摘要：机电设备作为工业与建筑设施运行的关键组成部分，其稳定性直接关系到系统运行效率与安全水平。传统的设备管理方式存在监测滞后、维护响应不及时等问题，难以满足现代复杂运行环境的要求。物联网技术的应用为设备运行状态实时获取与故障预测提供了技术支撑，能够实现远程在线监控与预测性维护，有效提升管理智能化水平。本文围绕物联网在机电设备管理中的应用需求，分析远程监控技术架构与预测性维护机制，探讨系统构建的关键路径与落地策略，为构建高效、智能的设备运维体系提供理论参考。

关键词：物联网；远程监控；预测性维护

一、机电设备远程监控的系统基础

（一）远程监控系统的功能组成与架构

机电设备的远程监控系统依托物联网技术，实现对设备运行状态的实时采集、传输、分析与响应。系统由感知层、传输层、平台层与应用层组成， 形成完整的数据闭环结构。感知层通过部署各类传感器节点，实现对温度、振动、电流、压力等运行参数的 并配置边缘处 元对原始数据进行初步清洗与压缩。传输层基于无线通信协议构建高可靠性 障数 据在复杂 稳定传输至监控中心。平台层采用数据集中管理方式，集成多源数据分 界面，支持多维度状态评估与报警推送。应用层则面向用户操作，实现设备定位、状态查询、异常响应与历史记录分析等功能。

（二）关键参数选取与状态数据标准化

在构建远程监控体系过程中，关键监测参数的选取直接影响系统对设备状态的感知精度。参数选取应覆盖设备运行安全、能效水平与结构稳定等多个维度，突出温升、载荷变化、振动响应与能耗波动等核心指标。每监测点应依据设备类型、工作环境与运维需求进行差异化配置，避免信息冗余或关键数据缺失。为了保障数据在不同设备间的可比性与分析效率，需对采集数据进行统一标准化处理，构建以时间、空间与状态维度为基础的数据模型体系。采用统一编码与格式约定，提升系统间数据的兼容性与扩展能力。

（三）远程通信安全与数据加密机制

机电设备运行状态涉及生产安全与设备资产敏感信息，远程通信安全是系统设计的重点。构建远程监控网络架构时，应采用多层加密机制保障数 在采集 传 存储 完整性与保密性。在数据传输过程中，应用动态密钥算法与数据包签名技术， 通信协议选择需具备双向认证与权限控制功能，防止非法设备接入系统 置多重身份验证机制，结合角色权限配置管理用户访问等级，限制关键操作权限。数据存储部分 构建异地备份与容灾恢复机制，避免因单点故障导致信息丢失。

二、预测性维护体系的构建方法

（一）设备运行状态建模与健康评估技

预测性维护体系的核心在于构建准确的设备运行状态模型， 以实现故障征兆的识别与寿命预测。通过分析设备在正常与异常状态下的运行数据， 构建特征 健康评估指标体系。状态建模过程中应综合考虑设备类型、运行负载 计分析与特征降维技术提取核心影响因子。利用数据驱动的建模方 杂状态变化的敏感响应。健康评估模块通过设置状态评分标准，将设备状态划分为正常 为维护决策提供依据。评估结果应与历史趋势分析结合，挖掘潜在故障发展路径，增强预测准确性，推动设备运维由经验判断向数据驱动转变。

（二）故障预警模型构建与应用机制

构建有效的故障预警模型是实现预测性维护目标的技术核心。预警模型应基于大量历史故障数据与实时状态信息，采用机器学习与人工智能算法挖掘故障发展规律与关键判别特征。通过引入神经网络、支持向量机与随机森林等分类算法，对设备运行状态进行动态监测与模式识别，形成自动化判断机制。预警模型需具备自学习能力，能够根据运行数据变化不断优化参数设置与分类边界，提升模型的适应性与泛化能力。预警信号的触发应依据多参数融合判断，避免因单一指标波动引发误报或漏报。在应用机制设计上，预警信号应通过可视化平台实时推送至运维人员，并结合设备定位信息标注风险设备，实现精准响应。配套应急预案与维修资源调配机制，确保预警信息得到及时有效处理，降低故障演化风险。

（三）维护策略优化与生命周期管理机制

预测性维护的实施需配套科学的维护策略与系统的生命周期管理体系。维护策略应依据设备状态评估结果制定，针对不同健康等级采取差异化措施，如例行检查、部件更换或全系统停机检修，提升维护资源使用效率。生命周期管理强调从设备采购、运行、维护到淘汰全过程的数据贯通与状态记录，形成完整的资产履历档案。通过数据分析与寿命曲线拟合，预测设备剩余使用寿命与故障概率，为维护决策提供时间窗口与经济依据。运维计划应动态调整，根据运行状态与外部环境变化灵活排布，避免维护资源浪费或设备过度使用。维护资源的调度管理应引入信息系统支持，实现备件、工单与人员的统一配置与过程跟踪。构建标准化维护流程与评价体系，推动运维工作规范化、高效化发展。

（四）平台集成架构与系统协同机制设计

构建集成化的平台架构是实现远程监控与预测性维护协同运行的基础。平台应采用模块化设计，集成数据采集、状态评估、故障预测与维护决策等功能模块，形成统一的运行管理入口。平台接口需支持多种通信协议与设备类型，实现异构设备接入的无缝对接与数据标准转换。系统协同机制应基于角色权限划分，实现管理层、运维层与执行层的信息流转与指令闭环。通过构建工单驱动流程，实现从预警生成、任务派发、执行反馈到结果评估的全过程数字化管理。平台应具备可视化功能，实时展示设备状态、风险分布与维护执行进度，提升决策效率。引入人工智能辅助分析模块，对异常数据进行深度学习与趋势预测，增强平台的智能决策能力。

三、结束语

基于物联网的远程监控与预测性维护体系，为机电设备运维提供了智能、高效与可靠的解决方案。通过系统架构设计、状态建模分析、预警机制构建与平台集成管理，实现对设备状态的全过程感知与响应，为设备管理质量与运行效率的全面提升提供重要支撑。

参考文献

[1] 朱子明. 基于物联网的机电设备智能监控系统研究 [J]. 自动化与仪器仪表， 2023，43（02）：112-114.

[2] 涂颖荣. 预测性维护在机电设备管理中的应用探索 [J]. 中国设备工程， 2023，（07）：91-93.