建筑行业预测性维护物联网的七大关键应用

【蜂耘网 物联网】建筑行业预测性维护物联网的七大关键应用

随着物联网技术的快速发展，预测性维护在建筑行业的应用逐渐成为提升设备可靠性和项目效率的关键手段。通过在机械设备和结构上部署智能传感器，建筑工地能够实时监测设备健康状况，并在问题导致故障之前采取措施。以下是建筑行业中预测性维护物联网的七大关键应用，这些技术为建筑行业带来了显著的效率提升和安全保障。

1、旋转机械振动传感器

振动传感器（加速度计）可用于监测旋转部件的振动模式，如电机、发动机、变速箱、轴承，以便及早发现潜在的机械故障。这些传感器能够检测机器运行过程中振动的细微变化，这些变化往往是不平衡、错位或轴承磨损等新问题的关键指标。通过持续监测振动和频率，可以在设备出现重大故障之前及时发现并解决问题，避免因设备停机导致的项目延误和额外成本。

2、过热和热健康监测的温度传感器

温度传感器，如热敏电阻、红外传感器，可用于跟踪关键部件的温度，如发动机、液压系统、配电板、轴承，以防止过热并检测潜在的应力问题。这些传感器在设备运行过程中持续测量热量水平，帮助识别异常发热现象，从而提前发现冷却系统故障、润滑不足或其他可能导致设备损坏的问题。通过及时干预，可以避免因过热导致的设备故障，确保设备在安全温度范围内运行，延长设备寿命并保障工人安全。

3、油质监测传感器

油质传感器可用于分析发动机、变速箱和液压系统中油和润滑剂的状况，以预测维护需求。这些传感器能够实时测量油液的粘度、污染程度、水分含量以及金属颗粒的存在等特性，从而提前发现内部磨损或即将发生的部件故障。通过根据油液的实际状况安排维护，而不是依赖固定的维护周期，可以避免不必要的维护成本，同时确保设备始终处于良好的润滑状态，延长部件寿命。

4、基于使用情况的GPS和远程信息处理

GPS跟踪器和远程信息处理设备可用于收集建筑设备的使用数据，如运行时间、工作周期、位置、空闲时间，并优化维护计划。这些设备能够记录设备的运行时间、工作强度、工作条件以及故障代码和维护历史记录，并将数据传输到中央平台进行分析。通过分析设备的实际使用情况，维护可以在真正需要时进行，而不是严格按照日历进行，从而避免过度维护或维护不足的问题，提高设备的可用性和项目的整体效率。

5、结构安全监测的负载和应变传感器

负载和应变传感器可用于测量建筑设备和临时结构的载荷、应力和应变，以预测疲劳或结构故障。这些传感器可以安装在关键承重构件上，如起重机吊臂、电缆、吊钩、脚手架或液压支架，实时监测它们所受的力。通过记录这些指标，物联网系统可以了解每个组件承受的累积应力，并检测过载事件或异常的应力模式，从而提前发现潜在的结构问题，确保施工过程的安全性和稳定性。

6、磨损和泄漏检测的超声波传感器

超声波传感器可用于检测产生高频声音或振动的问题，如材料裂纹形成、泄漏或润滑问题。这些传感器能够“监听”设备发出的高频信号，例如空气或液压泄漏的超声波嘶嘶声、轴承干燥或润滑不足的摩擦声。通过检测这些细微的超声波特征，维护人员可以在问题恶化之前及时发现并解决问题，避免因泄漏或润滑不足导致的设备故障，提高设备的可靠性和运行效率。

7、液压和气动系统压力传感器

压力传感器可用于持续监测流体动力系统的压力，以检测泄漏、堵塞或组件性能下降，如液压回路、气动管路、燃油系统。这些传感器能够提供流体压力的实时读数，帮助维护团队及时发现异常压力变化，从而提前预防液压制动器失灵、软管爆裂等问题。通过确保液压和气动系统的正常运行，可以提高设备的可靠性和安全性，避免因系统故障导致的停机和维修成本。

总结

预测性维护物联网通过实时监测设备健康状况，为建筑行业提供了一种高效、主动的维护解决方案。上述七大关键应用展示了不同传感器如何监测机械和结构以防止故障，减少计划外停机时间，优化服务间隔，提高安全性，并降低维护成本。随着物联网技术的不断发展，预测性维护将成为建筑行业不可或缺的一部分，助力项目高效、安全地推进。

（蜂耘物联网 责任编辑：李莲花）