電機馬達監(jiān)控系統(tǒng)適用于石油、化工、電力,、煤炭,、冶金,、造紙,、水泥等行業(yè)，可以實時對低壓電動機的運行狀態(tài)進行監(jiān)測,，對電機各類故障進行監(jiān)測并存儲故障信息,，可以生成各類實時曲線（電壓曲線、電流曲線等）,，為電機節(jié)能提供依據,，并可實現(xiàn)電機節(jié)能管理。系統(tǒng)特點：1實時監(jiān)測電機回路石化,、電力,、水泥等電機用量大戶，需要對電機進行實時監(jiān)測,，監(jiān)測內容包括電機的電流,、電壓、電能,、頻率,、電機狀態(tài)（起動、停止,、報警,、故障）等。在要求較高的場所還要對工藝參數(shù)進行監(jiān)測,，例如溫度,、壓力等。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測電機電壓,、電流還能做能耗統(tǒng)計,，工藝參數(shù)監(jiān)測，可以大幅提高企業(yè)自動化程度,。2集中監(jiān)控,，利于節(jié)能馬達監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶電機進行實時能耗監(jiān)測，監(jiān)測到的數(shù)據可以作為節(jié)能依據,，并可通過系統(tǒng)進行節(jié)能控制,，利于電機節(jié)能應用。3提高自動化水平.電機監(jiān)控系統(tǒng)是應用電力自動化技術,、計算機技術和信息傳輸技術,，集保護、監(jiān)測,、控制、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng),，使用溫度傳感器來監(jiān)測電機各個部件溫度,。過高的溫度表明電機運行不正常,，由于負載過大、繞組問題等原因,。寧波減振監(jiān)測應用

傳統(tǒng)方法通常無法自適應提取特征, 同時需要一定的離線數(shù)據訓練得到檢測模型, 但目標對象在線場景下采集到的數(shù)據有限, 且其數(shù)據分布與訓練數(shù)據的分布可能因隨機噪聲,、變工況等原因而存在差異, 導致離線訓練的模型并不完全適合于在線數(shù)據, 容易降低檢測結果的準確性; 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系, 容易因數(shù)據微小波動而產生誤報警, 降低檢測結果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復調整報警閾值. 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, 可獲得理想診斷和檢測結果, 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, 深度神經網絡已被成功應用于早期故障特征自動提取和識別, 可自適應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)據進行模型訓練, 而歷史采集的輔助數(shù)據與目標對象數(shù)據可能存在較大不同, 直接訓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特征表示. 因此, 深度學習方法在早期故障在線監(jiān)測中的應用仍存在較大的提升空間.杭州混合動力系統(tǒng)監(jiān)測系統(tǒng)電機監(jiān)測系統(tǒng)的目標是實現(xiàn)預測性維護，準確地預測電機何時會出現(xiàn)是一個復雜的問題,，需要綜合考慮多個因素,。

針對刀具磨損狀態(tài)在實際生產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獲取機床內部數(shù)據,，對當前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法,。通過采集機床內部實時數(shù)據并將其與實際加工情景緊密結合，能直接反映當前的加工狀態(tài),。將卷積神經網絡用于構建刀具磨損狀態(tài)識別模型,，直接將采集到數(shù)據作為輸入，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。

電機抖動是指電機在運行過程中發(fā)生的不正常震動,，可能會導致機器故障和停機時間增加,，進而影響生產效率和產品質量。常見的電機抖動原因包括軸承損壞,、不平衡,、軸向偏移、電機定子或轉子損傷等。為了監(jiān)測大型電機設備的健康情況,，可以采用以下方法：振動監(jiān)測：通過振動傳感器安裝在電機上,，實時監(jiān)測電機振動情況，如果振動超過正常范圍,，則可以發(fā)出警報并停機,，以防止設備損壞。溫度監(jiān)測：通過溫度傳感器監(jiān)測電機內部和外部的溫度變化,，如果發(fā)現(xiàn)異常的溫度升高,，可能表明電機存在故障。潤滑油監(jiān)測：通過監(jiān)測電機內部的潤滑油質量和油位,，及時發(fā)現(xiàn)油中雜質和油位不足等問題,，防止設備損壞。電流監(jiān)測：通過電流傳感器監(jiān)測電機的電流變化,，可以檢測電機是否存在負載過重,、不平衡等問題，及時采取措施,。聲音監(jiān)測：通過麥克風或聲音傳感器監(jiān)測電機的聲音,，可以判斷電機是否存在異響和雜音等異常情況，及時排除問題,。以上方法可以結合一起使用,，形成一個完整的電機健康監(jiān)測系統(tǒng)，有效地預防和解決電機抖動等問題,，提高設備的穩(wěn)定性和可靠性,。設備監(jiān)測可以滿足對部件疲勞程度診斷、機械摩擦磨損,、機械沖擊,、部件過熱等健康狀況問題的實時預警。

電機監(jiān)控系統(tǒng)適用于石油,、化工,、電力、煤炭,、冶金,、造紙、水泥等行業(yè),，可以實時對低壓電動機的運行狀態(tài)進行監(jiān)測,，對電機各類故障進行監(jiān)測并存儲故障信息，可以生成各類實時曲線（電壓曲線,、電流曲線等）,，為電機節(jié)能提供依據,，并可實現(xiàn)電機節(jié)能管理。系統(tǒng)特點1)實時監(jiān)測電機回路石化,、電力,、水泥等電機用量大戶，需要對電機進行實時監(jiān)測,，監(jiān)測內容包括電機的電流、電壓,、電能,、頻率、電機狀態(tài)（起動,、停止,、報警、故障）等,。在要求較高的場所還要對工藝參數(shù)進行監(jiān)測,，例如溫度、壓力等,。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測電機電壓,、電流還能做能耗統(tǒng)計，工藝參數(shù)監(jiān)測,，可以大幅提高企業(yè)自動化程度,。2)集中監(jiān)控，利于節(jié)能馬達監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶電機進行實時能耗監(jiān)測,，監(jiān)測到的數(shù)據可以作為節(jié)能依據,，并可通過系統(tǒng)進行節(jié)能控制，利于電機節(jié)能應用,。3)提高自動化水平.電機監(jiān)控系統(tǒng)是應用電力自動化技術,、計算機技術和信息傳輸技術，集保護,、監(jiān)測,、控制、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng),，隨著技術的不斷進步,，電機監(jiān)測系統(tǒng)的效能和適用范圍將逐漸提高。杭州減振監(jiān)測技術

電機驅動的生產線,。同時監(jiān)測多個電機的狀態(tài),，協(xié)調故障診斷和預測性維護，增加了監(jiān)測的復雜性,。寧波減振監(jiān)測應用

深度學習技術已經在滾動軸承故障監(jiān)測和診斷領域取得了成功應用, 但面對不停機情況下的早期故障在線監(jiān)測問題, 仍存在著早期故障特征表示不充分,、誤報警率高等不足. 為解決上述問題, 本文從時序異常檢測的角度出發(fā), 提出了一種基于深度遷移學習的早期故障在線檢測方法. 首先, 提出一種面向多域遷移的深度自編碼網絡, 通過構建具有改進的比較大均值差異正則項和Laplace正則項的損失函數(shù), 在自適應提取不同域數(shù)據的公共特征表示同時, 提高正常狀態(tài)和早期故障狀態(tài)之間特征的差異性; 基于該特征表示, 提出一種基于時序異常模式的在線檢測模型, 利用離線軸承正常狀態(tài)的排列熵值構建報警閾值, 實現(xiàn)在線數(shù)據中異常序列的快速匹配, 同時提高在線檢測結果的可靠性. 在XJTU-SY數(shù)據集上的實驗結果表明, 與現(xiàn)有代表性早期故障檢測方法相比, 本文方法具有更好的檢測實時性和更低的誤報警數(shù).寧波減振監(jiān)測應用