現(xiàn)代電力系統(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，需要檢修期長(zhǎng),，因此要求有極高的運(yùn)行可靠性。就我國(guó)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)容上并無明確的劃分界限，可以說監(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,。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)行帶來的損失，又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用,。監(jiān)測(cè)工作需要關(guān)注消費(fèi)者的購(gòu)買行為和偏好,，以提高銷售效果。紹興旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)設(shè)備

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,。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,。嘉興旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)公司盈蓓德科技的客戶主要來自汽車,、船舶等多個(gè)行業(yè)。

電機(jī)等振動(dòng)設(shè)備在運(yùn)行中,，伴隨著一些安全問題,，振動(dòng)數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生變化，如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn),，容易導(dǎo)致起火或,，造成大量的財(cái)產(chǎn)損失，而這些問題具有突發(fā)性和不準(zhǔn)確性,，難以預(yù)知,，應(yīng)對(duì)這種情況,，需要一種手段去解決。無線振動(dòng)傳感器直接讀取原始加速度數(shù)據(jù),，準(zhǔn)確可靠,，避免后期計(jì)算出現(xiàn)較大誤差。本傳感器采用無線通訊方式,，低功耗設(shè)計(jì),，一次性鋰亞電池供電，具有容量大,、耐高溫,、不宜爆等特點(diǎn)，工作原理：將傳感器分布式安裝在各類電機(jī),、風(fēng)機(jī),、振動(dòng)平臺(tái)、回轉(zhuǎn)窯,、傳送設(shè)備等需要振動(dòng)監(jiān)測(cè)的設(shè)備上實(shí)時(shí)采集振動(dòng)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(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)出設(shè)備異常，發(fā)出預(yù)警,，避免事故發(fā)生,。產(chǎn)品特點(diǎn)

(1)實(shí)時(shí)性：系統(tǒng)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)電機(jī)等振動(dòng)參數(shù)，避免了由于電機(jī)突然缺相,、線圈故障,，堵轉(zhuǎn)、固定螺栓松動(dòng),、負(fù)載過高和人為錯(cuò)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?yàn)榭臻g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(jìn)成熟的傳感技術(shù)和無線傳輸技術(shù)，抗干擾力強(qiáng),，傳輸距離遠(yuǎn),，讀數(shù)準(zhǔn)確，可靠性高,。

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.電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以提高預(yù)防性維護(hù)效率，防止代價(jià)高昂的停機(jī)并提高設(shè)備性能,。

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),。監(jiān)測(cè)結(jié)果的反饋可以幫助我們改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量,。南通動(dòng)力設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商

預(yù)計(jì)到2025年,，缺口在1.3~3.7萬人之間，這也反映出自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展的旺盛需求和競(jìng)爭(zhēng)激烈的現(xiàn)狀,。紹興旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)設(shè)備

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),，通過高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化,、統(tǒng)計(jì)概率,、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法,，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)，為產(chǎn)品和裝備的正常運(yùn)行保駕護(hù)航,，從而提高其安全性,、可靠性。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),，通過高等數(shù)學(xué),、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)概率,、信號(hào)處理,、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法，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),，為產(chǎn)品和裝備的正常運(yùn)行保駕護(hù)航，從而提高其安全性和可靠性,。近年來我們提出的標(biāo)準(zhǔn)化平方包絡(luò)和數(shù)學(xué)框架以及準(zhǔn)算數(shù)均值比數(shù)學(xué)框架指引了稀疏測(cè)度構(gòu)造的新方向,，同時(shí)發(fā)現(xiàn)了大量與基尼指數(shù)、峭度,、香農(nóng)熵等具有等價(jià)性能的稀疏測(cè)度,。基于標(biāo)準(zhǔn)化平方包絡(luò)和數(shù)學(xué)框架以及凸優(yōu)化技術(shù),，提出了在線更新模型權(quán)重可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,，可以利用模型權(quán)重來實(shí)時(shí)確認(rèn)故障特征頻率，解決了狀態(tài)監(jiān)測(cè)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,。紹興旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)設(shè)備