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,。使用數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)算法來處理多傳感器數(shù)據(jù)，建立模型以監(jiān)測和預(yù)測刀具的壽命和健康狀況,。常州電機監(jiān)測系統(tǒng)

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,。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)了大量基尼指數(shù)、峭度,、香農(nóng)熵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,，可以利用模型權(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,。上海變速箱監(jiān)測公司使用聲學(xué)傳感器來監(jiān)測切削過程中產(chǎn)生的聲音。不同的切削狀態(tài)和刀具健康狀況可能產(chǎn)生不同的聲音特征,。

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(dāng)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(dāng)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(yù)測模型,，模型在訓(xùn)練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預(yù)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(dāng)前場景,，及時匹配相應(yīng)的預(yù)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(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測效果,。

智能船舶是指基于“網(wǎng)絡(luò)平臺”的信息技術(shù)應(yīng)用,，以“大數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理,，實現(xiàn)運行船舶的智能感知,、判斷分析和決策控制，從技術(shù),、設(shè)備,、管理等多個層面保證船舶航行的安全和效率，大幅減少甚至杜絕人為或外部因素造成的各種事故,。其主要目標(biāo)就是安全,、經(jīng)濟、高效,、環(huán)保,。而智能機艙是通過綜合狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)所獲得的設(shè)備信息和數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對機艙內(nèi)機械設(shè)備的運行狀態(tài),、健康狀況進行分析和評估,，進而完成設(shè)備操作輔助決策和維護保養(yǎng)計劃的綜合管控系統(tǒng),。它能及時地、準(zhǔn)確地對多種異常狀態(tài)或故障狀態(tài)做出診斷,，預(yù)防或消除故障,，把故障損失降低到較低水平，同時對設(shè)備的運行進行必要的決策支持,，提高設(shè)備運行的可靠性,、安全性和有效性，也能確定設(shè)備的良好維護時間,，降低設(shè)備全壽命周期費用,，增加設(shè)備的穩(wěn)定性。近日,，盈蓓德成功交付了InsightlO智能監(jiān)測系統(tǒng),，就是智能船舶中的智能機艙系統(tǒng)，這一創(chuàng)新技術(shù)將為船舶行業(yè)帶來全新的智能化管理體驗,，標(biāo)志著船舶行業(yè)智能化新篇章的開啟,。InsightlO智能監(jiān)測系統(tǒng)是盈蓓德經(jīng)過長期研發(fā)的成果，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測機艙設(shè)備的各項運行數(shù)據(jù),。電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是一種了解和掌握電機在使用過程中的狀態(tài),，確定其整體或局部正常或異常的技術(shù),。

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)備運行狀態(tài)機械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律,。設(shè)備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài)，其機械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程（2）提取設(shè)備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征,。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運行狀態(tài),，在長歷程運行中工況和負(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,。基于物聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運行服務(wù)支持有機集成一體,，在應(yīng)用中實現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準(zhǔn)確率達80％以上,。應(yīng)用于風(fēng)力大電機,、空壓機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程監(jiān)測診斷與維護等專業(yè)化服務(wù),。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,。嘉興混合動力系統(tǒng)監(jiān)測臺

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,。常州電機監(jiān)測系統(tǒng)

為了避免發(fā)生災(zāi)難性電機故障的可能性,，業(yè)界產(chǎn)生對開始退化的感應(yīng)電機組件進行了早期狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的需求。狀態(tài)監(jiān)測可在其整個使用壽命期間對感應(yīng)電機的各種部件進行持續(xù)評估,。感應(yīng)電機故障的早期診斷,，對即將發(fā)生的故障提供足夠的警告，為企業(yè)提供基于狀態(tài)的維護和短暫停機的時間建議,。電機故障監(jiān)測系統(tǒng),，電機狀態(tài)檢測儀。電機故障監(jiān)測系統(tǒng)是采用現(xiàn)代電子技術(shù)和傳感器技術(shù),，對電動機運行過程中的各種參數(shù)進行實時在線檢測,、分析、處理并作出相應(yīng)報警或指示的裝置,?；竟δ馨ǎ?、對電動機的絕緣電阻,、溫升等常規(guī)電氣參數(shù)和振動,、噪聲等機械量進行測量；2,、通過設(shè)定值比較法確定電機的實際工況,；3、根據(jù)設(shè)定的報警閾值或動作時間發(fā)出聲光報警信號,；4,、通過通訊接口與plc或其它自動化設(shè)備相連實現(xiàn)遠程控制。常州電機監(jiān)測系統(tǒng)