摘要：本文以水利水电工程智能化转型为背景，系统研究了智能制造中的机电一体化技术在该领域的应用模式与优化路径。研究表明，机电一体化技术通过集成传感、控制与执行功能，显著提升了水轮发电机组、闸门系统等关键设备的运行效率与可靠性；基于边缘计算与数据融合的智能控制系统，解决了传统工程中多设备协同响应滞后问题；而嵌入式诊断算法与预测性维护机制的应用，则实现了工程安全从被动防御向主动预警的转变。进一步提出通过增强设备环境适应性、优化算法实时性、构建全生命周期维护体系等策略，可有效突破复杂工况下的技术瓶颈。

关键词：智能制造；机电一体化；水利水电工程

引言

水利水电工程作为国家基础设施的核心组成部分，承担着水资源调控、清洁能源供给、防洪减灾等战略职能。在“双碳”目标与数字化转型的双重驱动下，传统工程模式已难以满足高精度调度、智能运维和能效优化的新要求[1]。当前水利水电工程面临着设备老化导致的效率衰减、人工巡检难以覆盖全域监测、多源数据利用不足制约决策科学性等突出问题。智能制造与机电一体化技术的深度融合，为破解这些难题提供了新的技术范式。

1 智能制造与机电一体化技术的关系分析

智能制造作为现代工业体系的核心变革方向，其本质是通过信息化技术与传统制造技术的深度融合，构建具备自感知、自决策能力的生产系统。而机电一体化技术作为集成机械、电子、控制、信息等多学科的技术体系，既是智能制造发展的底层支撑，也是其技术理念的具体承载者。两者的关系呈现出多维度的互动特征，既包含技术层面的相互渗透，也体现为系统架构的有机统一，更映射出工业技术从离散化向集成化跃迁的必然趋势。

从技术基础层面观察，机电一体化与智能制造共享着相同的技术基因。机电一体化以机械本体为物理载体，通过嵌入式传感器、执行器和控制系统的整合，实现了设备运行的精确控制与实时反馈。这种模块化集成思维恰是智能制造系统构建的基本单元。智能制造体系中的智能装备、柔性生产线等核心构成，本质上都是机电一体化技术在不同层级上的延伸与扩展。二者的交汇点在于对“感知-分析-执行”闭环的追求，机电一体化通过硬件集成实现设备级的闭环控制，智能制造则在此基础上叠加数据驱动与智能算法，形成更高维度的系统级闭环。这种技术基础的共通性，使得机电一体化成为支撑智能制造落地的关键使能技术[2]。

在系统架构维度，二者的关系呈现出互补共生的特征。智能制造强调生产系统的全局优化，其核心在于通过工业互联网、数字孪生等技术实现全要素的互联互通。而机电一体化技术则为这种系统级的智能优化提供了基础执行单元。当智能制造系统通过大数据分析完成决策后，需要依赖机电一体化设备将指令转化为精确的物理动作。反之，机电一体化设备在运行中产生的多维数据又为智能制造系统的迭代优化提供了数据基础。这种双向赋能关系突破了传统工业系统中信息孤岛的局限，构建起数据流动与物理执行的无缝衔接。值得注意的是，机电一体化技术在发展过程中形成的标准化接口协议与模块化设计理念，为智能制造系统的快速重构与柔性适配提供了技术便利，这种架构层面的兼容性强化了二者的协同关系。

2 智能制造中的机电一体化技术在水利水电工程中的应用

智能制造与机电一体化技术的深度融合，为水利水电工程这一传统工业领域注入了新的技术活力。水利水电工程作为涉及水资源调控、能源转换、环境治理的复杂系统，其设备运行环境恶劣、控制精度要求高、安全冗余需求严格的特点，与机电一体化技术高度适配。在智能制造的框架下，机电一体化技术通过重构水利水电工程的设备体系、优化控制系统架构、革新监测诊断模式，推动着工程系统向智能化、高效化、可持续化方向演进。

2.1 机电一体化技术在水利水电工程设备中的应用

水利水电工程设备体系的智能化升级本质上是机电一体化技术在特定工业场景下的具象化延伸。传统水利机械如闸门启闭机、水轮发电机组、泵站设备等，通过嵌入智能传感器、高精度执行器及嵌入式控制系统，实现了从机械化向智能化的跨越[3]。以水轮发电机组为例，机电一体化技术通过主轴振动监测单元、导叶开度闭环调节装置、冷却系统自适应控制模块的集成，使设备能够实时感知水流动态载荷与机械运行状态，自主调节运行参数以维持最优效率区间。这种设备级的智能化改造，不仅提升了能量转换效率，更通过故障预判功能显著降低了非计划停机的风险。

在水利工程特种设备领域，机电一体化技术的创新应用更为突出。例如大坝泄洪闸门的智能驱动系统，融合液压伺服控制与物联网通信技术，可根据上游水位、下游泄流能力的实时数据，自主计算最优启闭策略并精准执行动作。此类设备在保留机械结构可靠性的同时，嵌入了智能决策能力，形成兼具物理强度与数字智慧的复合型工程装备。机电一体化技术的模块化设计理念，还支持水利设备的快速功能重构，如通过更换传感器套件与控制算法，同一台清淤设备可适应不同含沙量水体的作业需求，这种柔性化特征显著提升了工程设备的场景适应能力。

2.2 机电一体化技术在水利水电工程自动化控制系统中的应用

机电一体化技术通过构建分层递阶的控制架构，将离散的设备单元整合为有机协同的智能体网络。在引水发电系统中，传统PLC控制被升级为融合边缘计算单元的智能控制节点，这些节点不仅执行预设逻辑程序，更能基于实时工况数据动态优化控制参数。例如水轮机调速系统通过引入模型预测控制算法，可在大电网负荷波动时，结合机组振动频谱与效率曲线，自主生成兼顾稳定性与经济性的调节指令，这种控制方式的革新大幅提升了电力输出的品质与响应速度。

在流域级水利枢纽的协同控制层面，机电一体化技术推动了“感知-决策-执行”链路的空间扩展。通过工业以太网与OPC-UA协议[4]，闸门群控系统、泵站集群、发电机组等异构设备被整合为统一的信息物理系统。当洪水调度中心下达泄洪指令时，控制系统不仅需要协调多座闸门的同步动作，还需考虑下游河道承载力、发电机组运行状态等约束条件。机电一体化设备提供的标准化数据接口与精确执行能力，使得此类复杂控制策略得以精准落地。

2.3 机电一体化技术在水利水电工程监测与诊断中的应用

传统以人工巡检为主的设备监管模式正被全天候、多维度的智能监测网络所取代。在坝体结构健康监测中，分布式光纤传感器与微机电系统（MEMS）加速度计的复合部署，实现了对混凝土应力应变、渗流场变化的毫米级感知[5]。这些机电一体化传感单元通过工业总线与云平台连接，构建起覆盖工程全生命周期的数据采集体系，为结构安全评估提供了连续、完整的数据基底。

在设备状态诊断方面，机电一体化技术开创了“信号感知-特征提取-智能诊断”的新型技术路径。水轮机转轮的裂纹检测系统通过集成声发射传感器与振动分析模块，可捕捉到传统手段难以识别的早期故障特征。嵌入式处理器搭载的故障诊断算法，能够将振动频谱、声学信号、温度梯度等多源数据进行融合分析，准确识别空蚀、磨损等典型故障模式。这种本地化智能诊断能力，大幅缩短了故障响应时间，同时降低了云端计算资源的依赖。更为前沿的是，基于机电一体化技术构建的自愈系统已在部分水利设备中实现应用尝试，例如当监测系统检测到轴承润滑异常时，可自动触发供油系统补偿操作，并在故障消除后自主恢复常规监测模式，这种闭环运维机制标志着工程维护从被动应对向主动防御的转变。

3 机电一体化技术在水利水电工程应用中的优化策略

机电一体化技术在水利水电工程中的深度应用，需针对复杂工况适应性、系统协同效率、全生命周期维护等关键问题，建立可落地的技术优化路径。以下从设备、算法、运维三个维度提出具体改进措施，着重提升系统的可靠性、响应速度与可持续性。

3.1 提升设备系统的环境适应能力与功能可靠性

水利水电工程设备常面临潮湿、腐蚀、振动等恶劣环境，需从硬件设计与控制架构两方面增强鲁棒性。在机械结构层面，应采用复合防护工艺对关键部件进行强化处理，例如在传感器外壳应用多层密封技术，结合防水透气膜平衡内外压力，防止水汽渗透导致电路失效。对于暴露在高速水流中的执行机构，可在运动部件表面涂覆耐磨抗蚀材料，延长设备在含沙水体中的使用寿命[6]。

在控制系统设计中需建立多重冗余机制，对于闸门开度调节、水轮机调速等关键功能，应采用主备控制器并行运行模式，通过异构处理器架构避免系统性故障。当主控制器出现异常时，备用单元可基于预设逻辑或实时学习模型无缝接管控制权。同时，在液压驱动系统中配置双回路供油通道，确保单一管路堵塞时仍能维持基本运行能力。此类冗余设计显著提高了极端工况下的系统生存能力。

推进设备模块化升级改造是提升适应性的另一有效路径。通过标准化机械接口与通信协议，实现传感器阵列、动力单元等组件的快速更换。例如在清淤设备中，可根据作业环境灵活装配声呐探测模块或机械抓斗模块，这种“硬件可配置”特性使单台设备能够应对多种工况需求[7]。对于已部署的传统设备，可通过加装智能适配器实现数据采集与控制功能的升级，避免整体更换带来的资源浪费。

3.2 优化智能算法的实时性与多源数据融合能力

水利工程对控制响应的实时性要求极高，需通过边缘计算架构的优化减少云端依赖。在控制节点部署轻量化推理引擎，对复杂算法进行模型剪枝与量化处理，在保证识别精度的前提下降低计算资源消耗。例如在洪水预警系统中，可在现场设备端运行精简后的水情分析模型，实现雨量、流量等参数的实时解析与预警决策，避免数据传输延迟导致的响应滞后。此外，建立基于物理机理的数据校验机制，将传感器采集信息与流体力学仿真结果进行交叉验证，消除因环境干扰导致的异常数据。例如在水轮机振动监测中，将加速度传感器数据与水流压力波动曲线进行时空对齐分析，通过特征关联识别真实故障信号。同时开发自适应滤波算法，针对无线传输中的信号衰减、水下传感器的生物附着干扰等问题，动态调整数据处理策略，确保关键参数的采集质量。

3.3 构建全生命周期的预测性维护与动态升级体系

过嵌入式传感器持续采集振动、温度、润滑状态等多维度数据，结合设备历史运行记录构建退化预测模型。当系统检测到关键参数偏离正常阈值时，自动生成分级预警并推荐维护方案。例如对发电机组轴承的维护，可根据实时磨损评估结果动态调整润滑周期，在保障安全的前提下减少不必要的维护操作。此外，可开发支持远程升级的柔性化控制系统。采用模块化软件架构设计，将控制程序分解为独立功能单元。当需要优化特定控制逻辑时，仅需通过安全通道更新相关模块而无需停机重装系统。例如在泵站控制系统中，可在线更新流量调节算法模块，使设备在持续运行中完成控制策略的迭代优化[8]。同时建立版本回滚机制，确保升级异常时能快速恢复稳定状态。相关单位也可在现场运维端建立故障案例库，详细记录异常现象、处置措施与改进建议。通过定期逆向工程分析，将典型故障特征反馈至设计部门，驱动下一代产品的技术改良。

4 结语

本研究提出的环境适应性增强、算法效能优化、全生命周期维护等策略，为解决工程实践中的技术瓶颈提供了可操作性方案。未来需在数字孪生模型构建、边缘计算与云计算协同机制、跨平台数据互通等领域深化探索。随着5G通信、人工智能等技术的持续渗透，机电一体化技术将推动水利水电工程形成“全面感知-自主决策-动态优化”的新型技术生态。

参考文献：

[1]罗成，杨琳，白青壮.基于BIM的CAD/CAE一体化分析技术在水利水电工程中的应用[J].江西水利科技，2024，50（3）：188-193.

[2]郝相永.机械自动化技术在水利水电工程管理中的应用——评《水利水电工程管理与电气自动化研究》[J].人民黄河，2024，46（3）：I0003.

[3]张彩芬，高孝书，苏红磊.机电一体化技术在化工企业智能制造中的应用——《化工生产工艺流程认知》[J].化学工程，2024，52（1）：I0010.

[4]贾秀芳.RTK定位系统中GPS测量技术在水利水电工程测量中的应用研究[J].水利科技与经济，2024，30（2）：57-61+67.

[5]马琨，牛文科.机电一体化技术在机械工程中的应用分析[J].造纸装备及材料，2024，53（3）：116-118.

[6]王迅.智能制造背景下机电一体化技术在机械制造工程中的应用策略研究[J].造纸装备及材料，2024，53（6）：79-81.

[7]江涛.水利水电工程施工中的信息化技术应用与优化管理研究[J].治淮，2024（1）：38-39.

[8]王涛.机电一体化技术在工程机械设备中的应用[J].现代制造技术与装备，2024，60（12）：158-160.

作者信息，姓名：杨阳，性别：男，籍贯：宁夏平罗，民族：回，学历：本科，邮编：443002，职称：机械工程师，出生年月：1993.11.02，研究方向：水利工程电子机械施工方向、水利工程施工机械方向。