針對刀具磨損狀態(tài)在實際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這一問題,，提出一種通過通信技術獲取機床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對當前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法。通過采集機床內(nèi)部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結(jié)合,，能直接反映當前加工狀態(tài),。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識別模型,，直接將采集到的數(shù)據(jù)作為輸入,，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預期,。刀具磨損狀態(tài)識別的方法在投入使用時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得的,，而實際加工過程中，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,，進行變參數(shù)試驗，考慮加工參數(shù)對于刀具磨損的影響,，并針對常用的一些加工場景,，建立不同的模型庫。變換加工場景時，通過獲取當前場景,，及時匹配相應的預測模型即可,。②本研究中的模型是一個固定的模型。今后需要根據(jù)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài),，對模型進行實時更新,，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學習，不斷提升模型的精度和預測效果,。電機監(jiān)測系統(tǒng)可以預判電機故障，防止代價高昂的停機并提高設備性能,。上海旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測方案

電機馬達監(jiān)控系統(tǒng)適用于石油,、化工、電力,、煤炭,、冶金、造紙等行業(yè),，可以實時對低壓電動機的運行狀態(tài)進行監(jiān)測,，對電機各類故障進行監(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）,，為電機節(jié)能提供依據(jù)，并可實現(xiàn)電機節(jié)能管理,。系統(tǒng)特點：1,、實時監(jiān)測電機回路石化、電力,、水泥等電機用量大戶,，需要對電機進行實時監(jiān)測，監(jiān)測內(nèi)容包括電機的電流,、電壓,、電能、頻率,、電機狀態(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)進行監(jiān)測，例如溫度,、壓力等,。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測電機電壓、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)能馬達監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶電機進行實時能耗監(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)進行節(jié)能控制,，利于電機節(jié)能應用,。3、提高自動化水平.電機監(jiān)控系統(tǒng)是應用電力自動化技術,、計算機技術和信息傳輸技術,，集保護、監(jiān)測,、控制,、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng)，上海旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測方案故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,，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。

隨著電力電子技術,、自動化控制技術的不斷發(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、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)和故障的技術問題,。

傳統(tǒng)方法通常無法自適應提取特征, 同時需要一定的離線數(shù)據(jù)訓練得到檢測模型, 但目標對象在線場景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機噪聲、變工況等原因而存在差異, 導致離線訓練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測結(jié)果的準確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時序關系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動而產(chǎn)生誤報警, 降低檢測結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復調(diào)整報警閾值. 此外, 基于系統(tǒng)分析的故障診斷方法利用狀態(tài)空間描述建立機理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結(jié)果, 但這類方法通常需要提前知道系統(tǒng)運動方程等信息, 對于軸承運行來說, 這類信息通常不易獲知. 

近年來, 深度神經(jīng)網(wǎng)絡已被成功應用于早期故障特征的自動提取和識別, 可自適應地提取信息豐富和判別能力強的深度特征, 因此具有較好的普適性. 但是, 這類方法一方面需要大量的輔助數(shù)據(jù)進行模型訓練, 而歷史采集的輔助數(shù)據(jù)與目標對象數(shù)據(jù)可能存在較大不同, 直接訓練并不能有效提升在線檢測的特征表示效果; 另一方面, 在訓練過程中未能針對早期故障引發(fā)的狀態(tài)變化而有目的地強化相應特征表示. 因此, 深度學習方法在早期故障在線監(jiān)測中的應用仍存在較大的提升空間. 電機監(jiān)測系統(tǒng)可以提高預防性維護效率,，防止代價高昂的停機并提高設備性能。

故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,，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,。故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,，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,。基于標準化平方包絡和數(shù)學框架以及凸優(yōu)化技術,，提出了在線更新模型權(quán)重可解釋的機器學習算法,，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,。故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供信息來查明失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生部位,，以及預測狀態(tài)發(fā)展趨勢,。嘉興NVH監(jiān)測介紹

基于人工智能算法的新型的電機故障預測系統(tǒng)，適用范圍廣,，能在更多的工業(yè)場合應用,。上海旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測方案

故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供的信息來查明導致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生的部位或部件,，以及預測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢等,。電機故障診斷基本方法主要有：1、電氣分析法,，通過頻譜等信號分析方法對負載電流的波形進行檢測從而診斷出電機設備故障的原因和程度,；檢測局部放電信號；對比外部施加脈沖信號的響應和標準響應等,；2,、絕緣診斷法，利用各種電氣試驗裝置和診斷技術對電機設備的絕緣結(jié)構(gòu)和參數(shù),、工作性能是否存在缺陷做出判斷,并對絕緣壽命做出預測,；3、溫度檢測方法,，采用各種溫度測量方法對電機設備各個部位的溫升進行監(jiān)測,電機的溫升與各種故障現(xiàn)象相關,；4、振動與噪聲診斷法,，通過對電機設備振動與噪聲的檢測,并對獲取的信號進行處理,診斷出電機產(chǎn)生故障的原因和部位,尤其是對機械上的損壞診斷特別有效,。5、化學診斷的方法,，可以檢測到絕緣材料和潤滑油劣化后的分解物以及一些軸承,、密封件的磨損碎屑，通過對比其中一些化學成分的含量,，可以判斷相關部位元件的破壞程度,。上海旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測方案