在工業生產中，皮帶輸送機扮演著至關重要的角色，其運行狀態直接影響著生產效率和安全性。傳統的皮帶機狀態監測方式往往依賴人工巡檢，存在效率低、成本高、易漏檢等問題。隨著工業物聯網技術的快速發展，基于溫度傳感器、溫振傳感器和邊緣計算數據采集器的皮帶機狀態監測方案應運而生，為實現皮帶機智能化運維提供了有力支撐。

一、方案概述

本方案通過在皮帶機關鍵部位部署溫度傳感器和溫振傳感器，實時采集軸承溫度、電機溫度、皮帶振動等關鍵參數，并利用邊緣計算數據采集器進行本地化數據處理和分析，實現對皮帶機運行狀態的實時監測、故障預警和健康評估。

二、方案優勢

實時監測，精準感知： 溫度傳感器和溫振傳感器可實時采集皮帶機關鍵部位的溫度和振動數據，精準反映設備運行狀態。

深圳森瑟科技的310AT-80溫振一體加速度傳感器是一款溫振同步測量的工業用IEPE加速度傳感 器，其特點是采用環形剪切模式的陶瓷晶體為敏感元件，具 有長期保持輸出穩定的特性。此加速度傳感器的內部電路是 在IEPE系統的兩線制上同時提供恒流源激勵和傳輸低阻抗電 壓輸出信號，集成的溫度傳感器以電壓信號傳輸溫度信號， 信號地內部屏蔽，并與外殼隔離；同時信號放大電路設計考 慮了極性反向保護。外殼采用激光焊接工藝以保證產品的密 封性；輸出連接頭采用標準的MIL-C-5015玻璃絕緣連接器以 滿足不同環境下使用時輸出的穩定性。310AT-80溫振一體加速度傳感器除了粘合劑安裝還提供了1/4-28的螺紋孔以便牢固安裝；具有寬頻帶響應和抗沖擊的特性，適用于環境比較惡劣的工業振動監控和測量。

310AT-80溫振一體加速度傳感器 森瑟科技

另外還有氣體、粉塵雙認證的本安防爆溫振傳感器，311AT是一款可同時測量設備振動和溫度的本質安 全型IEPE加速度傳感器，其特點是采用環形剪切模式的陶瓷 晶體為敏感元件，具有長期保持輸出穩定的特性。此加速度 傳感器的內部電路符合本安標準，并在IEPE系統的兩線制上 同時提供恒流源激勵和傳輸低阻抗電壓輸出信號，集成的溫 度傳感器以電壓信號傳輸溫度輸出，信號地內部屏蔽并與外 殼隔離；同時信號放大電路設計考慮了極性反向保護。外殼 采用激光焊接工藝以保證產品的密封性；輸出連接頭采用標 準的MIL-C-5015玻璃絕緣連接器以滿足不同環境下使用時 輸出的穩定性 。

311AT-80本安型溫振一體加速度傳感器 森瑟科技

邊緣計算，高效分析： 邊緣計算數據采集器具備強大的數據處理能力，可對采集到的數據進行本地化分析，降低數據傳輸延遲，提高響應速度。

IN-SDG智能振動變送器基于設備制造商向運維商轉變，全設備生命周期概念的提出，大數據，人工智能概念的提出和智慧工廠的概念以及通訊方式的改變，5G應用的出現為背景而開發。IN-SDG智能振動變送器主要用于檢測大型滑動軸承類設備：如汽輪發電機，大型軸流風機，大型空壓機組。帶齒輪箱的滾動軸承類設備，如風力發電機，軋機，各種泵，風機。

如下您有如下的需求點：

1、想對設備進行故障診斷與預判；不再只是簡單看到振動裂度的變化（即開關量監測）；

2、需要如振動保護系統或CMS系統；

3、振動數據只是智慧工廠中人工智能所關注的的大數據中的一份子，需要融入到整個數據鏈中而非以獨立系統的形式出現；

4、振動監測從以往的只覆蓋關鍵設備、重要設備，將擴展到大量的一般設備；

5、需要對原始的振動信號針對被監測設備的特點進行本地化處理；

6、已有相應的狀態監測平臺系統，需要嵌入具有預測功能的高頻振動波形信號（0.5-12000Hz）

IN-SDG 智能振動采集器 - 森瑟科技為您提供

故障預警，防患未然： 通過對歷史數據和實時數據的分析，建立故障預警模型，實現對皮帶機潛在故障的早期預警，避免事故發生。

健康評估，優化運維： 基于設備運行數據，構建健康評估模型，對皮帶機進行健康評分，為設備維護和更換提供科學依據，優化運維策略。

三、方案實施

傳感器部署： 在皮帶機軸承、電機等關鍵部位部署溫度傳感器和溫振傳感器，確保數據采集的準確性和全面性。

數據采集與傳輸： 利用邊緣計算數據采集器對傳感器數據進行采集和預處理，并通過有線或無線網絡將數據傳輸至云端或本地服務器。

數據分析與處理： 利用機器學習、深度學習等算法對數據進行分析，建立故障預警模型和健康評估模型。

可視化展示： 將分析結果以圖表、儀表盤等形式進行可視化展示，方便用戶實時掌握皮帶機運行狀態。

四、應用案例

本方案已成功應用于某大型礦山企業的皮帶機狀態監測項目中，取得了顯著成效：

實現了對皮帶機運行狀態的實時監測，有效降低了設備故障率。

通過對歷史數據的分析，成功預警了多起潛在故障，避免了重大事故發生。

基于健康評估結果，優化了設備維護策略，延長了設備使用壽命。

五、未來展望

隨著工業物聯網技術的不斷發展，基于溫度、溫振傳感器和邊緣計算的皮帶機狀態監測方案將更加智能化、精細化。未來，我們將進一步探索以下方向：

多源數據融合： 將溫度、振動數據與視頻、聲音等多源數據進行融合，提升故障診斷的準確性和可靠性。

人工智能算法應用： 利用深度學習等人工智能算法，構建更加精準的故障預警模型和健康評估模型。

預測性維護： 基于設備運行數據和故障預測結果，實現預測性維護，進一步提高設備運行效率和安全性。

結語

基于溫度、溫振傳感器和邊緣計算的皮帶機狀態監測方案，為實現皮帶機智能化運維提供了有效解決方案。相信隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，該方案將在工業生產中發揮越來越重要的作用，為保障設備安全、提高生產效率、降低運營成本做出更大貢獻。