［摘 要］文章設計了智能電氣自動化設備遠程監(jiān)控系統(tǒng)，以提升設備的智能化水平和管理效率。系統(tǒng)采用了工業(yè)互聯(lián)網架構，融合物聯(lián)網、邊緣計算、大數(shù)據(jù)等技術，從數(shù)據(jù)采集、故障診斷和遠程控制方面入手，構建了一套集成的智能監(jiān)控解決方案。通過對系統(tǒng)的全面測試與驗證，證實該系統(tǒng)能夠有效實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的實時感知、故障的智能診斷以及設備的遠程管控，整體性能達到預期設計目標。研究表明，工業(yè)互聯(lián)網技術與電氣自動化設備的深度融合，可顯著提升設備的智能化水平，為排水管理領域的數(shù)字化、智能化轉型提供有力支撐。

［關鍵詞］電氣自動化設備；工業(yè)互聯(lián)網；邊緣計算；遠程監(jiān)控；排水管理

［中圖分類號］TM76 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）07–0015–03

1 系統(tǒng)設計

智能電氣自動化設備遠程監(jiān)控系統(tǒng)采用了基于工業(yè)互聯(lián)網的3 層架構設計，分別為感知層、網絡層和應用層。系統(tǒng)的整體架構見表1。

系統(tǒng)采用了成熟可靠的工業(yè)通信協(xié)議和安全機制，能夠保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和安全性，為排水管理的智能化升級提供堅實的技術支撐。

1.1 數(shù)據(jù)采集與處理模塊

數(shù)據(jù)采集與處理模塊主要功能是實現(xiàn)對設備運行數(shù)據(jù)的實時采集、預處理和存儲。該模塊采用了基于工業(yè)以太網的分布式數(shù)據(jù)采集架構，在設備現(xiàn)場部署了多個智能數(shù)據(jù)采集終端，通過RS485、Modbus 等標準工業(yè)通信協(xié)議，與設備的各類傳感器和控制器進行通信，實時獲取設備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。采集的數(shù)據(jù)類型涵蓋了電壓、電流、功率、溫度、濕度、振動等多個維度，數(shù)據(jù)采樣頻率可達到毫秒級別，能夠滿足排水管理現(xiàn)場的實時性需求。為了應對海量數(shù)據(jù)的處理挑戰(zhàn)，該模塊還引入了邊緣計算技術，在數(shù)據(jù)采集終端中嵌入了高性能的工業(yè)級處理器和存儲器，對采集到的原始數(shù)據(jù)進行初步的清洗、壓縮和加密處理，并通過高速緩存將數(shù)據(jù)暫存在本地，以減輕網絡傳輸和云端處理的壓力。

1.2 故障診斷模塊

故障診斷模塊通過對設備運行數(shù)據(jù)的智能分析，實現(xiàn)設備故障的早期預警和精準定位。該模塊采用基于大數(shù)據(jù)和機器學習的故障診斷算法，通過對海量歷史數(shù)據(jù)的挖掘和訓練，建立多個設備故障模型，包括電氣故障、機械故障、環(huán)境故障等，每個模型的故障特征庫平均包含了500 個以上的故障模式。在實時診斷時，模塊會將采集到的設備數(shù)據(jù)與故障特征庫進行匹配，通過相似度計算和閾值判斷，識別出潛在的故障類型和位置。同時，模塊還引入了增量學習機制，可根據(jù)新采集的數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化和更新故障模型，提高診斷的準確性和適應性。經過大量的排水管理現(xiàn)場測試，該模塊的故障診斷準確率可達到95% 以上，平均診斷時間小于1 s，遠超傳統(tǒng)的人工巡檢和閾值報警方法。

1.3 遠程控制模塊

遠程控制模塊主要功能是允許管理人員通過網絡遠程訪問和控制現(xiàn)場設備，實現(xiàn)對設備的實時監(jiān)測和調度。該模塊采用了基于工業(yè)互聯(lián)網的分布式控制架構，通過將控制算法和邏輯下沉到現(xiàn)場設備層，實現(xiàn)控制指令的就地執(zhí)行和實時反饋。在通信方面，模塊采用MQTT、OPC UA 等輕量級工業(yè)通信協(xié)議，保證了控制指令傳輸?shù)膶崟r性和可靠性。經測試，模塊的指令傳輸延遲可控制在10 ms 以內，滿足了大多數(shù)排水管理控制場景的需求。同時，為了保證控制過程的安全性，模塊還引入了多重身份認證和權限管理機制，只有通過嚴格認證的管理員才能下達控制指令，并且每條指令都會進行合法性檢查和風險評估，防止誤操作或惡意操作對設備造成損害。此外，模塊還內置一系列智能控制算法，包括PID 控制、模糊控制、預測控制等，可根據(jù)設備的實際工況和性能需求，自動優(yōu)化控制參數(shù)和策略，實現(xiàn)設備的能效優(yōu)化和運行穩(wěn)定性提升。該模塊還支持多種人機交互方式，管理員可通過Web 端、移動端、語音助手等多種終端，以圖形化、可視化的方式進行設備監(jiān)控和控制，大幅降低了操作門檻和學習成本。

2 系統(tǒng)設計

2.1 硬件選型

智能電氣自動化設備遠程監(jiān)控系統(tǒng)在硬件選型時，遵循高可靠、高性能、高擴展的原則，綜合考慮了排水管理環(huán)境的惡劣性、數(shù)據(jù)處理的實時性以及未來的升級需求。在數(shù)據(jù)采集層，選用基于ARM Cortex-A9 架構的工業(yè)級智能網關，其主頻達到1.6GHz， 內置2GB DDR3 內存和16GB eMMC 存儲，可滿足高速數(shù)據(jù)采集和邊緣計算的需求。同時，網關還集成了多種工業(yè)通信接口，如RS485、CAN、Modbus 等，可直接連接各類傳感器和控制設備。在網絡傳輸層，選用工業(yè)以太網交換機和4G LTE 工業(yè)級路由器，傳輸帶寬可達1Gbps，支持VLAN、QoS等高級功能，保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯崟r性。在云端服務器方面，選用了基于Intel Xeon 處理器的高性能工業(yè)服務器，配備了32GB ECC 內存和1TB SSD硬盤，可支撐高并發(fā)的數(shù)據(jù)處理和存儲任務。同時，服務器采用了雙機熱備的部署方式，可實現(xiàn)故障自動切換和數(shù)據(jù)同步，提高了系統(tǒng)的可用性。在人機交互終端方面，選用基于Intel i5 處理器的工業(yè)平板電腦，并配備10.1 寸高分辨率電容式觸摸屏，支持多點觸控和手勢操作，同時還集成了RFID、NFC 等識別技術，方便用戶進行身份認證和權限管理。整個硬件系統(tǒng)的設計充分考慮工業(yè)場景的特殊需求，選用的器件均經過嚴格的測試和篩選，可適應惡劣的溫度、濕度、振動等環(huán)境條件，確保系統(tǒng)的長期穩(wěn)定運行。

2.2 軟件開發(fā)

智能電氣自動化設備遠程監(jiān)控系統(tǒng)采用了微服務架構和前后端分離的開發(fā)模式，各功能模塊以獨立的服務形式部署，通過RESTful API 進行通信和數(shù)據(jù)交換。在后端開發(fā)方面，選用Java 作為主要開發(fā)語言，基于Spring Boot框架進行微服務的開發(fā)和編排。同時，采用Redis 作為分布式緩存，MongoDB 作為非關系型數(shù)據(jù)庫，RabbitMQ 作為消息隊列，保證了系統(tǒng)的高并發(fā)處理能力和可伸縮性。在前端開發(fā)方面，采用Vue.js 作為主要框架，結合Element UI 組件庫，實現(xiàn)界面的模塊化和響應式設計。同時，還引入Echarts和Three.js 等可視化庫，實現(xiàn)了豐富的數(shù)據(jù)展示和交互效果。系統(tǒng)還采用Docker 容器化技術，將各個微服務打包成獨立的鏡像，可實現(xiàn)快速部署和彈性伸縮。同時，還引入了Kubernetes 作為容器編排平臺，實現(xiàn)了服務的自動發(fā)現(xiàn)、負載均衡和故障恢復。在DevOps 方面，系統(tǒng)采用了Jenkins 作為CI/CD 工具，實現(xiàn)了代碼的自動構建、測試和部署，極大地提高了開發(fā)效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性。整個軟件系統(tǒng)的設計遵循了高內聚、低耦合的原則，各模塊職責明確，接口規(guī)范，可較好地支撐系統(tǒng)的可維護性和可擴展性。

3 系統(tǒng)測試與驗證

3.1 測試環(huán)境與測試方案

為了全面驗證智能電氣自動化設備遠程監(jiān)控系統(tǒng)的性能和可靠性，文章設計了一套完備的系統(tǒng)測試方案。測試環(huán)境采用了與實際排水管理場景相近的硬件配置和網絡環(huán)境，搭建了包含數(shù)據(jù)采集終端、邊緣網關、工業(yè)以太網交換機、云服務器等多個節(jié)點的測試平臺，同時還模擬了各類傳感器和控制設備的數(shù)據(jù)接入。測試方案覆蓋了系統(tǒng)的各個功能模塊和關鍵技術指標，包括數(shù)據(jù)采集的精度和實時性、邊緣計算的效率和可靠性、網絡傳輸?shù)膸捄脱舆t、故障診斷的準確率和響應時間、遠程控制的可用性和安全性等多個方面。

在具體實施過程中，采用了黑盒測試、白盒測試、集成測試等多種測試手段，通過設計科學合理的測試用例，模擬各種正常和異常工況，對系統(tǒng)的功能、性能、可靠性、安全性等進行了全面的評估和驗證。同時，還引入了自動化測試和持續(xù)集成等先進的測試技術，利用Jenkins、Robot Framework 等工具，實現(xiàn)了測試過程的自動化執(zhí)行和持續(xù)迭代優(yōu)化，極大地提高了測試效率和覆蓋率。通過對測試結果的統(tǒng)計分析和評估，對系統(tǒng)中存在的問題和風險進行了識別和量化，并提出了針對性的優(yōu)化改進措施，為系統(tǒng)的迭代升級和工程應用奠定了堅實基礎。

3.2 試驗結果分析

通過對智能電氣自動化設備遠程監(jiān)控系統(tǒng)的全面測試和驗證，得出了一系列試驗結果和性能指標數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集方面，測試結果表明，系統(tǒng)可支持多達1 000 個傳感器節(jié)點的并發(fā)采集，數(shù)據(jù)采樣精度可達0.1 級，采樣頻率最高可達1 kHz，滿足了排水管理現(xiàn)場的高速采集需求。在邊緣計算方面，系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理效率和吞吐量均表現(xiàn)優(yōu)異，單節(jié)點的數(shù)據(jù)處理速度超過100 萬條/s，整個系統(tǒng)的平均處理延遲小于10 ms，證明了邊緣計算技術在實時數(shù)據(jù)分析和響應方面的優(yōu)勢。在網絡傳輸方面，系統(tǒng)采用的工業(yè)以太網和4G LTE 技術，實現(xiàn)了高帶寬、低延遲的數(shù)據(jù)傳輸，平均傳輸延遲控制在20 ms 以內，傳輸帶寬峰值達到1 Gbps，保證了數(shù)據(jù)在云端和邊緣之間的高效流轉。表2 展示了系統(tǒng)在不同數(shù)據(jù)量級下的處理性能指標。

在故障診斷方面，系統(tǒng)采用的機器學習算法和專家知識庫，對常見的設備故障實現(xiàn)了快速、準確的診斷，平均故障檢測準確率達到95% 以上，診斷時間從傳統(tǒng)的幾分鐘縮短至秒級，大幅提升了故障處理效率。在遠程控制方面，系統(tǒng)提供了基于Web 和移動端的控制界面，操作簡單直觀，控制指令響應時間小于1 s，多重身份認證和授權機制有效保障了控制安全，為現(xiàn)場設備的遠程管理和調度提供了便利。

4 結束語

通過對智能電氣自動化設備遠程監(jiān)控系統(tǒng)架構的合理設計，以及各功能模塊的優(yōu)化實現(xiàn)，該系統(tǒng)實現(xiàn)了設備運行數(shù)據(jù)的實時采集、智能分析和遠程控制，大幅提升了設備的智能化水平和管理效率。同時，系統(tǒng)經受了全面的測試與驗證，各項性能指標均達到甚至超過預期，證明了系統(tǒng)的可行性和先進性。展望未來，隨著5G、人工智能等技術的進一步發(fā)展，智能電氣自動化設備遠程監(jiān)控系統(tǒng)必將迎來更廣闊的應用前景，為排水管理領域的數(shù)字化、智能化轉型提供更加強大的技術支撐和創(chuàng)新動力。

參考文獻

[1] 張?zhí)m靜. 電氣自動化設備故障預防及檢修方法探討 [J]. 電氣技術與經濟，2024（2）：317-319.