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

(1)實時性：系統實時在線監測電機等振動參數，避免了由于電機突然缺相、線圈故障，堵轉、固定螺栓松動、負載過高和人為錯誤操作等發生的事故。(2)便捷性：系統采用無線傳輸方式，傳感器**安裝，解決了以往因為空間狹小、不能布線、安裝成本高等問題。(3)可靠性：系統采用先進成熟的傳感技術和無線傳輸技術，抗干擾力強，傳輸距離遠，讀數準確，可靠性高。 盈蓓德科技開發的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。杭州電機監測方案

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、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、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神經網絡訓練的方法建立狀態識別模型,通過BP神經網絡模式識別方法,判斷電動機運行的狀態,在此基礎上,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。寧波狀態監測控制策略監測結果的反饋可以幫助我們改進售后服務和客戶關系管理。

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、峭度等具有等價性能的稀疏測度。基于標準化平方包絡和數學框架以及凸優化技術，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，解決了狀態監測與故障診斷領域傳統機器學習只能輸出狀態，而無法提供故障特征來確認輸出狀態的難題。

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.本文關注的是不停機情況下的早期故障在線檢測問題. 這種方式有助于實時評估軸承工作狀態, 避免因等待停機檢查而產生延誤、造成經濟損失, 因此對早期故障的在線檢測越來越受到工業界的重視。設備振動情況信息量豐富，振動測試系統應用于設備狀態監測，在設備預知維修中起到了重要的作用。

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。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。提供了基于物聯網的動力裝備全生命周期監測與服務支持創新模式，提供了其生命周期的遠程監測診斷與維護等專業化服務。盈蓓德科技可以搭建造價低廉，性能穩定，安裝方便，功能實用，使用簡單，易維護的振動監測系統。溫州耐久監測系統供應商

監測工作需要關注政策和法規的變化，以及時調整經營策略。杭州電機監測方案

    狀態監測就是給機器體檢，故障診斷就是給機器看病。醫生給病人看病，首先是進行體征檢查，例如先查體溫，再進行驗血、X光、心電圖、B超、甚至CT等各種理化檢驗，然后根據檢查結果和病史，利用醫生的知識及經驗，對病情做出診斷。對機器故障的診斷，類似于醫生看病，首先對機器的狀態進行監測，例如先看振動值，再進行頻譜、波形、軸心軌跡、趨勢、波德圖等各種檢測分析，然后結合設備的原理、結構、歷史狀況等，利用專業人員的知識及經驗，對故障進行綜合分析判斷。1滾動軸承故障振動的診斷方法異步電動機的常見故障主要可以分為定子故障、轉子故障及軸承故障。其中軸承故障占70%以上，如果我們有辦法對軸承情況能實時進行監測，那么異步電動機故障率會**減低。滾動軸承狀態監測和故障診斷的方法有多種，例如振動分析法、油液分析法（磁性法、鐵譜法、光譜法）、聲發射分析法、光纖診斷法等。各種方法都有自己的特點，其中振動分析法以其實用和相對簡單方便，應用*為**，以下*介紹振動信號分析法。滾動軸承不同于其它機械零件，其振動信號的頻率范圍很寬，信噪比很低，信號傳遞路途上的衰減量大，因此，提取它的振動特征信息必須采用一些特殊的檢測技術和處理方法。杭州電機監測方案