摘要： 在当今数字化与智能化蓬勃发展的时代，机电系统作为工业生产的核心支撑，其稳定运行至关重要。本文聚焦机电工程领域，深入探究基于物联网的机电系统远程监控与故障诊断技术，详细阐述物联网架构下数据采集、传输、存储以及故障诊断模型构建等关键环节；同时，直面技术应用中的数据安全隐患、网络通信瓶颈、诊断模型精度挑战，提出针对性解决策略，旨在为机电工程从业者提供深度技术指引，助力工业企业实现机电设备智能化运维，提升生产效率与可靠性，推动产业升级。

一、引言

随着工业 4.0 与智能制造战略推进，机电系统愈发复杂、集成度日益提高，对其运行状态实时掌控与故障快速处理需求迫切。物联网技术凭借强大的感知、连接与数据交互能力，为机电系统远程监控与故障诊断开辟崭新途径，实现设备全生命周期管理，是保障现代工业连续稳定生产、降低运维成本的关键力量，对机电工程领域发展具有深远意义。

二、基于物联网的机电系统架构剖析

（一）感知层

由各类传感器与数据采集设备构成，是机电系统的 “触角”。在电机设备上，安装温度、振动、电流传感器，精准采集运行参数；在工业机器人关节处，力矩、角度传感器实时反馈运动状态。

（二）网络层

负责数据传输，依托有线网络（如工业以太网）与无线网络（如 Wi-Fi、4G/5G 等），构建起庞大的信息 “高速公路”。借助 4G/5G 网络实时回传海量监测数据，保障数据流畅通无阻，实现机电系统从 “单机孤立” 到 “万物互联” 的跨越。

（三）应用层

是数据处理与决策的 “大脑”，接收来自网络层的数据，进行存储、分析与可视化展示。一方面，构建人机交互界面，供运维人员实时监控设备状态；另一方面，嵌入故障诊断模型，依据数据特征智能判断设备健康状况，及时发出预警并提供维修建议，将海量数据转化为有价值的运维决策信息。

三、机电系统远程监控关键技术详解

（一）传感器优化布局与选型

1.依据故障特征布局

针对机电系统常见故障模式，如轴承磨损、齿轮裂纹，在关键部位精准布局传感器。在齿轮箱周围，依啮合频率特性布置振动加速度传感器，捕捉早期故障微弱信号；在电机轴承座安装高精度温度传感器，监测温升异常，以最少传感器实现最优监测效果，提升故障预警及时性。

2.高性能传感器选型

选用高灵敏度、宽频响应、抗干扰强的传感器。在强电磁干扰的工业环境，光纤传感器以其抗电磁特性脱颖而出，用于测量电流、应变等参数；微机电系统（MEMS）传感器凭借小型化、低功耗优势，广泛应用于便携或分布式机电设备监测，确保采集数据准确可靠。

（二）数据传输可靠性保障

1.多协议适配与网关技术

机电系统涉及多种设备与通信协议，开发通用网关实现协议转换。如将 Modbus、CAN 等底层设备协议转换为 TCP/IP 等互联网协议，确保不同品牌、型号设备数据无缝接入物联网；网关内置缓存与重传机制，在网络波动时保障数据不丢失，维持传输连续性。

2.无线传输优化

在无线网络应用中，采用自适应调制编码技术，根据信道质量动态调整传输参数，提升传输效率与可靠性；利用多天线技术增强信号强度、抗衰落能力，如 MIMO（多输入多输出）技术在智能电网无线抄表与监控中，确保偏远地区电表数据稳定回传，降低传输误码率。

四、基于物联网的机电系统故障诊断技术核心要点

（一）故障特征提取与分析

1.时域与频域特征挖掘

对采集的振动、电流等信号，在时域分析幅值、均值、方差变化，检测突发冲击；在频域通过快速傅里叶变换（FFT）剖析频谱结构，识别故障特征频率。如电机断条故障，频域会出现特定转差频率边带，依此精准定位故障根源，为诊断提供关键线索。

2.时频联合分析

引入小波变换、希尔伯特 - 黄变换等时频分析方法，处理非平稳信号。在变速机电设备运行中，利用小波变换自适应分解信号，捕捉随时间变化的故障特征，有效应对工况复杂多变带来的诊断难题，提升诊断准确性。

（二）故障诊断模型构建

1.基于规则的专家系统

总结机电领域专家知识与经验，构建故障诊断规则库。如 “若轴承温度持续升高且振动幅值超标，则判定轴承故障”，系统依规则逻辑推理诊断故障类型，适用于已知故障模式明确的机电系统，快速给出初步诊断结论。

2.机器学习模型应用

运用支持向量机（SVM）、神经网络等机器学习算法。采集大量历史故障数据训练 SVM 模型，对新数据分类判断故障类别；神经网络凭借强大自学习能力，自动提取复杂故障特征，如深度神经网络在大型工业压缩机故障诊断中，精准识别多种耦合故障，诊断准确率超 90%。

五、技术面临的挑战与应对策略

（一）面临挑战

1.数据安全威胁

海量机电设备数据交互，面临黑客攻击、数据泄露风险。一旦控制系统数据被篡改，可能引发设备误操作；敏感运维数据泄露，危及企业商业机密与设备安全，当前加密、访问控制等防护手段在复杂物联网环境下仍显薄弱。

2.网络通信挑战

工业现场电磁干扰强、网络节点多，易出现通信中断、延迟问题。在大型工厂高峰期，数据传输拥堵，实时监控滞后，影响故障诊断及时性；偏远地区网络覆盖不足、信号弱，制约物联网技术全面应用。

3.故障诊断模型适应性难题

机电系统工况复杂、设备更新换代快，既有诊断模型难适应新工况、新故障。如新型智能制造设备引入新结构、新材料，运行特性变化，传统模型误诊率升高，需持续优化更新。

（二）应对策略

1.强化数据安全保障体系

采用区块链、量子加密等前沿技术确保数据传输、存储安全；严格权限管理，按运维角色精细划分数据访问级别；定期开展数据安全审计、漏洞扫描，及时修复，全方位守护数据安全，让机电设备数据 “坚不可摧”。

2.优化网络通信方案

在工业现场采用工业级专用网络设备，增强抗干扰能力；部署边缘计算节点，近端处理实时性强数据，减轻云端传输与计算压力；联合通信运营商拓展偏远地区网络覆盖，利用卫星通信等作为补充，确保机电系统 “永不失联”。

3.持续改进故障诊断模型

建立故障样本库动态更新机制，收集新故障案例丰富样本；引入迁移学习、在线学习等技术，使模型快速适应新设备、新工况；加强产学研合作，依托高校科研力量攻克诊断难题，提升模型 “智慧”，精准护航机电系统。

六、结论

基于物联网的机电系统远程监控与故障诊断技术是机电工程迈向智能化、高效化的关键一步。深入研究技术、攻克现存难题，有望实现机电设备运维从 “事后抢修” 到 “事前预防” 转变，为工业发展注入磅礴动力，开启智能制造新篇章。

参考文献

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