生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟效益,，不斷地向規(guī)?；透呒夹g(shù)技術(shù)含量發(fā)展，因此生產(chǎn)裝置趨向大型化,、高速高效化,、自動化和連續(xù)化，人們對設(shè)備的要求不僅是性能好,，效率高,，還要求在運行過程中少出故障，否則因故障停機帶來的損失是十分巨大的,。國內(nèi)外化工,、石化、電力,、鋼鐵和航空等部門,，從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識到開展設(shè)備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設(shè)備,，使其安全,、可靠地運行，成為設(shè)備管理中的突出任務(wù),。對于單機連續(xù)運行的生產(chǎn)設(shè)備,，停機損失巨大的大型機組和重大設(shè)備，不宜解體檢查的高精度設(shè)備以及發(fā)生故障后會引起公害的設(shè)備。傳統(tǒng)事后維修和定期維修帶來的過剩維修或失修,，使維修費用在生產(chǎn)成本中所占比重很大,。狀態(tài)監(jiān)測維修是在設(shè)備運行時,，對它的各個主要部位產(chǎn)生的物理化學(xué)信號進行狀態(tài)監(jiān)測,，掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài)，對將要形成或已經(jīng)形成的故障進行分析診斷,，判定設(shè)備的劣化程度和部位,，在故障產(chǎn)生前制訂預(yù)知性維修計劃，確定設(shè)備維修的內(nèi)容和時間,。因此狀態(tài)監(jiān)測維修既能經(jīng)常保持設(shè)備的完好狀態(tài),，又能充分利用零部位的使用壽命，從而延長大修間隔,，縮短大修時間,，減少故障停機損失,。監(jiān)測工作需要關(guān)注市場的變化和趨勢,，以及時調(diào)整經(jīng)營策略。杭州非標(biāo)監(jiān)測介紹

電力系統(tǒng)中發(fā)電機單機容量越大型發(fā)電機在電力生產(chǎn)中處于主力位置,，同時大型發(fā)電機由于造價昂貴,，結(jié)構(gòu)復(fù)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。就我國目前和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(yù)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)測的數(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(guān)數(shù)據(jù),。故障診斷使用計算機及其相應(yīng)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(yán)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(chǔ),，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(shè)備內(nèi)部實際的運行狀況，合理的安排檢修工作,，實現(xiàn)所謂“預(yù)知”維修。這樣既可避免由于設(shè)備突然損壞,，停止運行帶來的損失,，又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用,。無錫監(jiān)測方案監(jiān)測工作需要關(guān)注市場的人口結(jié)構(gòu)和消費習(xí)慣,，以了解市場需求的變化。

現(xiàn)代電力系統(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)電機由于造價昂貴,，結(jié)構(gòu)復(fù)雜,，一旦遭受損壞，需要檢修期長,，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(yù)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)測的數(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(guān)數(shù)據(jù)。故障診斷使用計算機及其相應(yīng)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(yán)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(chǔ),，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(shè)備內(nèi)部實際的運行狀況,，合理的安排檢修工作,，實現(xiàn)所謂“預(yù)知”維修。這樣既可避免由于設(shè)備突然損壞,，停止運行帶來的損失,，又可充分發(fā)揮設(shè)備的作用。

傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測模型, 但目標(biāo)對象在線場景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機噪聲,、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動而產(chǎn)生誤報警, 降低檢測結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復(fù)調(diào)整報警閾值. 此外, 基于系統(tǒng)分析的故障診斷方法利用狀態(tài)空間描述建立機理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結(jié)果, 但這類方法通常需要提前知道系統(tǒng)運動方程等信息, 對于軸承運行來說, 這類信息通常不易獲知. 近年來, 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被成功應(yīng)用于早期故障特征自動提取和識別, 可自適應(yīng)地提取信息豐富和判別能力強的深度特征, 因此具有較好的普適性. 但是, 這類方法一方面需要大量輔助數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練, 而歷史采集的輔助數(shù)據(jù)與目標(biāo)對象數(shù)據(jù)可能存在較大不同, 直接訓(xùn)練并不能有效提升在線檢測的特征表示效果; 另一方面, 在訓(xùn)練過程中未能針對早期故障引發(fā)的狀態(tài)變化而有目的地強化相應(yīng)特征表示. 因此, 深度學(xué)習(xí)方法在早期故障在線監(jiān)測中的應(yīng)用仍存在較大的提升空間.監(jiān)測工作需要關(guān)注市場的投資環(huán)境和經(jīng)濟指標(biāo),，以了解市場的風(fēng)險和機遇。

    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(jié)果和病史,，利用醫(yī)生的知識及經(jīng)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(jié)合設(shè)備的原理,、結(jié)構(gòu),、歷史狀況等，利用專業(yè)人員的知識及經(jīng)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(zhuǎn)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(yīng)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(shù)和處理方法。監(jiān)測結(jié)果的對比可以幫助我們評估不同渠道的效果和效益,。紹興狀態(tài)監(jiān)測介紹

在監(jiān)測過程中,，我們需要密切關(guān)注數(shù)據(jù)的變化情況。杭州非標(biāo)監(jiān)測介紹

故障預(yù)測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),，通過高等數(shù)學(xué),、數(shù)學(xué)優(yōu)化、統(tǒng)計概率,、信號處理,、機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法，**終實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測,、故障診斷及壽命預(yù)測,，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航，從而提高其安全性和可靠性,。故障預(yù)測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),，通過高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化,、統(tǒng)計概率,、信號處理、機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建模型算法,，實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測,、故障診斷及壽命預(yù)測，為產(chǎn)品和裝備的正常運行保駕護航,，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)框架指引了稀疏測度構(gòu)造的新方向，同時發(fā)現(xiàn)了大量與基尼指數(shù),、峭度等具有等價性能的稀疏測度,。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)重可解釋的機器學(xué)習(xí)算法,，利用模型權(quán)重來實時確認(rèn)故障特征頻率，解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域傳統(tǒng)機器學(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,。杭州非標(biāo)監(jiān)測介紹