電機(jī)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(jī)的運行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,，對電機(jī)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(jī)節(jié)能提供依據(jù)，并可實現(xiàn)電機(jī)節(jié)能管理,。系統(tǒng)特點：1,、實時監(jiān)測電機(jī)回路石化,、電力、水泥等電機(jī)用量大戶,，需要對電機(jī)進(jìn)行實時監(jiān)測,，監(jiān)測內(nèi)容包括電機(jī)的電流、電壓,、電能,、頻率、電機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)節(jié)能應(yīng)用,。3、提高自動化水平.電機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)是應(yīng)用電力自動化技術(shù),、計算機(jī)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)，盈蓓德科技開發(fā)的電機(jī)監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng),，助力實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測性維護(hù),。無錫非標(biāo)監(jiān)測方案

刀具監(jiān)測主要采用人工檢測、離線檢測和在線檢測三種策略,。人工檢查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(jìn)行檢測，預(yù)測其壽命，看是否能勝任當(dāng)前的加工,；在線檢測又稱實時檢測,，是在加工過程中對刀具進(jìn)行實時檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果做出相應(yīng)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(yīng)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)控加工安全性影響很小,，并且可以通過離線檢測進(jìn)行加工,，通過在線檢測，可以判斷微裂紋在當(dāng)前載荷條件下是否會擴(kuò)展,。如果有可能擴(kuò)大,，我們認(rèn)為載 荷是危險的，通過減少刀具的進(jìn)給量來減少刀具上的載荷,，以保證刀具安全性,。常州電機(jī)監(jiān)測技術(shù)電機(jī)的監(jiān)測和故障預(yù)判系統(tǒng)助力實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測性維護(hù)。

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(jī)維護(hù)的主要是電氣班組的設(shè)備工程師,、電機(jī)維護(hù)工程師,、電機(jī)檢修人員等；對于電機(jī)廠家以及電機(jī)經(jīng)銷商來說,，主要是電機(jī)售后服務(wù)工程師,、電機(jī)銷售人員，會涉及到電機(jī)的運行維護(hù),；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(jī)的預(yù)測性維護(hù),，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(hù)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(fù)雜,，預(yù)測性維護(hù)算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理,、工業(yè)機(jī)理、機(jī)器學(xué)習(xí),，技術(shù)要求很高,。3)時間成本高。預(yù)測性維護(hù)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(jī)智能運維，雖然被各大宣傳媒體提得很多,，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未到落地很好乃至普及的程度,，不論是預(yù)測性維護(hù)的預(yù)測效果，還是電機(jī)的智能運維的市場推廣以及市場接受程度,，對于電機(jī)運維來說,，都還有很遠(yuǎn)的一段距離！

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(jī)在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了應(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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(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(jī)，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(jī)運行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題,。用模型解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域傳統(tǒng)機(jī)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。

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是設(shè)備維護(hù)手段之一,。設(shè)備的故障監(jiān)測診斷技術(shù)，就是利用科學(xué)的檢測方法和現(xiàn)代化技術(shù)手段,，對設(shè)備目前的運行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和排查，從而判斷出設(shè)備運行狀態(tài)的可靠性,，確認(rèn)其局部或整機(jī)是否正常運行。煤礦用機(jī)電設(shè)備溫度振動監(jiān)測系統(tǒng)用于煤礦主扇,、壓風(fēng)機(jī),、鋼絲繩牽引帶式輸送機(jī)、滾筒帶式輸送機(jī),、排水泵和電動機(jī),、提升機(jī)等,，有助于掌握設(shè)備運行工況中的溫度振動數(shù)據(jù),。提升機(jī)、鋼絲繩牽引、滾筒帶式輸送機(jī),、皮帶機(jī),、空壓機(jī)、壓風(fēng)機(jī),、水泵等煤礦機(jī)電設(shè)備要求增加電動機(jī)及主要軸承溫度和振動監(jiān)測,。裝置功能：1、提升機(jī),、水泵,、皮帶機(jī)等設(shè)備電動機(jī)主軸承溫度振動在線監(jiān)測2、礦用高壓異步電動機(jī)軸承溫度振動檢測診斷3,、提升機(jī),、水泵、皮帶機(jī)等設(shè)備滾筒主軸承溫度振動在線監(jiān)測4,、井下大型機(jī)電設(shè)備電動機(jī)及主要軸承溫度振動在線監(jiān)測5,、可以同時收集電機(jī)前后軸承溫度及電機(jī)振動量的數(shù)值，對收到的信息分析處理6,、系統(tǒng)提供網(wǎng)絡(luò)接口,，可直接與智能礦山網(wǎng)絡(luò)相連,，也可與其它網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的系統(tǒng)連接,；7、在線系統(tǒng)軟件可實時監(jiān)測任意通道的頻譜,，時域波形,、趨勢、三維譜圖和坐標(biāo)圖,，還可通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測,。盈蓓德科技通過自主開發(fā)的軟件和算法，進(jìn)行數(shù)控機(jī)床的刀具質(zhì)量監(jiān)測,，提前預(yù)判刀具運行情況,。紹興非標(biāo)監(jiān)測臺

電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)可以識別處于初期階段的機(jī)械、電氣和液壓故障,，從而制定更為合理的輔助維護(hù)計劃,。無錫非標(biāo)監(jiān)測方案

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、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)以音頻數(shù)據(jù)，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,。無錫非標(biāo)監(jiān)測方案