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)于電機維護的主要是電氣班組的設(shè)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(jīng)銷商來說,，主要是電機售后服務(wù)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(jīng)有很多智能產(chǎn)品號稱可以實現(xiàn)電機預(yù)測性維護,，但問題非常多,。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,、維護成本高昂,。2)技術(shù)成本高。工業(yè)場景設(shè)備類型多,，運行工況復(fù)雜,，預(yù)測性維護算法涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、工業(yè)機理,、機器學(xué)習(xí),，技術(shù)要求很高。3)時間成本高,。預(yù)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(yuǎn)遠(yuǎn)未到落地很好乃至普及的程度，不論是預(yù)測性維護的預(yù)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(yuǎn)的一段距離！電機監(jiān)測系統(tǒng)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),，包括振動數(shù)據(jù),、電流數(shù)據(jù)等。有效地處理和分析這些大量數(shù)據(jù)是一項挑戰(zhàn),。寧波降噪監(jiān)測應(yīng)用

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(wù)處理系統(tǒng), 可實現(xiàn)柴油機監(jiān)測,、保護,、分析、診斷等功能,。主要包括數(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(yīng)的信號分析與特征提取方法, 包括信號預(yù)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(biāo)準(zhǔn)征兆群, 并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別,。杭州EOL監(jiān)測監(jiān)測電機各個相位之間的電流和電壓關(guān)系,，以檢測是否存在相位不平衡或其他電氣問題。

基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法能夠?qū)Ａ康墓I(yè)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和特征提取,，將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運行狀態(tài)和故障狀態(tài),。故障檢測是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運行狀態(tài)，判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障,，相當(dāng)于一個二分類任務(wù),。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài)，相當(dāng)于一個多分類任務(wù),。因此,，故障檢測和診斷技術(shù)研究類似于模式識別，分為4個的步驟：數(shù)據(jù)獲取,、特征提取,、特征選擇和特征分類。1)數(shù)據(jù)獲取步驟是從過程系統(tǒng)收集可能影響過程狀態(tài)的信號,，包括溫度,、流量等過程變量,；2)特征提取步驟是將采集的原始信號映射為有辨識度的狀態(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,；4)特征分類步驟是通過算法將前幾步中選擇的特征進行故障檢測與診斷,。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：特征提取需要大量的知識和信號處理技術(shù)，并且對于不同的任務(wù),，沒有統(tǒng)一的程序來完成,。此外，常規(guī)的基于機器學(xué)習(xí)的方法結(jié)構(gòu)較淺,，在提取信號的高維非線性關(guān)系方面能力有限,。

振動的監(jiān)測是機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的重要手段之一。通過對機械設(shè)備在運行過程中產(chǎn)生的振動信號進行測量,、分析和處理,，可以獲取設(shè)備的狀態(tài)信息，進而判斷設(shè)備的健康狀況,，預(yù)測故障發(fā)展趨勢,，及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在問題。振動的監(jiān)測方法通?？梢苑譃槎ㄆ邳c檢,、隨機點檢和長期監(jiān)測等幾種方式。定期點檢是按照預(yù)定的時間間隔對設(shè)備進行振動測量,，適用于對設(shè)備狀態(tài)進行定期檢查和評估,。隨機點檢則是在設(shè)備運行過程中，根據(jù)需要對設(shè)備進行振動測量,，適用于對設(shè)備狀態(tài)進行實時跟蹤和監(jiān)測,。長期監(jiān)測則是對設(shè)備進行連續(xù)不斷的振動監(jiān)測，適用于對設(shè)備狀態(tài)進行長期跟蹤和分析,。在振動監(jiān)測中,，常用的傳感器包括加速度計、速度計和位移計等,。這些傳感器可以測量設(shè)備在不同方向上的振動信號,，并將振動信號轉(zhuǎn)換為電信號進行傳輸和處理。通過對振動信號的分析,，可以獲取設(shè)備的振動特征參數(shù),，如振動幅值、頻率,、相位等,，進而判斷設(shè)備的運行狀態(tài)和故障類型,。總之,，振動的監(jiān)測是機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的重要手段之一,。通過對振動信號的測量、分析和處理,，可以及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在問題,，提高設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率。同時,，振動監(jiān)測技術(shù)還可以為設(shè)備的預(yù)測性維護和優(yōu)化運行提供有力支持,。檢測設(shè)備的不平衡、磨損和軸承故障等問題,，通過分析振動數(shù)據(jù),，如幅值、頻譜和相位等,，判斷設(shè)備健康狀況,。

傳統(tǒng)維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，并大幅提高制造商的成本,。隨著物聯(lián)網(wǎng),、大數(shù)據(jù),、云計算,、機器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟，預(yù)測性維護技術(shù)應(yīng)運而生,。以各類如電機,、軸承等設(shè)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(shè)備是否需要維護,、怎么安排維護時間來減少計劃性停產(chǎn)等，并能夠快速,、有效的通過物聯(lián)網(wǎng)接入到整個網(wǎng)絡(luò),，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心，來實現(xiàn)電機設(shè)備的預(yù)測性維護,。以各類如電機,、軸承等設(shè)備為例，目前已發(fā)展到較為成熟在線持續(xù)監(jiān)測階段,，來實現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護,、怎么安排維護時間來減少計劃性停產(chǎn)等，并能夠快速,、有效的通過物聯(lián)網(wǎng)接入到整個網(wǎng)絡(luò),，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心,，來實現(xiàn)電機設(shè)備的預(yù)測性維護。實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),。通過在線監(jiān)測系統(tǒng)來實現(xiàn),，實時地收集和分析電機運行數(shù)據(jù)。通過電機狀態(tài)監(jiān)測,，可以提高電機的可靠性,。智能監(jiān)測設(shè)備

溫度監(jiān)測是電機監(jiān)測中常用的一種方法，通過埋置在電機內(nèi)部的溫度傳感器,，實時監(jiān)測電機的運行溫度,。寧波降噪監(jiān)測應(yīng)用

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(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(fù)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,。寧波降噪監(jiān)測應(yīng)用