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(guò)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(méi),，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(guò)程信息反映裝備劣化趨勢(shì)與故障發(fā)展規(guī)律,，來(lái)提高故障早期辨識(shí)能力,。基于物聯(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(jiàn)故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)80％以上,。可應(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),。故障預(yù)測(cè)與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測(cè),、故障診斷及壽命預(yù)測(cè),。無(wú)錫智能監(jiān)測(cè)控制策略

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(guò)程中少出故障,，否則因故障停機(jī)帶來(lái)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(mén)，從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識(shí)到開(kāi)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(lái)的過(guò)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,。常州性能監(jiān)測(cè)方案電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以識(shí)別處于初期階段的機(jī)械和液壓故障,，從而制定更為合理的輔助維護(hù)計(jì)劃。

電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)的單機(jī)容量越大型發(fā)電機(jī)在電力生產(chǎn)中處于主力位置,，同時(shí)大型發(fā)電機(jī)由于造價(jià)昂貴,，結(jié)構(gòu)復(fù)雜,，一旦遭受損壞,，需要的檢修期長(zhǎng),，因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)目前和今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的缺電,、用電緊張的狀況而言,，發(fā)電機(jī)的年運(yùn)行小時(shí)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(yùn)行可靠性顯得尤為重要和突出,。因此對(duì)大型機(jī)組進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)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(shí)意義,。通常對(duì)發(fā)電機(jī)的“監(jiān)測(cè)”與“診斷”在內(nèi)容上并無(wú)明確的劃分界限,，可以說(shuō)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)和結(jié)果即為診斷的依據(jù)。監(jiān)測(cè)利用各種傳感器在電機(jī)運(yùn)行時(shí)對(duì)電機(jī)的狀態(tài)提取相關(guān)數(shù)據(jù),。故障診斷使用計(jì)算機(jī)及其相應(yīng)智能軟件,，根據(jù)傳感器提供的信息，對(duì)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(jiàn),。因此狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷是一項(xiàng)工作的兩個(gè)部分，前者是后者的基礎(chǔ),，后者是前者的分析與綜合,。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)可幫助運(yùn)行維護(hù)人員擺脫被動(dòng)檢修和不太理想的定期檢修的困境，按照設(shè)備內(nèi)部實(shí)際的運(yùn)行狀況,，合理的安排檢修工作,，實(shí)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(yùn)行帶來(lái)的損失,，又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。

針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過(guò)程中難以在線監(jiān)測(cè)這一問(wèn)題,，提出一種通過(guò)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(guò)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(wèn)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(guò)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(guò)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(guò)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。盈蓓德科技開(kāi)發(fā)的電機(jī)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)判系統(tǒng),，助力實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測(cè)性維護(hù),。

基于交流電機(jī)的特征量：通過(guò)故障機(jī)理分析可知，交流電機(jī)運(yùn)行過(guò)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(cè)的被測(cè)信號(hào),，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(hào)往往比較弱,，而相應(yīng)的背景噪聲比較弱，常規(guī)的監(jiān)測(cè)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(cè)量手段與信號(hào)處理方法,。例如小波變換原理的應(yīng)用,。電機(jī)故障的現(xiàn)代分析方法：基于信號(hào)變換的診斷方法電機(jī)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(cè)的電氣信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)之中，如果借助于某種變換對(duì)這些信號(hào)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(jī)設(shè)備所發(fā)生的故障類型。盈蓓德科技可以搭建造價(jià)低廉,，性能穩(wěn)定,，安裝方便，使用簡(jiǎn)單，維護(hù)工作量少的旋轉(zhuǎn)類設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),。南通監(jiān)測(cè)介紹

電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以預(yù)判電機(jī)故障,，防止代價(jià)高昂的停機(jī)并提高設(shè)備性能。無(wú)錫智能監(jiān)測(cè)控制策略

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)模化和高技術(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(guò)程中少出故障,，否則因故障停機(jī)帶來(lái)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(mén)，從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識(shí)到開(kāi)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)事后維修和定期維修帶來(lái)的過(guò)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,，縮短大修時(shí)間，減少故障停機(jī)損失。無(wú)錫智能監(jiān)測(cè)控制策略