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。使用數據分析和機器學習算法來處理多傳感器數據，建立模型以監測和預測刀具的壽命和健康狀況。常州電機監測系統

故障預測與健康管理是以工業監測數據為基礎，通過高等數學、數學優化、統計概率、信號處理、機器學習和統計學習等技術搭建模型算法，實現產品和裝備的狀態監測、故障診斷及壽命預測，為產品和裝備的正常運行保駕護航，從而提高其安全性和可靠性。故障預測與健康管理是以工業監測數據為基礎，通過高等數學、數學優化、統計概率、信號處理、機器學習和統計學習等技術搭建模型算法，實現產品和裝備狀態監測、故障診斷及壽命預測，為產品和裝備的正常運行保駕護航，從而提高其安全性和可靠性。近年來我們提出的標準化平方包絡和數學框架以及準算數均值比數學框架指引了稀疏測度構造的新方向，同時發現了大量基尼指數、峭度、香農熵等具有等價性能的稀疏測度。基于標準化平方包絡和數學框架以及凸優化技術，提出了在線更新模型權重可解釋的機器學習算法，可以利用模型權重來實時確認故障特征頻率，解決了狀態監測與故障診斷領域傳統機器學習只能輸出狀態，而無法提供故障特征來確認輸出狀態的難題。上海變速箱監測公司使用聲學傳感器來監測切削過程中產生的聲音。不同的切削狀態和刀具健康狀況可能產生不同的聲音特征。

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個問題，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。

智能船舶是指基于“網絡平臺”的信息技術應用，以“大數據”為基礎，通過數據分析和數據處理，實現運行船舶的智能感知、判斷分析和決策控制，從技術、設備、管理等多個層面保證船舶航行的安全和效率，大幅減少甚至杜絕人為或外部因素造成的各種事故。其主要目標就是安全、經濟、高效、環保。而智能機艙是通過綜合狀態監測系統所獲得的設備信息和數據，實現對機艙內機械設備的運行狀態、健康狀況進行分析和評估，進而完成設備操作輔助決策和維護保養計劃的綜合管控系統。它能及時地、準確地對多種異常狀態或故障狀態做出診斷，預防或消除故障，把故障損失降低到較低水平，同時對設備的運行進行必要的決策支持，提高設備運行的可靠性、安全性和有效性，也能確定設備的良好維護時間，降低設備全壽命周期費用，增加設備的穩定性。近日，盈蓓德成功交付了InsightlO智能監測系統，就是智能船舶中的智能機艙系統，這一創新技術將為船舶行業帶來全新的智能化管理體驗，標志著船舶行業智能化新篇章的開啟。InsightlO智能監測系統是盈蓓德經過長期研發的成果，該系統能夠實時監測機艙設備的各項運行數據。電機狀態監測和故障診斷技術是一種了解和掌握電機在使用過程中的狀態，確定其整體或局部正常或異常的技術。

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。不同類型的電機在結構和工作原理上可能有很大差異，監測系統需要根據具體電機的特性進行定制。嘉興混合動力系統監測臺

對電機進行監測，有助于判斷電機是否存在故障以及故障的類型，保障電機的穩定性和可靠性。常州電機監測系統

為了避免發生災難性電機故障的可能性，業界產生對開始退化的感應電機組件進行了早期狀態監測和故障診斷的需求。狀態監測可在其整個使用壽命期間對感應電機的各種部件進行持續評估。感應電機故障的早期診斷，對即將發生的故障提供足夠的警告，為企業提供基于狀態的維護和短暫停機的時間建議。電機故障監測系統，電機狀態檢測儀。電機故障監測系統是采用現代電子技術和傳感器技術，對電動機運行過程中的各種參數進行實時在線檢測、分析、處理并作出相應報警或指示的裝置。基本功能包括：1、對電動機的絕緣電阻、溫升等常規電氣參數和振動、噪聲等機械量進行測量；2、通過設定值比較法確定電機的實際工況；3、根據設定的報警閾值或動作時間發出聲光報警信號；4、通過通訊接口與plc或其它自動化設備相連實現遠程控制。常州電機監測系統