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行測量,，采用人工讀數(shù)的方式進行數(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)果不準確。有些場合需要進行電機多種參數(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、輸出功率和效率進行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓,、過電流,、過熱進行報警停機，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確,、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題,。盈蓓德科技可以搭建造價低廉，性能穩(wěn)定,，安裝方便,，使用簡單，維護工作量少的旋轉(zhuǎn)類設(shè)備振動監(jiān)測系統(tǒng),。功能監(jiān)測公司

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行測量,，采用人工讀數(shù)的方式進行數(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)果不準確。有些場合需要進行電機多種參數(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,、輸出功率進行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流,、過熱進行報警停機,，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確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題,。寧波監(jiān)測系統(tǒng)供應商電機設(shè)備的許多故障信息可以通過信號變換的診斷方法以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測的電氣信號及振動信號之中,。

作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備，對于終端用來說,，關(guān)于電機維護的主要是電氣班組的設(shè)備工程師,、電機維護工程師、電機檢修人員等,；對于電機廠家以及電機經(jīng)銷商來說,，主要是電機售后服務工程師、電機銷售人員,，會涉及到電機的運行維護,；險此之外，還有第三方檢修人員等,。目前已經(jīng)有很多智能產(chǎn)品號稱可以實現(xiàn)電機的預測性維護,，但問題也非常多。1)傳感器安裝難,。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測需要振動,、噪聲,、溫度傳感器，通訊協(xié)議并不統(tǒng)一,，自成體系,，安裝、使用,、維護成本高昂,。2)技術(shù)成本高。工業(yè)場景設(shè)備類型多,，運行工況復雜,，預測性維護算法涉及數(shù)據(jù)預處理、工業(yè)機理,、機器學習,，技術(shù)要求很高。3)時間成本高,。預測性維護要實現(xiàn),，前期需要大量歷史數(shù)據(jù)的支撐,，數(shù)據(jù)采集,、歸納、分析是一個漫長的過程,。的電機智能運維,，雖然被各大宣傳媒體提得很多，但還遠遠未到落地很好乃至普及的程度,，不論是預測性維護的預測效果,，還是電機的智能運維的市場推廣以及市場接受程度，對于電機運維來說,，都還有很遠的一段距離,！

故障預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,、數(shù)學優(yōu)化,、統(tǒng)計概率、信號處理,、機器學習和統(tǒng)計學習等技術(shù)搭建模型算法,，**終實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測,，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航,，從而提高其安全性和可靠性。故障預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,、數(shù)學優(yōu)化,、統(tǒng)計概率、信號處理,、機器學習和統(tǒng)計學習等技術(shù)搭建模型算法,，實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測,，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航,，從而提高其安全性和可靠性。近年來我們提出的標準化平方包絡(luò)和數(shù)學框架以及準算數(shù)均值比數(shù)學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,?；跇藴驶椒桨j(luò)和數(shù)學框架以及凸優(yōu)化技術(shù)，提出了在線更新模型權(quán)重可解釋的機器學習算法,，**終可以利用模型權(quán)重來實時確認故障特征頻率,，解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域傳統(tǒng)機器學習只能輸出狀態(tài)，而無法提供故障特征來確認輸出狀態(tài)的難題,。電機馬達監(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),。

遠程終端廣泛應用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)采集,、設(shè)備狀態(tài)的在線監(jiān)測,，能夠進行前端數(shù)據(jù)清洗和邊緣計算，通過對歷史數(shù)據(jù)趨勢分析,、設(shè)備數(shù)據(jù)機理分析,、統(tǒng)計分析等大數(shù)據(jù)分析，對設(shè)備的狀態(tài)做出有效可靠的健康狀態(tài)評判,，從而切實有效的提高設(shè)備的維護能力,。遠程終端可實現(xiàn)對電源電壓、設(shè)備狀態(tài)的自檢,、分析計量故障等信息,，及時發(fā)現(xiàn)計量異常?，F(xiàn)場監(jiān)測箱開門,、斷電,、設(shè)備運行等異常信息也能夠主動發(fā)送報警信息到監(jiān)測中心，實現(xiàn)設(shè)備在線監(jiān)診的準確性,、完整性,、及時性和可靠性。電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)可以了解和掌握電機使用過程中的狀態(tài),，確定其整體或局部正?；虍惓！刂葑兯傧浔O(jiān)測臺

電機監(jiān)測系統(tǒng)可以識別處于初期階段的機械和液壓故障,，從而制定更為合理的輔助維護計劃,。功能監(jiān)測公司

刀具監(jiān)測主要采用人工、離線和在線檢測三種策略,。人工檢測是指工人在加工過程中可以憑經(jīng)驗檢查刀具的狀態(tài),；離線檢測是在加工前專門對刀具進行檢測，預測其壽命,，看是否能勝任當前的加工,；在線檢測又稱實時檢測、監(jiān)測,，是在加工過程中對刀具進行實時檢測,，并根據(jù)檢測結(jié)果做出相應的處理。目前刀具檢測的算法有很多,，有的是利用理論計算刀具上應力的變化來判斷刀具的損傷.有的是利用時間序列分析來檢測刀具,有的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來檢測刀具,。還有的是利用小波變換理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來檢測刀具,但都是以理論為主,?？紤]到刀具的塑性損傷在數(shù)控加工中很少發(fā)生，磨損對數(shù)控加工的安全性影響很小,，并且可以通過離線檢測進行加工,，通過在線檢測，可以判斷微裂紋在當前載荷條件下是否會擴展,。如果有可能擴大,，我們認為載荷是危險的，通過減少刀具的進給量來減少刀具上的載荷,，以保證刀具的安全性,。功能監(jiān)測公司