随着科技发展, 各类工程设备的工作和运行环境变得越来越复杂. 作为机械设备的关键零部件, 滚动轴承在长期大载荷、强冲击等复杂工况下, 极易产生各种故障, 导致机械工作状况恶化. 针对轴承的故障预测与健康管理技术应运而生. 若能在故障发生初期即进行准确、可靠的检测和诊断, 则有助于进行及时维修, 避免严重事故的发生. 早期故障检测已成为PHM的关键技术环节之一. 近年来, 随着传感技术和机器学习技术的快速发展, 数据驱动的智能化故障检测和诊断技术受到更多人的关注. 如何利用历史采集的状态监控数据、提高目标轴承早期故障检测结果的准确性和稳定性成为研究热点和难点, 具有明确的学术价值和应用需求.本文关注的是不停机情况下的早期故障在线检测问题. 这种方式有助于实时评估轴承工作状态, 避免因等待停机检查而产生延误、造成经济损失, 因此对早期故障的在线检测越来越受到工业界的重视。智能电机监测系统选择传感器采集旋转设备的温度、振动数据，分析变化趋势以判断设备情况。南通功能监测设备
工业设备的预测性维护的市场需求显而易见。但是预防性维护想要产生业务价值、真正大规模发展却是遇到了两个难题。首先项目实施成本过高，硬件设备大多依赖进口。比如数采传感器、设备等。这导致很多企业在考虑投入产出比时比较犹豫。其次是技术需要突破，目前大多数供应商只实现了设备状态的监视，真正能实现故障准确预测的落地案例寥寥无几。供应商技术和能力还需要不断升级。预防性维护要想实现更好的应用，要在以下方面实现突破。实现基于预测的维护，提升故障诊断及预测的准确率提高软硬件产品国产化率，大幅度降低实施成本。嘉兴EOL监测特点电机状态监测技术可帮助运行维护人员摆脱被动检修和不太理想的定期检修的困境，实现“预知”维修。
故障预测与健康管理是以工业监测数据为基础，通过高等数学、数学优化、统计概率、信号处理、机器学习和统计学习等技术搭建模型算法，**终实现产品和装备的状态监测、故障诊断及寿命预测，为产品和装备的正常运行保驾护航，从而提高其安全性和可靠性。故障预测与健康管理是以工业监测数据为基础，通过高等数学、数学优化、统计概率、信号处理、机器学习和统计学习等技术搭建模型算法，实现产品和装备的状态监测、故障诊断及寿命预测，为产品和装备的正常运行保驾护航，从而提高其安全性和可靠性。近年来我们提出的标准化平方包络和数学框架以及准算数均值比数学框架指引了稀疏测度构造的新方向，同时发现了大量与基尼指数、峭度、香农熵等具有等价性能的稀疏测度。基于标准化平方包络和数学框架以及凸优化技术，提出了在线更新模型权重可解释的机器学习算法，**终可以利用模型权重来实时确认故障特征频率，解决了状态监测与故障诊断领域传统机器学习只能输出状态，而无法提供故障特征来确认输出状态的难题。
柴油机状态监测与故障诊断系统是一个集数据采集与分析、状态监测、故障诊断为一体的多任务处理系统,可实现柴油机监测、保护、分析、诊断等功能。包括数据采集与工况监测、活塞缸套磨损监测分析、主轴承磨损状态监测分析、气阀间隙异常监测分析和瞬时转速监测分析等各种功能。信号分析、特征提取及诊断原理是每个监测诊断子功能的**部分,各子功能都有相应的信号分析与特征提取方法,包括信号预处理、时域、频域分析、小波分析等,自动形成反映柴油机运行状态的特征量,为系统的诊断推理提供信息来源。采用模糊聚类理论来检验特征参量的有效性、建立故障标准征兆群,并运用模糊贴近度来实施故障类型的诊断识别。基于人工神经网络的诊断方法简单处理单元连接而成的复杂的非线性系统，具有学习能力,自适应能力,非线性逼近能力等。故障诊断的任务从映射角度看就是从征兆到故障类型的映射。用ANN技术处理故障诊断问题,不仅能进行复杂故障诊断模式的识别,还能进行故障严重性评估和故障预测，由于ANN能自动获取诊断知识，使诊断系统具有自适应能力。盈蓓德科技顺应行业发展趋势，搭建一套基于旋转类设备温度，振动状态监测、故障判断的预测性维护系统。
基于人工神经网络的诊断方法简单处理各单元连接而成的复杂的非线性系统，具有学习能力,自适应能力,非线性逼近能力等。故障诊断的任务从映射角度看就是从征兆到故障类型的映射。用ANN技术处理故障诊断问题,不仅能进行复杂故障诊断模式的识别,还能进行故障严重性评估和故障预测，由于ANN能自动获取诊断知识，使诊断系统具有自适应能力。基于集成型智能系统的诊断方法随着电机设备系统越来越复杂，依靠单一的故障诊断技术已难满足复杂电机设备的故障诊断要求，因此上述各种诊断技术集成起来形成的集成智能诊断系统成为当前电机设备故障诊断研究的热点。主要的集成技术有：基于规则的**系统与ANN的结合，模糊逻辑与ANN的结合，混沌理论与ANN的结合，模糊神经网络与**系统的结合。盈蓓德科技开发的智能监测系统实现了对电动机（马达）、减速机等旋转设备关键参数监测、掌握设备运行状态。绍兴功能监测技术
盈蓓德科技搭建了一套基于人人工智能算法的旋转类设备温度，振动状态监测、故障判断和预测性维护系统。南通功能监测设备
设备状态监测和故障诊断技术是设备维护手段之一。设备的故障监测诊断技术，就是利用科学的检测方法和现代化技术手段，对设备目前的运行状态进行监测和排查，从而判断出设备运行状态的可靠性，确认其局部或整机是否正常运行。煤矿用机电设备温度振动监测系统用于煤矿主扇、压风机、钢丝绳牵引带式输送机、滚筒带式输送机、排水泵和电动机、提升机等，有助于掌握设备运行工况中的温度振动数据。提升机、钢丝绳牵引、滚筒带式输送机、皮带机、空压机、压风机、水泵等煤矿机电设备要求增加电动机及主要轴承温度和振动监测。装置功能：1、提升机、水泵、皮带机等设备电动机主轴承温度振动在线监测2、矿用高压异步电动机轴承温度振动检测诊断3、提升机、水泵、皮带机等设备滚筒主轴承温度振动在线监测4、井下大型机电设备电动机及主要轴承温度振动在线监测5、可以同时收集电机前后轴承温度及电机振动量的数值，对收到的信息分析处理6、系统提供网络接口，可直接与智能矿山网络相连，也可与其它网络内的系统连接；7、在线系统软件可实时监测任意通道的频谱，时域波形、趋势、三维谱图和坐标图，还可通过互联网进行远程监测。南通功能监测设备
