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。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,。不同類型的電機在結(jié)構(gòu)和工作原理上可能有很大差異，監(jiān)測系統(tǒng)需要根據(jù)具體電機的特性進行定制,。無錫研發(fā)監(jiān)測控制策略

電機等振動設(shè)備在運行中,，伴隨著一些安全問題，振動數(shù)據(jù)會發(fā)生變化,，如果不及時發(fā)現(xiàn),，容易導致起火或，造成大量的財產(chǎn)損失,，而這些問題具有突發(fā)性和不準確性,，難以預知，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)，準確可靠,。本傳感器采用無線通訊方式,，低功耗設(shè)計，一次性鋰亞電池供電,，具有容量大,、耐高溫、不宜爆等特點,，工作原理：將傳感器分布式安裝在各類電機,、風機、振動平臺,、回轉(zhuǎn)窯、傳送設(shè)備等需要振動監(jiān)測的設(shè)備上實時采集振動數(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)能實時在線監(jiān)測出設(shè)備異常,，發(fā)出預警，避免事故發(fā)生,。特點(1)實時性：系統(tǒng)實時在線監(jiān)測電機等振動參數(shù),，避免了由于電機突然缺相、線圈故障,，堵轉(zhuǎn),、固定螺栓松動,、負載過高和人為錯誤操作等發(fā)生的事故。(2)便捷性：系統(tǒng)采用無線傳輸方式,，傳感器安裝,，解決了以往因為空間狹小、不能布線,、安裝成本高等問題,。(3)可靠性：系統(tǒng)采用先進成熟的傳感技術(shù)和無線傳輸技術(shù)，抗干擾力強,，傳輸距離遠,，讀數(shù)準確，可靠性高,。電機監(jiān)測系統(tǒng)供應(yīng)商通過設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測,，可以解決設(shè)備各種監(jiān)控數(shù)據(jù)的復雜性，狀態(tài)動態(tài)變化帶來的不確定性,。

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“預知”維修。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。

針對刀具磨損狀態(tài)在實際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這個問題,，提出一種通過通信技術(shù)獲取機床內(nèi)部數(shù)據(jù),，對當前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法。通過采集機床內(nèi)部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結(jié)合,，能直接反映當前的加工狀態(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)方法精度近似的預測模型,，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預期。刀具磨損狀態(tài)識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的,，而實際加工過程中,，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,，進行變參數(shù)試驗,，考慮加工參數(shù)對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景,，建立不同的模型庫,。變換加工場景時，通過獲取當前場景,，及時匹配相應(yīng)的預測模型即可,。②本研究中模型是一個固定的模型。今后需要根據(jù)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài),，對模型進行實時更新,，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學習，不斷提升模型的精度和預測效果,。利用數(shù)據(jù)分析和機器學習算法來分析設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),，識別異常模式，并預測潛在故障,。提高監(jiān)測的準確性和效率。

刀具健康狀態(tài)監(jiān)測是指對刀具（比如刀具,、鉆頭,、刀片等）進行實時或定期的監(jiān)測和評估，以確定其磨損程度,、剩余壽命以及是否需要維護或更換的技術(shù)和方法,。這種監(jiān)測可以通過多種方式進行：視覺檢測：使用攝像頭或顯微鏡來觀察刀具表面,，檢測刀具上的磨損、劃痕,、變形等跡象,。這可以通過圖像處理和計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)自動化。振動與聲音分析：監(jiān)測切削過程中的振動和聲音變化,。磨損或損壞的刀具通常會產(chǎn)生不同的振動頻率或聲音特征,，可以通過傳感器進行監(jiān)測和分析。力學特性監(jiān)測：利用力傳感器監(jiān)測切削力的變化,。隨著刀具磨損,，切削力可能會發(fā)生變化，這可以作為判斷刀具狀態(tài)的指標之一,。溫度監(jiān)測：通過溫度傳感器監(jiān)測刀具的工作溫度,。磨損或損壞的刀具可能會產(chǎn)生更高的工作溫度，因此監(jiān)測溫度變化可以指示刀具狀態(tài),。實時監(jiān)測系統(tǒng)：這類系統(tǒng)整合多種傳感器和監(jiān)測技術(shù),，實時監(jiān)測刀具狀態(tài)，并利用數(shù)據(jù)分析,、機器學習等方法提供預測性維護,，準確預測刀具的壽命和維護時機。這些方法可以單獨應(yīng)用或者結(jié)合使用,，以確保對刀具狀態(tài)的監(jiān)測和評估,。實施刀具健康狀態(tài)監(jiān)測有助于優(yōu)化生產(chǎn)過程，減少停機時間,，并提高切削效率,，同時也有助于及時發(fā)現(xiàn)并替換磨損的刀具，從而降低生產(chǎn)成本,。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測對有關(guān)參數(shù)加以分析,，從而有效地對設(shè)備運行狀態(tài)進行系統(tǒng)自動監(jiān)測分析或人工分析。無錫研發(fā)監(jiān)測控制策略

對電機進行監(jiān)測,，有助于判斷電機是否存在故障以及故障的類型,，保障電機的穩(wěn)定性和可靠性。無錫研發(fā)監(jiān)測控制策略

電機狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)是一種綜合性的技術(shù),，需要綜合運用各種監(jiān)測方法和手段,，以實現(xiàn)對電機狀態(tài)的了解和掌握。通過電機狀態(tài)監(jiān)測技術(shù),，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，降低維護成本，為企業(yè)創(chuàng)造更大的經(jīng)濟效益,。還有一些基于數(shù)學模型和人工智能的故障診斷方法,，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷、基于支持向量機的故障診斷等,。這些方法主要是利用電機的數(shù)學模型或歷史數(shù)據(jù),，結(jié)合機器學習、深度學習等人工智能技術(shù),，對電機的狀態(tài)進行估計和預測,。電機狀態(tài)監(jiān)測是確保電機正常運行和延長其使用壽命的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過綜合運用各種監(jiān)測方法和手段,，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,，電機狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)還可以為設(shè)備的預測性維護和優(yōu)化運行提供有力支持,。無錫研發(fā)監(jiān)測控制策略