傳統(tǒng)維護(hù)模式中的故障后維護(hù)與定期維護(hù)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(jì)算,、機(jī)器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟，預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,。以各類如電機(jī),、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(cè)階段,，來(lái)實(shí)現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護(hù),、怎么安排維護(hù)時(shí)間來(lái)減少計(jì)劃性停產(chǎn)等，并能夠快速,、有效的通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)接入到整個(gè)網(wǎng)絡(luò),，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心，來(lái)實(shí)現(xiàn)電機(jī)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù),。以各類如電機(jī),、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(cè)階段,，來(lái)實(shí)現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護(hù),、怎么安排維護(hù)時(shí)間來(lái)減少計(jì)劃性停產(chǎn)等，并能夠快速,、有效的通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)接入到整個(gè)網(wǎng)絡(luò),，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心，來(lái)實(shí)現(xiàn)電機(jī)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù),。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù),，能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù)。它包括識(shí)別電機(jī)狀態(tài)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)兩方面,。南通動(dòng)力設(shè)備監(jiān)測(cè)特點(diǎn)

故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供的信息來(lái)查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì),，判斷劣化發(fā)生的部位或部件，以及預(yù)測(cè)狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢(shì)等,。電機(jī)故障診斷基本法主要有：1,、電氣分析法，通過(guò)頻譜等信號(hào)分析方法對(duì)負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測(cè)從而診斷出電機(jī)設(shè)備故障的原因和程度,；檢測(cè)局部放電信號(hào),；對(duì)比外部施加脈沖信號(hào)的響應(yīng)和標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)等；2,、絕緣診斷法,，利用各種電氣試驗(yàn)裝置和診斷技術(shù)對(duì)電機(jī)設(shè)備絕緣結(jié)構(gòu)和參數(shù)、工作性能是否存在缺陷做出判斷,并對(duì)絕緣壽命做出預(yù)測(cè)；3,、溫度檢測(cè)方法,，采用各種溫度測(cè)量方法對(duì)電機(jī)設(shè)備各個(gè)部位的溫升進(jìn)行監(jiān)測(cè),電機(jī)的溫升與各種故障現(xiàn)象相關(guān)；4,、振動(dòng)與噪聲診斷法,，通過(guò)對(duì)電機(jī)設(shè)備振動(dòng)與噪聲的檢測(cè),并對(duì)獲取的信號(hào)進(jìn)行處理,診斷出電機(jī)產(chǎn)生故障的原因和部位,尤其是對(duì)機(jī)械上的損壞診斷特別有效。5,、化學(xué)診斷的方法,，可以檢測(cè)到絕緣材料和潤(rùn)滑油劣化后的分解物以及一些軸承、密封件的磨損碎屑,，通過(guò)對(duì)比其中一些化學(xué)成分的含量,，可以判斷相關(guān)部位元件的破壞程度。紹興耐久監(jiān)測(cè)方案部署和維護(hù)電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可能需要昂貴的設(shè)備和專業(yè)知識(shí),，這可能對(duì)一些小型或預(yù)算有限的應(yīng)用造成挑戰(zhàn),。

早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號(hào)的特征，為實(shí)現(xiàn)早期故障有效分析,，涉及方法包括：多傳感系統(tǒng)檢測(cè)及信息融合,，非平穩(wěn)及非線性信號(hào)處理，故障征兆量和損傷征兆量信號(hào)分析,，噪聲規(guī)律與特點(diǎn)分析,，以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離,、粗糙集等方法,。故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信息系統(tǒng)的設(shè)備早期故障預(yù)測(cè)模型,，模型大致有兩個(gè)途徑,，分別是物理信息預(yù)測(cè)模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測(cè)模型，或構(gòu)建這兩類預(yù)測(cè)模型相融合的預(yù)測(cè)模型,。運(yùn)行狀態(tài)劣化的相關(guān)評(píng)價(jià)參數(shù),、模式及準(zhǔn)則。如表征設(shè)備狀態(tài)發(fā)展的參數(shù)及特征模式,，狀態(tài)發(fā)展評(píng)價(jià)準(zhǔn)則及條件,，面向安全保障的決策理論方法，穩(wěn)定性,、可靠性及維修性評(píng)估依據(jù)及判據(jù)等,。物聯(lián)網(wǎng)聲學(xué)監(jiān)控系統(tǒng)，輔以其他設(shè)備參數(shù),，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程感知,，基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),，計(jì)算并提取設(shè)備音頻特征，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估與故障早期識(shí)別,。幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率,，保證生產(chǎn)安全,，優(yōu)化生產(chǎn)決策,。

振動(dòng)的監(jiān)測(cè)是機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的重要手段之一。通過(guò)對(duì)機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行測(cè)量,、分析和處理,，可以獲取設(shè)備的狀態(tài)信息，進(jìn)而判斷設(shè)備的健康狀況,，預(yù)測(cè)故障發(fā)展趨勢(shì),，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在問(wèn)題。振動(dòng)的監(jiān)測(cè)方法通?？梢苑譃槎ㄆ邳c(diǎn)檢,、隨機(jī)點(diǎn)檢和長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)等幾種方式。定期點(diǎn)檢是按照預(yù)定的時(shí)間間隔對(duì)設(shè)備進(jìn)行振動(dòng)測(cè)量,，適用于對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行定期檢查和評(píng)估,。隨機(jī)點(diǎn)檢則是在設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中，根據(jù)需要對(duì)設(shè)備進(jìn)行振動(dòng)測(cè)量,，適用于對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤和監(jiān)測(cè),。長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)則是對(duì)設(shè)備進(jìn)行連續(xù)不斷的振動(dòng)監(jiān)測(cè)，適用于對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行長(zhǎng)期跟蹤和分析,。在振動(dòng)監(jiān)測(cè)中,，常用的傳感器包括加速度計(jì)、速度計(jì)和位移計(jì)等,。這些傳感器可以測(cè)量設(shè)備在不同方向上的振動(dòng)信號(hào),，并將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)進(jìn)行傳輸和處理。通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析,，可以獲取設(shè)備的振動(dòng)特征參數(shù),，如振動(dòng)幅值、頻率,、相位等,，進(jìn)而判斷設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和故障類型?？傊?，振動(dòng)的監(jiān)測(cè)是機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的重要手段之一。通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的測(cè)量,、分析和處理,，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在問(wèn)題,，提高設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率。同時(shí),，振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)還可以為設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)和優(yōu)化運(yùn)行提供有力支持,。監(jiān)測(cè)刀具的狀態(tài)可以及時(shí)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(jì)劃,。

基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)與診斷方法能夠?qū)Ａ康墓I(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和特征提取，將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài),。故障檢測(cè)是判斷系統(tǒng)是否處于預(yù)期的正常運(yùn)行狀態(tài),，判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障，相當(dāng)于一個(gè)二分類任務(wù),。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時(shí)候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài),，相當(dāng)于一個(gè)多分類任務(wù)。因此,，故障檢測(cè)和診斷技術(shù)研究類似于模式識(shí)別,，分為4個(gè)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(guò)程系統(tǒng)收集可能影響過(guò)程狀態(tài)的信號(hào)，包括溫度,、流量等過(guò)程變量,；2)特征提取步驟是將采集的原始信號(hào)映射為有辨識(shí)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(lái),；4)特征分類步驟是通過(guò)算法將前幾步中選擇的特征進(jìn)行故障檢測(cè)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(cè)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(diǎn)：特征提取需要大量的知識(shí)和信號(hào)處理技術(shù)，并且對(duì)于不同的任務(wù),，沒(méi)有統(tǒng)一的程序來(lái)完成,。此外，常規(guī)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法結(jié)構(gòu)較淺,，在提取信號(hào)的高維非線性關(guān)系方面能力有限,。盈蓓德開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)可以從振動(dòng)信號(hào)等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中可以提取時(shí)頻特征、小波特征,、包絡(luò)譜特征等早期故障特征,。杭州專業(yè)監(jiān)測(cè)臺(tái)

未來(lái)的電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)將能夠?qū)崟r(shí)分析電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測(cè)潛在故障,，并自動(dòng)調(diào)整電機(jī)的運(yùn)行參數(shù)以優(yōu)化性能,。南通動(dòng)力設(shè)備監(jiān)測(cè)特點(diǎn)

電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)是了解和掌握電機(jī)在使用過(guò)程中的狀態(tài),，確定其整體或局部正常或異常,，以及早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,，并預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的重要技術(shù)。這種監(jiān)測(cè)主要包括識(shí)別電機(jī)狀態(tài)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)兩個(gè)方面,。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)可以通過(guò)多種方式進(jìn)行,，包括電流監(jiān)測(cè)、溫度監(jiān)測(cè),、振動(dòng)監(jiān)測(cè),、聲音監(jiān)測(cè)和光學(xué)監(jiān)測(cè)等,。電流監(jiān)測(cè)可以判斷電機(jī)是否正常運(yùn)行,，如電流過(guò)高或過(guò)低可能意味著電機(jī)受阻或負(fù)載過(guò)重。溫度監(jiān)測(cè)可以預(yù)防設(shè)備過(guò)熱問(wèn)題的發(fā)生,，過(guò)熱可能會(huì)對(duì)設(shè)備性能和壽命造成負(fù)面影響,。振動(dòng)監(jiān)測(cè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備的振動(dòng)問(wèn)題，如轉(zhuǎn)子不平衡,、軸承損壞等,。聲音監(jiān)測(cè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備的噪音問(wèn)題，如軸承損壞,、不平衡等,。光學(xué)監(jiān)測(cè)則可以幫助設(shè)備操作員及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，例如電機(jī)的偏移,、卡住或損壞等,。除了以上監(jiān)測(cè)方法，還有基于數(shù)學(xué)模型和人工智能的故障診斷方法,?；跀?shù)學(xué)模型的方法主要是利用電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合傳感器采集的數(shù)據(jù),，對(duì)電機(jī)的狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè),。基于人工智能的方法則主要是利用機(jī)器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和故障預(yù)警,。南通動(dòng)力設(shè)備監(jiān)測(cè)特點(diǎn)