柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是一個集數(shù)據采集與分析,、狀態(tài)監(jiān)測,、故障診斷為一體的多任務處理系統(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, 各子功能都有相應的信號分析與特征提取方法, 包括信號預處理,、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、建立故障標準征兆群, 并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別,。振動監(jiān)測則是通過安裝在電機上振動傳感器,，實時監(jiān)測電機振動，分析振動信號,，判斷電機故障或不平衡等問題,。溫州研發(fā)監(jiān)測方案

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),，寧波變速箱監(jiān)測特點數(shù)控機床刀具的監(jiān)測是一個復雜且關鍵的過程，需要綜合運用多種方法和技術,，以確保刀具正常運行和加工質量,。

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。

物聯(lián)網技術為設備狀態(tài)監(jiān)測診斷帶來了設備狀態(tài)無線監(jiān)測?高速數(shù)據傳輸?邊緣計算和精細化診斷分析等先進技術,。本項目相關的狀態(tài)監(jiān)測技術是要解決海量終端（傳感器數(shù)據）的聯(lián)接,、管理、實時分析處理,。關鍵技術包含海量數(shù)據的采集和傳輸技術,、信號處理技術和邊緣計算技術。對設備進行診斷目的,，是了解設備是否在正常狀態(tài)下運轉,，為此需測定有關設備的各種量，即信號,。如果捕捉到的信號能直接反映設備的問題,，如溫度的測值，則與設備正常狀態(tài)偽規(guī)定值相比較即可,。但測到的聲波或振動信號一般都伴有雜音和其他干擾,，放大多需濾波?；剞D機械的振動和噪聲就是一例,。一般測到的波形和數(shù)值沒有一定規(guī)則，需要把表示信號特征的量提取出來,，以此數(shù)值和信號圖象來表示測定對象的狀態(tài)就是信號處理技術其次邊緣計算與云計算協(xié)同工作,。云計算聚焦非實時、長周期數(shù)據的大數(shù)據分析,，能夠在周期性維護,、故障隱患綜合識別分析，產品健康度檢查等領域發(fā)揮特長,。邊緣計算聚焦實時,、短周期數(shù)據的分析，能更好地支撐故障的實時告警,，快速識別異常,，毫秒級響應；此外,，兩者還存在緊密的互動協(xié)同關系,。邊緣計算既靠近設備，更是云端所需數(shù)據的采集單元,，可以更好地服務于云端的大數(shù)據分析,。先進的電機監(jiān)測技術,，如基于數(shù)學模型和人工智能的故障診斷方法，可以實現(xiàn)對電機狀態(tài)的精確估計和預測,。,。

作為工業(yè)領域的一種關鍵旋轉設備，對于終端用來說,，關于電機維護的主要是電氣班組的設備工程師,、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銷商來說,，主要是電機售后服務工程師、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,。目前已經有很多智能產品號稱可以實現(xiàn)電機的預測性維護,，但問題也非常多。1)傳感器安裝難,。設備狀態(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)技術成本高,。工業(yè)場景設備類型多,，運行工況復雜，預測性維護算法涉及數(shù)據預處理,、工業(yè)機理,、機器學習,，技術要求很高,。3)時間成本高。預測性維護要實現(xiàn),，前期需要大量歷史數(shù)據的支撐,，數(shù)據采集、歸納,、分析是一個漫長的過程,。以電機預測性維護的理念為原型的電機智能運維，雖然被各大宣傳媒體提得很多，但還遠遠未到落地很好乃至普及的程度,，不論是預測性維護的預測效果,，還是電機的智能運維的市場推廣以及市場接受程度，對于電機維護人員的電機運維來說,，都還有很遠的一段距離,！檢測設備的不平衡、磨損和軸承故障等問題,，通過分析振動數(shù)據,，如幅值、頻譜和相位等,，判斷設備健康狀況,。常州研發(fā)監(jiān)測控制策略

監(jiān)測刀具的狀態(tài)可以及時發(fā)現(xiàn)異常情況，避免突發(fā)故障引發(fā)的事故,，并幫助企業(yè)合理安排刀具更換計劃,。溫州研發(fā)監(jiān)測方案

電機等振動設備在運行中，伴隨著一些安全問題,，振動數(shù)據會發(fā)生變化,，如果不及時發(fā)現(xiàn)，容易導致起火或,，造成大量的財產損失,，而這些問題具有突發(fā)性和不準確性，應對這種情況,，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，準確可靠,，避免后期計算出現(xiàn)較大誤差,。本傳感器采用無線通訊方式，低功耗設計,，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,、回轉窯、傳送設備等需要振動監(jiān)測的設備上實時采集振動數(shù)據,，然后通過無線方式將數(shù)據發(fā)送給采集端,，采集端將數(shù)據解析,、顯示或傳輸。系統(tǒng)能實時在線監(jiān)測出設備異常,，發(fā)出預警,，避免事故發(fā)生。產品特點(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,、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：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和無線傳輸技術，抗干擾力強,，傳輸距離遠,，讀數(shù)準確，可靠性高,。溫州研發(fā)監(jiān)測方案