近年来,互联网、数字通信和人工智能等技术加快了各高等院校信息化、智能化实验室的建设速度。其中,物联网、数据采集、移动通信等技术的快速发展,在传统实验室的信息化改造过程中大放异彩,为实验室的信息化管理提供了一种解决思路。本文以物联网技术为基础对实验室传统双螺杆挤出造粒机组进行信息化改造,并应用云平台、Node.js、Android等技术开发了配套的实验管理系统。在此基础上,还进行了机组能耗分布的相关研究以及数据流故障诊断分析。（1）通过电流变送器、电压变送器、智能温控仪表、模拟量采集模块、485集线器等多种传感器、数据传输模块对机组进行信息化升级,并搭建了以PLC为基础的数据采集系统。此外,应用网关、云平台等技术,实现了机组机筒温度、电机电流和电压、电磁阀通断状态等运行数据的云存储。（2）以采集系统存储的数据为基础,对机组预热阶段和正常挤出过程中的能耗分布进行了研究。在预热环节中,主要研究了机筒设定温度与机组能耗的关系以及实验室环境对机筒加热能耗的影响。对于正常挤出过程,主要研究了机筒设定温度、喂料速率和螺杆转速三种工艺参数对机组能耗分布的影响。（3）通过采集数据流对机组使用过程中常见的8种故障进行数据表征,主要包括主电机电流过载、加热冷却系统异常（机筒加热能力不足、机筒冷却能力不足、机筒冷却能力过剩）、喂料系统异常以及切粒电机电流过载。此外,针对各种故障设计了不同的诊断流程,并在专家系统中梳理出相应故障的具体检修建议。（4）开发了基于Node.js的开关机指导系统和Android+云服务器模式的设备管理系统。开关机指导系统主要实现了机组开关机操作、机组预热环节进程监测等功能。设备管理系统主要实现了机组的远程监控、故障报警与诊断、能耗分布计算、用户注册登录等功能。