傳統(tǒng)維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產(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)、云計算、機器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟，預(yù)測性維護技術(shù)應(yīng)運而生。以各類如電機、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)測階段，來實現(xiàn)查看設(shè)備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產(chǎn)等，并能夠快速、有效的通過物聯(lián)網(wǎng)接入到整個網(wǎng)絡(luò)，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心，來實現(xiàn)電機設(shè)備的預(yù)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(zhuǎn)中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態(tài)進行在線監(jiān)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(shù)(振動、噪聲、轉(zhuǎn)速及溫度等),由時/頻域分析及能量分析等方法提取電動機運行特征量,構(gòu)成特征向量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法建立狀態(tài)識別模型,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法,判斷電動機運行的狀態(tài),在此基礎(chǔ)上,利用LabVIEW軟件構(gòu)建可視化監(jiān)測系統(tǒng),將電動機運行參數(shù)及狀態(tài)實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監(jiān)測。故障診斷可以根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供信息來查明失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生部位，預(yù)測狀態(tài)發(fā)展趨勢。寧波NVH監(jiān)測臺

現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟效益，不斷地向規(guī)?；透呒夹g(shù)技術(shù)含量發(fā)展，因此生產(chǎn)裝置趨向大型化、高速高效化、自動化和連續(xù)化，人們對設(shè)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(nèi)外化工、石化、電力、鋼鐵和航空等部門，從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識到開展設(shè)備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設(shè)備，使其安全、可靠地運行，成為設(shè)備管理中的突出任務(wù)。對于單機連續(xù)運行的生產(chǎn)設(shè)備，停機損失巨大的大型機組和重大設(shè)備，不宜解體檢查的高精度設(shè)備以及發(fā)生故障后會引起公害的設(shè)備。傳統(tǒng)的事后和定期維修帶來的過剩維修或失修，使維修費用在生產(chǎn)成本中所占比重很大。狀態(tài)監(jiān)測維修是在設(shè)備運行時，對它的各個主要部位產(chǎn)生的物理、化學(xué)信號進行狀態(tài)監(jiān)測，掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài)，對將要形成或已經(jīng)形成的故障進行分析診斷，判定設(shè)備的劣化程度和部位，在故障產(chǎn)生前制訂預(yù)知性維修計劃，確定設(shè)備維修的內(nèi)容和時間。因此狀態(tài)監(jiān)測維修既能經(jīng)常保持設(shè)備的完好狀態(tài)，又能充分利用零部位的使用壽命，從而延長大修間隔，縮短大修時間，減少故障停機損失。寧波旋轉(zhuǎn)機械監(jiān)測數(shù)據(jù)設(shè)備的故障監(jiān)測診斷技術(shù)是利用科學(xué)的檢測方法和現(xiàn)代化技術(shù)手段，對設(shè)備目前的運行狀態(tài)進行監(jiān)測和排查。

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(xiàn)早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統(tǒng)檢測及信息融合，非平穩(wěn)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(guī)律與特點分析，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)測模型，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預(yù)測模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測模型，或構(gòu)建這兩類預(yù)測模型相融合的預(yù)測模型。運行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價參數(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)展評價準(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)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠程感知，基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計算并提取設(shè)備音頻特征，從而實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的實時評估與故障的早期識別。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。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，具有學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務(wù)從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術(shù)處理故障診斷問題,不僅能進行復(fù)雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴(yán)重性評估和故障預(yù)測，由于ANN能自動獲取診斷知識，使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力。基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機設(shè)備系統(tǒng)越來越復(fù)雜，依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電機設(shè)備的故障診斷要求，因此上述各種診斷技術(shù)集成起來形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機設(shè)備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術(shù)有：基于規(guī)則的專業(yè)人員系統(tǒng)與ANN的結(jié)合，模糊邏輯與ANN的結(jié)合，混沌理論與ANN的結(jié)合，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專業(yè)人員系統(tǒng)的結(jié)合。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)。

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。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。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法簡單處理單元連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，具有學(xué)習(xí)能力,自適應(yīng)能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務(wù)從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術(shù)處理故障診斷問題,不僅能進行復(fù)雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴(yán)重性評估和故障預(yù)測，由于ANN能自動獲取診斷知識，使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力。電動機在運轉(zhuǎn)中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態(tài)進行在線監(jiān)測尤為重要。溫州監(jiān)測數(shù)據(jù)

電機監(jiān)測系統(tǒng)幫助識別處于初期階段的旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的機械和液壓故障，從而制定更為合理的輔助維護計劃。寧波NVH監(jiān)測臺

現(xiàn)代化生產(chǎn)企業(yè)為了極大限度地提高生產(chǎn)水平和經(jīng)濟效益，不斷地向規(guī)模化和高技術(shù)技術(shù)含量發(fā)展，因此生產(chǎn)裝置趨向大型化、高速高效化、自動化和連續(xù)化，人們對設(shè)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(nèi)外化工、石化、電力、鋼鐵和航空等部門，從許多大型設(shè)備故障和事故中逐漸認(rèn)識到開展設(shè)備故障診斷的重要性。管理好用好這些大型設(shè)備，使其安全、可靠地運行，成為設(shè)備管理中的突出任務(wù)。對于單機連續(xù)運行的生產(chǎn)設(shè)備，停機損失巨大的大型機組和重大設(shè)備，不宜解體檢查的高精度設(shè)備以及發(fā)生故障后會引起公害的設(shè)備。傳統(tǒng)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(chǎn)成本中所占比重很大。狀態(tài)監(jiān)測維修是在設(shè)備運行時，對它的各個主要部位產(chǎn)生的物理化學(xué)信號進行狀態(tài)監(jiān)測，掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài)，對將要形成或已經(jīng)形成的故障進行分析診斷，判定設(shè)備的劣化程度和部位，在故障產(chǎn)生前制訂預(yù)知性維修計劃，確定設(shè)備維修的內(nèi)容和時間。因此狀態(tài)監(jiān)測維修既能經(jīng)常保持設(shè)備的完好狀態(tài)，又能充分利用零部位的使用壽命，從而延長大修間隔，縮短大修時間，減少故障停機損失。寧波NVH監(jiān)測臺