作为工业领域的一种关键旋转设备，对于终端用来说，关于电机维护的主要是电气班组设备工程师、电机维护工程师、电机检修人员等；对于电机厂家以及电机经销商来说，主要是电机售后服务工程师、电机销售人员，会涉及到电机的运行维护；险此之外，还有第三方检修人员等。目前已经有很多智能产品号称可以实现电机的预测性维护，但问题也非常多。1)传感器安装难。设备状态监测需要振动、噪声、温度传感器，通讯协议并不统一，自成体系，安装、使用、维护成本高昂。2)技术成本高。工业场景设备类型多，运行工况复杂，预测性维护算法涉及数据预处理、工业机理、机器学习，技术要求很高。3)时间成本高。预测性维护要实现，前期需要大量历史数据的支撑，数据采集、归纳、分析是一个漫长的过程。的电机智能运维，虽然被各大宣传媒体提得很多，但还远远未到落地很好乃至普及的程度，不论是预测性维护的预测效果，还是电机的智能运维的市场推广以及市场接受程度，对于电机运维来说，都还有很远的一段距离！工业监测设备可以帮助企业实现智能化管理。温州稳定监测控制策略
从整体的网络架构来看，智能振动噪声监诊子系统利用安装在设备上传感器节点获取设备的健康状态监测信号和运行参数数据，经网络层集中上传至设备健康监测物联网综合管理平台，实现数据传输。应用层实现监测信号的分析､故障特征提取､故障诊断及预测功能，实现智能化管理､应用和服务。设备健康监测物联网综合管理平台具有强大的数据采集分析处理､数据可视､设备运维､故障诊断､故障报警等功能。通过实时监测查看､统计､追溯，实现对其管辖设备的实时监测和运行维护，基于运行信息和检修信息､自动生成设备管理报表，实现设备可靠性､故障数据､更换备件等信息统计，为维修方案提供依据。上海研发监测系统工业生产过程中的温度、湿度等参数需要进行监测检测，以确保生产的稳定性和效率。
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。
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.监测结果的反馈可以帮助我们改进产品的设计和功能。
在预防性维护的应用中，振动是大型旋转等设备即将发生故障的重要指标，一是在大型旋转机械设备的所有故障中，振动问题出现的概率比较高；另一方面，振动信号包含了丰富的机械及运行的状态信息；第三，振动信号易于拾取，便于在不影响机械运行的情况下实行在线监测和诊断。旋转类设备的预防性维护需要重点监控振动量的变化。其预测性诊断技术对于制造业、风电等的行业的运维具有非常重大的意义。通过设备振动等状态的预测性维护，可以及时发现并解决系统及零部件存在问题。但是对于一些不是因为设备问题而存在的固有振动，振动强度不必要增加会对部件产生有害的力，危及设备的使用寿命和质量。在这种情况下，则需要采用振动隔离技术来解决和干预，有效抑制振动和噪声的危害，避免设备故障和流程关闭。电机智能监测和运维，其预测效果和工程的造价还未达到市场接受程度。上海研发监测系统
监测结果的分析可以帮助我们了解市场的潜在机会和风险。温州稳定监测控制策略
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、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，降低实施成本。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。设备状态的监诊很有必要。温州稳定监测控制策略
