刀具監測主要采用人工檢測、離線檢測和在線檢測三種策略。人工檢查是指工人在加工過程中可以憑經驗檢查刀具的狀態；離線檢測是在加工前專門對刀具進行檢測，預測其壽命，看是否能勝任當前的加工；在線檢測又稱實時檢測，是在加工過程中對刀具進行實時檢測，并根據檢測結果做出相應的處理。目前刀具檢測的算法有很多，有的是利用理論計算刀具上應力的變化來判斷刀具的損傷.有的是利用時間序列分析來檢測刀具,有的是利用神經網絡技術來檢測刀具。還有的是利用小波變換理論和神經網絡技術來檢測刀具,但都是以理論為主。考慮到刀具的塑性損傷在數控加工中很少發生，磨損對數控加工安全性影響很小，并且可以通過離線檢測進行加工，通過在線檢測，可...

遠程終端廣泛應用于工業互聯網、分布式數據采集、設備狀態的在線監測，能夠進行前端數據清洗和邊緣計算，通過對歷史數據趨勢分析、設備數據機理分析、統計分析等大數據分析，對設備的狀態做出有效可靠的健康狀態評判，從而切實有效的提高設備的維護能力。遠程終端可實現對電源電壓、設備狀態的自檢，分析計量故障等信息，及時發現計量異常。現場監測箱開門、斷電、設備運行等異常信息也能夠主動發送報警信息到監測中心，實現設備在線監診的準確性、完整性、及時性和可靠性。設備狀態的監診很有必要。利用LabVIEW軟件構建可視化監測系統,將電動機運行參數及狀態實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監測。嘉興狀態監測設備針對刀具磨損狀...

任何設備在故障發生之前都會出現一些異常現象或癥狀，如振動偏大，有異常噪音等。持續狀態監測在預測性維護實踐中起著重要作用，而關鍵的監測參數是振動。設備振動揭示了對組件問題的重要見解，這些問題可能會降低流程質量并導致生產停工。通過油溫升高可能是由于軸承運行狀態異常，也可能是室溫高、散熱慢、潤滑油枯度偏高或運行時間較長等原因。因此，在判斷時可能出現兩類決策錯誤；一是把實際處于異常狀態的機器誤認為正常狀態，二是把實際處于正常狀態的機器錯認為異常狀態。如果同時用幾個特征，如油溫．潤滑油分析和噪聲來監視機器主軸承的運行狀態，判斷就較為可靠。由此可見，正確的識別理論是十分重要的。遠程終端廣泛應用于工業互聯網...

工業設備的預測性維護的市場需求顯而易見。但是預防性維護想要產生業務價值、真正大規模發展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高，硬件設備大多依賴進口。比如數采傳感器、設備等。這導致很多企業在考慮投入產出比時比較猶豫。其次是技術需要突破，目前大多數供應商只實現了設備狀態的監視，真正能實現故障準確預測的落地案例寥寥無幾。供應商技術和能力還需要不斷升級。預防性維護要想實現更好的應用，要在以下方面實現突破。實現基于預測的維護，提升故障診斷及預測的準確率提高軟硬件產品國產化率，大幅度降低實施成本。電機監測和故障預判系統助力實現工業設備數智化管理和預測性維護。南京專業監測遠程終端廣泛應用于工業互聯網、分布...

低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征，為實現早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統檢測及信息融合，非平穩及非線性信號處理，故障征兆量和損傷征兆量信號分析，噪聲規律與特點分析，以及相關數據挖掘、粗糙集等方法。故障預測模型構建。構建基于智能信息系統的設備早期故障預測模型，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預測模型以及數據信息預測模型，或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。運行狀態劣化的相關評價參數、模式及準則。如表征設備狀態發展的參數及特征模式，狀態發展評價準則及條件，面向安全保障的決策理論方法，穩定性、可靠性及維修性評估依據及判據等。物聯網...

電機抖動是指電機在運行過程中發生的不正常震動，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。為了監測大型電機設備的健康情況，可以采用以下方法：振動監測：通過振動傳感器安裝在電機上，實時監測電機振動情況，如果振動超過正常范圍，則可以發出警報并停機。溫度監測：通過溫度傳感器監測電機內部和外部的溫度變化，如果發現異常的溫度升高，可能表明電機存在故障。潤滑油監測：通過監測電機內部的潤滑油質量和油位，及時發現油中雜質和油位不足等問題，防止設備損壞。電流監測：通過電流傳感器監測電機的電流變化，可以檢測電機是否存在負載過...

從整體的網絡架構來看，智能振動噪聲監診子系統利用安裝在設備上的傳感器節點獲取設備的健康狀態監測信號和運行參數數據，經網絡層集中上傳至設備健康監測物聯網綜合管理平臺，實現數據傳輸。應用層實現監測信號的分析?故障特征提取?故障診斷及預測功能，實現智能化管理?應用和服務。設備健康監測物聯網綜合管理平臺具有強大的數據采集分析處理?數據可視?設備運維?故障診斷?故障報警等功能。通過實時監測查看?統計?追溯，實現對其管轄設備的實時監測和運行維護，基于運行信息和檢修信息?自動生成設備管理報表，實現設備可靠性?故障數據?更換備件等信息統計，為維修方案提供依據。監測系統可以實現在任何運行條件下，高精細地監測多種...

傳統方法通常無法自適應提取特征, 同時需要一定的離線數據訓練得到檢測模型, 但目標對象在線場景下采集到的數據有限, 且其數據分布與訓練數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, 基于系統分析的故障診斷方法利用狀態空間描述建立機理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結果, 但這類方法通常需要提前知道系統運動方程等信息, 對于...

為了避免發生災難性電機故障的可能性，業界產生對開始退化的感應電機組件進行了早期狀態監測和故障診斷的需求。狀態監測可在其整個使用壽命期間對感應電機的各種部件進行持續評估。感應電機故障的早期診斷，對即將發生的故障提供足夠的警告，為企業提供基于狀態的維護和**短停機時間建議。電機故障監測系統，電機狀態檢測儀。電機故障監測系統是采用現代電子技術和傳感器技術，對電動機運行過程中的各種參數進行實時在線檢測、分析、處理并作出相應報警或指示的裝置。其基本功能包括：1、對電動機的絕緣電阻、溫升等常規電氣參數和振動、噪聲等機械量進行測量；2、通過設定值比較法確定電機的實際工況；3、根據設定的報警閾值或動作時間發出...

設備監測是指對設備運行狀態進行實時或定期的監測和檢測，以獲取設備的關鍵性能指標、故障信息等數據，并對這些數據進行分析、處理和解釋，以便及時發現設備的健康狀況，并根據監測結果制定相應的維護計劃和改進措施。設備監測通常通過傳感器、監測系統、計算機軟件等技術手段進行實現，以提高設備的可靠性、可用性和效率，降低設備故障率和維修成本，提高設備的生命周期價值。設備監測在制造業、能源、交通、建筑、環保等領域得到廣泛應用。設備監測一般分為以下步驟：①從設備上收集數據；②將收集到的數據傳輸至平臺，如PreMaint設備健康管理平臺；③監控和分析收集到的設備數據。監測系統利用深度模型自動學習跨領域狀態監測數據的可...

深度學習技術已在滾動軸承故障監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, 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, 在自適應提取不同域數據的公共特征表示同時, 提高正常狀態和早期故障狀態之間特征的差異性; 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的排列熵值構建報警閾值, 實現在線數據中異常序列的...

電機等振動設備在運行中，伴隨著一些安全問題，振動數據會發生變化，如果不及時發現，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性和不準確性，難以預知，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據，準確可靠，避免后期計算出現較大誤差。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測的設備上實時采集振動數據，然后通過無線方式將數據發送給采集端，采集端將數據解析、顯示或傳輸。系統能實時在線監測出設備異常，避免事故發生。產品特點(1)實時性...

通過對電機部分放電、振動、電流特征分析、磁通量和磁芯完整性的在線監測和離線檢測，為電機轉子和定子繞組的狀態維修提供信息。通過監測電機的電流、電壓信號，在自身內部建立數學模型，對被監電機進行自我學習，完成學習后開始進行監測。通過將測量電流與數學模型計算所得電流進行差分比較，得到一組數值，再將該數值通過傅里葉分析，得到一個功率譜密度圖。功率頻譜圖中，各頻率段的突加分量**不同的故障類型，**終給出報告，告知維修團隊應該在接下來多久時間內需對該故障進行處理。維修團隊根據報告，按實際情況采購備件、排產、計劃停機維修，比較低限度的減少了設備停機時間，降低了非計劃性停機帶來的損失。 新型的電機故障預測...

設備監測是指對設備運行狀態進行實時或定期的監測和檢測，以獲取設備的關鍵性能指標、故障信息等數據，并對這些數據進行分析、處理和解釋，以便及時發現設備的健康狀況，并根據監測結果制定相應的維護計劃和改進措施。設備監測通常通過傳感器、監測系統、計算機軟件等技術手段進行實現，以提高設備的可靠性、可用性和效率，降低設備故障率和維修成本，提高設備的生命周期價值。設備監測在制造業、能源、交通、建筑、環保等領域得到廣泛應用。設備監測一般分為以下步驟：①從設備上收集數據；②將收集到的數據傳輸至平臺，如PreMaint設備健康管理平臺；③監控和分析收集到的設備數據。盈蓓德科技能為風機提供早期有效預知傳動鏈故障、軸承...

智能振動噪聲監診系統，針對某型設備，通過機理模型分析設計出相應的傳感策略，獲取聲音、振動、壓力等多模態多維信號，隨后利用數據凈化、自適應分割等信號處理技術，完成有效數據轉換。根據用戶定制需求和已有的**知識建立診斷知識庫，通過以太網將數據和知識庫傳遞給服務器完成深度學習，實現異常檢測、故障分類和異常定位，并給出設備的改進建議；同時，該產品也提供離線模式，可讓用戶利用既有的知識庫直接進行故障判斷，快速解決共性問題。該產品的技術特點是從機理模型出發，有機結合深度學習的數據挖掘優勢，形成真正可依賴的人工智能。盈蓓德科技能為風機提供早期有效預知傳動鏈故障、軸承損傷、齒輪箱、發電機等故障的狀態監測解決方...

物聯網技術為設備狀態監測診斷帶來了設備狀態無線監測?高速數據傳輸?邊緣計算和精細化診斷分析等先進技術。本項目相關的狀態監測技術是要解決海量終端（傳感器數據）的聯接、管理、實時分析處理。關鍵技術包含海量數據的采集和傳輸技術、信號處理技術和邊緣計算技術。對設備進行診斷的目的，是了解設備是否在正常狀態下運轉，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，則與設備正常狀態偽規定值相比較即可。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。回轉機械的振動和噪聲就是一例。一般測到的波形和數值沒有一定規則，需要把表示信號特征的量提取出來，以此數值和信號...

故障診斷可以使系統在一定工作環境下根據狀態監測系統提供的信息來查明導致系統某種功能失調的原因或性質，判斷劣化發生的部位或部件，以及預測狀態劣化的發展趨勢等。電機故障診斷的基本方法主要有：1、電氣分析法，通過頻譜等信號分析方法對負載電流的波形進行檢測從而診斷出電機設備故障的原因和程度；檢測局部放電信號；對比外部施加脈沖信號的響應和標準響應等；2、絕緣診斷法，利用各種電氣試驗裝置和診斷技術對電機設備的絕緣結構和參數、工作性能是否存在缺陷做出判斷,并對絕緣壽命做出預測；3、溫度檢測方法，采用各種溫度測量方法對電機設備各個部位的溫升進行監測,電機的溫升與各種故障現象相關；4、振動與噪聲診斷法，通過對電...

設備故障診斷首先要獲取設備運行中各種狀態信息，如：振動、聲音、變形、位移、應力、裂紋、磨損、溫度、壓力、流量、電流、轉速、轉矩、功率等各種參數。振動信號在線監測診斷技術是設備狀態監測與故障診斷的重要手段。機械振動引起的設備損壞率很高，振動大即是設備有故障的表現。對于設備的振動信號測試和分析，可獲得機體、轉子或其他零部件的振動幅值、頻率和相位三個基本要素，經過對信號的分析處理和識別，可能了解到機器的振動特點、結構強弱、振動來源，故障部位和故障原因，為診斷決策提供依據，因此，利用振動信號診斷故障的技術應用**為普遍。振動信號中含有豐富的機械狀態信息量，可反映設備設計是否合理、零部件是否存在缺陷、材...

動力裝備全壽命周期監測診斷方面：實現了支持物聯網的智能信息采集與管理、全生命周期動態自適應監測、早期非線性故障特征提取。優化重構出綜合體現裝備運行工況及表現的新參數，提高異常狀態辨識的適應性與可靠性，基于運行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發展規律，來提高故障早期辨識能力。動力裝備全生命周期性能優化服務方面：提供了轉子全息動平衡快速響應與服務支持、以全息譜為**的失衡故障確診、動力裝備轉子和軸系平衡配重方案優化。基于物聯網和網絡化監測診斷將產品監測診斷與運行服務支持有機集成一體，在應用中實現動力裝備常見故障診斷準確率達80％以上。可應用于風力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域。...

傳統維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產效率與產品質量，并大幅提高制造商的成本。隨著物聯網、大數據、云計算、機器學習與傳感器等技術的成熟，預測性維護技術應運而生。 以各類如電機、軸承等設備為例，目前已發展到較為成熟的在線持續監測階段，來實現查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產等，并能夠快速、有效的通過物聯網接入到整個網絡，將數據回傳至管理中心，來實現電機設備的預測性維護。 以各類如電機、軸承等設備為例，目前已發展到較為成熟的在線持續監測階段，來實現查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產等，并能夠快速、有效的通過物聯網接入到整個網絡，將數據...

隨著物聯網技術的發展，各類傳感器應運而生，通過給設備安裝傳感器、采集器等裝置，結合軟件采集，可以高效地實現設備狀態的自動采集，精細反應設備真實運行情況。現代設備大型化、高速化和自動化程度越來越高，為進一步了解設備運行的細節，只監測設備狀態就遠遠不夠，還需要監測更多的設備運行參數。例如數控機床運行時的主軸負載、主軸轉速、進給倍率等，乃至主軸振動、溫度等參數，以及報警信息等，如此才能***了解機床加工的細節情況，對于加工質量的保障、設備維保等都具有重要的價值。數控機床一般通過數控系統進行控制，各類數控系統具有完善的通訊協議，通過軟件對接通訊協議，可以實現上述更多參數采集。有效的刀具監測系統可大幅度...

預測性維護應運而生。其是以狀態為依據的維修，主要是對設備在運行中產生的二次效應(如振動、噪聲、沖擊脈沖、油樣成分、溫度等)進行連續在線的狀態監測及數據分析，診斷并預測設備故障的發展趨勢，提前制定預測性維護計劃并實施檢維修的行為。總體來看，狀態監測和故障診斷是判斷預測性維護是否合理的根本所在，數據狀態的連續監測和遠程傳輸上傳相對已經比較成熟，而狀態預測和故障診斷主要還是依靠人工分析實現，診斷分析人員通過趨勢?波形?頻譜等專業分析工具，結合傳動結構?機械部件參數等信息，實現設備故障的精細定位。其發展趨勢是將物聯網及人工智能技術引入狀態預測及故障的智能診斷，從而降低誤判概率，大幅提升診斷效率和準確性...

設備狀態監測和故障診斷技術是設備維護手段之一。設備的故障監測診斷技術，就是利用科學的檢測方法和現代化技術手段，對設備目前的運行狀態進行監測和排查，從而判斷出設備運行狀態的可靠性，確認其局部或整機是否正常運行。煤礦用機電設備溫度振動監測系統***用于煤礦主扇、壓風機、鋼絲繩牽引帶式輸送機、滾筒帶式輸送機、排水泵和電動機、提升機等，有助于掌握設備運行工況中的溫度振動數據。 提升機、鋼絲繩牽引、滾筒帶式輸送機、皮帶機、空壓機、壓風機、水泵等煤礦機電設備要求增加電動機及主要軸承溫度和振動監測。裝置功能：1、提升機、水泵、皮帶機等設備電動機主軸承溫度振動在線監測2、礦用高壓異步電動機軸承溫度振...

基于人工神經網絡的診斷方法簡單處理單元***連接而成的復雜的非線性系統，具有學習能力,自適應能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術處理故障診斷問題,不僅能進行復雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴重性評估和故障預測，由于ANN能自動獲取診斷知識，使診斷系統具有自適應能力。基于集成型智能系統的診斷方法隨著電機設備系統越來越復雜，依靠單一的故障診斷技術已難滿足復雜電機設備的故障診斷要求，因此上述各種診斷技術集成起來形成的集成智能診斷系統成為當前電機設備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術有：基于規則的**系統與ANN的結合，模糊邏輯與ANN的結合，...

基于數據的故障檢測與診斷方法能夠對海量的工業數據進行統計分析和特征提取，將系統的狀態分為正常運行狀態和故障狀態，可視為模式識別任務。故障檢測是判斷系統是否處于預期的正常運行狀態，判斷系統是否發生異常故障，相當于一個二分類任務。故障診斷是在確定發生故障的時候判斷系統處于哪一種故障狀態，相當于一個多分類任務。因此，故障檢測和診斷技術的研究類似于模式識別，分為4個的步驟：數據獲取、特征提取、特征選擇和特征分類。1)數據獲取步驟是從過程系統收集可能影響過程狀態的信號，包括溫度、流量等過程變量；2)特征提取步驟是將采集的原始信號映射為有辨識度的系統狀態信息；3)特征選擇步驟是將與狀態變化相關的變量提取出...

手機微電機在線自動分揀系統。該系統精細高效的采集微型馬達工作時的聲音信號，然后通過聲音分析算法進行質量特征值的提取，能夠與現有的人工檢測進行比對和分析，將以往人工檢測形成的數據集標簽，結合深度學習算法進行良品與次品的分類。并且由于微電機每天的生產數量都在幾千萬臺，很適合使用深度學習等機器學習方法，因此通過機器學習方法，對大量電機特征數據（特別是故障電機）進行分析處理，對測試電機進行良品檢測和分類，準確率達到95%以上。新型電機故障監測系統借用物聯網、人工智能、邊緣計算等技術，提前預判設備故障。非標監測數據現代電力系統中發電機的單機容量越大型發電機在電力生產中處于主力位置，同時大型發電機由于造價...

刀具監測主要采用人工檢測、離線檢測和在線檢測三種策略。人工檢查是指工人在加工過程中可以憑經驗檢查刀具的狀態；離線檢測是在加工前專門對刀具進行檢測，預測其壽命，看是否能勝任當前的加工；在線檢測又稱實時檢測，是在加工過程中對刀具進行實時檢測，并根據檢測結果做出相應的處理。目前刀具檢測的算法有很多，有的是利用理論計算刀具上應力的變化來判斷刀具的損傷.有的是利用時間序列分析來檢測刀具,有的是利用神經網絡技術來檢測刀具。還有的是利用小波變換理論和神經網絡技術來檢測刀具,但都是以理論為主。考慮到刀具的塑性損傷在數控加工中很少發生，磨損對數控加工的安全性影響很小，并且可以通過離線檢測進行加工，通過在線檢測，...

設備監測是指對設備運行狀態進行實時或定期的監測和檢測，以獲取設備的關鍵性能指標、故障信息等數據，并對這些數據進行分析、處理和解釋，以便及時發現設備的健康狀況，并根據監測結果制定相應的維護計劃和改進措施。設備監測通常通過傳感器、監測系統、計算機軟件等技術手段進行實現，以提高設備的可靠性、可用性和效率，降低設備故障率和維修成本，提高設備的生命周期價值。設備監測在制造業、能源、交通、建筑、環保等領域得到廣泛應用。設備監測一般分為以下步驟：①從設備上收集數據；②將收集到的數據傳輸至平臺，如PreMaint設備健康管理平臺；③監控和分析收集到的設備數據。人工智能和深度學習技術已在滾動軸承故障監測和診斷領...

設備監測是指對設備運行狀態進行實時或定期的監測和檢測，以獲取設備的關鍵性能指標、故障信息等數據，并對這些數據進行分析、處理和解釋，以便及時發現設備的健康狀況，并根據監測結果制定相應的維護計劃和改進措施。設備監測通常通過傳感器、監測系統、計算機軟件等技術手段進行實現，以提高設備的可靠性、可用性和效率，降低設備故障率和維修成本，提高設備的生命周期價值。設備監測在制造業、能源、交通、建筑、環保等領域得到廣泛應用。設備監測一般分為以下步驟：①從設備上收集數據；②將收集到的數據傳輸至平臺，如PreMaint設備健康管理平臺；③監控和分析收集到的設備數據。軸承的監測和診斷方法主要是通過振動信號的時域和頻域...

在預防性維護的應用中，振動是大型旋轉等設備即將發生故障的重要指標，一是由于在大型旋轉機械設備的所有故障中，振動問題出現的概率比較高；另一方面，振動信號包含了豐富的機械及運行的狀態信息；第三，振動信號易于拾取，便于在不影響機械運行的情況下實行在線監測和診斷。旋轉類設備的預防性維護需要重點監控振動量的變化。其預測性診斷技術對于制造業、風電等的行業的運維具有非常重大的意義。通過設備振動等狀態的預測性維護，可以及時發現并解決系統及零部件存在問題。但是對于一些不是因為設備問題而存在的固有振動，振動強度的不必要增加會對部件產生有害的力，危及設備的使用壽命和質量。在這種情況下，則需要采用振動隔離技術來解決和...