電機(jī)故障診斷可以使系統(tǒng)在一定工作環(huán)境下根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供的信息來查明導(dǎo)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(yù)測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢等,。電機(jī)故障診斷的基本方法主要有：1、電氣分析法,，通過頻譜等信號分析方法對負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測從而診斷出電機(jī)設(shè)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(yīng)和標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)等,；2,、絕緣診斷法，利用各種電氣試驗裝置和診斷技術(shù)對電機(jī)設(shè)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(yù)測,；3、溫度檢測方法,，采用各種溫度測量方法對電機(jī)設(shè)備各個部位的溫升進(jìn)行監(jiān)測,電機(jī)的溫升與各種故障現(xiàn)象相關(guān),；4、振動與噪聲診斷法,，通過對電機(jī)設(shè)備振動與噪聲的檢測,并對獲取的信號進(jìn)行處理,診斷出電機(jī)產(chǎn)生故障的原因和部位,尤其是對機(jī)械上的損壞診斷特別有效,。5、化學(xué)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(xué)成分的含量，可以判斷相關(guān)部位元件的破壞程度,。監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性對于決策的制定至關(guān)重要。南通智能監(jiān)測方案

在預(yù)防性維護(hù)的應(yīng)用中,，振動是大型旋轉(zhuǎn)等設(shè)備即將發(fā)生故障的重要指標(biāo),，一是在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的所有故障中，振動問題出現(xiàn)的概率比較高,；另一方面,，振動信號包含了豐富的機(jī)械及運(yùn)行的狀態(tài)信息；第三,，振動信號易于拾取,，便于在不影響機(jī)械運(yùn)行的情況下實行在線監(jiān)測和診斷。旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)需要重點監(jiān)控振動量變化,。其預(yù)測性診斷技術(shù)對于制造業(yè),、風(fēng)電等的行業(yè)的運(yùn)維具有非常重大的意義。通過設(shè)備振動等狀態(tài)的預(yù)測性維護(hù),，可以及時發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)及零部件存在問題,。但是對于一些不是因為設(shè)備問題而存在的固有振動，振動強(qiáng)度不必要增加會對部件產(chǎn)生有害的力,，危及設(shè)備的使用壽命和質(zhì)量,。在這種情況下，則需要采用振動隔離技術(shù)來解決和干預(yù),，有效抑制振動和噪聲的危害,，避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。嘉興發(fā)動機(jī)監(jiān)測技術(shù)電機(jī)智能監(jiān)測和運(yùn)維,，其預(yù)測效果和工程的造價還未達(dá)到市場接受程度,。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法，簡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別,還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評估和故障預(yù)測,，由于ANN能自動獲取診斷知識,，使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力?；诩尚椭悄芟到y(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,。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,。

基于交流電機(jī)的特征量：通過故障機(jī)理分析可知,，交流電機(jī)運(yùn)行過程中，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)測的被測信號，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往往比較弱,，而相應(yīng)的背景噪聲比較弱,，常規(guī)的監(jiān)測方法，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)換速度等硬件條件的限制，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量手段與信號處理方法。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)測的電氣信號及振動信號之中,，如果借助于某種變換對這些信號進(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,。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換等。公司始終保持對外敏銳且謙虛的態(tài)度,，聽得進(jìn)意見,。

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(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù),，對當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識別的方法,。通過采集機(jī)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(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)測模型,，模型在訓(xùn)練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預(yù)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(jìn)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(dāng)前場景,，及時匹配相應(yīng)的預(yù)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(jìn)行實時更新,，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學(xué)習(xí),，不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。監(jiān)測結(jié)果的比較可以幫助我們評估競爭對手的優(yōu)勢和劣勢,。嘉興智能監(jiān)測臺

工業(yè)生產(chǎn)過程中的溫度,、濕度等參數(shù)需要進(jìn)行監(jiān)測檢測，以確保生產(chǎn)的穩(wěn)定性和效率,。南通智能監(jiān)測方案

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(jī)在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了的應(yīng)用,，在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢,。傳統(tǒng)的電機(jī)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(jìn)行測量,，采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)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(zhǔn)確,。有些場合需要進(jìn)行電機(jī)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(zhǔn)確、實時的掌握電機(jī)的運(yùn)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(jī)在線監(jiān)測裝置和方法,，通過對扭矩、轉(zhuǎn)速,、各相電流,、溫度、輸入,、輸出功率和效率進(jìn)行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓,、過電流、過熱進(jìn)行報警停機(jī),，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(zhǔn)確,、實時的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。南通智能監(jiān)測方案