MEModern Engineering2996-69732996-6981Art and Design10.61369/ME.2025090025Article基于物联网的冷水机组智慧运维与数据监测系统设计https://artdesignp.com/journal/ME/2/9/10.61369/ME.2025090025黄耀华,夏智扬,徐伟,童师阳2025292025-09-20面向大型公共建筑中冷水机组能耗高、人工巡检滞后与数据割裂等痛点，本文提出一套“感知—边缘—云端—应用”四层协同的智慧运维系统架构。系统在边缘侧集成卡尔曼滤波与滑动窗口的预处理策略，并嵌入结合 Z-score 与动态阈值的异常检测算法；云端采用轻量化技术栈实现数据融合与交互可视化。工程部署结果显示，系统实现了连续可靠的数据采集、低延时的异常告警与可观的能效改善（COP 提升4.5%），验证了方案的可行性与推广价值。冷水机组,物联网,智慧运维,异常检测算法

[1]郭鲁,魏颖,何金.基于物联网云平台的空调智能控制系统设计[J].计算机测量与控制,2022,30(3):114-119,138. DOI:10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.03.019.[2]谢浩田.基于云平台的办公建筑中央空调监控系统设计与应用[D].山东:山东建筑大学,2023.[3]梁博阳,郭景景,王占伟,王林,谈莹莹,李修真,周赛. 基于参数残差驱动贝叶斯网络的冷水机组故障诊断[J]. 过程工程学报, 2023, 23(4): 627-636.[4]孙雨,丁强,夏宇栋,李聪. 基于多块和自注意TCN结合的冷水机组故障诊断[J]. 过程工程学报, 2024, 24(2): 162-171.[5]石书彪,陈焕新,李冠男,胡云鹏,黎浩荣,胡文举.基于小波去噪和神经网络的冷水机组故障诊断[J]. 制冷学报,2016(37)1:12-17.