“电机测振” 是核心维护技术，而 “智能远程测温测振系统” 是实现该技术现代化的解决方案。
系统概述
智能远程测温测振系统 是一种基于物联网技术的状态监测系统。它通过在电机等旋转设备上安装无线传感器，实时采集振动和温度数据，并通过网络传输到云平台或本地服务器，利用大数据分析和人工智能算法，实现对设备健康状态的实时监控、准确诊断和预测性维护。
这套系统彻底改变了传统依靠人工、手持设备定期巡检的方式，实现了运维的自动化、数字化和智能化。
系统组成部分
一个完整的系统通常包含以下四个层级：
感知层
无线振动温度传感器： 这是系统的“神经末梢”。通常直接磁吸或粘贴在电机轴承座等关键测点上。
功能： 持续或按设定频率采集设备的振动速度/加速度/位移 和表面温度数据。
特点： 电池供电（寿命可达数年）、小型化、集成化。
传输层
网络协议： 负责将传感器数据无线传输到网关。常用协议包括：
LoRa： 传输距离远、功耗低，适合厂区范围大的场景。
NB-IoT / 4G/5G： 直接通过运营商网络传输，无需自建网关，覆盖范围广。
Wi-Fi / 蓝牙： 适用于小范围、有网络覆盖的场景。
网关： 接收区域内所有传感器的数据，并汇聚转发到云平台。
平台层
云平台或本地服务器： 这是系统的“大脑”。负责数据的存储、管理、分析和可视化。
核心功能：
数据存储： 海量历史数据存储，用于趋势分析。
状态监控： 以看板、列表、图表等形式实时展示所有设备的健康状况。
报警管理： 当振动或温度值超过预设阈值时，自动通过短信、微信、App推送等方式告警。
诊断分析： 提供频谱分析、波形分析、包络解调等专业工具，帮助工程师定位故障原因（如不平衡、不对中、轴承损坏、齿轮故障等）。
应用层
用户接口：
电脑Web端： 功能全面的管理后台，用于深度数据分析报告。
手机App/微信小程序： 便于管理人员和运维人员随时随地查看状态、接收报警、处理工单。
系统核心工作原理与价值
数据采集 -> 传感器以高频率采集原始的振动和温度信号。
无线传输 -> 数据通过无线网络发送至云端。
智能分析 -> 平台利用算法模型对数据进行分析：
趋势分析： 观察振动和温度值随时间的变化趋势，缓慢恶化是设备劣化的明显标志。
阈值报警： 设定多级报警（如预警、告警、危险），实现分级管理。
故障诊断： 通过分析振动频谱，可以准确判断故障类型。
不平衡： 频谱中以1倍转频为主导。
不对中： 频谱中通常出现2倍转频的高成分。
轴承故障： 通过高频加速度包络解调技术，可以早期发现轴承的内圈、外圈、滚动体损伤。
松动： 会产生丰富的谐波。
决策支持 -> 系统生成报告和维修建议，指导维护工作。
相比传统方式的巨大优势
对比维度 传统人工巡检 智能远程测温测振系统 优势体现
及时性 按周/月巡检，可能错过故障萌芽 7x24小时 不间断实时监控 及时发现突发性故障，避免灾难性损坏
准确性 依赖个人经验，数据易遗漏、误判 数据客观、连续，分析基于算法和标准 诊断更准确，减少误判和漏判
效率 耗时耗力，尤其对大型、分散工厂 无人值守，自动完成所有测点数据采集 解放人力，降低人工成本，提高运维效率
维护模式 预防性维护（定期维修）或事后维修 预测性维护 变“按时维修”为“按需维修”，避免过度维修，延长设备寿命，减少非计划停机
安全性 需接触高温、高速旋转设备，有人身风险 远程非接触式监测 极大提升人员安全，特别适用于高危、不易接近的环境
数据价值 数据孤立，难以进行长期趋势分析 形成设备全生命周期健康数据库 为设备管理、优化升级、备件采购提供数据决策支持
典型应用场景
工业制造： 生产线上的风机、水泵、压缩机、机床主轴、传送带电机等。
冶金矿山： 破碎机、球磨机、轧机等大型、关键设备。
石油化工： 泵、压缩机、反应釜搅拌电机等（需防爆认证传感器）。
电力能源： 电厂给水泵、引风机、送风机、燃气轮机辅助设备。
水务环保： 污水提升泵、曝气风机等。
食品医药： 搅拌设备、灌装线电机等。
