长期以来，为了保证设备的安全运行，工厂对设备的运行状态都会进行监视和检测。目前大部分设备状态的监测方法主要还是传统的方法，是通过经常性的人工巡检，凭借外观现象、指示仪表等进行判断，发现可能的异常，避免事故发生。此外，定期对设备实行停止运动的例行检查，做预防性试验，这样对设备的安全运行起了重要的作用。

状态维护技术又称为预测性维修技术，就是利用现代化的测试和监测技术来获知运行中的设备的健康状态，通过预测分析技术判断出可能发生的设备故障并预测其发展趋势，对设备进行故障诊断并主动维修，消除设备安全隐患，保障安全顺利进行。

振动预测系统集成了振动传感器，无线通讯处理模块、无线数据采集模块等，系统在检测设备的振动情况同时监测设备的温度情况，根据采集的数据进行分析诊断， 从而对设备状况进行评估，随时掌控设备运转状态，控制突发事件发生，把异常控制在萌芽状态，提高工作效率，减少非计划检修。

・振动测量范围：±50g；

・测量信号：加速度、速度、位移；

・波形类型：时域波形、频谱、趋势图；

・测量特征值：有效值、峰值、峰峰值。

系统普遍应用在电力行业、石油化工行业、冶金行业、煤矿行业等行业，普遍用于电机、水泵、风机、减速机、轴承、伺服马达等设备振动监测上。

例：有潜在危险/人员不方便靠近的场合

针对有潜在危险或不方便靠近的机械设备的监测诊断，例如：超高速转子试验台，处于高温或有危险气体环境的机械设备，人员可快速部署传感器并进行异地振动测试分析。

• 由于油田现场环境因素，无法使用有线传输，无线网络成为首选

• 利用运营商的无线网络信号，成本较高

• 无线传输的网络安全性要求

• 无线网络需要广域覆盖

利用LoRaWAN网络低功耗广域覆盖成本低，自主性、安全性高的特点，在偏远的油田部署专网，实现对生产数据自动采集和远程监控，真正满足了油田无人值守生产的需求和工艺参数采集研究的需求，为智能化油田改造奠定了基础。

方案采用LoRa无线终端集群将现场仪表如：流量、温度、压力、液位、振动、电参等采集上传到LoRa无线数据网关，由智能云平台进行数据处理、分析后同时将数据传递到采油厂、油田公司等多级职能业务部门，方便、快捷、高效。

・扁平网络、星型组网，维护成本低，传输质量高；

・多元化输出数据采集，与Hart\ModBus\4-20mA输出设备无缝对接；

・终端可用电池供电，功耗低，使用期限长；

・可自由选择，无许可费，可部署为无线专网；

・高度安全，所有的LoRaWAN网络及应用具备验证安全性；

・远距离传输，条件允许可达10公里。

• 筑牢安全生产防线，降低因氢渗、腐蚀、宽温波动等导致的事故风险

• 减少伴热等额外能耗，降低运营成本，提升行业竞争力

• 优化气化、净化、MTO 等装置工艺稳定性，提升产品质量与收率

• 推动煤化工行业智能化转型，赋能数字化工厂建设

煤化工生产中的气化装置（汽化炉、洗涤塔）液位、压力测量（黑水工况），净化与分离装置（真空闪蒸罐）液位、压力测量， MTO 装置温度、压力测量等。

中国某煤化工工厂

・气化装置黑水工况：高温高压下氢渗劣化膜片弹性，颗粒物冲蚀、硫氯腐蚀加速膜片损伤，传统仪表易漂移、破损。

・真空闪蒸罐：高真空环境中，填充液残气逸出成泡，密封微漏引入空气，引发测量波动、零点漂移；

・MTO 装置：-40℃~260℃宽温下，传统填充液低温粘滞、高温裂解，依赖伴热推高成本与故障风险。

• 提高测量精度，减少因计量误差导致的能源浪费

• 降低维护频率及成本，延长设备使用寿命

• 增强系统稳定性， 降低因仪表故障导致的停机风险

• 优化差压式测量压差准确性对流量值的影响

发电厂锅炉系统的风量测量、给水流量测量、尾气脱硝处理等环节。

中国某燃煤电厂

在电力与动力行业的生产过程中，准确可靠的测量对于保障工厂安全稳定运行、提高机组运行效率至关重要。然而，该电厂在以下测量环节面临诸多挑战：

・在锅炉的风量测量上，通常采用多点多重差压流量计，差压值较小（通常只有 200Pa 左右） ，微差压的稳定测量难度大；

・在锅炉给水流量、减温水流量测量上，静压值可能高达 35MPa，调试过程中单侧过压难以避免，可能造成仪表的零飘或损坏；

・在火电厂水解器辅机中，尿素、甲铵液、氨水等腐蚀性介质 ，因温度高，若不伴热易结晶，既腐蚀仪表，又堵测量回路