針對刀具磨損狀態在實際生產加工過程中難以在線監測這一問題，提出一種通過通信技術獲取機床內部數據，對當前的刀具磨損狀態進行識別的方法。通過采集機床內部實時數據并將其與實際加工情景緊密結合，能直接反映當前的加工狀態。將卷積神經網絡用于構建刀具磨損狀態識別模型，直接將采集到的數據作為輸入，得到了和傳統方法精度近似的預測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現都符合預期。刀具磨損狀態識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現有數據是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數試驗，考慮加工參數對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景，通過獲取當前場景，及時匹配相應的預測模型即可。②本研究中的模型是一個固定的模型。今后需要根據實時的信號以及已知的磨損狀態，對模型進行實時更新，從而在實時監測過程中實現自學習，不斷提升模型的精度和預測效果。盈蓓德科技提供一種滿足大型電機設備監測要求，實現振動數據采集及分析，造價較低的振動監測系統。紹興耐久監測介紹

針對刀具磨損狀態在實際生產加工過程中難以在線監測這一問題，提出一種通過通信技術獲取機床內部數據，對當前的刀具磨損狀態進行識別的方法。通過采集機床內部實時數據并將其與實際加工情景緊密結合，能直接反映當前的加工狀態。將卷積神經網絡用于構建刀具磨損狀態識別模型，直接將采集到數據作為輸入，得到了和傳統方法精度近似的預測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現都符合預期。刀具磨損狀態識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現有數據是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數試驗，考慮加工參數對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景時，通過獲取當前場景，及時匹配相應的預測模型即可。②本研究中的模型是一個固定的模型。今后需要根據實時的信號以及已知的磨損狀態，對模型進行實時更新，從而在實時監測過程中實現自學習，不斷提升模型的精度和預測效果。無錫監測應用監測結果的反饋可以幫助我們改進產品的包裝和宣傳策略。

作為工業領域的一種關鍵旋轉設備，對于終端用來說，關于電機維護的主要是電氣班組的設備工程師、電機維護工程師、電機檢修人員等；對于電機廠家以及電機經銷商來說，主要是電機售后服務工程師、電機銷售人員，會涉及到電機的運行維護；險此之外，還有第三方檢修人員等。目前已經有很多智能產品號稱可以實現電機的預測性維護，但問題也非常多。1)傳感器安裝難。設備狀態監測需要振動、噪聲、溫度傳感器，通訊協議并不統一，自成體系，安裝、使用、維護成本高昂。2)技術成本高。工業場景設備類型多，運行工況復雜，預測性維護算法涉及數據預處理、工業機理、機器學習，技術要求很高。3)時間成本高。預測性維護要實現，前期需要大量歷史數據的支撐，數據采集、歸納、分析是一個漫長的過程。電機智能運維，雖然被各大宣傳媒體提得很多，但還遠遠未到落地很好乃至普及的程度，不論是預測性維護的預測效果，還是電機的智能運維的市場推廣以及市場接受程度，對于電機運維來說，都還有很遠的一段距離！

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發展，電機在工業生產以及家用電器中得到了應用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優勢。傳統的電機在線監測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量，采用人工讀數的方式進行數據的測量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數誤差大，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數的監測，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統的監測方法要求監測人員具有較高的技能和水平，但是由于人為誤差的不可避免，這種監測方法無法做定量分析，無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態和故障。技術實現要素：本發明提出了一種電機在線監測裝置和方法，通過對扭矩、轉速、各相電流、電壓、溫度、功率和效率進行實時動態的監測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機，解決現有技術中監測參數不能定量分析以及無法更加準確、實時的掌握電機運行狀態和故障的技術問題。監測工作需要關注政策和法規的變化，以及時調整經營策略。

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，交流電機運行過程中，其故障與否必然表現為一些特征參量的變化，根據診斷需要，選擇有代表性的特征參量為該設備在線監測的被測信號，準確地提取這些故障特征量，這是故障診斷的關鍵。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱，而相應的背景噪聲比較弱，常規的監測方法，因受傳感器的準確性、微處理器的速度、A/D轉換的分辨率與轉換速度等硬件條件限制，以及一般的數據處理方式的不足，很難滿足提取這些特征量的要求，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應用。電機故障的現代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調制的形式存在于所監測的電氣信號及振動信號之中，如果借助于某種變換對這些信號進行解調處理，就能方便地獲得故障特征信息，以確定電機設備所發生的故障類型。盈蓓德科技提供一種既滿足現場機械設備監測要求，實現振動數據采集及分析，性價比高的振動監測系統。南通智能監測控制策略

盈蓓德科技通過自主開發的軟件和算法，進行數控機床的刀具質量監測，提前預判刀具運行情況。紹興耐久監測介紹

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。紹興耐久監測介紹