基于物聯網的數控加工中心遠程維護管理技術

摘要：本文針對數控加工中心運行效率和可靠性問題，提出一種基于物聯網的遠程維護管理技術方案。該方案通過傳感器數據采集、云計算處理和遠程控制，實現對設備的實時監控、故障預測和遠程診斷。論文詳細闡述了該技術的核心原理、系統架構、應用實施流程及實際應用案例，并量化分析了其在提高設備平均無故障運行時間（MTBF）、縮短故障響應時間和維護時間方面的效果，最終證明了該技術在提升制造業運營效率和設備使用壽命方面的有效性。

關鍵詞：物聯網；數控加工中心；遠程維護；故障預測；預測性維護；實時監控

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）14-0074-03

0引言

數控加工中心作為先進制造設備的核心，其運行效率和可靠性對生產效率和成本至關重要。物聯網技術憑借其實時數據采集、傳輸和分析能力，為數控加工中心的遠程維護管理提供了新的技術途徑，有效提升設備利用率和降低維護成本[1]。本文以某精密機械制造有限公司的實際應用為例，深入探討基于物聯網的數控加工中心遠程維護管理技術，旨在為智能制造提供技術支撐。

1工程概況

蘇州某精密機械制造有限公司應用基于物聯網的遠程維護管理技術，顯著提升了150臺數控加工中心的運行效率。該系統通過部署多種傳感器，實時監測設備運行狀態，并實現了遠程故障診斷和預測性維護。數據顯示，該技術將平均無故障運行時間（MTBF）提升至980小時，故障響應時間縮短至30分鐘，維護時間縮短至2小時，有效避免了大規模停機事件，并為設備升級優化提供了數據支持。

2相關理論分析

2.1物聯網技術在遠程維護中的核心原理

物聯網技術在數控加工中心遠程維護中的核心原理通過傳感器網絡、數據通信和云計算的有機結合，實現了設備的實時監控、故障預測和維護決策優化[2]。傳感器數據采集：數控加工中心的關鍵部件（如主軸、刀具、進給系統）安裝了振動、溫度、壓力等傳感器，獲取核心參數。比如，溫度傳感器可實時監控主軸軸承的溫度，確保其在80°C以內，避免設備損壞。數據傳輸：通過物聯網技術，采集的數據使用Wi-Fi、LoRa或5G等無線通信協議進行低延遲、高帶寬的傳輸，確保數據及時上傳至中央系統。數據處理與分析：邊緣計算和云計算共同作用，邊緣設備處理初步數據，云端通過機器學習算法分析歷史和實時數據，進行故障預測。例如，分析振動數據可預測主軸的未來損壞概率，從而提前安排維護。智能化維護決策：系統根據分析結果自主生成維護計劃，并通過遠程通信實現對設備參數的調整，確保設備運行穩定性，減少停機時間。

2.2遠程維護管理系統的架構

物聯網的數控加工中心遠程維護管理系統的架構，主要包括現場設備終端、數據傳輸網絡層、遠程監控平臺和智能分析平臺四大部分。這一系統通過將數控加工中心的核心設備如AC500PLC控制系統連接至物聯網，實現設備的遠程監控和智能維護。在架構中現場設備終端安裝多種傳感器，用于采集關鍵設備數據，包括溫度、壓力、振動等參數[3]。圖中的HINET智能網關作為數據采集的中轉站，通過有線方式連接至現場設備，并將實時數據傳輸至交換機或直接接入互聯網。通過這種架構，數據首先在現場層進行初步過濾和聚合，以減少冗余信息和不必要的數據流量，從而提高數據傳輸的效率。在傳輸過程中HINET智能網關通過有線或無線方式與互聯網進行連接，并將數據傳送至遠程監控平臺。監控平臺通過高級數據分析算法（如機器學習和預測分析模型）對設備運行數據進行深度解析，能夠實時識別設備的運行狀態及潛在故障風險。圖中展示的遠程監控端通過連接到云端服務器，能夠對設備進行實時監控、故障報警、遠程調試和遠程控制。該架構的核心在于其分層數據處理模式，通過邊緣計算技術，在現場設備層完成初步數據處理，減少傳輸到云端的數據量，提高系統的響應速度和整體效率。遠程端用戶通過監控系統能夠隨時查看設備的運行狀態，進行遠程編程調試，并在檢測到異常時及時采取遠程干預措施。

3具體應用

3.1遠程故障診斷與預測性維護

物聯網的數控加工中心遠程故障診斷與預測性維護技術，通過多傳感器數據采集、無線通信、邊緣計算及云計算平臺的協同運行，實現對設備運行狀態的實時監控與故障預測。系統通過振動、溫度、壓力等傳感器實時獲取主軸、刀具、進給系統等關鍵部件的運行數據，利用無線通信技術（如Wi-Fi、5G）傳輸至中央數據處理系統。通過邊緣計算快速處理初級數據，減少延遲，而海量歷史數據與實時數據則通過云計算進行深度分析，采用如神經網絡、支持向量機（SVM）等機器學習算法實現設備故障的趨勢預測。例如，主軸振動信號可以通過頻域分析和時域分析方法提取特征參數，預測其失衡或軸承磨損狀態，進而推導出未來故障發生的概率。預測性維護基于設備的運行參數X（t）與其閾值Xth的比較，通過公式：

式中：P（t）表示在時間t設備故障的概率，λ為失效率，t0為起始時間。該公式結合實時采集的振動數據和歷史失效數據，幫助預測主軸在未來500小時內發生故障的可能性。系統根據分析結果生成最優維護計劃，并通過遠程通信實現設備運行參數的調整，從而顯著降低非計劃停機時間，確保生產的連續性和效率。

3.2物聯網的實時監控平臺設計

在精密機械制造有限公司的實例中，實時監控平臺的設計圍繞其150臺數控加工中心的需求展開，關鍵在于如何有效整合從振動傳感器、溫度傳感器以及功率監測器等設備采集的大量實時數據，并確保數據能夠快速、準確地傳輸至中央監控系統。通過高速的數據通信網絡，平臺能夠持續監控每臺機床的關鍵運行參數，如振動頻率、溫度水平和能耗情況，數據通過物聯網技術實時上傳并在云平臺進行分析。通過部署先進的數據分析算法，如機器學習和人工智能模型，監控平臺不僅能實時監測設備狀態，還能預測潛在的故障和維護需求。當振動傳感器檢測到異常振動水平時，系統會自動比對歷史數據模型，預測可能的故障原因和發生時間，從而提前通知維護團隊進行干預，顯著減少故障響應時間和維護時間。實時監控平臺還支持設備的長期性能跟蹤和趨勢分析，幫助企業制定更科學的設備升級和采購策略[4]。通過長期趨勢分析，例如，系統可能指出某型號的刀具在特定工作小時后表現出磨損加速，企業可以據此調整刀具的更換周期和采購計劃，從而優化運營成本和設備性能，如表1所示。

通過數據，可以直觀地看到物聯網實時監控平臺對于提升生產效率和降低運維成本的實際影響。

3.3遠程維護實施流程

通過在數控機床上安裝的振動傳感器、溫度傳感器和功率監測器等設備，系統實時采集關鍵運行數據，數據通過物聯網傳輸至中央監控系統進行分析處理。采集的數據量V可以表示為：

式中：n表示傳感器數量，t表示采集時間，f表示采集頻率，從而確保數據的完整性和實時性。將連接到物聯網中心的設備以往的故障信息進行分類整理，作為設備異常學習模型輸入物聯網系統中，再將設備使用說明書中易損易耗品明細及更換周期也輸入物聯網系統中，設定故障報警閾值。系統通過應用先進的數據分析技術如機器學習算法，對收集到的數據進行故障預測，這一步驟關鍵在于早期識別潛在的設備故障，從而實現預防性維護。通過構建故障預測模型P（f|D），其中P表示故障發生的概率，f表示故障類型，D表示監測到的數據集，系統能夠在故障發生前及時警報，降低設備故障對生產的影響。此模型依據歷史數據、設計數據與實時數據對比，準確地預測設備可能的故障點和下次維護時間。在故障預測后，中央監控系統將維護建議和具體操作步驟發送至維護團隊或自動執行[5]。系統通過實時監控平臺顯示設備狀態和維護操作的實施效果，確保每項操作都能精確執行，從而最大化提高維護作業的效果和效率。

4應用成果

通過集成傳感器網絡、數據分析平臺和智能化的預測性維護算法，設備的平均無故障運行時間（MTBF）大幅增加，故障響應時間顯著縮短。以精密機械制造有限公司為例，該公司通過部署該平臺，數控機床的平均無故障運行時間從原先的700小時提升至980小時，故障響應時間從45分鐘縮短至30分鐘，維護時間從平均3小時減少至2小時。同時也解決了人為檢測不夠及時及檢修不夠全面徹底的問題?；谖锫摼W的實時數據采集和云平臺的高級算法分析，能實現對關鍵設備狀態的精確監控與故障預測，有效減少非計劃停機時間并提高設備的利用率。遠程維護管理技術還優化企業的維護資源分配。通過對設備長期運行數據的分析和故障趨勢的預測，企業能夠更科學地制訂維護計劃，減少不必要的人工干預。該系統的智能化決策功能使得設備能夠在故障發生前進行主動維護，從而降低設備的突發故障率，顯著提升生產線的穩定性與連續性。

5結束語

綜上所述，數控加工中心遠程維護管理技術不僅是物聯網技術在制造領域應用的典型例子，也是推動制造業向智能制造轉型的關鍵技術之一。通過深入探索和研究這一技術，可以為制造業的發展提供強大的技術支持和理論依據，促進制造業的可持續發展和技術進步。此技術的應用有助于積累寶貴的設備運行和維護數據，推動制造技術的創新和升級。

參考文獻：

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[2]晁紅軍.加工中心數控系統改造及維護保養[J].內燃機與配件，2019（17）：171-172.

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[4]吳連偉，王樹軍，信濤，等.加工中心缸孔鏜刀振刀損傷故障診斷及處理分析[J].中國設備工程，2024（S1）：343-344.

[5]湯田，張強，陳錦麟.基于HT665車銑復合加工中心刀庫常見故障與維保方案研究[J].中國高新科技，2023（16）：117-119.

【通聯編輯：梁書】