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的技能和水平，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。 工业噪声的监测检测可以减少对工人听力的损害，提高工作效率和生活质量。杭州汽车监测系统
电力系统中发电机的单机容量越大型发电机在电力生产中处于主力位置，同时大型发电机由于造价昂贵，结构复杂，一旦遭受损坏，需要的检修期长，因此要求有极高的运行可靠性。就我国目前和今后很长一段时间内的缺电、用电紧张的状况而言，发电机的年运行小时数目和满负荷率都较以往高出很多，备用容量很少的情况下，其运行可靠性显得尤为重要和突出。因此对大型机组进行在线监测与诊断，做到早期预警以防止事故的发生或扩大具有重要的现实意义。通常对发电机的“监测”与“诊断”在内容上并无明确的划分界限，可以说监测的数据和结果即为诊断的依据。监测利用各种传感器在电机运行时对电机的状态提取相关数据。故障诊断使用计算机及其相应智能软件，根据传感器提供的信息，对故障进行分类定位，确定故障的严重程度并提出处理意见。因此状态监测和故障诊断是一项工作的两个部分，前者是后者的基础，后者是前者的分析与综合。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，按照设备内部实际的运行状况，合理的安排检修工作，实现所谓“预知”维修。这样既可避免由于设备突然损坏，停止运行带来的损失，又可充分发挥设备的作用。无锡监测数据工业监测系统可以实现远程监控和管理，提高企业运营效率。
预测性维护应运而生。其是以状态为依据的维修，主要是对设备在运行中产生的二次效应(如振动、噪声、冲击脉冲、油样成分、温度等)进行连续在线的状态监测及数据分析，诊断并预测设备故障的发展趋势，提前制定预测性维护计划并实施检维修的行为。
总体来看，状态监测和故障诊断是判断预测性维护是否合理的根本所在，数据状态的连续监测和远程传输上传相对已经比较成熟，而状态预测和故障诊断主要还是依靠人工分析实现，诊断分析人员通过趋势､波形､频谱等专业分析工具，结合传动结构､机械部件参数等信息，实现设备故障的精细定位。其发展趋势是将物联网及人工智能技术引入状态预测及故障的智能诊断，从而降低误判概率，大幅提升诊断效率和准确性。
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的设备工程师、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！工业监测技术可以帮助企业提高生产效率和质量。
传统维护模式中的故障后维护与定期维护将影响生产效率与产品质量，并大幅提高制造商的成本。随着物联网、大数据、云计算、机器学习与传感器等技术的成熟，预测性维护技术应运而生。以各类如电机、轴承等设备为例，目前已发展到较为成熟的在线持续监测阶段，来实现查看设备是否需要维护、怎么安排维护时间来减少计划性停产等，并能够快速、有效的通过物联网接入到整个网络，将数据回传至管理中心，来实现电机设备的预测性维护。电动机是机械加工中不可或缺的必备工具,电动机在运转中常产生各种故障,为保证电动机运行安全,对电动机运行状态进行在线监测尤为重要。
以三相异步电动机为研究对象,采用传感器获取电动机运行中的重要参数(振动、噪声、转速及温度等),由时/频域分析及能量分析等方法提取电动机运行特征量,构成特征向量,采用BP神经网络训练的方法建立状态识别模型,通过BP神经网络模式识别方法,判断电动机运行的状态,在此基础上,利用LabVIEW软件构建可视化监测系统,将电动机运行参数及状态实时显示在可视化界面中,完成在线智能监测。 预计到2025年，缺口在1.3~3.7万人之间，这也反映出自动驾驶行业发展的旺盛需求和竞争激烈的现状。无锡耐久监测数据
工业产品质量的监测检测是保证产品符合标准要求的重要手段，可以提高产品的竞争力和市场信誉。杭州汽车监测系统
针对刀具磨损状态在实际生产加工过程中难以在线监测这一问题，提出一种通过通信技术获取机床内部数据，对当前的刀具磨损状态进行识别的方法。通过采集机床内部实时数据并将其与实际加工情景紧密结合，能直接反映当前的加工状态。将卷积神经网络用于构建刀具磨损状态识别模型，直接将采集到数据作为输入，得到了和传统方法精度近似的预测模型，模型在训练集和在线验证试验中的表现都符合预期。刀具磨损状态识别的方法在投入使用时还有一些问题有待解决：①现有数据是在相同的加工条件下测得的，而实际加工过程中，加工参数以及加工情景是不断变化的，因此需要在下一步的研究中，进行变参数试验，考虑加工参数对于刀具磨损的影响，并针对常用的一些加工场景，建立不同的模型库。变换加工场景时，通过获取当前场景，及时匹配相应的预测模型即可。②本研究中的模型是一个固定的模型。今后需要根据实时的信号以及已知的磨损状态，对模型进行实时更新，从而在实时监测过程中实现自学习，不断提升模型的精度和预测效果。杭州汽车监测系统
