监测系统为电控设备装上 “千里眼” 和 “顺风耳”，通过实时捕捉温度、电流、振动等参数，构建设备健康档案，使故障检出率提升至 95% 以上。某风力发电场的监测系统提前 3 个月预警齿轮箱异常，避免了可能导致 200 万元损失的停机事故。其技术架构分为三层：感知层（传感器）负责 “捕捉信号”，传输层（通信网络）负责 “传递数据”，应用层（软件平台）负责 “分析决策”，形成完整的监测闭环。

感知层的传感器选型需 “量体裁衣”。温度监测对断路器触点、电机绕组等关键部位，采用光纤传感器（精度 ±0.5℃，抗电磁干扰）；柜体环境温度用 DS18B20 数字传感器（-55℃~125℃量程）；电流监测在母线、电缆处安装罗氏线圈（无接触，响应快），精度 0.5 级；振动监测对电机、泵类设备，选用加速度传感器（测量范围 0~10g），采样频率≥1kHz。某电机监测因传感器安装位置错误（贴在非振动点），未能发现轴承早期磨损，调整至轴承座后成功预警。

传输层的通信方案需平衡 “实时性” 与 “可靠性”。短距离（如柜内模块间）采用 RS485 总线（传输速率 9600bps~115200bps），成本低且稳定；中距离（如车间内）用工业以太网（Profinet、EtherNet/IP），延迟可控制在 10ms 内；长距离（如厂区至监控中心）则用 4G/5G 无线传输，某偏远矿区通过 5G 实现数据实时上传，解决了有线布线难题。重要数据需加密传输（如 AES-128 加密），防止被篡改或窃取。

应用层的核心是 “从数据到决策”。软件平台需具备三大功能：实时监控（动态显示参数曲线，超限时声光报警）、趋势分析（绘制设备健康度曲线，如电机绝缘电阻随运行时间的变化）、故障诊断（通过算法识别故障类型，如根据振动频谱判断轴承内圈 / 外圈磨损）。某化工厂的监测系统采用 AI 诊断模型，将早期故障识别准确率从 70% 提升至 92%。报表功能需满足管理需求，如能耗统计、维护提醒（如 “断路器已运行 1000 次，建议检查触头”）。

不同设备的监测重点差异显著。电机需监测三相电流不平衡度（应≤10%）、轴承温度（≤80℃）、绝缘电阻（≥1MΩ）；PLC 需监测 CPU 负载率（≤70%）、存储卡使用率（≤80%）、通信中断次数；高压柜需监测局放值（≤10pC）、SF6 气体压力（如 0.4MPa±0.05MPa）。某变电站因未监测 GIS 设备的 SF6 泄漏，导致绝缘下降引发闪络，加装气体密度传感器后解决问题。

监测系统的部署需避免 “信息孤岛”。应与控制系统（如 SCADA、DCS）互联互通，实现 “监测 - 控制” 联动：当电机温度超过 90℃时，系统自动降低其负载；当电缆接头温升超限时，自动报警并联动断路器跳闸。某生产线通过这种联动，将设备故障率降低 60%。对于老旧设备，可采用 “加装改造” 方案，如在传统电机上粘贴无线温度传感器，无需停产即可完成监测系统部署。

维护监测系统本身同样重要。定期校准传感器（如每年用标准电阻箱校准温度传感器），确保数据准确；检查通信链路（如用示波器检测总线信号质量），防止数据丢包；清理软件日志（每 3 个月），优化数据库性能。某企业因传感器漂移（温度测量偏差 5℃）导致误报频发，校准后恢复正常。

随着数字孪生技术的发展，监测系统正迈向 “虚实结合” 新阶段。在虚拟空间构建设备数字模型，将实时监测数据映射到模型中，模拟不同故障下的设备状态，优化维护策略。某飞机制造厂的数字孪生监测系统，使设备维护成本降低 35%，剩余寿命预测准确率提升至 85%。可以说，监测系统已从 “故障报警工具” 进化为 “设备健康管理专家”，是电控自动化系统可靠性的核心保障。