1. 引言
物联网技术背景：物联网（IoT）技术作为现代信息技术的重要组成部分，近年来在工业、医疗、交通、农业等多个领域得到了广泛应用。其核心理念是通过传感器、通信模块和数据处理平台实现设备之间的互联互通，从而为用户提供实时、全面的数据支持[1]。在机电设备监控领域，物联网技术的应用尤为重要。由于煤矿等复杂工业环境中机电设备的稳定运行直接关系到生产安全和效率，采用物联网技术对这些设备进行实时监控已成为行业发展的必然趋势[2]。通过物联网技术，不仅可以实现对设备的远程监控，还能够通过数据分析预测潜在故障，从而优化维护计划并降低运营成本。这一技术的应用不仅提升了设备管理的智能化水平，也为企业的可持续发展提供了有力支撑。
传统机电设备远程监控方式回顾：传统的机电设备远程监控方式主要依赖于有线传输和局部数据采集系统，其监控范围通常局限于特定区域，难以满足大规模设备集群的监控需求[5]。此外，传统系统的实时性较差，数据采集频率低，且对异常状态的响应速度较慢，容易导致设备故障未能及时发现和处理。例如，在洗煤厂等工业场景中，传统监控方式往往无法实时获取设备的振动、温度等关键参数，从而影响了生产效率和安全性[5]。这些问题的存在使得基于物联网技术开发新的远程监控系统显得尤为必要。物联网技术通过无线传感器网络和云计算平台，能够克服传统监控方式的局限性，提供更全面、高效的监控解决方案。
2. 基于物联网的机电设备远程监控系统开发
2.1 系统架构设计
2.1.1 感知层架构与功能
感知层作为物联网远程监控系统的核心组成部分，主要负责对机电设备运行状态数据的实时采集。传感器是感知层的关键设备，其类型包括温度传感器、振动传感器、压力传感器等，这些传感器能够根据具体设备的特点和监测需求，精准地获取机电设备运行过程中的关键参数。例如，在拉床设备的远程监控系统中，传感器被用于采集设备状态、告警信息以及故障信息等制造过程数据，为后续分析提供基础支持[6]。此外，感知层还包括物联网网关等设备，这些设备在不影响系统控制流程的前提下，完成对采集数据的初步处理和传输。通过合理选择和布置传感器，可以确保采集到的数据能够准确反映设备的工作状态，从而为整个监控系统的可靠性奠定基础[2]。
2.1.2 网络层架构与功能
网络层在物联网远程监控系统中承担着数据传输的重要任务，其主要功能是将感知层采集的数据通过有线或无线网络传输至云端服务器进行存储和处理。常用的数据传输方式包括Wi-Fi、蓝牙、移动通信网络（如4G/5G）以及以太网等。例如，在发供电设备远程监控系统中，网络层通过Wi-Fi、蓝牙及4G等网络将传感器采集的海量数据传输至云端服务器，实现了设备实时状态、环境数据和视频图像的立体化采集[4]。为保障数据传输的稳定性和安全性，网络层通常采用消息队列技术，将数据以队列形式推送到远程服务器，避免因网络波动导致的数据丢失问题。此外，网络层还通过优化数据传输协议和增加冗余链路等方式，进一步提升数据传输的效率和可靠性[11]。
2.1.3 应用层架构与功能
应用层是物联网远程监控系统的核心处理模块，其主要功能是对采集到的数据进行深度分析、处理和展示，并为用户提供决策支持。在数据处理方面，应用层利用云计算和大数据平台对采集数据进行实时处理，提取有价值的信息。例如，在煤矿机电设备远程监控系统中，应用层通过对设备运行数据的分析，实现了对设备健康状况的预测性维护，有效减少了设备故障的发生概率[1]。在数据展示方面，应用层通过直观的用户界面设计，将处理后的数据以图表形式呈现给用户，便于用户快速了解设备状态并做出相应决策。此外，应用层还集成了多种智能化功能模块，如故障诊断算法、维护计划优化等，这些模块能够根据数据分析结果生成预警信号，帮助用户及时发现并解决潜在问题[8]。
2.2 硬件选型
2.2.1 传感器选择
在基于物联网的机电设备远程监控系统中，传感器的选择直接影响数据采集的准确性和系统的整体性能。不同类型的传感器适用于不同的监测场景，例如温度传感器常用于监测机电设备的工作环境温度，而振动传感器则适用于检测设备的运行稳定性。在拉床设备远程监控系统中，针对不同类型拉床的特点，采用了基于数控系统、PLC以及传感器的多种数据采集方法，以满足多样化的监测需求[6]。传感器的选择依据主要包括设备的工作环境、监测参数类型以及精度要求等因素。例如，在煤矿机电设备监控中，由于环境复杂且存在潜在危险性，因此需要选用耐用性强、抗干扰能力高的传感器，以确保数据采集的可靠性和稳定性[1]。
2.2.2 通信模块选择
通信模块的选择是保障物联网远程监控系统数据传输效率的关键环节。常用的通信模块包括Wi-Fi模块、蓝牙模块、移动通信模块（如4G/5G模块）以及以太网模块等，这些模块各具特点，适用于不同的应用场景。例如，在发供电设备远程监控系统中，Wi-Fi和4G模块被广泛应用于数据传输，因其具备高速率、广覆盖的优势，能够满足大规模数据的实时传输需求[4]。在选择通信模块时，需综合考虑系统的实际需求，包括数据传输距离、带宽要求以及网络稳定性等因素。例如，在工业监控系统中，由于设备分布广泛且环境复杂，因此通常选择具备高抗干扰能力和低功耗特性的通信模块，以确保数据传输的可靠性和持续性[11]。
2.3 软件设计
2.3.1 数据采集算法与流程
数据采集算法是物联网远程监控系统软件设计的核心部分，其主要任务是实现从传感器到数据处理中心的原始数据获取和整理。具体而言，采集算法通过对传感器输出信号进行采样、滤波和量化处理，将模拟信号转化为数字信号，并按照统一的数据格式进行存储和传输。例如，在机械机电自动化控制系统中，采集程序设计通过动态调整设备运行状态参数，实现了对设备生产流程的实时监控[9]。此外，为保障数据采集的高效性和准确性，采集算法还需解决数据传输过程中的孤岛化问题，确保不同类型数据能够在同一平台上实现互通和共享[2]。
2.3.2 数据传输协议与流程
数据传输协议是保障物联网远程监控系统数据准确、高效传输的重要机制。常用的数据传输协议包括MQTT、CoAP和HTTP等，这些协议各具特点，适用于不同的应用场景。例如，在工业监控系统中，MQTT协议因其轻量级、低功耗的特性，被广泛应用于设备间的数据通信[11]。数据传输流程通常包括数据封装、传输和解析三个主要阶段。在封装阶段，采集到的数据按照特定协议格式进行打包；在传输阶段，数据通过选定的通信模块发送至云端服务器；在解析阶段，服务器对接收到的数据进行解码和处理。通过优化数据传输协议和流程，可以有效提升系统的响应速度和数据传输的可靠性[4]。
2.3.3 数据处理与分析算法
数据处理与分析算法是物联网远程监控系统实现智能化决策支持的关键技术。在数据处理方面，系统通过对采集到的数据进行清洗、去噪和归一化处理，提取出有价值的信息。例如，在机电设备远程监控系统中，通过对设备运行数据的分析，可以预测设备的故障概率，从而提前制定维护计划[8]。在数据分析方面，系统集成了多种算法模型，如故障诊断算法、趋势预测算法等，这些算法能够根据历史数据和实时数据生成预警信号，帮助用户及时发现并解决潜在问题。此外，系统还通过结合人工智能技术，进一步提升了数据分析的精度和效率，为用户提供更加精准的决策支持[1]。
3. 基于物联网的机电设备远程监控系统实践
3.1 实际应用场景介绍
基于物联网的机电设备远程监控系统已在多个实际场景中部署并应用，涵盖了大型公共建筑、工业企业以及特定领域的提升机等关键设备。在大型公共建筑中，该系统通过对给排水、空调、热能、消防等机电设备的实时监控，建立了全面的数据档案，从而为设备运行状态的评估和优化提供了可靠依据[8]。在工业企业场景中，系统通过二次技术升级，满足了安全生产监测中的个性化需求，例如对气体浓度、粉尘浓度、甲醛和二氧化碳浓度等环境参数的动态监测，进一步提升了工业生产的智能化水平[8]。此外，在提升机设备的远程监控应用中，系统通过附加多组传感器和构建软件体系，实现了运行数据的实时查询与远程控制，为建筑、火电、化工等多个领域提供了高效的解决方案[7]。这些实际应用场景充分体现了系统的广泛适用性和灵活性。
3.2 系统性能指标分析
3.2.1 监控准确率
在实际应用中，基于物联网的机电设备远程监控系统表现出较高的监控准确率。通过对电流、电压、电耗、压力、温度、湿度、液位等关键运行参数的动态监测，系统能够精准反映设备的实际运行状态。例如，在工业企业的安全生产监测中，系统对气体浓度和粉尘浓度的监测误差控制在±5%以内，确保了监测数据的可靠性[8]。此外，系统通过设定受控设备运行参数的故障预警上下限值，能够在参数超出设定范围时立即发出预警信号，从而有效避免了因误判或漏报导致的故障损失[8]。这种高准确率的监控能力不仅提升了设备管理的精细化水平，还为用户的决策提供了科学依据。
3.2.2 响应速度
系统的响应速度是评估其性能的重要指标之一。在实际测试中，从数据采集到反馈的整个过程平均响应时间小于3秒，能够满足大多数应用场景的实时性需求[7]。特别是在提升机设备的远程监控中，系统通过构建前端网页和后端服务器架构，结合网络通信技术，实现了运行数据的快速传输与处理。当设备出现异常或故障时，系统能够在1秒内发出预警信号，并通知相关人员进行处理，从而显著降低了故障处理的延迟时间[7]。这种高效的响应速度不仅提高了系统的实用性，也为设备的及时维护提供了有力支持。
3.3 实践效果总结
通过对多个实际应用场景的分析可以看出，基于物联网的机电设备远程监控系统在实践中的表现令人满意。首先，系统通过实时监控和数据分析，显著提高了机电设备的运行效率，降低了故障发生率。例如，在大型公共建筑中，系统通过对能耗数据的分析，优化了设备的运行策略，使节能效益提升了15%以上[8]。其次，系统在工业企业的安全生产监测中发挥了重要作用，通过对环境参数的动态监测和故障预警，有效减少了事故发生的风险[8]。此外，在提升机设备的应用中，系统通过远程监控和数据分析，实现了设备性能的优化和售后服务的改进，为用户带来了显著的经济效益[7]。综上所述，该系统不仅在技术层面展现了强大的功能，还在实际应用中为企业创造了可观的价值。
4. 实践中遇到的问题及解决策略
4.1 数据安全问题
在基于物联网的机电设备远程监控系统实践中，数据安全面临诸多挑战，主要包括数据泄露和篡改等风险。由于系统涉及大量敏感设备运行数据及企业关键信息，一旦数据被非法获取或恶意修改，可能导致严重的生产事故甚至经济损失[11]。为应对这些问题，可采用加密技术对传输和存储的数据进行保护，确保数据在各个环节的安全性；同时，通过认证机制验证用户身份和设备合法性，防止未经授权的访问。此外，建立完善的权限管理体系，根据用户角色分配不同的操作权限，进一步降低数据泄露风险。
4.2 网络稳定性问题
网络不稳定是影响机电设备远程监控系统正常运行的重要因素之一。在网络波动或中断的情况下，数据传输可能延迟甚至丢失，从而直接影响监控系统的实时性和可靠性[4]。针对这一问题，可以从优化网络架构入手，选择高性能的网络设备和通信协议，提高网络的抗干扰能力。同时，增加冗余链路设计，当主链路出现故障时，自动切换至备用链路，保障数据传输的连续性。此外，部署网络监控系统实时检测网络状态，及时发现并处理潜在问题，也是提升网络稳定性的有效手段。
5. 系统未来发展展望
5.1 与新兴技术融合方向
随着物联网技术的不断发展，其与人工智能（AI）、大数据等新兴技术的深度融合为机电设备远程监控系统带来了新的可能性。人工智能技术可以通过机器学习算法对采集到的海量数据进行深度分析，从而实现更精准的故障预测和设备状态评估。例如，在洗煤厂机电设备管理中，通过结合物联网技术与人工智能算法，可以实现对设备运行状态的实时监测，并利用机器学习模型预测潜在故障，从而优化维护计划并减少非计划停机时间[5]。此外，大数据技术的应用可以进一步提升系统的数据处理能力，通过对历史数据和实时数据的综合分析，挖掘设备运行中的隐藏规律，为决策提供更加科学的依据[2]。这种融合不仅能够提高监控系统的智能化水平，还能够为企业提供更加全面的设备管理解决方案。
在具体应用场景方面，人工智能与物联网的结合可以用于复杂环境下的设备健康管理。例如，在煤矿机电设备监控中，通过部署耐用传感器和高效的数据处理平台，结合人工智能算法对设备振动、温度等参数进行实时分析，可以有效减少设备故障率并提升生产效率[1]。同时，大数据技术的引入可以帮助企业构建更加完善的设备运行档案，通过对多维度数据的整合与分析，形成更加精准的设备健康模型。这些技术的融合不仅能够提升现有系统的性能，还能够拓展其应用范围，使其在更多复杂场景中发挥重要作用。
5.2 在不同行业的广泛应用前景
基于物联网的机电设备远程监控系统在制造业、能源行业等多个领域具有广阔的推广应用前景。在制造业中，该系统可以通过实时监测生产线上关键设备的运行状态，帮助企业实现生产过程的精细化管理。例如，通过对设备的振动、温度等参数进行持续监控，可以及时发现潜在问题并采取预防措施，从而降低设备故障率并提高生产效率[3]。此外，在能源行业，尤其是煤炭和电力领域，该系统可以用于对大型机电设备的远程监控与维护，从而提升设备运行的可靠性和安全性。例如，在煤矿行业中，通过构建覆盖提升机、输送带等核心设备的远程监控系统，可以有效减少因设备故障导致的生产中断，同时降低维护成本[1]。
然而，系统的推广应用也面临一定的挑战。首先，不同行业的设备种类繁多，其硬件接口和通信协议存在较大差异，这对系统的兼容性提出了较高要求。其次，部分行业对数据安全性和隐私保护的要求较高，如何在保证数据传输安全的同时实现高效监控是一个亟待解决的问题[11]。此外，系统的部署和维护成本也可能成为一些中小企业推广应用的障碍。因此，在未来的发展中，需要进一步优化系统的架构设计，提升其兼容性和灵活性，同时降低部署和维护成本，以更好地满足不同行业的需求。通过不断技术创新和实践经验积累，基于物联网的机电设备远程监控系统有望在更多行业中得到广泛应用，并为企业的数字化转型提供有力支持[2][5]。
参考文献
[1]许红伟.基于物联网的机电设备远程监控系统设计与实现[J].现代工业经济和信息化,2024,14(2):114-116.
[2]刘爱萍.基于物联网技术的机电设备远程监测与运维优化研究[J].大众文摘,2022,(42):149-151.
[3]孟范鹏;李浩;李晨;乔绪龙;王坤田.基于物联网的设备远程监控系统研究[J].智慧轨道交通,2022,59(1):39-41.
[4]李晓鹏.基于物联网技术的发供电设备远程监控与管理系统设计[J].通信电源技术,2024,41(5):41-43.
[5]李春乐.洗煤厂机电设备管理智能化与信息化的探索[J].移动信息,2024,46(5):99-101.
[6]伍宏鹏;张顺琦;应申舜;周知;田武郞.基于物联网拉床设备远程监控系统设计[J].工业控制计算机,2021,34(2):116-117.
[7]匡浩然.基于物联网技术的提升机远程监控系统[J].智能建筑与工程机械,2021,3(3):43-45.
[8]金磊.物联网机电监测系统应用案例[J].上海节能,2020,(1):69-73.
[9]章东斌.基于物联网数控的机械机电自动化控制系统设计研究[J].现代制造技术与装备,2024,60(1):194-196.
[10]朱文琦;邰鑫.基于物联网数控的机械机电自动化控制系统设计[J].制造业自动化,2020,42(10):141-145.
[11]蔡红斌.物联网通信在工业监控系统中的应用[J].信息记录材料,2024,25(2):96-98.
[12]何玉龙;张永亮;张冬梅.基于物联网的磨煤机远程监测诊断与服务系统[J].电站辅机,2021,42(1):34-37.
[13]常云泽.矿山机电设备远程控制技术的应用研究[J].能源与节能,2021,(5):199-200.
[14]黎志高.基于物联网数控的机械机电自动化控制系统设计探讨[J].现代工业经济和信息化,2023,13(2):51-53.
[15]孟帅;仲梁维;陈彩凤.基于物联网的机械设备远程监控系统设计[J].软件导刊,2018,17(3):114-116.
作者简介：曹永吉（1985—），男，汉族，山西大同人，本科，研究方向为机电。
