随着 IoT 与大数据技术成熟，智能监测平台已成为风机维护的核心手段。本文从系统架构、关键监测参数、典型应用案例及实施要点四个方面，介绍如何通过在线监测、数据分析与预测模型，实现风机故障预警与运维决策优化。
一、系统架构与关键组件
传感器层
振动传感器：采集轴承及壳体振动信号；
温度传感器：监测轴承、绕组及环境温度；
压力/流量传感器：实时记录管网压力与风量变化；
声级计：捕捉噪声异常。
边缘网关
负责数据初步校验、压缩与加密，支持 Modbus、OPC UA 等工业协议；
云平台与大数据
时序数据库：高效存储海量传感器数据；
数据仓库：整合历史运行、维保记录与外部工况信息；
分析与可视化
仪表盘：实时展示关键指标；
报警系统：阈值/规则报警与等级分级；
机器学习模块：基于振动谱、温升等构建故障预测模型。
二、核心监测参数与故障预警
参数 | 故障类型 | 预警依据 |
振动幅值 | 轴承失衡、齿轮损伤 | 振动加速度或位移超出阈值 |
频谱特征 | 轴对中偏差、松动 | 频谱峰值出现特征频段 |
轴承温度 | 润滑不足、过载 | 温升速率超过设定梯度 |
管网压力与风量 | 管道泄漏、阀门异常 | 实测风量/压力偏离设计值 ≥10% |
噪声级别 | 气动分离、机械碰擦 | 声级骤增或频谱出现特定峰值 |
阈值设定：参考 ISO 10816、ISO 14694 等标准，结合设备手册调优。
模型训练：用正常与故障工况数据训练随机森林、LSTM 等模型，实现提前 48–72 小时预警。
三、典型应用案例
矿山主通风机预测性维护
部署在线振动与温度监测，结合 LSTM 模型，提前 60 小时预警轴承失效，避免停机事故。
冶金厂局部风机能效优化
监测风量与功率比，发现节能运行点，提高系统效率 8%，年节电量达 15 万 kWh。
隧道紧急排风机全生命周期管理
将维保记录与在线运行数据打通，实现设备健康度评估与维保周期动态调整，维修成本降低 20%。
四、实施要点与最佳实践
前期调研：评估现场网络与电源条件，选型支持工业防护等级的传感器与网关。
分步部署：先小范围试点单机，再逐步扩展至全厂，多次迭代完善报警策略与模型。
数据治理：制定统一标签规则，清洗缺失与异常数据，保证模型训练与在线预测准确性。
运维协同：建立运维与 IT 联合团队，明确故障响应流程与权限，定期演练。
持续优化：定期复盘预警效果，更新算法与阈值，结合新设备与新场景扩展平台功能。