目前設備狀態(tài)監(jiān)測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下（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,。基于物聯(lián)網和網絡化監(jiān)測診斷將產品監(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,。可應用于風力大電機,、空壓機,、氮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)測工作需要及時更新數(shù)據(jù)，以保持對市場的了解,。南京性能監(jiān)測系統(tǒng)

傳統(tǒng)維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產效率與產品質量，并大幅提高制造商的成本,。隨著物聯(lián)網,、大數(shù)據(jù)、云計算,、機器學習與傳感器等技術的成熟,，預測性維護技術應運而生。以各類如電機,、軸承等設備為例,，目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測階段，來實現(xiàn)查看設備是否需要維護,、怎么安排維護時間來減少計劃性停產等,，并能夠快速、有效的通過物聯(lián)網接入到整個網絡,，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心,，來實現(xiàn)電機設備的預測性維護。電動機是機械加工中不可或缺的必備工具,電動機在運轉中常產生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態(tài)進行在線監(jiān)測尤為重要,。

以三相異步電動機為研究對象,采用傳感器獲取電動機運行中的重要參數(shù)(振動,、噪聲、轉速及溫度等),由時/頻域分析及能量分析等方法提取電動機運行特征量,構成特征向量,采用BP神經網絡訓練的方法建立狀態(tài)識別模型,通過BP神經網絡模式識別方法,判斷電動機運行的狀態(tài),在此基礎上,利用LabVIEW軟件構建可視化監(jiān)測系統(tǒng),將電動機運行參數(shù)及狀態(tài)實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監(jiān)測,。 常州耐久監(jiān)測系統(tǒng)供應商監(jiān)測結果的反饋可以幫助我們改進產品的包裝和宣傳策略,。

    狀態(tài)監(jiān)測就是給機器體檢,，故障診斷就是給機器看病。醫(yī)生給病人看病,，首先是進行體征檢查,，例如先查體溫，再進行驗血,、X光,、心電圖、B超,、甚至CT等各種理化檢驗,，然后根據(jù)檢查結果和病史，利用醫(yī)生的知識及經驗,，對病情做出診斷,。對機器故障的診斷，類似于醫(yī)生看病,，首先對機器的狀態(tài)進行監(jiān)測,，例如先看振動值，再進行頻譜,、波形,、軸心軌跡、趨勢,、波德圖等各種檢測分析,，然后結合設備的原理、結構,、歷史狀況等,，利用專業(yè)人員的知識及經驗，對故障進行綜合分析判斷,。1滾動軸承故障振動的診斷方法異步電動機的常見故障主要可以分為定子故障,、轉子故障及軸承故障。其中軸承故障占70%以上,，如果我們有辦法對軸承情況能實時進行監(jiān)測,，那么異步電動機故障率會**減低。滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的方法有多種,，例如振動分析法,、油液分析法（磁性法、鐵譜法,、光譜法）,、聲發(fā)射分析法、光纖診斷法等。各種方法都有自己的特點,，其中振動分析法以其實用和相對簡單方便，應用*為**,，以下*介紹振動信號分析法,。滾動軸承不同于其它機械零件，其振動信號的頻率范圍很寬,，信噪比很低,，信號傳遞路途上的衰減量大，因此,，提取它的振動特征信息必須采用一些特殊的檢測技術和處理方法,。

傳統(tǒng)維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產效率與產品質量，并大幅提高制造商的成本,。隨著物聯(lián)網,、大數(shù)據(jù)、云計算,、機器學習與傳感器等技術的成熟,，預測性維護技術應運而生。以各類如電機,、軸承等設備為例,，目前已發(fā)展到較為成熟的在線持續(xù)監(jiān)測階段，來實現(xiàn)查看設備是否需要維護,、安排維護時間來減少計劃性停產等,，并能夠快速、有效的通過物聯(lián)網接入到整個網絡,，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心,，來實現(xiàn)電機設備的預測性維護。電動機是機械加工中不可或缺的必備工具,電動機在運轉中常產生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態(tài)進行在線監(jiān)測尤為重要,。以三相異步電動機為研究對象,采用傳感器獲取電動機運行中的重要參數(shù)(振動,、噪聲、轉速及溫度等),由時/頻域分析及能量分析等方法提取電動機運行特征量,構成特征向量,采用BP神經網絡訓練的方法建立狀態(tài)識別模型,通過BP神經網絡模式識別方法,判斷電動機運行的狀態(tài),在此基礎上,利用LabVIEW軟件構建可視化監(jiān)測系統(tǒng),將電動機運行參數(shù)及狀態(tài)實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監(jiān)測,。工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)進行市場分析和競爭策略制定,。

柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一個集數(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?；谌斯ど窠浘W絡的診斷方法簡單處理單元連接而成的復雜的非線性系統(tǒng),，具有學習能力,自適應能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射,。用ANN技術處理故障診斷問題,不僅能進行復雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴重性評估和故障預測,，由于ANN能自動獲取診斷知識，使診斷系統(tǒng)具有自適應能力,。通過監(jiān)測,，我們可以及時發(fā)現(xiàn)問題并采取相應的措施。溫州電機監(jiān)測方案

監(jiān)測工作需要關注供應鏈的運作情況,，以確保產品的供應和質量,。南京性能監(jiān)測系統(tǒng)

作為工業(yè)領域的一種關鍵旋轉設備，對于終端用來說,，關于電機維護的主要是電氣班組的設備工程師,、電機維護工程師、電機檢修人員等,；對于電機廠家以及電機經銷商來說,，主要是電機售后服務工程師、電機銷售人員,，會涉及到電機的運行維護,；險此之外，還有第三方檢修人員等,。目前已經有很多智能產品號稱可以實現(xiàn)電機預測性維護,，但問題也非常多。1)傳感器安裝難,。設備狀態(tài)監(jiān)測需要振動、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、維護成本高昂,。2)技術成本高,。工業(yè)場景設備類型多，運行工況復雜,，預測性維護算法涉及數(shù)據(jù)預處理、工業(yè)機理,、機器學習,，技術要求很高。3)時間成本高,。預測性維護要實現(xiàn),，前期需要大量歷史數(shù)據(jù)的支撐，數(shù)據(jù)采集,、歸納,、分析是一個漫長的過程。的電機智能運維,，雖然被各大宣傳媒體提得很多,，但還遠遠未到落地很好乃至普及的程度，不論是預測性維護的預測效果,，還是電機的智能運維的市場推廣以及市場接受程度,，對于電機運維來說，都還有很遠的一段距離,！ 南京性能監(jiān)測系統(tǒng)