隨著科技發(fā)展, 各類工程設備的工作和運行環(huán)境變得越來越復雜. 作為機械設備的關鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷,、強沖擊等復雜工況下, 極易產(chǎn)生各種故障, 導致機械工作狀況惡化. 針對軸承的故障預測與健康管理技術(shù)應運而生. 若能在故障發(fā)生初期即進行準確,、可靠的檢測和診斷, 則有助于進行及時維修, 避免嚴重事故的發(fā)生. 早期故障檢測已成為PHM的關鍵技術(shù)環(huán)節(jié)之一. 近年來, 隨著傳感技術(shù)和機器學習技術(shù)的快速發(fā)展, 數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化故障檢測和診斷技術(shù)受到更多人的關注. 如何利用歷史采集的狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)、提高目標軸承早期故障檢測結(jié)果的準確性和穩(wěn)定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學術(shù)價值和應用需求.本文關注的是不停機情況下的早期故障在線檢測問題. 這種方式有助于實時評估軸承工作狀態(tài), 避免因等待停機檢查而產(chǎn)生延誤,、造成經(jīng)濟損失, 因此對早期故障的在線檢測越來越受到工業(yè)界的重視,。盈蓓德科技可以搭建造價低廉，性能穩(wěn)定,，安裝方便,，功能實用，使用簡單,，維護工作量少的電機振動監(jiān)測系統(tǒng),。寧波旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng)

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法簡單處理單元連接而成的復雜的非線性系統(tǒng)，具有學習能力,自適應能力,非線性逼近能力等,。故障診斷的任務從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射,。用ANN技術(shù)處理故障診斷問題,不僅能進行復雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴重性評估和故障預測,，由于ANN能自動獲取診斷知識，使診斷系統(tǒng)具有自適應能力,?；诩尚椭悄芟到y(tǒng)的診斷方法隨著電機設備系統(tǒng)越來越復雜，依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復雜電機設備的故障診斷要求,，因此上述各種診斷技術(shù)集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當前電機設備故障診斷研究的熱點,。主要的集成技術(shù)有：基于規(guī)則的專業(yè)人員系統(tǒng)與ANN的結(jié)合，模糊邏輯與ANN的結(jié)合,，混沌理論與ANN的結(jié)合,，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡與專業(yè)人員系統(tǒng)的結(jié)合。上海汽車監(jiān)測系統(tǒng)供應商電機馬達監(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),。

目前設備狀態(tài)監(jiān)測及故障預警若干關鍵技術(shù)可歸納如下：（1）揭示設備運行狀態(tài)機械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài),，其機械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程,。需揭示劣化過程及故障變化演變規(guī)律及發(fā)展特點，分析故障產(chǎn)生機理,、發(fā)展原因和發(fā)展模式,，構(gòu)建劣化演變機械動態(tài)特性模型。（2）提取設備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征,。在役設備往往具有復雜運行狀態(tài),，在長歷程運行中工況和負載等非故障因素造成信號能量變化，故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒,，需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息,，進而構(gòu)建預測模型。若提取到敏感特征分量因子及模式,，有望實現(xiàn)典型部件部位分析,。

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,。電機監(jiān)測和故障預判系統(tǒng)應用行業(yè)很多，助力實現(xiàn)工業(yè)設備數(shù)智化管理和預測性維護,。

電機等振動設備在運行中,，伴隨著一些安全問題，振動數(shù)據(jù)會發(fā)生變化,，如果不及時發(fā)現(xiàn),，容易導致起火或，造成大量的財產(chǎn)損失,，而這些問題具有突發(fā)性和不準確性,，難以預知，應對這種情況,，需要一種手段去解決,。無線振動傳感器直接讀取原始加速度數(shù)據(jù),，準確可靠，避免后期計算出現(xiàn)較大誤差,。本傳感器采用無線通訊方式,，低功耗設計，一次性鋰亞電池供電,，具有容量大,、耐高溫、不宜爆等特點,。工作原理：將傳感器分布式安裝在各類電機,、風機、振動平臺,、回轉(zhuǎn)窯,、傳送設備等需要振動監(jiān)測的設備上實時采集振動數(shù)據(jù)，然后通過無線方式將數(shù)據(jù)發(fā)送給采集端,，采集端將數(shù)據(jù)解析,、顯示或傳輸。系統(tǒng)能實時在線監(jiān)測出設備異常,，避免事故發(fā)生,。產(chǎn)品特點(1)實時性：系統(tǒng)實時在線監(jiān)測電機等振動參數(shù)，避免了由于電機突然缺相,、線圈故障，堵轉(zhuǎn),、固定螺栓松動,、負載過高和人為錯誤操作等發(fā)生的事故。(2)便捷性：系統(tǒng)采用無線傳輸方式,，傳感器**安裝,，解決了以往因為空間狹小、不能布線,、安裝成本高等問題,。(3)可靠性：系統(tǒng)采用先進成熟的傳感技術(shù)和無線傳輸技術(shù)，抗干擾力強,，傳輸距離遠,，讀數(shù)準確，可靠性高,。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常或異常,。南京NVH監(jiān)測系統(tǒng)供應商

盈蓓德科技提供一種既滿足現(xiàn)場機械設備監(jiān)測要求,，實現(xiàn)振動數(shù)據(jù)采集及分析,，性價比高的振動監(jiān)測系統(tǒng)。寧波旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng)

動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面：實現(xiàn)了支持物聯(lián)網(wǎng)的智能信息采集與管理,、全生命周期動態(tài)自適應監(jiān)測,、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構(gòu)出綜合體現(xiàn)裝備運行工況及表現(xiàn)的新參數(shù),，提高異常狀態(tài)辨識的適應性與可靠性,，基于運行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發(fā)展規(guī)律，來提高故障早期辨識能力,。動力裝備全生命周期性能優(yōu)化服務方面：提供了轉(zhuǎn)子全息動平衡快速響應與服務支持,、以全息譜為失衡故障確診、動力裝備轉(zhuǎn)子和軸系平衡配重方案優(yōu)化,?；谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運行服務支持有機集成一體，在應用中實現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準確率達80％以上,?？蓱糜陲L力大電機、空壓機,、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域,。提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的動力裝備全生命周期監(jiān)測與服務支持創(chuàng)新模式，提供了其生命周期的遠程監(jiān)測診斷與維護等專業(yè)化服務,。寧波旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測系統(tǒng)