針對傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時(shí)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(jī)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(diǎn)的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時(shí)序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動而產(chǎn)生誤報(bào)警, 降低檢測結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報(bào)警, 這類方法需要反復(fù)調(diào)整報(bào)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(jī)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(yùn)動方程等信息, 對于軸承運(yùn)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)用于早期故障特征的自動提取和識別, 可自適應(yīng)地提取信息豐富和判別能力強(qiáng)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(jìn)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(qiáng)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.常用的電機(jī)監(jiān)測方法包括振動監(jiān)測、溫度監(jiān)測、潤滑油監(jiān)測,、電流監(jiān)測和聲音監(jiān)測等。這些方法可以結(jié)合使用,。產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測控制策略

電機(jī)等振動設(shè)備在運(yùn)行中,，伴隨著一些安全問題，振動數(shù)據(jù)會發(fā)生變化,，如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn),，容易導(dǎo)致起火或，造成大量的財(cái)產(chǎn)損失,，而這些問題具有突發(fā)性和不準(zhǔn)確性,，難以預(yù)知，應(yīng)對這種情況,，需要一種手段去解決,。無線振動傳感器直接讀取原始加速度數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確可靠,，避免后期計(jì)算出現(xiàn)較大誤差,。本傳感器采用無線通訊方式，低功耗設(shè)計(jì),，一次性鋰亞電池供電,，具有容量大、耐高溫,、不宜爆等特點(diǎn),。工作原理：將傳感器分布式安裝在各類電機(jī)、風(fēng)機(jī),、振動平臺,、回轉(zhuǎn)窯、傳送設(shè)備等需要振動監(jiān)測的設(shè)備上實(shí)時(shí)采集振動數(shù)據(jù),，然后通過無線方式將數(shù)據(jù)發(fā)送給采集端,，采集端將數(shù)據(jù)解析、顯示或傳輸,。系統(tǒng)能實(shí)時(shí)在線監(jiān)測出設(shè)備異常,，發(fā)出預(yù)警，避免事故發(fā)生,。產(chǎn)品特點(diǎn)(1)實(shí)時(shí)性：系統(tǒng)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測電機(jī)等振動參數(shù),，避免了由于電機(jī)突然缺相、線圈故障,，堵轉(zhuǎn),、固定螺栓松動,、負(fù)載過高和人為錯(cuò)誤操作等發(fā)生的事故。(2)便捷性：系統(tǒng)采用無線傳輸方式,，傳感器的安裝,，解決了以往因?yàn)榭臻g狹小、不能布線,、安裝成本高等問題,。(3)可靠性：系統(tǒng)采用先進(jìn)成熟的傳感技術(shù)和無線傳輸技術(shù)，抗干擾力強(qiáng),，傳輸距離遠(yuǎn),，讀數(shù)準(zhǔn)確，可靠性高,。產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測控制策略工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)測是保證產(chǎn)品符合標(biāo)準(zhǔn)要求的重要手段,，可以提高產(chǎn)品的競爭力和市場信譽(yù)。

刀具監(jiān)測管理系統(tǒng)是我們基于精密加工行業(yè)特征,，結(jié)合加工中心,、車床等機(jī)械加工過程，打造的一款刀具狀態(tài)監(jiān)測和壽命預(yù)測分析系統(tǒng),，通過采集主軸電流（負(fù)載）信號,、位置信號、速度信號等30維度+數(shù)據(jù)信號,，結(jié)合大數(shù)據(jù)流式處理、自然語言處理等自學(xué)習(xí)處理算法和行業(yè)多年經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)沉淀,，構(gòu)建的一套完整的刀具壽命預(yù)測和狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng),，能夠?qū)崿F(xiàn)100%斷刀和崩刃監(jiān)控，磨損監(jiān)控識別率達(dá)到99%以上,，提供基于刀具狀態(tài)監(jiān)測和壽命預(yù)測的異常停機(jī)控制模塊,，避免因刀具異常導(dǎo)致的產(chǎn)品質(zhì)量損失和異常撞機(jī)事故，幫助用戶節(jié)約刀具成本30%以上,，100%避免刀具異常帶來的產(chǎn)品質(zhì)量損失,，為用戶提供無憂機(jī)加工過程管理！

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大的應(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(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)測裝置和方法,，通過對扭矩,、轉(zhuǎn)速、各相電流,、電壓,、溫度、輸入,、輸出功率和效率進(jìn)行實(shí)時(shí)動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓,、過電流、過熱進(jìn)行報(bào)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(shí)時(shí)的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。監(jiān)測技術(shù)有助于發(fā)現(xiàn)潛在問題,、預(yù)測設(shè)備故障并采取維護(hù)措施,，從而降低損壞風(fēng)險(xiǎn)，提高系統(tǒng)的可靠性和效率,。

目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下：（1）揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律,。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài)，其機(jī)械動態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過程（2）提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征,。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài),，在長歷程運(yùn)行中工況和負(fù)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(jìn)而構(gòu)建預(yù)測模型。動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面：實(shí)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(yīng)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(yùn)行工況及表現(xiàn)的新參數(shù)，提高異常狀態(tài)辨識的適應(yīng)性與可靠性,，基于運(yùn)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(luò)化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運(yùn)行服務(wù)支持有機(jī)集成一體,，在應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)80％以上。應(yīng)用于風(fēng)力大電機(jī),、空壓機(jī)等大型動力裝備的集群化診斷領(lǐng)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(wù)支持創(chuàng)新模式，提供了其生命周期的遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷與維護(hù)等專業(yè)化服務(wù),。電機(jī)監(jiān)測涉及到對電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和評估,，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問題并采取適當(dāng)?shù)木S護(hù)措施。溫州汽車監(jiān)測介紹

電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù),，準(zhǔn)確地預(yù)測電機(jī)何時(shí)會出現(xiàn)是一個(gè)復(fù)雜的問題,，需要綜合考慮多個(gè)因素。產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測控制策略

作為工業(yè)領(lǐng)域的一種關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)設(shè)備,，對于終端用來說,，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,、檢修人員等,；對于電機(jī)廠家以及電機(jī)經(jīng)銷商來說，主要是電機(jī)售后服務(wù)工程師,、電機(jī)銷售人員,，會涉及到電機(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)品號稱可以實(shí)現(xiàn)電機(jī)的預(yù)測性維護(hù),，但問題也非常多,。1)傳感器安裝難。設(shè)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(hù)成本高昂,。2)技術(shù)成本高,。工業(yè)場景設(shè)備類型多，運(yùn)行工況復(fù)雜,，預(yù)測性維護(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)漫長的過程,。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)測性維護(hù)的預(yù)測效果，還是電機(jī)的智能運(yùn)維的市場推廣以及市場接受程度,，對于電機(jī)運(yùn)維來說,，都還有很遠(yuǎn)的一段距離！產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測控制策略