基于LoRa在工厂设备故障预测及诊断中的应用

　　一、行业背景

　　现在的工业生产环境不同于传统的生产环境，各个车间、厂房都会配备自动化生产器械，虽然器械可以帮助工人节省大量机械化工作，提升生产效率，但是在长久运行之后，也难免会发生故障，这时，人工再发现排查，费时费力，也延误了生产效率。

　　针对上述问题结合物联网技术，对于正在运行的自动化器械的电流、温度等进行实时监测，一旦设备数值异常时，可以自动实施断电、报警等措施，在第一时间排除问题故障，降低设备损耗，减少工业事故。

　　二、方案介绍

　　基于OGC300工业级LoRa网关，通过通信技术搭建出工厂设备故障预测及诊断系统，针对器械状态、保养、工作效率等问题做出相应措施，该系统总共由数据采集端、网络传输端、管理中心端三部分所组成

　　现场数据采集端：通过前端加速度计、陀螺仪、磁力计、温度传感器、压力传感器、温度传感器、声学传感器、数字光传感器等设备实时对相关数据进行监控和采集。

　　网络传输端：由OGC300工业级LoRa网关与数据采集端相连接，通过运营商网络使前端与数据中心建立一条数据通道，便于数据的传输及备份。

　　数据中心端：服务器通过接收来自前端的传输数据进行储存备份与展示，通过上云助手部署组态软件，还可将数据已图形方式进行直观展现，便于管理维护人员统一分析处理。避免设备突然损坏，保障设备安全运行