狀態(tài)監(jiān)測就是給機器體檢，故障診斷就是給機器看病。醫(yī)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(jù)檢查結果和病史，利用醫(yī)生的知識及經(jīng)驗，對病情做出診斷。對機器故障的診斷，類似于醫(yī)生看病，首先對機器的狀態(tài)進行監(jiān)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(yè)人員的知識及經(jīng)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(jiān)測，那么異步電動機故障率會減低。滾動軸承狀態(tài)監(jiān)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(fā)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。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。隨著技術的不斷進步，電機監(jiān)測系統(tǒng)的效能和適用范圍將逐漸提高。非標監(jiān)測系統(tǒng)供應商

基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法能夠對海量的工業(yè)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和特征提取，將系統(tǒng)的狀態(tài)分為正常運行狀態(tài)和故障狀態(tài)。故障檢測是判斷系統(tǒng)是否處于預期的正常運行狀態(tài)，判斷系統(tǒng)是否發(fā)生異常故障，相當于一個二分類任務。故障診斷是在確定發(fā)生故障的時候判斷系統(tǒng)處于哪一種故障狀態(tài)，相當于一個多分類任務。因此，故障檢測和診斷技術研究類似于模式識別，分為4個的步驟：數(shù)據(jù)獲取、特征提取、特征選擇和特征分類。1)數(shù)據(jù)獲取步驟是從過程系統(tǒng)收集可能影響過程狀態(tài)的信號，包括溫度、流量等過程變量；2)特征提取步驟是將采集的原始信號映射為有辨識度的狀態(tài)信息；3)特征選擇步驟是將與狀態(tài)變化相關的變量提取出來；4)特征分類步驟是通過算法將前幾步中選擇的特征進行故障檢測與診斷。在大數(shù)據(jù)這一背景下，傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的故障檢測與診斷方法被廣泛應用，但是，這些方法有一些共同的缺點：特征提取需要大量的知識和信號處理技術，并且對于不同的任務，沒有統(tǒng)一的程序來完成。此外，常規(guī)的基于機器學習的方法結構較淺，在提取信號的高維非線性關系方面能力有限。杭州仿真監(jiān)測用攝像頭和圖像處理技術來監(jiān)測切削過程中刀具的形狀和外觀。磨損、缺口或其他異?？赡芡ㄟ^圖像分析來檢測。

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，以及相關數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預測模型構建。構建基于智能信息系統(tǒng)的設備早期故障預測模型，模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預測模型以及數(shù)據(jù)信息預測模型，或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。運行狀態(tài)劣化的相關評價參數(shù)、模式及準則。如表征設備狀態(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)聲學監(jiān)控系統(tǒng)，輔以其他設備參數(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)設備狀態(tài)的遠程感知，基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡技術，計算并提取設備音頻特征，從而實現(xiàn)設備運行狀態(tài)實時評估與故障早期識別。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。

在預防性維護的應用中，振動是大型旋轉等設備即將發(fā)生故障的重要指標，一是由于在大型旋轉機械設備的所有故障中，振動問題出現(xiàn)的概率比較高；第二，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量。在這種情況下，則需要采用振動隔離技術來解決和干預，有效抑制振動和噪聲的危害，避免設備故障和流程關閉。溫度監(jiān)測是電機監(jiān)測中常用的一種方法，通過埋置在電機內部的溫度傳感器，實時監(jiān)測電機的運行溫度。

電機等振動設備在運行中，伴隨著一些安全問題，振動數(shù)據(jù)會發(fā)生變化，如果不及時發(fā)現(xiàn)，容易導致起火或，造成大量的財產(chǎn)損失，而這些問題具有突發(fā)性和不準確性，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(shù)據(jù)，準確可靠，避免后期計算出現(xiàn)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(jiān)測的設備上實時采集振動數(shù)據(jù)，然后通過無線方式將數(shù)據(jù)發(fā)送給采集端，采集端將數(shù)據(jù)解析、顯示或傳輸。系統(tǒng)能實時在線監(jiān)測出設備異常，發(fā)出預警，避免事故發(fā)生。產(chǎn)品特點(1)實時性：系統(tǒng)實時在線監(jiān)測電機等振動參數(shù)，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(fā)生的事故。(2)便捷性：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(tǒng)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(shù)準確，可靠性高。通過監(jiān)測數(shù)控機場刀具的振動頻率和振幅，可以評估切削過程中的穩(wěn)定性和刀具的健康狀態(tài)。南通動力設備監(jiān)測方案

在家用電器領域，電機監(jiān)測可以提高家電的性能和壽命。非標監(jiān)測系統(tǒng)供應商

電機狀態(tài)監(jiān)測技術是一種綜合性的技術，需要綜合運用各種監(jiān)測方法和手段，以實現(xiàn)對電機狀態(tài)的了解和掌握。通過電機狀態(tài)監(jiān)測技術，可以及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在問題，提高設備的可靠性和生產(chǎn)效率，降低維護成本，為企業(yè)創(chuàng)造更大的經(jīng)濟效益。還有一些基于數(shù)學模型和人工智能的故障診斷方法，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷、基于支持向量機的故障診斷等。這些方法主要是利用電機的數(shù)學模型或歷史數(shù)據(jù)，結合機器學習、深度學習等人工智能技術，對電機的狀態(tài)進行估計和預測。電機狀態(tài)監(jiān)測是確保電機正常運行和延長其使用壽命的關鍵技術之一。通過綜合運用各種監(jiān)測方法和手段，可以及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在問題，提高設備的可靠性和生產(chǎn)效率。同時，電機狀態(tài)監(jiān)測技術還可以為設備的預測性維護和優(yōu)化運行提供有力支持。非標監(jiān)測系統(tǒng)供應商