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(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，將數(shù)據(jù)回傳至管理中心，來實現(xiàn)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(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,構成特征向量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的方法建立狀態(tài)識別模型,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別方法,判斷電動機運行的狀態(tài),在此基礎上,利用LabVIEW軟件構建可視化監(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。監(jiān)測工作需要關注品牌形象和聲譽，以及時采取措施維護企業(yè)形象。南京智能監(jiān)測系統(tǒng)供應商

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發(fā)展，電機在工業(yè)生產(chǎn)以及家用電器中得到了大的應用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機在線監(jiān)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(shù)的方式進行數(shù)據(jù)的測量、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，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數(shù)的監(jiān)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(tǒng)的監(jiān)測方法要求監(jiān)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(jiān)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(tài)和故障。技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明提出了一種電機在線監(jiān)測裝置和方法，通過對扭矩、轉速、各相電流、電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機，解決現(xiàn)有技術中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術問題。紹興設備監(jiān)測技術工業(yè)生產(chǎn)過程中的溫度、濕度等參數(shù)需要進行監(jiān)測檢測，以確保生產(chǎn)的穩(wěn)定性和效率。

故障預測與健康管理是以工業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎，通過高等數(shù)學、數(shù)學優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學習和統(tǒng)計學習等技術搭建模型算法，實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測，為產(chǎn)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(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎，通過高等數(shù)學、數(shù)學優(yōu)化、統(tǒng)計概率、信號處理、機器學習和統(tǒng)計學習等技術搭建模型算法，實現(xiàn)產(chǎn)品和裝備狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷及壽命預測，為產(chǎn)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(shù)學框架以及準算數(shù)均值比數(shù)學框架指引了稀疏測度構造的新方向，同時發(fā)現(xiàn)了大量與基尼指數(shù)、峭度、香農(nóng)熵等具有等價性能的稀疏測度?；跇藴驶椒桨j和數(shù)學框架以及凸優(yōu)化技術，提出了在線更新模型權重可解釋的機器學習算法，可以利用模型權重來實時確認故障特征頻率，解決了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領域傳統(tǒng)機器學習只能輸出狀態(tài)，而無法提供故障特征來確認輸出狀態(tài)的難題。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)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(tǒng)，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(tǒng)具有自適應能力。基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法隨著電機設備系統(tǒng)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(tǒng)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(guī)則的系統(tǒng)與ANN結合，模糊邏輯與ANN的結合，混沌理論與ANN的結合，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡與系統(tǒng)的結合。監(jiān)測工作需要關注政策和法規(guī)的變化，以及時調整經(jīng)營策略。

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發(fā)展，電機在工業(yè)生產(chǎn)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(yōu)勢。傳統(tǒng)的電機在線監(jiān)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(shù)的方式進行數(shù)據(jù)的測量、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，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數(shù)的監(jiān)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(tǒng)的監(jiān)測方法要求監(jiān)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(jiān)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(tài)和故障。

技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明提出了一種電機在線監(jiān)測裝置和方法，通過對扭矩、轉速、各相電流、電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進行實時動態(tài)的監(jiān)測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機，解決現(xiàn)有技術中監(jiān)測參數(shù)不能定量分析以及無法更加準確、實時的掌握電機運行狀態(tài)和故障的技術問題。監(jiān)測工作需要持續(xù)進行，以確保數(shù)據(jù)的實時性和準確性。無錫動力設備監(jiān)測技術

工業(yè)產(chǎn)品質量的監(jiān)測檢測是保證產(chǎn)品符合標準要求的重要手段，可以提高產(chǎn)品的競爭力和市場信譽。南京智能監(jiān)測系統(tǒng)供應商

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技術含量發(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(xù)運行的生產(chǎn)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(fā)生故障后會引起公害的設備。傳統(tǒng)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)測維修是在設備運行時，對它的各個主要部位產(chǎn)生的物理化學信號進行狀態(tài)監(jiān)測，掌握設備的技術狀態(tài)，對將要形成或已經(jīng)形成的故障進行分析診斷，判定設備的劣化程度和部位，在故障產(chǎn)生前制訂預知性維修計劃，確定設備維修的內(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。南京智能監(jiān)測系統(tǒng)供應商

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