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(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。電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)可以了解和掌握電機使用過程中的狀態(tài)，確定其整體或局部正?；虍惓?。常州NVH監(jiān)測方案

隨著電力電子技術(shù)、自動化控制技術(shù)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(jié)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(shù)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(zhuǎn)速、各相電流、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(shù)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(shù)問題。南京汽車監(jiān)測電機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)可以判斷潛在故障隱患，診斷故障的性質(zhì)和程度，并預測故障發(fā)展趨勢，給出治理預防策略。

預測性維護應運而生。其是以狀態(tài)為依據(jù)的維修，主要是對設備在運行中產(chǎn)生的二次效應(如振動、噪聲、沖擊脈沖、油樣成分、溫度等)進行連續(xù)在線的狀態(tài)監(jiān)測及數(shù)據(jù)分析，診斷并預測設備故障的發(fā)展趨勢，提前制定預測性維護計劃并實施檢維修的行為。

總體來看，狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是判斷預測性維護是否合理的根本所在，數(shù)據(jù)狀態(tài)的連續(xù)監(jiān)測和遠程傳輸上傳相對已經(jīng)比較成熟，而狀態(tài)預測和故障診斷主要還是依靠人工分析實現(xiàn)，診斷分析人員通過趨勢?波形?頻譜等專業(yè)分析工具，結(jié)合傳動結(jié)構(gòu)?機械部件參數(shù)等信息，實現(xiàn)設備故障的精細定位。其發(fā)展趨勢是將物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)引入狀態(tài)預測及故障的智能診斷，從而降低誤判概率，大幅提升診斷效率和準確性。

電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)是一種了解掌握電機在使用過程中的狀態(tài)，確定其整體或局部正常或異常，早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因，并能預報故障發(fā)展趨勢的技術(shù)，電機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)包括識別電機狀態(tài)監(jiān)測和預測發(fā)展趨勢兩方面。設備狀態(tài)是指設備運行的工況，由設備運行過程中的各種性能參數(shù)以及設備運行過程中產(chǎn)生的二次效應參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量指標參數(shù)來描述。設備狀態(tài)的類型包括：正常、異常和故障三種。設備狀態(tài)監(jiān)測是通過測定以上參數(shù)，并進行分析處理，根據(jù)分析處理結(jié)果判定設備狀態(tài)。對設備進行定期或連續(xù)監(jiān)測，包括采用各種測試、分析判別方法，結(jié)合設備的歷史狀況和運行條件，弄清設備的客觀狀態(tài)，獲取設備性能發(fā)展的趨勢規(guī)律，為設備的性能評價、合理使用、安全運行、故障診斷及設備自動控制打下基礎(chǔ)。電機監(jiān)測和故障預判系統(tǒng)應用行業(yè)很多，助力實現(xiàn)工業(yè)設備數(shù)智化管理和預測性維護。

目前設備狀態(tài)監(jiān)測及故障預警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下：（1）揭示設備運行狀態(tài)機械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài)，其機械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程（2）提取設備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態(tài)，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(gòu)建預測模型。動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面：實現(xiàn)了支持物聯(lián)網(wǎng)的智能信息采集與管理、全生命周期動態(tài)自適應監(jiān)測、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構(gòu)出綜合體現(xiàn)裝備運行工況及表現(xiàn)的新參數(shù)，提高異常狀態(tài)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(fā)展規(guī)律，來提高故障早期辨識能力?；谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運行服務支持有機集成一體，在應用中實現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準確率達80％以上?？蓱糜陲L力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領(lǐng)域。提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的動力裝備全生命周期監(jiān)測與服務支持創(chuàng)新模式，提供了其生命周期的遠程監(jiān)測診斷與維護等專業(yè)化服務。盈蓓德科技通過自主開發(fā)的軟件和算法，對數(shù)控機床的刀具質(zhì)量進行監(jiān)測，提前預判刀具運行情況。南京耐久監(jiān)測技術(shù)

盈蓓德科技順應行業(yè)發(fā)展趨勢，搭建一套基于旋轉(zhuǎn)類設備溫度，振動狀態(tài)監(jiān)測、故障判斷的預測性維護系統(tǒng)。常州NVH監(jiān)測方案

在工業(yè)現(xiàn)場的預防性維護應用中，振動是大型旋轉(zhuǎn)等設備即將發(fā)生故障的重要指標，一是在大型旋轉(zhuǎn)機械設備的所有故障中，振動問題出現(xiàn)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(tài)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(jiān)測和診斷。旋轉(zhuǎn)類設備的預防性維護需要重點監(jiān)控振動量的變化。其預測性診斷技術(shù)對于制造業(yè)、風電等的行業(yè)的運維具有非常重大的意義。通過設備振動等狀態(tài)的預測性維護，可以及時發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)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(chǎn)生有害的力，危及設備的使用壽命和質(zhì)量。在這種情況下，則需要采用振動隔離技術(shù)來解決和干預，有效抑制振動和噪聲的危害，避免設備故障和流程關(guān)閉。常州NVH監(jiān)測方案