1. 核心技术组成

传感器技术

温度监测：红外传感器、光纤测温、无线温度传感器（如RFID标签）。

振动监测：加速度传感器、压电式传感器、MEMS（微机电系统）。

数据采集与传输

通过物联网（IoT）技术（如LoRa、NB-IoT、5G）实现远程实时数据传输。

边缘计算（Edge Computing）在本地完成数据预处理，降低云端负载。

智能分析

AI算法：机器学习（如LSTM、随机森林）用于故障预测和异常检测。

数字孪生：构建设备虚拟模型，模拟温度/振动变化趋势。

预警与决策

设定阈值或动态阈值（基于历史数据），触发报警（短信、声光、平台推送）。

2. 典型应用场景

工业设备健康管理

监测电机、轴承、齿轮箱的温度和振动，预防机械磨损或过热故障。

示例：风电发电机叶片振动监测。

电力系统

变电站变压器温度监测、电缆接头过热预警。

轨道交通

列车轮轴、轨道的振动分析，保障运行安全。

数据中心

服务器机柜温度分布监测，优化散热效率。

3. 优势与价值

预防性维护：减少非计划停机，延长设备寿命。

安全性提升：避免高温或振动引发的火灾、爆炸等事故。

成本优化：降低人工巡检成本，提高效率。

4. 常见解决方案提供商

国际品牌：西门子（Predictive Analytics）、施耐德（EcoStruxure）、霍尼韦尔。

国内厂商：华为（IoT平台）、大华（智能传感器）、东华测试。

5. 挑战与趋势

挑战：传感器精度、数据噪声处理、多源数据融合。

趋势：

AI+5G：实现更低延迟的远程监控。

无线无源传感器：解决供电和布线难题（如声表面波测温）。