低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征，為實現早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統檢測及信息融合，非平穩及非線性信號處理，故障征兆量和損傷征兆量信號分析，噪聲規律與特點分析，以及相關數據挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預測模型構建。構建基于智能信息系統的設備早期故障預測模型，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預測模型以及數據信息預測模型，或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。運行狀態劣化的相關評價參數、模式及準則。如表征設備狀態發展的參數及特征模式，狀態發展評價準則及條件，面向安全保障的決策理論方法，穩定性、可靠性及維修性評估依據及判據等。物聯網聲學監控系統，輔以其他設備參數，通過物聯網技術實現設備狀態的遠程感知，基于AI神經網絡技術，計算并提取設備音頻特征，從而實現設備運行狀態的實時評估與故障的早期識別。幫助企業用戶提升生產效率，保證生產安全，優化生產決策。電機設備的許多故障信息可以通過信號變換的診斷方法以調制的形式存在于所監測的電氣信號及振動信號之中。南京仿真監測應用
隨著科技發展, 各類工程設備的工作和運行環境變得越來越復雜. 作為機械設備的關鍵零部件, 滾動軸承在長期大載荷、強沖擊等復雜工況下, 極易產生各種故障, 導致機械工作狀況惡化. 針對軸承的故障預測與健康管理技術應運而生. 若能在故障發生初期即進行準確、可靠的檢測和診斷, 則有助于進行及時維修, 避免嚴重事故的發生. 早期故障檢測已成為PHM的關鍵技術環節之一. 近年來, 隨著傳感技術和機器學習技術的快速發展, 數據驅動的智能化故障檢測和診斷技術受到更多人的關注. 如何利用歷史采集的狀態監控數據、提高目標軸承早期故障檢測結果的準確性和穩定性成為研究熱點和難點, 具有明確的學術價值和應用需求.本文關注的是不停機情況下的早期故障在線檢測問題. 這種方式有助于實時評估軸承工作狀態, 避免因等待停機檢查而產生延誤、造成經濟損失, 因此對早期故障的在線檢測越來越受到工業界的重視。溫州汽車監測系統電機監測系統可以提高預防性維護效率，防止代價高昂的停機并提高設備性能。
傳統維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產效率與產品質量，并大幅提高制造商的成本。隨著物聯網、大數據、云計算、機器學習與傳感器等技術的成熟，預測性維護技術應運而生。以各類如電機、軸承等設備為例，目前已發展到較為成熟的在線持續監測階段，來實現查看設備是否需要維護、怎么安排維護時間來減少計劃性停產等，并能夠快速、有效的通過物聯網接入到整個網絡，將數據回傳至管理中心，來實現電機設備的預測性維護。電動機是機械加工中不可或缺的必備工具,電動機在運轉中常產生各種故障,為保證電動機運行安全,對電動機運行狀態進行在線監測尤為重要。以三相異步電動機為研究對象,采用傳感器獲取電動機運行中的重要參數(振動、噪聲、轉速及溫度等),由時/頻域分析及能量分析等方法提取電動機運行特征量,構成特征向量,采用BP神經網絡訓練的方法建立狀態識別模型,通過BP神經網絡模式識別方法,判斷電動機運行的狀態,在此基礎上,利用LabVIEW軟件構建可視化監測系統,將電動機運行參數及狀態實時顯示在可視化界面中,完成在線智能監測。
設備狀態監測和故障診斷技術是設備維護手段之一。設備的故障監測診斷技術，就是利用科學的檢測方法和現代化技術手段，對設備目前的運行狀態進行監測和排查，從而判斷出設備運行狀態的可靠性，確認其局部或整機是否正常運行。煤礦用機電設備溫度振動監測系統用于煤礦主扇、壓風機、鋼絲繩牽引帶式輸送機、滾筒帶式輸送機、排水泵和電動機、提升機等，有助于掌握設備運行工況中的溫度振動數據。提升機、鋼絲繩牽引、滾筒帶式輸送機、皮帶機、空壓機、壓風機、水泵等煤礦機電設備要求增加電動機及主要軸承溫度和振動監測。裝置功能：1、提升機、水泵、皮帶機等設備電動機主軸承溫度振動在線監測2、礦用高壓異步電動機軸承溫度振動檢測診斷3、提升機、水泵、皮帶機等設備滾筒主軸承溫度振動在線監測4、井下大型機電設備電動機及主要軸承溫度振動在線監測5、可以同時收集電機前后軸承溫度及電機振動量的數值，對收到的信息分析處理6、系統提供網絡接口，可直接與智能礦山網絡相連，也可與其它網絡內的系統連接；7、在線系統軟件可實時監測任意通道的頻譜，時域波形、趨勢、三維譜圖和坐標圖，還可通過互聯網進行遠程監測。盈蓓德科技可以搭建造價低廉，性能穩定，安裝方便，使用簡單，維護工作量少的旋轉類設備振動監測系統。
動力裝備全壽命周期監測診斷方面：實現了支持物聯網的智能信息采集與管理、全生命周期動態自適應監測、早期非線性故障特征提取。優化重構出綜合體現裝備運行工況及表現的新參數，提高異常狀態辨識的適應性與可靠性，基于運行過程信息反映裝備劣化趨勢與故障發展規律，來提高故障早期辨識能力。動力裝備全生命周期性能優化服務方面：提供了轉子全息動平衡快速響應與服務支持、以全息譜的失衡故障確診、動力裝備轉子和軸系平衡配重方案優化。基于物聯網和網絡化監測診斷將產品監測診斷與運行服務支持有機集成一體，在應用中實現動力裝備常見故障診斷準確率達80％以上。可應用于風力大電機、空壓機、氮壓機等大型動力裝備的集群化診斷領域。提供了基于物聯網的動力裝備全生命周期監測與服務支持創新模式，提供了其生命周期的遠程監測診斷與維護等專業化服務。基于人工智能算法的新型的電機故障預測系統，適用范圍廣，能在更多的工業場合應用。南通NVH監測數據
盈蓓德科技搭建了一套基于人人工智能算法的旋轉類設備溫度，振動狀態監測、故障判斷和預測性維護系統。南京仿真監測應用
現代電力系統中發電機的單機容量越大型發電機在電力生產中處于主力位置，同時大型發電機由于造價昂貴，結構復雜，一旦遭受損壞，需要的檢修期長，因此要求有極高的運行可靠性。就我國今后很長一段時間內的缺電、用電緊張的狀況而言，發電機的年運行小時數目和滿負荷率都較以往高出很多，備用容量很少的情況下，其運行可靠性顯得尤為重要和突出。因此對大型機組進行在線監測與診斷，做到早期預警以防止事故的發生或擴大具有重要的現實意義。通常對發電機的“監測”與“診斷”在內容上并無明確的劃分界限，可以說監測的數據和結果即為診斷的依據。監測利用各種傳感器在電機運行時對電機的狀態提取相關數據。故障診斷使用計算機及其相應智能軟件，根據傳感器提供的信息，對故障進行分類、定位，確定故障的嚴重程度并提出處理意見。因此狀態監測和故障診斷是一項工作的兩個部分，前者是后者的基礎，后者是前者的分析與綜合。電機狀態監測技術可幫助運行維護人員擺脫被動檢修和不太理想的定期檢修的困境，按照設備內部實際的運行狀況，合理的安排檢修工作，實現所謂“預知”維修。這樣既可避免由于設備突然損壞，停止運行帶來的損失，又可充分發揮設備的作用。南京仿真監測應用
