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。工业监测数据可以帮助企业进行市场分析和竞争策略制定。绍兴发动机监测方案
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。温州状态监测台监测工作需要关注供应链的运作情况，以确保产品的供应和质量。
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。
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。监测工作需要关注市场的投资环境和经济指标，以了解市场的风险和机遇。
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的支撑，数据采集、归纳、分析是一个漫长的过程。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。上海降噪监测
监测工作需要持续进行，以确保数据的实时性和准确性。绍兴发动机监测方案
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。绍兴发动机监测方案
