[用户需求分析]

在加强基础设施建设等一系列政策的牵引下，我国工程机械设备市场连续保持强劲增长势头，伴随国内中高端机械设备公司业务的不断扩展，施工大型机械设备的应用率不断提高，同时设备分布越来越分散，大型设备的设备状况不能及时诊断分析维护，由此这也迫使机械设备的健康管理不断升级，然而传统的人到现场进行管理、维护已经远远不能满足公司的要求，高昂的人工成本、维护成本逐步成为公司发展的压力、甚至成为公司的发展瓶颈，因此采用设备的远程监测管理需求尤为迫切。为解决传统设备维护管理方式不能及时识别故障类型及准确的预测设备的剩余寿命等问题，以预测性维护 （Predictive Maintenance）为代表的设备健康管理技术正成为当前应用热点。而预测性维护离不开现场设备的数据采集。

CMS-One-Wireless智能无线振动传感器是一种新型的工业用传感器，结构紧凑，由电源模块、采集处理和计算模块及无线通讯模块组成，内置三轴加速度传感器，封装在坚固防水外壳内，可广泛应用于工业现场数据采集分析。

[系统设计]

智能监测系统整体技术路线图

本方案是一个软硬件结合的系统，其硬件层面包括了智能无线传感器、数据通讯基站，软件层面包括了云端（本地云）数据汇集服务、手持数据采集巡检和后台分析软件。

CMS-One-WMS2 是基于LoRa通讯协议的智能无线振动传感器，包括了三轴振动信号提取和安装表面温度测量，通过无线基站将数据传输至云端或者本地服务器。该传感器采用电池供电，在典型的采集侧率下，可以运行2-3年时间。其固定安装在设备上，进行间隙性数据采集，获得设备的长期运行状态，可进行智能健康预警和初步的设备故障诊断。

硬件连接方案

[无线传感器方案优势]

l 使用简单方便，无需布设传感器线缆；

l 传感单元和数据采集模块均已内置，无需额外昂贵的数据采集设备；

l 无线信号传输方式消除了长电缆传输带来的噪声干扰；

l 内置3轴向传感单元和16位模数转换单元，具有极高的测量精度；

l 初装费用低，投入回报周期短

l 大量数据可以汇集统一处理，可利用性强，配合智能算法可以对厂区设备有更好的监测和故障诊断，以及零部件的寿命预测。

[数据采集方案]

硬件组成：

无线智能传感器–采集设备运行的振动和安装表面温度信号；

本地基站–连接无线传感器及本地或外部网络；

本地/云端服务器–监测设备设置，采集设备设置，记录历史数据，并进行后台分析；

客户端–可以是连接网络的任意电脑或者手机*

*当使用本地网络时,手机端不可用

软件组成模块：

数据采集驱动：和数据采集设备进行交互的控制软件；

数据整理和存储：对上传到工作站数据进行整理，分类和数据存储管理；

云端管理模块：用于站点设备及传感器的管理和设置；

智能分析模块：针对采集数据的智能分析和结果显示。 

数据智能分析处理流程:

CMO-One云端监测平台Web端及App端

[云监测平台特性*]

l 配置通道特性参数；

l 设置系统参数；

l 以图表形式实时刷新显示各个测点的监测分析特征数据；

l 根据需要查看和显示某个测点或相关测点的实时波形和频谱分析波形；

l 根据设定时间间隔自动进行历史数据记录；

l 根据设置自动启动报警和报警记录功能；

l 可记录报警时刻相关测点的实时波形数据以供后续分析用；

l 将历史数据以趋势曲线的形式显示出来，可给出特定测点参数的总体发展趋势；

l 将实时监测过程的报警记录以表格的形式显示给用户，用户利用此功能可以浏览某一段时间内的超限报警情况，对设备的运行情况有个全面地了解和认识；

l 报警后数据自动导入至智能诊断模块，获取初步分析结果；

l 失效样本和维护记录相结合，可以准确构建关键零部件衰退模型，准确预测剩余寿命。

*云监测平台涉及定制开发，功能需协商确定。

[传感器参数]

[使用效果]

工程机械设备通过在线健康状态监测及故障诊断系统，对各种大型关键设备的进行实时监测，并预知设备故障，及时开展预测性维护、减少安全隐患，使现场关键设备得到及时维护，确保了机组安全、长期、可靠运行。

同时，运用智能监测技术可以方便、快捷、有效地知悉设备运行状态和故障早期表现，将故障消除在萌芽状态，避免设备故障事故，同时也克服过去在维修中长期存在的“过剩维护”和“维修不足”现象，从而提高设备可靠性，延长设备使用寿命，使设备能长周期安全、稳定、满负荷运行。

新一代的工业物联网智能无线传感器相对于传统传感器解决方案，具有成本较低，安装方便，数据可利用性高，更切合智能维护的发展方向。对提高企业的经济效益会起到良好的效果，具有深远的积极意义。