现代化生产企业为了极大限度地提高生产水平和经济效益，不断地向规模化和高技术技术含量发展，因此生产装置趋向大型化、高速高效化、自动化和连续化，人们对设备的要求不仅是性能好，效率高，还要求在运行过程中少出故障，否则因故障停机带来的损失是十分巨大的。国内外化工、石化、电力、钢铁和航空等部门，从许多大型设备故障和事故中逐渐认识到开展设备故障诊断的重要性。管理好用好这些大型设备，使其安全、可靠地运行，成为设备管理中的突出任务。对于单机连续运行的生产设备，停机损失巨大的大型机组和重大设备，不宜解体检查的高精度设备以及发生故障后会引起公害的设备。传统的事后维修和定期维修带来的过剩维修或失修，使维修费用在生产成本中所占比重很大。状态监测维修是在设备运行时，对它的各个主要部位产生的物理、化学信号进行状态监测，掌握设备的技术状态，对将要形成或已经形成的故障进行分析诊断，判定设备的劣化程度和部位，在故障产生前制订预知性维修计划，确定设备维修的内容和时间。因此状态监测维修既能经常保持设备的完好状态，又能充分利用零部位的使用寿命，从而延长大修间隔，减少故障停机损失。大型电机监测和故障预判系统助力实现工业设备智能化管理和预测性维护。上海EOL监测介绍
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。宁波汽车监测台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。
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。
低信噪比微弱信号特征早期故障的信号处理。早期故障信息具有明显的低信噪比微弱信号的特征，为实现早期故障有效分析，涉及方法包括：多传感系统检测及信息融合，非平稳及非线性信号处理，故障征兆量和损伤征兆量信号分析，噪声规律与特点分析，以及相关数据挖掘、粗糙集等方法。故障预测模型构建。构建基于智能信息系统的设备早期故障预测模型，这类模型大致有两个途径，分别是物理信息预测模型以及数据信息预测模型，或构建这两类预测模型相融合的预测模型。运行状态劣化的相关评价参数、模式及准则。如表征设备状态发展的参数及特征模式，状态发展评价准则及条件，面向安全保障的决策理论方法，稳定性、可靠性及维修性评估依据及判据等。物联网声学监控系统以音频数据，辅以其他设备参数，通过物联网技术实现设备状态的远程感知，基于AI神经网络技术，计算并提取设备音频特征，从而实现设备运行状态的实时评估与故障的早期识别。帮助企业用户提升生产效率，保证生产安全，优化生产决策。电机监测系统可以预判电机故障，发现潜在风险，防止代价高昂的停机并提高设备性能。
基于交流电机的特征量：通过故障机理分析可知，交流电机运行过程中，其故障与否必然表现为一些特征参量的变化，根据诊断需要，选择有代表性的特征参量为该设备在线监测的被测信号，准确地提取这些故障特征量，这是故障诊断的关键。故障特征量，特别是反映早期故障征兆的信号往往比较弱，而相应的背景噪声比较弱，常规的监测方法，因受传感器的准确性、微处理器的速度、A/D转换的分辨率与转换速度等硬件条件的限制，以及一般的数据处理方式的不足，很难满足提取这些特征量的要求，需要采用一些特殊的电工测量手段与信号处理方法。例如小波变换原理的应用。电机故障的现代分析方法：基于信号变换的诊断方法电机设备的许多故障信息是以调制的形式存在于所监测的电气信号及振动信号之中，如果借助于某种变换对这些信号进行解调处理，就能方便地获得故障特征信息，以确定电机设备所发生的故障类型。盈蓓德科技顺应行业发展方向，搭建一套基于旋转类设备温度，振动状态监测、故障判断和预测性维护系统。嘉兴专业监测应用
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。上海EOL监测介绍
电机故障监测系统，电机状态检测仪。电机故障监测系统是采用现代电子技术和传感器技术，对电动机运行过程中的各种参数进行实时在线检测、分析、处理并作出相应报警或指示的装置。其基本功能包括：1、对电动机的绝缘电阻、温升等常规电气参数和振动、噪声等机械量进行测量；2、通过设定值比较法确定电机的实际工况；3、根据设定的报警阈值或动作时间发出声光报警信号；4、通过通讯接口与plc或其它自动化设备相连实现远程控制。设备监测是指对设备运行状态进行实时或定期的监测和检测，以获取设备的关键性能指标、故障信息等数据，并对这些数据进行分析、处理和解释，以便及时发现设备的健康状况，并根据监测结果制定相应的维护计划和改进措施。设备监测通常通过传感器、监测系统、计算机软件等技术手段进行实现，以提高设备的可靠性、可用性和效率，降低设备故障率和维修成本，提高设备的生命周期价值。设备监测在制造业、能源、交通、建筑、环保等领域得到广泛应用。设备监测一般分为以下步骤：①从设备上收集数据；②将收集到的数据传输至平台；③监控和分析收集到的设备数据。上海EOL监测介绍
