目前設備狀態(tài)監(jiān)測及故障預警若干關鍵技術(shù)可歸納如下：（1）揭示設備運行狀態(tài)機械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài),，其機械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程（2）提取設備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征,。在役設備往往具有復雜運行狀態(tài)，在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化,，故障趨勢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的冗余信息,，進而構(gòu)建預測模型。動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面：實現(xiàn)了支持物聯(lián)網(wǎng)的智能信息采集與管理,、全生命周期動態(tài)自適應監(jiān)測,、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構(gòu)出綜合體現(xiàn)裝備運行工況及表現(xiàn)的新參數(shù),，提高異常狀態(tài)辨識的適應性與可靠性,，基于運行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發(fā)展規(guī)律，來提高故障早期辨識能力,?；谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運行服務支持有機集成一體，在應用中實現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準確率達80％以上,?？蓱糜陲L力大電機、空壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域,。提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的動力裝備全生命周期監(jiān)測與服務支持創(chuàng)新模式，提供了其生命周期的遠程監(jiān)測診斷與維護等專業(yè)化服務,。監(jiān)測結(jié)果的分析可以幫助我們預測未來的發(fā)展趨勢,。溫州減振監(jiān)測

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，交流電機運行過程中,，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備在線監(jiān)測的被測信號,，準確地提取這些故障特征量,，這是故障診斷的關鍵。故障特征量,，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱,，而相應的背景噪聲比較弱，常規(guī)的監(jiān)測方法,，因受傳感器的準確性,、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量手段與信號處理方法,。例如小波變換原理的應用,。電機故障的現(xiàn)代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設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行解調(diào)處理,，就能方便地獲得故障特征信息,，以確定電機設備所發(fā)生的故障類型,。嘉興電機監(jiān)測方案工業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)可以預測設備的故障并提前進行維修。

柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一種集數(shù)據(jù)采集與分析,、狀態(tài)監(jiān)測,、故障診斷為一體的多任務處理系統(tǒng), 可實現(xiàn)柴油機監(jiān)測、保護,、分析,、診斷等功能。包括數(shù)據(jù)采集與工況監(jiān)測,、活塞缸套磨損監(jiān)測分析,、主軸承磨損狀態(tài)監(jiān)測分析、氣閥間隙異常監(jiān)測分析和瞬時轉(zhuǎn)速監(jiān)測分析等各種功能,。信號分析,、特征提取及診斷原理是每個監(jiān)測診斷子功能的部分, 各子功能都有相應的信號分析與特征提取方法, 包括信號預處理、時域,、頻域分析,、小波分析等, 自動形成反映柴油機運行狀態(tài)的特征量, 為系統(tǒng)的診斷推理提供信息來源。采用模糊聚類理論來檢驗特征參量的有效性,、建立故障標準征兆群, 并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別,。

如今電力系統(tǒng)中發(fā)電機的單機容量越大型發(fā)電機在電力生產(chǎn)中處于主力位置，同時大型發(fā)電機造價昂貴,，結(jié)構(gòu)復雜,，一旦遭受損壞，需要的檢修期長,，因此要求有極高的運行可靠性,。就我國今后很長一段時間內(nèi)的缺電、用電緊張的狀況而言,，發(fā)電機的年運行小時數(shù)目和滿負荷率都較以往高出很多,，備用容量很少的情況下，其運行可靠性顯得尤為重要和突出,。因此對大型機組進行在線監(jiān)測與診斷,，做到早期預警以防止事故的發(fā)生或擴大具有重要的現(xiàn)實意義。通常對發(fā)電機的“監(jiān)測”與“診斷”在內(nèi)容上并無明確的劃分界限,，可以說監(jiān)測數(shù)據(jù)和結(jié)果即為診斷的依據(jù),。監(jiān)測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態(tài)提取相關數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件,，根據(jù)傳感器提供的信息,，對故障進行分類、定位，確定故障的嚴重程度并提出處理意見,。因此狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是一項工作的兩個部分,，前者是后者的基礎，后者是前者的分析與綜合,。電機狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)可幫助運行維護人員擺脫被動檢修和不太理想的定期檢修的困境,，按照設備內(nèi)部實際的運行狀況，合理安排檢修工作,，實現(xiàn)所謂“預知”維修,。這樣既可避免由于設備突然損壞，停止運行帶來的損失,，又可充分發(fā)揮設備的作用,。自動駕駛市場在近年來得到了快速發(fā)展。

在工業(yè)現(xiàn)場的預防性維護應用中,，振動是大型旋轉(zhuǎn)等設備即將發(fā)生故障的重要指標,，一是在大型旋轉(zhuǎn)機械設備的所有故障中，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械及運行的狀態(tài)信息；第三,，振動信號易于拾取,，便于在不影響機械運行的情況下實行在線監(jiān)測和診斷。旋轉(zhuǎn)類設備的預防性維護需要重點監(jiān)控振動量的變化,。其預測性診斷技術(shù)對于制造業(yè)、風電等的行業(yè)的運維具有非常重大的意義,。通過設備振動等狀態(tài)的預測性維護,，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備問題而存在的固有振動,，振動強度的不必要增加會對部件產(chǎn)生有害的力,，危及設備的使用壽命和質(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,，有效抑制振動和噪聲的危害，避免設備故障和流程關閉,。監(jiān)測工作需要關注競爭對手的動態(tài),，以制定相應的應對策略。常州動力設備監(jiān)測

監(jiān)測結(jié)果的反饋可以幫助我們改進產(chǎn)品和服務的質(zhì)量,。溫州減振監(jiān)測

電機狀態(tài)監(jiān)測故障診斷技術(shù)是一種了解和掌握電機在使用過程中的狀態(tài),，確定其整體或局部正常或異常，早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,，并能預報故障發(fā)展趨勢的技術(shù),，電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)包括識別電機狀態(tài)監(jiān)測和預測發(fā)展趨勢兩方面。設備狀態(tài)是指設備運行的工況,，由設備運行過程中的各種性能參數(shù)以及設備運行過程中產(chǎn)生的二次效應參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量指標參數(shù)來描述,。設備狀態(tài)的類型包括：正常、異常和故障三種,。設備狀態(tài)監(jiān)測是通過測定以上參數(shù),，并進行分析處理，根據(jù)分析處理結(jié)果判定設備狀態(tài),。對設備進行定期或連續(xù)監(jiān)測,，包括采用各種測試、分析判別方法,，結(jié)合設備的歷史狀況和運行條件,，弄清設備的客觀狀態(tài)，獲取設備性能發(fā)展的趨勢規(guī)律,，為設備的性能評價,、合理使用、安全運行,、故障診斷及設備自動控制打下基礎,。溫州減振監(jiān)測