噪聲與振動控制行業的集中度比較低，行業內企業規模偏小，市場份額普遍較低。國內現有產品在振動噪聲監測方面和振動控制方面的功能性不強，在振動噪聲監測方面，*具有振動噪聲數據采集和簡單的信號后處理功能，不能直接診斷設備和識別故障。而客戶需要額外聘請專業人員分析得到的數據才能完成診斷和故障識別。這樣不僅**降低了對設備的監控效率，同時增加了企業的人力成本。大多數公司提供的預防性維護方案雖然宣稱可以做到故障預判，但是誤判率和糊判率較高，準確度不夠。國外的同類產品均對華出口限制，*有少部分初級技術通過特殊渠道進入我國市場。電機監測系統幫助識別處于初期階段的機械和液壓故障，從而制定更為合理的輔助維護計劃。南通EOL監測

在預防性維護的應用中，振動是大型旋轉等設備即將發生故障的重要指標，一是由于在大型旋轉機械設備的所有故障中，振動問題出現的概率比較高；另一方面，振動信號包含了豐富的機械及運行的狀態信息；第三，振動信號易于拾取，便于在不影響機械運行的情況下實行在線監測和診斷。旋轉類設備的預防性維護需要重點監控振動量的變化。其預測性診斷技術對于制造業、風電等的行業的運維具有非常重大的意義。通過設備振動等狀態的預測性維護，可以及時發現并解決系統及零部件存在問題。但是對于一些不是因為設備問題而存在的固有振動，振動強度的不必要增加會對部件產生有害的力，危及設備的使用壽命和質量。在這種情況下，則需要采用振動隔離技術來解決和干預，有效抑制振動和噪聲的危害，避免設備故障和流程關閉。上海研發監測滾動軸承是一個故障多發的零件，需要對其進行電機狀態監測與故障診斷。

基于數據的故障檢測與診斷方法能夠對海量的工業數據進行統計分析和特征提取，將系統的狀態分為正常運行狀態和故障狀態，可視為模式識別任務。故障檢測是判斷系統是否處于預期的正常運行狀態，判斷系統是否發生異常故障，相當于一個二分類任務。故障診斷是在確定發生故障的時候判斷系統處于哪一種故障狀態，相當于一個多分類任務。因此，故障檢測和診斷技術的研究類似于模式識別，分為4個的步驟：數據獲取、特征提取、特征選擇和特征分類。1)數據獲取步驟是從過程系統收集可能影響過程狀態的信號，包括溫度、流量等過程變量；2)特征提取步驟是將采集的原始信號映射為有辨識度的系統狀態信息；3)特征選擇步驟是將與狀態變化相關的變量提取出來；4)特征分類步驟是通過算法將前幾步中選擇的特征進行故障檢測與診斷。在大數據這一背景下，傳統的基于數據的故障檢測與診斷方法被廣泛應用，但是，這些方法有一些共同的缺點：特征提取需要大量的專家知識和信號處理技術，并且對于不同的任務，沒有統一的程序來完成。此外，常規的基于機器學習的方法結構較淺，在提取信號的高維非線性關系方面能力有限。

手機微電機在線自動分揀系統。該系統精細高效的采集微型馬達工作時的聲音信號，然后通過聲音分析算法進行質量特征值的提取，能夠與現有的人工檢測進行比對和分析，將以往人工檢測形成的數據集標簽，結合深度學習算法進行良品與次品的分類。并且由于微電機每天的生產數量都在幾千萬臺，很適合使用深度學習等機器學習方法，因此通過機器學習方法，對大量電機特征數據（特別是故障電機）進行分析處理，對測試電機進行良品檢測和分類，準確率達到95%以上。測量電機關鍵參數，利用AI融合工業機理算法，構建故障模型庫，實現邊緣側數據實時分析和決策。

基于人工神經網絡的診斷方法簡單處理單元***連接而成的復雜的非線性系統，具有學習能力,自適應能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術處理故障診斷問題,不僅能進行復雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴重性評估和故障預測，由于ANN能自動獲取診斷知識，使診斷系統具有自適應能力。基于集成型智能系統的診斷方法隨著電機設備系統越來越復雜，依靠單一的故障診斷技術已難滿足復雜電機設備的故障診斷要求，因此上述各種診斷技術集成起來形成的集成智能診斷系統成為當前電機設備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術有：基于規則的專家系統與ANN的結合，模糊邏輯與ANN的結合，混沌理論與ANN的結合，模糊神經網絡與專家系統的結合。電機的故障監測和預測算法可以通過小波神經網絡預測模型來實現。寧波電力監測介紹

盈蓓德科技開發的監測系統可以實現電機振動、沖擊、加速度、運動監測、控制及測試應用的精確測量。南通EOL監測

未來公共環境下的銷售肯定需要更多方面的支持，如支付寶、城市一卡通、銀聯卡等。要明白，在當下不同的支付方式用以滿足不同消費群體的要求。此外，也需要開發更多值服務業務，從固定服務延伸到相關服務。而且，由于智能在線監診系統，西門子Anovis，聲音與振動分析，主動減振降噪系統產品的大部分都處于戶外且無人值守的工作環境，再加上用戶對相關設備違規操作，致使相關的行業及產品也在面臨嚴重的安全問題。智能在線監診系統，西門子Anovis，聲音與振動分析，主動減振降噪系統曾被三星在內的手機廠商視為超越蘋果的一大賣點，然而看起來目前智能在線監診系統，西門子Anovis，聲音與振動分析，主動減振降噪系統功能并非剛需和標配。雖然看上去市場進展緩慢，但實際上經過這幾年的發展，市場正處于一個高速發展的階段。根據調研機構IHS的預計，2016年已經有超過25款智能手機、20款智能手表、200種充電板、150種智能手機殼和50款車型實現了智能在線監診系統，西門子Anovis，聲音與振動分析，主動減振降噪系統功能。現階段，智能在線監診系統，西門子Anovis，聲音與振動分析，主動減振降噪系統技術已經跨越初期應用技術鴻溝，預計在不久的將來普及率會繼續增長。南通EOL監測

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