器测量的数据进行搜集、分析、处理，并给出关于医疗用气瓶的当前状态及预警信息[7]。此外，边缘计算节点还具备较强的数据处理能力，能够利用预测模型对存储在数据库中的数据进行深度分析，并通过大数据技术统计气瓶应力变化趋势，进而得出准确的安全评估指数[12]。这种分布式的计算架构不仅提高了系统的实时性，还增强了整体监测效率，为特种设备的安全运行提供了强有力的技术支撑。
3 温度压力实时预警功能实现
3.1 预警算法模型研究
在特种设备的智能监测系统中，预警算法模型的设计是关键环节之一。通过对传感器采集的数据进行深度分析，可以识别出潜在的异常情况并发出预警信号。基于物联网技术的高温预警系统采用了热电转换能量采集技术，以确保无线终端设备的持续供电，并提高系统的可靠性[11]。此外，针对高压带电体温度的预测预警，文献中提出了利用BP神经网络建立预测模型的方法，通过对历史数据的学习与优化，实现了对设备温度的精准预测[14]。对于气瓶安全状态监测，光纤传感器被用于捕捉典型缺陷应变数据，并结合云服务器上的预测模型进行分析，从而得出准确的安全评估指数[7]。这些研究为预警算法的设计提供了重要参考，尤其是在如何设置合理的预警阈值方面，需要综合考虑设备的工作环境、历史数据以及安全标准等因素，以实现高效的异常判断。
3.2 预警流程设计
温度压力实时预警功能的实现依赖于一个高效且精准的预警流程。首先，传感器网络对特种设备的温度、压力等关键参数进行实时采集，并将数据传输至边缘计算节点。在边缘计算节点中，数据经过初步处理与分析后，若检测到异常值，则立即触发预警机制。例如，在基于物联网的高压带电体温度预警系统中，BP神经网络预测模型会对温度数据进行实时分析，一旦预测值超过预设阈值，系统将生成预警信息并上传至云端服务器[14]。与此同时，云端服务器会对预警信息进行进一步验证与分发，确保相关信息能够及时送达管理人员手中。整个流程强调了实时性与准确性，这不仅有助于快速响应潜在的安全隐患，还能有效降低事故发生的风险[7][11]。
4 系统应用挑战与应对策略
4.1 数据安全与隐私保护
在特种设备智能监测系统中，数据的安全性和隐私保护是至关重要的。由于系统涉及大量敏感信息，如设备运行状态、温度压力数据等，这些数据在传输和存储过程中可能面临多种安全风险，例如数据泄露、篡改或未经授权的访问[5]。为应对这些问题，可以采用加密技术对传输中的数据进行保护，确保数据在公网环境中不被窃取或篡改。同时，通过身份认证机制，只有经过授权的用户和设备才能访问系统数据，从而有效防止非法入侵[10]。此外，定期更新安全协议和密钥管理策略也是保障数据安全的重要手段。
4.2 设备兼容性问题
不同特种设备之间存在显著的差异性，包括硬件接口、通信协议以及数据格式等方面的不同，这对系统的兼容性提出了严峻挑战。例如，某些老旧设备可能采用传统的模拟信号接口，而新型设备则更倾向于数字化通信协议，这种差异可能导致数据无法无缝集成到统一的监测平台中[8]。为解决这一问题，可以通过制定标准化的接口规范和通信协议来提升系统的兼容性。此外，引入中间件技术也是一种有效的解决方案，它能够在不同设备之间实现数据格式的转换和统一，从而降低设备间差异对系统的影响[12]。
4.3 系统稳定性保障
系统运行过程中，网络波动、设备故障以及外部环境干扰等因素都可能影响系统的稳定性。例如，网络延迟或中断可能导致数据传输失败，进而影响监测和预警的实时性；而传感器故障则可能导致数据采集不准确，甚至引发误报警[6]。为保障系统的稳定运行，可以采用冗余设计，例如部署备用传感器和网络通道，以确保在主设备或网络出现故障时系统仍能正常工作。此外，引入智能故障诊断技术，通过对设备运行数据的实时分析，提前识别潜在故障并采取预防措施，从而最大限度地减少系统停机时间[9]。
5 系统发展展望
随着科技的不断进步，智能监测系统有望与人工智能、大数据等新兴技术进一步深度融合。一方面，人工智能技术的引入可以显著提升系统的监测精准度与智能化水平。通过机器学习算法对海量历史数据进行分析，系统能够自动识别出更为复杂的设备运行模式及潜在故障隐患，从而实现更加精准的异常检测与故障预警[6]。另一方面，大数据技术的应用将使得系统具备更强的数据挖掘与分析能力。通过对多源异构数据的整合与分析，不仅可以全面掌握特种设备的运行状态，还能为设备维护、管理决策提供科学依据[10]。此外，人工智能与大数据技术的结合还能够助力系统实现动态风险评估与智能诊断分析等功能，进一步提升特种设备的安全性与可靠性，推动特种设备智能监测系统向更加智能化、高效化的方向发展。
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作者简介：陈凡会（1987—），男，汉族，山东临沂人，本科，研究方向为特种设备设计。
