傳統(tǒng)方法通常無法自適應(yīng)提取特征, 同時(shí)需要一定的離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到檢測(cè)模型, 但目標(biāo)對(duì)象在線場(chǎng)景下采集到的數(shù)據(jù)有限, 且其數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布可能因隨機(jī)噪聲、變工況等原因而存在差異, 導(dǎo)致離線訓(xùn)練的模型并不完全適合于在線數(shù)據(jù), 容易降低檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點(diǎn)的檢測(cè)算法, 未充分考慮樣本前后的時(shí)序關(guān)系, 容易因數(shù)據(jù)微小波動(dòng)而產(chǎn)生誤報(bào)警, 降低檢測(cè)結(jié)果的魯棒性; 再次, 為降低誤報(bào)警, 這類方法需要反復(fù)調(diào)整報(bào)警閾值. 此外, 基于系統(tǒng)分析的故障診斷方法利用狀態(tài)空間描述建立機(jī)理模型, 可獲得理想的診斷和檢測(cè)結(jié)果, 但這類方法通常需要提前知道系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方程等信息, 對(duì)于軸承運(yùn)行來說, 這類信息通常不易獲知. 近年來, 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被成功應(yīng)用于早期故障特征的自動(dòng)提取和識(shí)別, 可自適應(yīng)地提取信息豐富和判別能力強(qiáng)的深度特征, 因此具有較好的普適性. 但是, 這類方法一方面需要大量的輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練, 而歷史采集的輔助數(shù)據(jù)與目標(biāo)對(duì)象數(shù)據(jù)可能存在較大不同, 直接訓(xùn)練并不能有效提升在線檢測(cè)的特征表示效果; 另一方面, 在訓(xùn)練過程中未能針對(duì)早期故障引發(fā)的狀態(tài)變化而有目的地強(qiáng)化相應(yīng)特征表示. 因此, 深度學(xué)習(xí)方法在早期故障在線監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用仍存在較大的提升空間.監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)采集旋轉(zhuǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),上傳到云平臺(tái)進(jìn)行直觀展示、預(yù)警報(bào)警、趨勢(shì)分析。南通汽車監(jiān)測(cè)方案

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)是設(shè)備維護(hù)手段之一。設(shè)備的故障監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)，就是利用科學(xué)的檢測(cè)方法和現(xiàn)代化技術(shù)手段，對(duì)設(shè)備目前的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和排查，從而判斷出設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的可靠性，確認(rèn)其局部或整機(jī)是否正常運(yùn)行。煤礦用機(jī)電設(shè)備溫度振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)用于煤礦主扇、壓風(fēng)機(jī)、鋼絲繩牽引帶式輸送機(jī)、滾筒帶式輸送機(jī)、排水泵和電動(dòng)機(jī)、提升機(jī)等，有助于掌握設(shè)備運(yùn)行工況中的溫度振動(dòng)數(shù)據(jù)。提升機(jī)、鋼絲繩牽引、滾筒帶式輸送機(jī)、皮帶機(jī)、空壓機(jī)、壓風(fēng)機(jī)、水泵等煤礦機(jī)電設(shè)備要求增加電動(dòng)機(jī)及主要軸承溫度和振動(dòng)監(jiān)測(cè)。裝置功能：1、提升機(jī)、水泵、皮帶機(jī)等設(shè)備電動(dòng)機(jī)主軸承溫度振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)2、礦用高壓異步電動(dòng)機(jī)軸承溫度振動(dòng)檢測(cè)診斷3、提升機(jī)、水泵、皮帶機(jī)等設(shè)備滾筒主軸承溫度振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)4、井下大型機(jī)電設(shè)備電動(dòng)機(jī)及主要軸承溫度振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)5、可以同時(shí)收集電機(jī)前后軸承溫度及電機(jī)振動(dòng)量的數(shù)值，對(duì)收到的信息分析處理6、系統(tǒng)提供網(wǎng)絡(luò)接口，可直接與智能礦山網(wǎng)絡(luò)相連，也可與其它網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的系統(tǒng)連接；7、在線系統(tǒng)軟件可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)任意通道的頻譜，時(shí)域波形、趨勢(shì)、三維譜圖和坐標(biāo)圖，還可通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。嘉興發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)公司各種診斷技術(shù)集成起來形成的集成智能監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電機(jī)設(shè)備故障診斷研究的熱點(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)故障診斷的基本方法主要有：1、電氣分析法，通過頻譜等信號(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)備的絕緣結(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。

隨著電力電子技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)的不斷發(fā)展，電機(jī)在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了應(yīng)用，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中正逐步顯示自己的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進(jìn)行測(cè)量，采用人工讀數(shù)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的測(cè)量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統(tǒng)雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數(shù)誤差大，測(cè)試結(jié)果不準(zhǔn)確。有些場(chǎng)合需要進(jìn)行電機(jī)多種參數(shù)的監(jiān)測(cè)，這樣就勢(shì)必會(huì)加大各種測(cè)量?jī)x器的使用以及人力資源的投入。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法要求監(jiān)測(cè)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(jiān)測(cè)方法無法做定量分析，無法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明提出了一種電機(jī)在線監(jiān)測(cè)裝置和方法，通過對(duì)扭矩、轉(zhuǎn)速、各相電流、電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)以及對(duì)過電壓、過電流、過熱進(jìn)行報(bào)警停機(jī)，解決現(xiàn)有技術(shù)中監(jiān)測(cè)參數(shù)不能定量分析以及無法更加準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的掌握電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障的技術(shù)問題。盈蓓德科技提供一種既滿足現(xiàn)場(chǎng)機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)要求，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)數(shù)據(jù)采集及分析，性價(jià)比高的振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

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)間來減少計(jì)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(gè)網(wǎng)絡(luò)，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心，來實(shí)現(xiàn)電機(jī)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。電動(dòng)機(jī)是機(jī)械加工中不可或缺的必備工具,電動(dòng)機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)中常產(chǎn)生各種故障,為保證電動(dòng)機(jī)運(yùn)行安全,對(duì)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)尤為重要。以三相異步電動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,采用傳感器獲取電動(dòng)機(jī)運(yùn)行中的重要參數(shù)(振動(dòng)、噪聲、轉(zhuǎn)速及溫度等),由時(shí)/頻域分析及能量分析等方法提取電動(dòng)機(jī)運(yùn)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(shí)別模型,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法,判斷電動(dòng)機(jī)運(yùn)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(cè)系統(tǒng),將電動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)及狀態(tài)實(shí)時(shí)顯示在可視化界面中,完成在線智能監(jiān)測(cè)。電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)可幫助運(yùn)行維護(hù)人員擺脫被動(dòng)檢修和不太理想的定期檢修的困境，實(shí)現(xiàn)“預(yù)知”維修。嘉興智能監(jiān)測(cè)特點(diǎn)

電機(jī)的監(jiān)測(cè)和故障預(yù)判系統(tǒng)助力實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)智化管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)。南通汽車監(jiān)測(cè)方案

在預(yù)防性維護(hù)的應(yīng)用中，振動(dòng)是大型旋轉(zhuǎn)等設(shè)備即將發(fā)生故障的重要指標(biāo)，一是在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的所有故障中，振動(dòng)問題出現(xiàn)的概率比較高；另一方面，振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的機(jī)械及運(yùn)行的狀態(tài)信息；第三，振動(dòng)信號(hào)易于拾取，便于在不影響機(jī)械運(yùn)行的情況下實(shí)行在線監(jiān)測(cè)和診斷。旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)需要重點(diǎn)監(jiān)控振動(dòng)量的變化。其預(yù)測(cè)性診斷技術(shù)對(duì)于制造業(yè)、風(fēng)電等的行業(yè)的運(yùn)維具有非常重大的意義。通過設(shè)備振動(dòng)等狀態(tài)的預(yù)測(cè)性維護(hù)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)及零部件存在問題。但是對(duì)于一些不是因?yàn)樵O(shè)備問題而存在的固有振動(dòng)，振動(dòng)強(qiáng)度的不必要增加會(huì)對(duì)部件產(chǎn)生有害的力，危及設(shè)備的使用壽命和質(zhì)量。在這種情況下，則需要采用振動(dòng)隔離技術(shù)來解決和干預(yù)，有效抑制振動(dòng)和噪聲的危害，避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。南通汽車監(jiān)測(cè)方案