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。故障预测与健康管理是以工业监测数据为基础，实现产品和装备的状态监测、故障诊断及寿命预测。宁波减振监测应用
随着电力电子技术、自动化控制技术的不断发展，电机在工业生产以及家用电器中得到了***的应用，在市场竞争中正逐步显示自己的优势。传统的电机在线监测装置多采用电流表、电压表、功率表等较为原始的仪表来进行测量，采用人工读数的方式进行数据的测量、记录和分析，这不仅硬件冗余，系统杂乱，而且操作极为不便，更有甚者，读数误差大，测试结果不准确。有些场合需要进行电机多种参数的监测，这样就势必会加大各种测量仪器的使用以及人力资源的投入。传统的监测方法要求监测人员具有较高技能和水平，但是由于人为误差的不可避免，这种监测方法无法做定量分析，无法更加准确、实时的掌握电机的运行状态和故障。技术实现要素：本发明提出了一种电机在线监测装置和方法，通过对扭矩、转速、各相电流、电压、温度、输入、输出功率和效率进行实时动态的监测以及对过电压、过电流、过热进行报警停机，解决现有技术中监测参数不能定量分析以及无法更加准确、实时的掌握电机运行状态和故障的技术问题。无锡监测方案盈蓓德科技开发的新型电机故障监测系统借用物联网、人工智能、边缘计算等技术，提前预判设备故障。
传统方法通常无法自适应提取特征, 同时需要一定的离线数据训练得到检测模型, 但目标对象在线场景下采集到的数据有限, 且其数据分布与训练数据的分布可能因随机噪声、变工况等原因而存在差异, 导致离线训练的模型并不完全适合于在线数据, 容易降低检测结果的准确性; 其次, 上述方法通常采用基于异常点的检测算法, 未充分考虑样本前后的时序关系, 容易因数据微小波动而产生误报警, 降低检测结果的鲁棒性; 再次, 为降低误报警, 这类方法需要反复调整报警阈值. 此外, 基于系统分析的故障诊断方法利用状态空间描述建立机理模型, 可获得理想的诊断和检测结果, 但这类方法通常需要提前知道系统运动方程等信息, 对于轴承运行来说, 这类信息通常不易获知. 近年来, 深度神经网络已被成功应用于早期故障特征的自动提取和识别, 可自适应地提取信息丰富和判别能力强的深度特征, 因此具有较好的普适性. 但是, 这类方法一方面需要大量的辅助数据进行模型训练, 而历史采集的辅助数据与目标对象数据可能存在较大不同, 直接训练并不能有效提升在线检测的特征表示效果; 另一方面, 在训练过程中未能针对早期故障引发的状态变化而有目的地强化相应特征表示. 因此, 深度学习方法在早期故障在线监测中的应用仍存在较大的提升空间.
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，缩短大修时间，减少故障停机损失。盈蓓德科技可以提供故障预判准确度高、更经济更可靠的旋转设备健康状态监测方案。
电机马达监控系统适用于石油、化工、电力、煤炭、冶金、造纸、水泥等行业，可以实时对低压电动机的运行状态进行监测，对电机各类故障进行监测并存储故障信息，可以生成各类实时曲线（电压曲线、电流曲线等），为电机节能提供依据，并可实现电机节能管理。系统特点：1、实时监测电机回路石化、电力、水泥等电机用量大户，需要对电机进行实时监测，监测内容包括电机的电流、电压、电能、频率、电机状态（起动、停止、报警、故障）等。在要求较高的场所还要对工艺参数进行监测，例如温度、压力等。本系统不仅可以监测电机电压、电流还能做能耗统计，工艺参数监测，可以大幅提高企业自动化程度。2、集中监控，利于节能马达监控系统对用电大户电机进行实时能耗监测，监测到的数据可以作为节能依据，并可通过系统进行节能控制，利于电机节能应用。3、提高自动化水平.电机监控系统是应用电力自动化技术、计算机技术和信息传输技术，集保护、监测、控制、通信等功能于一体的综合系统，电机监测和故障预判系统应用行业很多，助力实现工业设备数智化管理和预测性维护。智能监测设备
时间域、频率域和角度域的NVH分析方法，可以对汽车动力总成的各种故障进行实时识别、监测和诊断。宁波减振监测应用
远程终端广泛应用于工业互联网、分布式数据采集、设备状态的在线监测，能够进行前端数据清洗和边缘计算，通过对历史数据趋势分析、设备数据机理分析、统计分析等大数据分析，对设备的状态做出有效可靠的健康状态评判，从而切实有效的提高设备的维护能力。远程终端可实现对电源电压、设备状态的自检、分析计量故障等信息，及时发现计量异常。现场监测箱开门、断电、设备运行等异常信息也能够主动发送报警信息到监测中心，实现设备在线监诊的准确性、完整性、及时性和可靠性。宁波减振监测应用
