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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，發出預警，避免事故發生。產品特點(...

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大的業務價值、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，降低實施成本。系統可以從振動信號等監測數據中可以提取時頻特征、小波特征、包絡譜特征等早期故障特征。寧波監測低信噪比微弱信號特...

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、盲源分離、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...

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。電動機是機械加工中不可或缺的必備工具,電動機在運轉中常產生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態進行在線監測尤為重要。以三相異步電動機為研究對象,采用傳感器獲取電動機運行中的重要參數(振動、噪聲...

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發展，電機在工業生產以及家用電器中得到了應用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優勢。傳統的電機在線監測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量，采用人工讀數的方式進行數據的測量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數誤差大，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數的監測，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統的監測方法要求監測人員具有較高的技能和水平，由于人為誤差的不可避免，這種監測方法無法做定量分析，無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態和故障。技術實現要素：本發明提出了一種電機在線監...

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。提供了...

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。電機狀態監測和故障診斷技術可以了解和掌握電機使用過程中的狀態，確定其整體或局部正常或異常。常州狀態監測應用故障診斷可以根據狀態監測系統提...

現代化生產企業為了極大限度地提高生產水平和經濟效益，不斷地向規模化和高技術技術含量發展，因此生產裝置趨向大型化、高速高效化、自動化和連續化，人們對設備的要求不僅是性能好，效率高，還要求在運行過程中少出故障，否則因故障停機帶來的損失是十分巨大的。國內外化工、石化、電力、鋼鐵和航空等部門，從許多大型設備故障和事故中逐漸認識到開展設備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設備，使其安全、可靠地運行，成為設備管理中的突出任務。對于單機連續運行的生產設備，停機損失巨大的大型機組和重大設備，不宜解體檢查的高精度設備以及發生故障后會引起公害的設備。傳統的事后維修和定期維修帶來的過剩維修或失修，使維修費用在生產...

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...

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。提供了...

作為工業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。設備狀態監測需要振動、噪聲、溫度傳感器，通訊協議并不統一，自成體系，安裝、使用、維護成本高昂。2)技術成本高。工業場景設備類型多，運行工況復雜，預測性維護算法涉及數據預處理、工業機理、機器學習，技術要求很高。3)時間成本高。預測性維護要實現，前期需要大量歷史數據的...

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干預...

隨著科技發展, 各類工程設備的工作和運行環境變得越來越復雜. 作為機械設備的關鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷、強沖擊等復雜工況下, 極易產生各種故障, 導致機械工作狀況惡化. 針對軸承的故障預測與健康管理技術應運而生. 若能在故障發生初期即進行準確、可靠的檢測和診斷, 則有助于進行及時維修, 避免嚴重事故的發生. 早期故障檢測已成為PHM的關鍵技術環節之一. 近年來, 隨著傳感技術和機器學習技術的快速發展, 數據驅動的智能化故障檢測和診斷技術受到更多人的關注. 如何利用歷史采集的狀態監控數據、提高目標軸承早期故障檢測結果的準確性和穩定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學術價值和應用需求.本文...

電機馬達監控系統適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙、水泥等行業，可以實時對低壓電動機的運行狀態進行監測，對電機各類故障進行監測并存儲故障信息，可以生成各類實時曲線（電壓曲線、電流曲線等），為電機節能提供依據，并可實現電機節能管理。系統特點：1、實時監測電機回路石化、電力、水泥等電機用量大戶，需要對電機進行實時監測，監測內容包括電機的電流、電壓、電能、頻率、電機狀態（起動、停止、報警、故障）等。在要求較高的場所還要對工藝參數進行監測，例如溫度、壓力等。本系統不僅可以監測電機電壓、電流還能做能耗統計，工藝參數監測，可以大幅提高企業自動化程度。2、集中監控，利于節能馬達監控系統對用電大戶電機進...

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，交流電機運行過程中，其故障必然表現為一些特征參量的變化，根據診斷需要，選擇有代表性的特征參量為該設備在線監測的被測信號，準確地提取這些故障特征量，這是故障診斷的關鍵。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱，而相應的背景噪聲比較弱，常規的監測方法，因受傳感器的準確性、微處理器的速度、A/D轉換的分辨率與轉換速度等硬件條件的限制，以及一般的數據處理方式的不足，很難滿足提取這些特征量的要求，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應用。電機故障的現代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調制的形式存在...

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...

針對刀具磨損狀態在實際生產加工過程中難以在線監測這一問題，提出一種通過通信技術獲取機床內部數據，對當前的刀具磨損狀態進行識別的方法。通過采集機床內部實時數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。將卷積神經網絡用于構建刀具磨損狀態識別模型，直接將采集到的數據作為輸入，得到了和傳統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都符合預期。刀具磨損狀態識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現有數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，進行變參數試驗，考慮加工參數對于刀具磨損的影響，并針對常用的一...

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...

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發展，電機在工業生產以及家用電器中得到了***的應用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優勢。傳統的電機在線監測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量，采用人工讀數的方式進行數據的測量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數誤差大，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數的監測，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統的監測方法要求監測人員具有較高技能和水平，但是由于人為誤差的不可避免，這種監測方法無法做定量分析，無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態和故障。技術實現要素：本發明提出了一種...

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昂貴，結構復雜，一旦遭受損壞，需要的檢修期長，因此要求有極高的運行可靠性。就我國今后很長一段時間內的缺電、用電緊張的狀況而言，發電機的年運行小時數目和滿負荷率都較以往高出很多，備用容量很少的情況下，其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進行在線監測與診斷，做到早期預警以防止事故的發生或擴大具有重要的現實意義。通常對發電機的“監測”與“診斷”在內容上并無明確的劃分界限，可以說監測的數據和結果即為診斷的依據。監測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態提取相關數據。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件，根...

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發展，電機在工業生產以及家用電器中得到了***的應用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優勢。傳統的電機在線監測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量，采用人工讀數的方式進行數據的測量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數誤差大，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數的監測，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統的監測方法要求監測人員具有較高技能和水平，但是由于人為誤差的不可避免，這種監測方法無法做定量分析，無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態和故障。技術實現要素：本發明提出了一種...

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、盲源分離、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...

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發展，電機在工業生產以及家用電器中得到了應用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優勢。傳統的電機在線監測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量，采用人工讀數的方式進行數據的測量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數誤差大，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數的監測，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統的監測方法要求監測人員具有較高的技能和水平，但是由于人為誤差的不可避免，這種監測方法無法做定量分析，無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態和故障。技術實現要素：本發明提出了一種電機在...

目前設備狀態監測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下：（1）揭示設備運行狀態機械動態特性劣化演變規律。設備由非故障運行狀態劣化為故障運行狀態，其機械動態特性通常有一個發展演變過程（2）提取設備運行狀態發展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態，在長歷程運行中工況和負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，進而構建預測模型。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...

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...

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干預...

故障預測與健康管理是以工業監測數據為基礎，通過高等數學、數學優化、統計概率、信號處理、機器學習和統計學習等技術搭建模型算法，**終實現產品和裝備的狀態監測、故障診斷及壽命預測，為產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。故障預測與健康管理是以工業監測數據為基礎，通過高等數學、數學優化、統計概率、信號處理、機器學習和統計學習等技術搭建模型算法，實現產品和裝備的狀態監測、故障診斷及壽命預測，為產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準化平方包絡和數學框架以及準算數均值比數學框架指引了稀疏測度構造的新方向，同時發現了大量與基尼指數、峭度、香農熵等具有等...

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...

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，交流電機運行過程中，其故障必然表現為一些特征參量的變化，根據診斷需要，選擇有代表性的特征參量為該設備在線監測的被測信號，準確地提取這些故障特征量，這是故障診斷的關鍵。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱，而相應的背景噪聲比較弱，常規的監測方法，因受傳感器的準確性、微處理器的速度、A/D轉換的分辨率與轉換速度等硬件條件的限制，以及一般的數據處理方式的不足，很難滿足提取這些特征量的要求，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應用。電機故障的現代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調制的形式存在...

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，交流電機運行過程中，其故障與否必然表現為一些特征參量的變化，根據診斷需要，選擇有代表性的特征參量為該設備在線監測的被測信號，準確地提取這些故障特征量，這是故障診斷的關鍵。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱，而相應的背景噪聲比較弱，常規的監測方法，因受傳感器的準確性、微處理器的速度、A/D轉換的分辨率與轉換速度等硬件條件的限制，以及一般的數據處理方式的不足，很難滿足提取這些特征量的要求，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應用。電機故障的現代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調制的形式...