隨著電力電子技術(shù)、自動化控制技術(shù)的不斷發(fā)展,，電機在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了***的應(yīng)用,，在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機在線監(jiān)測裝置多采用電流表,、電壓表,、功率表等較為原始的儀表來進(jìn)行測量，采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測量,、記錄和分析,，這不僅硬件冗余，系統(tǒng)雜亂,，而且操作極為不便,，更有甚者，讀數(shù)誤差大，測試結(jié)果不準(zhǔn)確,。有些場合需要進(jìn)行電機多種參數(shù)的監(jiān)測,，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法要求監(jiān)測人員具有較高的技能和水平,，但是由于人為誤差的不可避免,，這種監(jiān)測方法無法做定量分析，無法更加準(zhǔn)確,、實時的掌握電機的運行狀態(tài)和故障,。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明提出了一種電機在線監(jiān)測裝置和方法，通過對扭矩,、轉(zhuǎn)速,、各相電流、電壓,、溫度,、輸入、輸出功率進(jìn)行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓,、過電流,、過熱進(jìn)行報警停機，解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準(zhǔn)確,、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題,。故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供信息來查明失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生部位,，預(yù)測狀態(tài)發(fā)展趨勢,。紹興功能監(jiān)測控制策略

故障預(yù)測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過高等數(shù)學(xué),、數(shù)學(xué)優(yōu)化,、統(tǒng)計概率、信號處理,、機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法，**終實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測,、故障診斷及壽命預(yù)測,，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護(hù)航，從而提高其安全性和可靠性,。故障預(yù)測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),，通過高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化,、統(tǒng)計概率,、信號處理、機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法，實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測,、故障診斷及壽命預(yù)測,，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護(hù)航，從而提高其安全性和可靠性,。近年來我們提出的標(biāo)準(zhǔn)化平方包絡(luò)和數(shù)學(xué)框架以及準(zhǔn)算數(shù)均值比數(shù)學(xué)框架指引了稀疏測度構(gòu)造的新方向,，同時發(fā)現(xiàn)了大量與基尼指數(shù)、峭度,、香農(nóng)熵等具有等價性能的稀疏測度,。基于標(biāo)準(zhǔn)化平方包絡(luò)和數(shù)學(xué)框架以及凸優(yōu)化技術(shù),，提出了在線更新模型權(quán)重可解釋的機器學(xué)習(xí)算法,，**終可以利用模型權(quán)重來實時確認(rèn)故障特征頻率，解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)只能輸出狀態(tài),，而無法提供故障特征來確認(rèn)輸出狀態(tài)的難題,。紹興發(fā)動機監(jiān)測公司盈蓓德科技順應(yīng)行業(yè)發(fā)展方向，搭建一套基于旋轉(zhuǎn)類設(shè)備溫度,，振動狀態(tài)監(jiān)測,、故障判斷和預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)。

電機馬達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)適用于石油,、化工,、電力、煤炭,、冶金,、造紙、水泥等行業(yè),，可以實時對低壓電動機的運行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,，對電機各類故障進(jìn)行監(jiān)測并存儲故障信息，可以生成各類實時曲線（電壓曲線,、電流曲線等）,，為電機節(jié)能提供依據(jù)，并可實現(xiàn)電機節(jié)能管理,。系統(tǒng)特點：1,、實時監(jiān)測電機回路石化、電力,、水泥等電機用量大戶,，需要對電機進(jìn)行實時監(jiān)測，監(jiān)測內(nèi)容包括電機的電流,、電壓,、電能、頻率、電機狀態(tài)（起動,、停止,、報警、故障）等,。在要求較高的場所還要對工藝參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測,，例如溫度、壓力等,。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測電機電壓,、電流還能做能耗統(tǒng)計，工藝參數(shù)監(jiān)測,，可以大幅提高企業(yè)自動化程度,。2、集中監(jiān)控,，利于節(jié)能馬達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶電機進(jìn)行實時能耗監(jiān)測,，監(jiān)測到的數(shù)據(jù)可以作為節(jié)能依據(jù)，并可通過系統(tǒng)進(jìn)行節(jié)能控制,，利于電機節(jié)能應(yīng)用,。3、提高自動化水平.電機監(jiān)控系統(tǒng)是應(yīng)用電力自動化技術(shù),、計算機技術(shù)和信息傳輸技術(shù),，集保護(hù)、監(jiān)測,、控制,、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng)，

現(xiàn)代電力系統(tǒng)中發(fā)電機的單機容量越大型發(fā)電機在電力生產(chǎn)中處于主力位置,，同時大型發(fā)電機由于造價昂貴,，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，一旦遭受損壞,，需要的檢修期長,，因此要求有極高的運行可靠性。就我國今后很長一段時間內(nèi)的缺電,、用電緊張的狀況而言,，發(fā)電機的年運行小時數(shù)目和滿負(fù)荷率都較以往高出很多，備用容量很少的情況下,，其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進(jìn)行在線監(jiān)測與診斷,，做到早期預(yù)警以防止事故的發(fā)生或擴(kuò)大具有重要的現(xiàn)實意義,。通常對發(fā)電機的“監(jiān)測”與“診斷”在內(nèi)容上并無明確的劃分界限，可以說監(jiān)測的數(shù)據(jù)和結(jié)果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù),。故障診斷使用計算機及其相應(yīng)智能軟件,，根據(jù)傳感器提供的信息，對故障進(jìn)行分類,、定位,，確定故障的嚴(yán)重程度并提出處理意見。因此狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是一項工作的兩個部分,，前者是后者的基礎(chǔ),，后者是前者的分析與綜合。電機狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)可幫助運行維護(hù)人員擺脫被動檢修和不太理想的定期檢修的困境,，按照設(shè)備內(nèi)部實際的運行狀況,，合理的安排檢修工作，實現(xiàn)所謂“預(yù)知”維修,。這樣既可避免由于設(shè)備突然損壞,，停止運行帶來的損失，又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用,。智能刀具監(jiān)測系統(tǒng)可大幅度提效率,、提高工件尺寸精度和一致性、減少生產(chǎn)成本,，實現(xiàn)數(shù)控加工自動化,。

低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征,，為實現(xiàn)早期故障有效分析,，涉及方法包括：多傳感系統(tǒng)檢測及信息融合，非平穩(wěn)及非線性信號處理,，故障征兆量和損傷征兆量信號分析,，噪聲規(guī)律與特點分析，以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘,、盲源分離,、粗糙集等方法。故障預(yù)測模型構(gòu)建,。構(gòu)建基于智能信息系統(tǒng)的設(shè)備早期故障預(yù)測模型,，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預(yù)測模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測模型,，或構(gòu)建這兩類預(yù)測模型相融合的預(yù)測模型,。運行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價參數(shù)、模式及準(zhǔn)則,。如表征設(shè)備狀態(tài)發(fā)展的參數(shù)及特征模式,，狀態(tài)發(fā)展評價準(zhǔn)則及條件,，面向安全保障的決策理論方法，穩(wěn)定性,、可靠性及維修性評估依據(jù)及判據(jù)等,。物聯(lián)網(wǎng)聲學(xué)監(jiān)控系統(tǒng)，輔以其他設(shè)備參數(shù),，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程感知,，基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計算并提取設(shè)備音頻特征,，從而實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的實時評估與故障的早期識別,。幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率，保證生產(chǎn)安全,，優(yōu)化生產(chǎn)決策,。盈蓓德科技搭建了一套基于人人工智能算法的旋轉(zhuǎn)類設(shè)備溫度，振動狀態(tài)監(jiān)測,、故障判斷和預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng),。溫州監(jiān)測系統(tǒng)

電機智能監(jiān)測和運維，其預(yù)測效果和工程造價還未達(dá)到市場接受程度,。紹興功能監(jiān)測控制策略

基于交流電機的特征量：通過故障機理的分析可知,，交流電機運行過程中，其故障與否必然表現(xiàn)為一些特征參量的變化,，根據(jù)診斷需要,，選擇有代表性的特征參量為該設(shè)備在線監(jiān)測的被測信號，準(zhǔn)確地提取這些故障特征量,，這是故障診斷的關(guān)鍵,。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱,，而相應(yīng)的背景噪聲比較弱,，常規(guī)的監(jiān)測方法，因受傳感器的準(zhǔn)確性,、微處理器的速度,、A/D轉(zhuǎn)換的分辨率與轉(zhuǎn)換速度等硬件條件的限制，以及一般的數(shù)據(jù)處理方式的不足,，很難滿足提取這些特征量的要求,，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應(yīng)用,。電機故障的現(xiàn)代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設(shè)備的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號及振動信號之中,，如果借助于某種變換對這些信號進(jìn)行解調(diào)處理，就能方便地獲得故障特征信息,，以確定電機設(shè)備所發(fā)生的故障類型,。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換,。紹興功能監(jiān)測控制策略