狀態監測就是給機器體檢，故障診斷就是給機器看病。醫生給病人看病，首先是進行體征檢查，例如先查體溫，再進行驗血、X光、心電圖、B超、甚至CT等各種理化檢驗，然后根據檢查結果和病史，利用醫生的知識及經驗，對病情做出診斷。對機器故障的診斷，類似于醫生看病，首先對機器的狀態進行監測，例如先看振動值，再進行頻譜、波形、軸心軌跡、趨勢、波德圖等各種檢測分析，然后結合設備的原理、結構、歷史狀況等，利用專業人員的知識及經驗，對故障進行綜合分析判斷。1滾動軸承故障振動的診斷方法異步電動機的常見故障主要可以分為定子故障、轉子故障及軸承故障。其中軸承故障占70%以上，如果我們有辦法對軸承情況能實時進行監測，那么異步電動機故障率會減低。滾動軸承狀態監測和故障診斷的方法有多種，例如振動分析法、油液分析法（磁性法、鐵譜法、光譜法）、聲發射分析法、光纖診斷法等。各種方法都有自己的特點，其中振動分析法以其實用和相對簡單方便。滾動軸承不同于其它機械零件，其振動信號的頻率范圍很寬，信噪比很低，信號傳遞路途上的衰減量大，因此，提取它的振動特征信息必須采用一些特殊的檢測技術和處理方法。利用溫度傳感器監測切削過程中刀具的溫度。異常的溫度升高可能是刀具摩擦過度或其他問題的指示。紹興穩定監測應用

柴油機狀態監測與故障診斷系統是一個集數據采集與分析、狀態監測、故障診斷為一體的多任務處理系統, 可實現柴油機監測、保護、分析、診斷等功能。主要包括數據采集與工況監測、活塞缸套磨損監測分析、主軸承磨損狀態監測分析、氣閥間隙異常監測分析和瞬時轉速監測分析等各種功能。信號分析、特征提取及診斷原理是每個監測診斷子功能的**部分, 各子功能都有相應的信號分析與特征提取方法, 包括信號預處理、時域、頻域分析、小波分析等, 自動形成反映柴油機運行狀態的特征量, 為系統的診斷推理提供信息來源。采用模糊聚類理論來檢驗特征參量的有效性、建立故障標準征兆群, 并運用模糊貼近度來實施故障類型的診斷識別。上海智能監測價格電機狀態監測和故障診斷技術，能預報故障發展趨勢的技術。它包括識別電機狀態和預測發展趨勢兩方面。

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。以電機預測性維護的理念為原型的電機智能運維，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，對于電機維護人員的電機運維來說，都還有很遠的一段距離！

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。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。刀具健康狀態監測應用越來越廣，用來確保切削工具的性能、壽命和安全性。

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預測性維護，但問題非常多。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。的電機智能運維，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！隨著技術的不斷進步，電機監測系統的效能和適用范圍將逐漸提高。紹興汽車監測控制策略

隨著技術的發展，設備狀態監測在工業、物聯網等領域的應用越來越多。紹興穩定監測應用

設備狀態監測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下：（1）揭示設備運行狀態機械動態特性劣化演變規律。設備由非故障運行狀態劣化為故障運行狀態，其機械動態特性通常有一個發展演變過程（2）提取設備運行狀態發展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態，在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化，故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒，需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息，進而構建預測模型。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。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。應用于風力大電機、空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。紹興穩定監測應用