现代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。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。绍兴性能监测公司
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。南通动力设备监测电机状态监测和故障诊断技术可以了解和掌握电机使用过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常。
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。
目前设备状态监测及故障预警若干关键技术可归纳如下：（1）揭示设备运行状态机械动态特性劣化演变规律。设备由非故障运行状态劣化为故障运行状态，其机械动态特性通常有一个发展演变过程（2）提取设备运行状态发展趋势特征。在役设备往往具有复杂运行状态，在长历程运行中工况和负载等非故障因素会造成信号能量变化，故障趋势信息往往被非故障变化信息淹没，需较大程度上消除非故障变化造成的冗余信息，进而构建预测模型。动力装备全寿命周期监测诊断方面：实现了支持物联网的智能信息采集与管理、全生命周期动态自适应监测、早期非线性故障特征提取。优化重构出综合体现装备运行工况及表现的新参数，提高异常状态辨识的适应性与可靠性，基于运行过程信息反映装备劣化趋势与故障发展规律，来提高故障早期辨识能力。基于物联网和网络化监测诊断将产品监测诊断与运行服务支持有机集成一体，在应用中实现动力装备常见故障诊断准确率达80％以上。可应用于风力大电机、空压机、氮压机等大型动力装备的集群化诊断领域。提供了基于物联网的动力装备全生命周期监测与服务支持创新模式，提供了其生命周期的远程监测诊断与维护等专业化服务。盈蓓德科技开发的电机监测和故障预判系统，助力实现工业设备数智化管理和预测性维护。
基于人工神经网络的诊断方法简单处理单元连接而成的复杂的非线性系统，具有学习能力,自适应能力,非线性逼近能力等。故障诊断的任务从映射角度看就是从征兆到故障类型的映射。用ANN技术处理故障诊断问题,不仅能进行复杂故障诊断模式的识别,还能进行故障严重性评估和故障预测，由于ANN能自动获取诊断知识，使诊断系统具有自适应能力。基于集成型智能系统的诊断方法随着电机设备系统越来越复杂，依靠单一的故障诊断技术已难满足复杂电机设备的故障诊断要求，因此上述各种诊断技术集成起来形成的集成智能诊断系统成为当前电机设备故障诊断研究的热点。主要的集成技术有：基于规则的专业人员系统与ANN的结合，模糊逻辑与ANN的结合，混沌理论与ANN的结合，模糊神经网络与专业人员系统的结合。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。杭州降噪监测设备
电机监测系统可以识别处于初期阶段的机械和液压故障，从而制定更为合理的辅助维护计划。绍兴性能监测公司
柴油机状态监测与故障诊断系统是一个集数据采集与分析、状态监测、故障诊断为一体的多任务处理系统, 可实现柴油机监测、保护、分析、诊断等功能。包括数据采集与工况监测、活塞缸套磨损监测分析、主轴承磨损状态监测分析、气阀间隙异常监测分析和瞬时转速监测分析等各种功能。信号分析、特征提取及诊断原理是每个监测诊断子功能的部分, 各子功能都有相应的信号分析与特征提取方法, 包括信号预处理、时域、频域分析、小波分析等, 自动形成反映柴油机运行状态的特征量, 为系统的诊断推理提供信息来源。采用模糊聚类理论来检验特征参量的有效性、建立故障标准征兆群, 并运用模糊贴近度来实施故障类型的诊断识别。绍兴性能监测公司
