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,。工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的溫度,、濕度等參數(shù)需要進(jìn)行監(jiān)測(cè)檢測(cè)，以確保生產(chǎn)的穩(wěn)定性和效率,。無(wú)錫穩(wěn)定監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法能夠?qū)Ａ康墓I(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和特征提取,，將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài)，可視為模式識(shí)別任務(wù),。故障檢測(cè)是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運(yùn)行狀態(tài),，判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障，相當(dāng)于一個(gè)二分類任務(wù),。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時(shí)候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài),，相當(dāng)于一個(gè)多分類任務(wù)。因此,，故障檢測(cè)和診斷技術(shù)的研究類似于模式識(shí)別,，分為4個(gè)的步驟：數(shù)據(jù)獲取、特征提取,、特征選擇和特征分類,。1)數(shù)據(jù)獲取步驟是從過(guò)程系統(tǒng)收集可能影響過(guò)程狀態(tài)的信號(hào)，包括溫度,、流量等過(guò)程變量,；2)特征提取步驟是將采集的原始信號(hào)映射為有辨識(shí)度的狀態(tài)信息；3)特征選擇步驟是將與狀態(tài)變化相關(guān)的變量提取出來(lái),；4)特征分類步驟是通過(guò)算法將前幾步中選擇的特征進(jìn)行故障檢測(cè)與診斷,。在大數(shù)據(jù)這一背景下，傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法被廣泛應(yīng)用,，但是,，這些方法有一些共同的缺點(diǎn)：特征提取需要大量的知識(shí)和信號(hào)處理技術(shù),，并且對(duì)于不同的任務(wù)，沒有統(tǒng)一的程序來(lái)完成,。此外,，常規(guī)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法結(jié)構(gòu)較淺，在提取信號(hào)的高維非線性關(guān)系方面能力有限,。紹興EOL監(jiān)測(cè)系統(tǒng)預(yù)計(jì)到2025年,，缺口在1.3~3.7萬(wàn)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,。

作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,，對(duì)于終端用來(lái)說(shuō)，關(guān)于電機(jī)維護(hù)的主要是電氣班組的設(shè)備工程師,、電機(jī)維護(hù)工程師,、電機(jī)檢修人員等；對(duì)于電機(jī)廠家以及電機(jī)經(jīng)銷商來(lái)說(shuō),，主要是電機(jī)售后服務(wù)工程師,、電機(jī)銷售人員，會(huì)涉及到電機(jī)的運(yùn)行維護(hù),；險(xiǎn)此之外,，還有第三方檢修人員等。目前已經(jīng)有很多智能產(chǎn)品號(hào)稱可以實(shí)現(xiàn)電機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù),，但問(wèn)題也非常多,。1)傳感器安裝難。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)需要振動(dòng),、噪聲,、溫度傳感器，通訊協(xié)議并不統(tǒng)一,，自成體系,，安裝、使用,、維護(hù)成本高昂,。2)技術(shù)成本高。工業(yè)場(chǎng)景設(shè)備類型多,，運(yùn)行工況復(fù)雜,，預(yù)測(cè)性維護(hù)算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、工業(yè)機(jī)理,、機(jī)器學(xué)習(xí),，技術(shù)要求很高。3)時(shí)間成本高,。預(yù)測(cè)性維護(hù)要實(shí)現(xiàn),，前期需要大量歷史數(shù)據(jù)的支撐,，數(shù)據(jù)采集、歸納,、分析是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程,。電機(jī)智能運(yùn)維，雖然被各大宣傳媒體提得很多,，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未到落地很好乃至普及的程度，不論是預(yù)測(cè)性維護(hù)的預(yù)測(cè)效果,，還是電機(jī)的智能運(yùn)維的市場(chǎng)推廣以及市場(chǎng)接受程度,，對(duì)于電機(jī)運(yùn)維來(lái)說(shuō)，都還有很遠(yuǎn)的一段距離,！

    包括船舶的燃油系統(tǒng),、氣缸系統(tǒng)、冷卻水系統(tǒng),、渦輪增壓系統(tǒng),、空氣系統(tǒng)、滑油系統(tǒng),、其他軸承連桿運(yùn)動(dòng)部件等,，并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，為船舶管理者提供精確的決策支持,。此外,，該系統(tǒng)還具有強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力，具備知識(shí)庫(kù)自學(xué)習(xí),、識(shí)別診斷定位等能力,，以提高船舶的運(yùn)行效率和安全性。其關(guān)鍵技術(shù)包括了工況學(xué)習(xí),、振動(dòng)分析,、自回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法應(yīng)用,。船研所的負(fù)責(zé)人表示：InsightlO智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的交付,，是盈蓓德對(duì)船舶行業(yè)智能化發(fā)展的重要貢獻(xiàn)。該系統(tǒng)將極大地提高船舶的管理效率和運(yùn)行安全性,，標(biāo)志著船舶行業(yè)在智能化運(yùn)維和能效監(jiān)控方面邁出了重要的一步,，為船舶行業(yè)的發(fā)展開啟新的篇章。據(jù)了解,，InsightlO智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)在多艘船舶上進(jìn)行了試運(yùn)行,，并取得了明顯的效果。試運(yùn)行結(jié)果顯示,，該系統(tǒng)能夠有效地提高船舶的運(yùn)行效率,，降低燃料消耗,，同時(shí)，也能夠提前發(fā)現(xiàn)和預(yù)防潛在的安全隱患,，極大提高了船舶的安全性,。此次成功交付InsightlO智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，將為該中心的研究工作提供強(qiáng)有力的支持,，并推動(dòng)船舶行業(yè)智能化發(fā)展,。盈蓓德科技表示，他們將繼續(xù)投入更多資源和精力,，不斷優(yōu)化InsightlO智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的功能和性能,，以滿足船舶行業(yè)不斷增長(zhǎng)的需求。同時(shí),。監(jiān)測(cè)結(jié)果的反饋可以幫助我們改進(jìn)產(chǎn)品的質(zhì)量和性能,。

隨著電力電子技術(shù)、自動(dòng)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應(yīng)用,，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中正逐步顯示自己的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置多采用電流表,、電壓表,、功率表等較為原始的儀表來(lái)進(jìn)行測(cè)量，采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測(cè)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(cè)試結(jié)果不準(zhǔn)確,。有些場(chǎng)合需要進(jìn)行電機(jī)多種參數(shù)的監(jiān)測(cè)，這樣就勢(shì)必會(huì)加大各種測(cè)量?jī)x器的使用以及人力資源的投入,。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法要求監(jiān)測(cè)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(cè)方法無(wú)法做定量分析,，無(wú)法更加準(zhǔn)確,、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明提出了一種電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置和方法,，通過(guò)對(duì)扭矩,、轉(zhuǎn)速、各相電流,、電壓,、溫度,、功率和效率進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)以及對(duì)過(guò)電壓、過(guò)電流,、過(guò)熱進(jìn)行報(bào)警停機(jī),，解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測(cè)參數(shù)不能定量分析以及無(wú)法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問(wèn)題,。電機(jī)智能監(jiān)測(cè)和運(yùn)維,，其預(yù)測(cè)效果和工程的造價(jià)還未達(dá)到市場(chǎng)接受程度。紹興EOL監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

工業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理,，提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率,。無(wú)錫穩(wěn)定監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

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(guò)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(wú)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.無(wú)錫穩(wěn)定監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)