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，如PreMaint设备健康管理平台；③监控和分析收集到的设备数据。人工智能和深度学习技术已在滚动轴承故障监测和诊断领域取得了成功应用。南通产品质量监测设备
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, 对于轴承运行过程来说, 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.温州电力监测数据监测系统利用不同工况下辅助数据所蕴含的故障发生模式信息, 提高在线环境下时序异常检测精度。
不停机情况下的早期故障在线监测问题.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.由于在线应用场景的制约,与一般故障检测相比,早期故障在线检测具有如下需求:1)检测结果应具有较好的实时性,能尽可能快速准确地识别出早期故障;2)检测结果应具有较好的鲁棒性,能尽可能避免正常状态下轻微异常波动的影响,相比于漏报警(现有方法对成熟故障检测已较成熟),更需避免误报警;3)检测模型应具有较高的可靠性,在线检测过程中无需反复进行阈值设定和模型优化.上述需求对检测方法提出了新的挑战.在线场景下的早期故障监测基本是采用现有的早期故障监测方法、直接用于在线环境, 其通常做法包括: 从振动信号等监测数据中提取时频特征、小波特征、包络谱特征等早期故障特征, 进而构建支持向量机(Support vector machine, SVM)、朴素Bayes分类器、Fisher判别分析、人工神经网络, 单类(One-class) SVM等机器学习模型进行异常检测,
刀具切削状态的实时监测与管理也是实现制造系统现代化、自动化、柔性化的基础。出现于90年代的智能刀具技术受到越来越多的关注，并在近20年来得到迅速发展。精确地预报刀具在加工中，尤其是在制造成本极高的精密零件加工中的失效时间对提高零件的加工效率和质量、减少生产成本及研制周期具有重要意义。日本京瓷工业陶瓷公司提出一种装有磨损传感器的可转位刀片刀具寿命诊断系统。这种智能刀具系统采用Ceratip传感器，它在正方形的陶瓷刀片表面上，涂覆一层厚度为0.3μm的TiN，刀具在开始切削时，使装有传感器的刀片涂覆层通过电流，形成一微电子回路。当刀具在切削力的作用下磨损时，刀片表面上的TiN涂覆层首先被破坏，这时电流不能通过装有传感器的刀片涂覆层(断电)，用电表测量时，此处微电子回路的电阻变为无限大。这时装在刀片上的传感器，将立即向机床控制系统发出信号，由机床控制系统控制机床立刻停机并执行自动换刀程序。这种刀具寿命诊断系统能直接测量出刀尖的磨损情况并快速、准确地预报刀具的失效时间。盈蓓德科技从事旋转类设备和数控机床刀具的故障监测系统开发及应用。
任何设备在故障发生之前都会出现一些异常现象或症状，如振动偏大，有异常噪音等。持续状态监测在预测性维护实践中起着重要作用，而关键的监测参数是振动。设备振动揭示了对多个组件问题的重要见解，这些问题可能会降低流程质量并**终导致生产停工。通过油温升高可能是由于轴承运行状态异常，也可能是由于室温高、散热慢、润滑油枯度偏高或运行时间较长等原因。因此，在判断时可能出现两类决策错误；一是把实际处于异常状态的机器误认为正常状态，二是把实际处于正常状态的机器错认为异常状态。如果同时用几个特征，如油温．润滑油分析和噪声来监视机器主轴承的运行状态，判断就较为可靠。由此可见，正确的识别理论是十分重要的。盈蓓德科技自主开发了大型旋转机械在线状态监测与分析系统。杭州电机监测控制策略
测量电机关键参数，利用AI融合工业机理算法，构建故障模型库，实现边缘侧数据实时分析和决策。南通产品质量监测设备
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的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。南通产品质量监测设备
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