可持续发展视角下 智能化机械设备和电气自动化技术的创新与应用

摘要：在可持续发展理念指引下，智能化机械设备和电气自动化技术正朝着绿色制造、能源优化的方向创新发展。文章分析了可持续发展背景下智能制造装备和电气系统的技术创新方向，提出了产业链全生命周期的智能监控与评估、基于大数据的能源优化管理系统、人工智能辅助的设备预测性维护等可持续应用策略，以期为推动制造业的绿色智能转型升级提供参考。

关键词：可持续发展；智能化机械设备；电气自动化；绿色制造；能源优化

引言：

随着可持续发展理念深入人心，制造业亟需加快绿色智能转型，智能化机械设备和电气自动化技术作为智能制造的核心支撑，在提质增效、节能减排中发挥着关键作用。但当前不少企业对智能装备的可持续应用认识不足，能源利用率不高，亟需从全生命周期视角优化设计、创新应用模式，走上绿色、智能的可持续发展之路，机械设备智能化和电气自动化作为制造业的核心技术，具有提质增效、节能降耗的巨大潜力。

一、可持续发展背景下的技术创新方向

（一）绿色制造理念下的设备智能化升级

绿色制造是实现制造业可持续发展的必由之路，智能化机械设备通过传感技术、自动控制等，能实时监测生产过程的能耗水平，优化工艺参数，最大限度节约资源[1]。以数控加工设备为例，内置的智能节能控制系统能根据加工负载，自适应调节主轴转速、进给率等，避免能源浪费。模块化、轻量化设计有助于提高设备制造、运输、维护过程的资源利用率；3D打印等增材制造技术的应用，减少了材料损耗，实现按需制造；基于工业互联网的远程运维平台，能实现设备全生命周期管理，提高设备使用寿命，减少报废浪费，智能制造装备已成为践行绿色制造的利器。且面向可持续的激光加工装备正快速发展，传统激光加工能耗高、光束利用率低，亟需智能化手段破解瓶颈，通过在激光器中集成智能传感、自适应控制、能量调控等技术，精准控制光束参数，光束利用率可提升20%以上[2]。激光与机器人、视觉传感器的协同配合，可大幅提升生产效率，减少加工报废，激光再制造技术在大型零部件修复、模具表面强化中的应用，延长了产品使用寿命，体现了绿色制造的内涵，激光智能制造装备的创新发展为行业的绿色转型注入新动力[4]。

（二）能源回收与再利用的电气系统设计

随着能源短缺、环境污染等问题日益突出，制造业必须树立“能源是第一生产资料”的理念，大力发展能源回收再利用技术，在电气自动化系统设计中，要注重对生产、传输等环节的余热余压、振动能量的回收利用[4]。如在空压机系统中，设置能量回收装置，将压缩热量用于加热，投资回收期不到2年；在数控机床主轴冷却水循环中，采用热泵系统回收余热用于采暖，年节能30%以上；优化供电系统的无功补偿，减少线路损耗；在变频调速系统中采用能量反馈装置，提高电能利用率；在港口岸桥起重机械中，采用基于超级电容的能量回馈装置，可实现50%以上制动能量的回收再利用，有效降低能耗，能源回收再利用已成为电气自动化系统创新的重要方向。电气系统的模块化设计也是实现可持续应用的重要手段，传统电气柜内部结构复杂、集成度低，导致制造、安装、维护效率不高，采用模块化设计，将变频器、PLC等标准化为功能模块，通过组合实现灵活配置，大幅提高生产效率，降低资源消耗，模块化的电气柜便于检修维护，提高了设备可靠性和使用寿命。在新能源汽车电池管理系统中，采用基于SOC的模块化设计，实现电池单体的独立检测与均衡控制，有效延长电池使用寿命20%以上，电气系统的模块化创新大有可为。

二、智能化机械设备和电气自动化技术的可持续应用策略

（一）产业链全生命周期的智能监控与评估

智能装备和电气系统要实现可持续应用，必须立足全生命周期视角，加强对设计、制造、使用、报废等环节的智能监控和评估。在设计阶段，采用计算机仿真、优化设计等手段，选择环保材料、优化结构布局，从源头降低能耗物耗，在加工制造环节，应用智能物流、产线平衡等技术，减少不必要的搬运、等待浪费；采用在线检测、质量追溯等，提高一次合格率，减少返工报废，在设备使用阶段，通过能耗在线监测，实时优化运行参数；通过设备远程诊断与健康评估，及时发现和处理故障隐患，当设备达到报废临界值时，通过再制造、回收等手段，最大限度地实现资源再利用。产品全生命周期管理已成为实现装备可持续应用的关键举措。以风力发电装备为例，叶片是发电机组的核心部件，其全生命周期管理尤为关键；在设计阶段，采用仿生优化算法，模拟鸟类翅膀的气动外形，提高叶片风能捕获效率5%以上；选择碳纤维等轻质材料，减轻叶片重量，节约材料20%以上，在制造阶段，采用柔性自动化生产线，实现复合材料的自动铺放、精确成型，提高生产效率和良品率；在运行阶段，通过光纤传感器实现叶片应变、振动的实时监测，采用故障诊断专家系统，及时发现结构损伤；通过无人机巡检，发现表面脏污、结冰等外部异常，当叶片使用寿命终止时，采用回收工艺对碳纤维材料进行提纯处理，实现材料的再利用，全生命周期管理是风电装备实现可持续应用的有力抓手。

（二）基于大数据的能源优化管理系统

工业大数据蕴含着提升能效的巨大潜力，企业应积极应用大数据技术，建立能源优化管理系统，实现设备运行状态的可视化呈现、能耗的精细化管控，系统通过在关键设备上部署智能电表、流量计等，采集电、气、水等能源消耗数据，经过清洗、存储、挖掘分析，形成设备能效画像、车间能耗地图等，找出薄弱环节。例如，对某制药企业的空压系统进行数据采集监测，发现存在压缩空气泄漏严重、系统频繁加卸载等问题，通过智能化节能控制，压缩空气系统节能30%以上；在食品加工行业，采集生产设备、冷库的用电量，运用大数据算法分析，优化生产计划、库存策略，减少设备空转，每年节约电费20%以上，大数据助力工业能源管理驶入“快车道”。电气系统的负荷预测是能源管理的另一应用场景，工业生产往往存在用电量波动大、多个设备启停不同步等特点，导致变压器等电气设备选型余量大，能源利用效率低，利用大数据技术，对总线电流、功率因数等参数进行长期监测，结合生产计划、天气等因素，构建负荷预测模型，精准预估未来用电趋势。优化配变容量，实现“削峰填谷”，每年可节约电能5%以上，某钢铁企业将炼钢、轧钢工序的用电数据接入能源管理系统，通过负荷智能预测，优化生产时序，避免多个高耗能工序同时用电，每年可减少电能消耗3000万度，由此可见，大数据使能精益化管控、协同化调度，是实现工业能源可持续利用的“利器”。

（三）人工智能辅助的设备预测性维护

传统的设备维护多采用事后和定期策略，容易出现“缺维”和“过维”现象，不仅影响设备性能发挥，也造成维护资源浪费。随着人工智能技术的快速发展，预测性维护应运而生，即通过机器学习算法，对设备的振动、温度、电流等状态参数进行建模分析，提前预警设备的退化趋势，在故障发生前进行维护，最大限度地减少非计划停机时间，提高设备生产效率和使用寿命；例如，在风电齿轮箱上部署振动和油液监测设备，实时采集和分析数据，应用小波分析、支持向量机等算法，诊断齿轮早期微小裂纹，及时开展检修，可提前一个月发现故障征兆，避免更大损坏，预测性维护，每年可为风电企业节约30%以上的维护成本。在汽车行业，发动机是耗材量大、维护要求高的关键部件，通过在发动机上集成压力、温度、振动等传感器，实时监控运行工况；采集发动机运转过程中产生的海量数据，利用深度学习算法建立健康预测模型，及时发现性能劣化趋势；结合车联网，实现故障的远程预警和诊断，大幅提高维修及时性和准确性。大数据挖掘使潜在的共性问题浮出水面，精准指导优化设计，从源头提高发动机可靠性，预测性维护为汽车“健康管理”插上了腾飞的翅膀。

三、结束语

在可持续发展的大背景下，制造业只有加快智能化、绿色化转型，才能在激烈的市场竞争中赢得先机。智能化机械设备和电气自动化技术应立足绿色制造、能源节约的内在要求，加快技术迭代创新，既要在设计端嵌入可持续基因，又要在应用端创新实施路径，切实为产业的绿色发展赋能，通过打造全生命周期管理闭环、构建能源大数据优化平台、创新预测性维护模式，必将推动制造业实现降本增效、节能减排的双赢目标；新时代呼唤绿色智能制造，广大装备技术人员要携手并进，坚持创新引领、坚持需求牵引、坚持融合赋能，以“智”造之力、“绿”造之策，助推中国制造加速向中国“智”造迈进，用实际行动谱写高质量发展的新篇章。

参考文献

[1]罗静.机械制造工艺设备自动化技术的发展趋势与应用研究[J].石油石化物资采购,2025,(6):112-114.

[2]孙强.探讨如何加强基于智能化的机械设备中电气自动化技术的应用[J].今日自动化,2019,(07):42-43.

[3]赵飞.可持续发展视角下智能化机械设备和电气自动化技术的创新与应用[J].造纸装备及材料,2024,53(02):61-63.

[4]汤毅.智能化的机械设备电气自动化技术应用研究[J].华东科技（综合）,2021,(7):299-299.