針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測(cè)這一問題，提出一種通過通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù),，對(duì)當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的方法,。通過采集機(jī)床內(nèi)部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并將其與實(shí)際加工情景緊密結(jié)合，能直接反映當(dāng)前的加工狀態(tài),。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型,，直接將采集到數(shù)據(jù)作為輸入，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預(yù)測(cè)模型，模型在訓(xùn)練集和在線驗(yàn)證試驗(yàn)中的表現(xiàn)都符合預(yù)期,。刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的方法在投入使用時(shí)還有一些問題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測(cè)得的,，而實(shí)際加工過程中，加工參數(shù)以及加工情景是不斷變化的,，因此需要在下一步的研究中,，進(jìn)行變參數(shù)試驗(yàn)，考慮加工參數(shù)對(duì)于刀具磨損的影響,，并針對(duì)常用的一些加工場(chǎng)景,，建立不同的模型庫(kù)。變換加工場(chǎng)景時(shí),，通過獲取當(dāng)前場(chǎng)景,，及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型即可。②本研究中的模型是一個(gè)固定的模型,。今后需要根據(jù)實(shí)時(shí)的信號(hào)以及已知的磨損狀態(tài),，對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí),，不斷提升模型的精度和預(yù)測(cè)效果,。上海盈蓓德科技順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，設(shè)計(jì)開發(fā)了一套旋轉(zhuǎn)類設(shè)備溫度,，振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè),、故障判斷系統(tǒng)。溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)特點(diǎn)

現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟(jì)效益,，不斷地向規(guī)?；透呒夹g(shù)技術(shù)含量發(fā)展，因此生產(chǎn)裝置趨向大型化,、高速高效化,、自動(dòng)化和連續(xù)化，人們對(duì)設(shè)備的要求不僅是性能好,，效率高,，還要求在運(yùn)行過程中少出故障，否則因故障停機(jī)帶來的損失是十分巨大的,。國(guó)內(nèi)外化工,、石化、電力,、鋼鐵和航空等部門,，從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識(shí)到開展設(shè)備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設(shè)備,，使其安全,、可靠地運(yùn)行,，成為設(shè)備管理中的突出任務(wù),。對(duì)于單機(jī)連續(xù)運(yùn)行的生產(chǎn)設(shè)備，停機(jī)損失巨大的大型機(jī)組和重大設(shè)備,，不宜解體檢查的高精度設(shè)備以及發(fā)生故障后會(huì)引起公害的設(shè)備。傳統(tǒng)的事后和定期維修帶來的過剩維修或失修,，使維修費(fèi)用在生產(chǎn)成本中所占比重很大。狀態(tài)監(jiān)測(cè)維修是在設(shè)備運(yùn)行時(shí),，對(duì)它的各個(gè)主要部位產(chǎn)生的物理,、化學(xué)信號(hào)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),，掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài),，對(duì)將要形成或已經(jīng)形成的故障進(jìn)行分析診斷,，判定設(shè)備的劣化程度和部位，在故障產(chǎn)生前制訂預(yù)知性維修計(jì)劃,，確定設(shè)備維修的內(nèi)容和時(shí)間。因此狀態(tài)監(jiān)測(cè)維修既能經(jīng)常保持設(shè)備的完好狀態(tài),，又能充分利用零部位的使用壽命，從而延長(zhǎng)大修間隔,，減少故障停機(jī)損失,。南通功能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商設(shè)備的故障監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)是利用科學(xué)的檢測(cè)方法和現(xiàn)代化技術(shù)手段,，對(duì)設(shè)備目前的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和排查。

隨著電力電子技術(shù),、自動(dòng)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的應(yīng)用,，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中正逐步顯示自己的優(yōu)勢(shì),。傳統(tǒng)的電機(jī)在線監(jiān)測(cè)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(cè)量，采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測(cè)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(cè)試結(jié)果不準(zhǔn)確,。有些場(chǎng)合需要進(jìn)行電機(jī)多種參數(shù)的監(jiān)測(cè),，這樣就勢(shì)必會(huì)加大各種測(cè)量?jī)x器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法要求監(jiān)測(cè)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(cè)方法無法做定量分析，無法更加準(zhǔn)確,、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明提出了一種電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置和方法,，通過對(duì)扭矩、轉(zhuǎn)速,、各相電壓,、溫度,、輸入、輸出功率和效率進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)以及對(duì)過電壓,、過電流,、過熱進(jìn)行報(bào)警停機(jī),，解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測(cè)參數(shù)不能定量分析以及無法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題,。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法,，簡(jiǎn)單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng),，具有學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線性逼近能力等,。故障診斷的任務(wù)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(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識(shí)別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評(píng)估和故障預(yù)測(cè),，由于ANN能自動(dòng)獲取診斷知識(shí)，使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力,。基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機(jī)設(shè)備系統(tǒng)越來越復(fù)雜,，依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電機(jī)設(shè)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(dāng)前電機(jī)設(shè)備故障診斷研究的熱點(diǎn),。主要的集成技術(shù)有：基于規(guī)則的系統(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(luò)與系統(tǒng)的結(jié)合,。測(cè)量電機(jī)關(guān)鍵參數(shù)，利用AI融合工業(yè)機(jī)理算法,，構(gòu)建各類故障模型庫(kù),，實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析和決策,。

目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下：（1）揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài),，其機(jī)械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過程（2）提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)特征,。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),，在長(zhǎng)歷程運(yùn)行中工況和負(fù)載等非故障因素會(huì)造成信號(hào)能量變化，故障趨勢(shì)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冗余信息,，進(jìn)而構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,。動(dòng)力裝備全壽命周期監(jiān)測(cè)診斷方面：實(shí)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(dòng)態(tài)自適應(yīng)監(jiān)測(cè),、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(yùn)行工況及表現(xiàn)的新參數(shù),，提高異常狀態(tài)辨識(shí)的適應(yīng)性與可靠性，基于運(yùn)行過程信息反映裝備劣化趨勢(shì)與故障發(fā)展規(guī)律,，來提高故障早期辨識(shí)能力,?；谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測(cè)診斷將產(chǎn)品監(jiān)測(cè)診斷與運(yùn)行服務(wù)支持有機(jī)集成一體，在應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)動(dòng)力裝備常見故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)80％以上,?？蓱?yīng)用于風(fēng)力大電機(jī)、空壓機(jī),、氮壓機(jī)等大型動(dòng)力裝備的集群化診斷領(lǐng)域。提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的動(dòng)力裝備全生命周期監(jiān)測(cè)與服務(wù)支持創(chuàng)新模式,，提供了其生命周期的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)診斷與維護(hù)等專業(yè)化服務(wù)。電機(jī)智能監(jiān)測(cè)和運(yùn)維,，其預(yù)測(cè)效果和工程造價(jià)還未達(dá)到市場(chǎng)接受程度。南通功能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商

盈蓓德科技通過自主開發(fā)的軟件和算法,，對(duì)數(shù)控機(jī)床的刀具質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè),，提前預(yù)判刀具運(yùn)行情況。溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)特點(diǎn)

工業(yè)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)的市場(chǎng)需求顯而易見,。但是預(yù)防性維護(hù)想要產(chǎn)生大的業(yè)務(wù)價(jià)值,、真正大規(guī)模發(fā)展卻是遇到了兩個(gè)難題。首先項(xiàng)目實(shí)施成本過高,，硬件設(shè)備大多依賴進(jìn)口,。這導(dǎo)致很多企業(yè)在考慮投入產(chǎn)出比時(shí)比較猶豫。其次是技術(shù)需要突破,，目前大多數(shù)供應(yīng)商只實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)視,，真正能實(shí)現(xiàn)故障準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的落地案例寥寥無幾,。供應(yīng)商技術(shù)和能力還需要不斷升級(jí)。預(yù)防性維護(hù)要想實(shí)現(xiàn)更好的應(yīng)用,，要在以下方面實(shí)現(xiàn)突破,。實(shí)現(xiàn)基于預(yù)測(cè)的維護(hù)，提升故障診斷及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提高軟硬件產(chǎn)品國(guó)產(chǎn)化率,，降低實(shí)施成本.溫州發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)特點(diǎn)