電機(jī)馬達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)適用于石油、化工、電力、煤炭、冶金、造紙等行業(yè)，可以實時對低壓電動機(jī)的運行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，對電機(jī)各類故障進(jìn)行監(jiān)測并存儲故障信息，可以生成各類實時曲線（電壓曲線、電流曲線等），為電機(jī)節(jié)能提供依據(jù)，并可實現(xiàn)電機(jī)節(jié)能管理。系統(tǒng)特點：1、實時監(jiān)測電機(jī)回路石化、電力、水泥等電機(jī)用量大戶，需要對電機(jī)進(jìn)行實時監(jiān)測，監(jiān)測內(nèi)容包括電機(jī)的電流、電壓、電能、頻率、電機(jī)狀態(tài)（起動、停止、報警、故障）等。在要求較高的場所還要對工藝參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測，例如溫度、壓力等。本系統(tǒng)不僅可以監(jiān)測電機(jī)電壓、電流還能做能耗統(tǒng)計，工藝參數(shù)監(jiān)測，可以大幅提高企業(yè)自動化程度。2、集中監(jiān)控，利于節(jié)能馬達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)對用電大戶電機(jī)進(jìn)行實時能耗監(jiān)測，監(jiān)測到的數(shù)據(jù)可以作為節(jié)能依據(jù)，并可通過系統(tǒng)進(jìn)行節(jié)能控制，利于電機(jī)節(jié)能應(yīng)用。3、提高自動化水平.電機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)是應(yīng)用電力自動化技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)和信息傳輸技術(shù)，集保護(hù)、監(jiān)測、控制、通信等功能于一體的綜合系統(tǒng)，工業(yè)監(jiān)測設(shè)備可以幫助企業(yè)實現(xiàn)智能化管理。南京電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)

在工業(yè)現(xiàn)場的預(yù)防性維護(hù)應(yīng)用中，振動是大型旋轉(zhuǎn)等設(shè)備即將發(fā)生故障的重要指標(biāo)，一是在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的所有故障中，振動問題出現(xiàn)的概率比較高；另一方面，振動信號包含了豐富的機(jī)械及運行的狀態(tài)信息；第三，振動信號易于拾取，便于在不影響機(jī)械運行的情況下實行在線監(jiān)測和診斷。旋轉(zhuǎn)類設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)需要重點監(jiān)控振動量的變化。其預(yù)測性診斷技術(shù)對于制造業(yè)、風(fēng)電等的行業(yè)的運維具有非常重大的意義。通過設(shè)備振動等狀態(tài)的預(yù)測性維護(hù)，可以及時發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)及零部件存在問題。但是對于一些不是因為設(shè)備問題而存在的固有振動，振動強(qiáng)度的不必要增加會對部件產(chǎn)生有害的力，危及設(shè)備的使用壽命和質(zhì)量。在這種情況下，則需要采用振動隔離技術(shù)來解決和干預(yù)，有效抑制振動和噪聲的危害，避免設(shè)備故障和流程關(guān)閉。南通智能監(jiān)測價格監(jiān)測結(jié)果的比較可以幫助我們評估不同地區(qū)的市場需求和潛力。

    狀態(tài)監(jiān)測就是給機(jī)器體檢，故障診斷就是給機(jī)器看病。醫(yī)生給病人看病，首先是進(jìn)行體征檢查，例如先查體溫，再進(jìn)行驗血、X光、心電圖、B超、甚至CT等各種理化檢驗，然后根據(jù)檢查結(jié)果和病史，利用醫(yī)生的知識及經(jīng)驗，對病情做出診斷。對機(jī)器故障的診斷，類似于醫(yī)生看病，首先對機(jī)器的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，例如先看振動值，再進(jìn)行頻譜、波形、軸心軌跡、趨勢、波德圖等各種檢測分析，然后結(jié)合設(shè)備的原理、結(jié)構(gòu)、歷史狀況等，利用專業(yè)人員的知識及經(jīng)驗，對故障進(jìn)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(jī)的常見故障主要可以分為定子故障、轉(zhuǎn)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(jìn)行監(jiān)測，那么異步電動機(jī)故障率會**減低。滾動軸承狀態(tài)監(jiān)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(fā)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，應(yīng)用*為**，以下*介紹振動信號分析法。滾動軸承不同于其它機(jī)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(shù)和處理方法。

故障診斷可以使系統(tǒng)在一定工作環(huán)境下根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提供的信息來查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì)，判斷劣化發(fā)生的部位或部件，以及預(yù)測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢等。

電機(jī)故障診斷的基本方法主要有：1、電氣分析法，通過頻譜等信號分析方法對負(fù)載電流的波形進(jìn)行檢測從而診斷出電機(jī)設(shè)備故障的原因和程度；檢測局部放電信號；對比外部施加脈沖信號的響應(yīng)和標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)等；2、絕緣診斷法，利用各種電氣試驗裝置和診斷技術(shù)對電機(jī)設(shè)備的絕緣結(jié)構(gòu)和參數(shù)、工作性能是否存在缺陷做出判斷,并對絕緣壽命做出預(yù)測；3、溫度檢測方法，采用各種溫度測量方法對電機(jī)設(shè)備各個部位的溫升進(jìn)行監(jiān)測,電機(jī)的溫升與各種故障現(xiàn)象相關(guān)；4、振動與噪聲診斷法，通過對電機(jī)設(shè)備振動與噪聲的檢測,并對獲取的信號進(jìn)行處理,診斷出電機(jī)產(chǎn)生故障的原因和部位,尤其是對機(jī)械上的損壞診斷特別有效。5、化學(xué)診斷的方法，可以檢測到絕緣材料和潤滑油劣化后的分解物以及一些軸承、密封件的磨損碎屑，通過對比其中一些化學(xué)成分的含量，可以判斷相關(guān)部位元件的破壞程度。 工業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)可以實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理，提高企業(yè)運營效率。

目前設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及故障預(yù)警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下（1）揭示設(shè)備運行狀態(tài)機(jī)械動態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài)，其機(jī)械動態(tài)特性通常有一個發(fā)展演變過程（2）提取設(shè)備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運行狀態(tài)，在長歷程運行中工況和負(fù)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(jìn)而構(gòu)建預(yù)測模型。動力裝備全壽命周期監(jiān)測診斷方面：實現(xiàn)了支持物聯(lián)網(wǎng)的智能信息采集與管理、全生命周期動態(tài)自適應(yīng)監(jiān)測、早期非線性故障特征提取。優(yōu)化重構(gòu)出綜合體現(xiàn)裝備運行工況及表現(xiàn)的新參數(shù)，提高異常狀態(tài)辨識的適應(yīng)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(fā)展規(guī)律，來提高故障早期辨識能力?；谖锫?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測診斷將產(chǎn)品監(jiān)測診斷與運行服務(wù)支持有機(jī)集成一體，在應(yīng)用中實現(xiàn)動力裝備常見故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)80％以上?？蓱?yīng)用于風(fēng)力大電機(jī)、空壓機(jī)、氮壓機(jī)等大型動力裝備的集群化診斷領(lǐng)域。提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的動力裝備全生命周期監(jiān)測與服務(wù)支持創(chuàng)新模式，提供了其生命周期的遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷與維護(hù)等專業(yè)化服務(wù)。監(jiān)測工作需要關(guān)注市場的價格變化和競爭態(tài)勢，以制定相應(yīng)的定價策略。嘉興電力監(jiān)測公司

監(jiān)測結(jié)果的分析可以幫助我們了解市場的潛在機(jī)會和風(fēng)險。南京電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)

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(xiàn)早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統(tǒng)檢測及信息融合，非平穩(wěn)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(guī)律與特點分析，以及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。故障預(yù)測模型構(gòu)建。構(gòu)建基于智能信息系統(tǒng)的設(shè)備早期故障預(yù)測模型，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預(yù)測模型以及數(shù)據(jù)信息預(yù)測模型，或構(gòu)建這兩類預(yù)測模型相融合的預(yù)測模型。運行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價參數(shù)、模式及準(zhǔn)則。如表征設(shè)備狀態(tài)發(fā)展的參數(shù)及特征模式，狀態(tài)發(fā)展評價準(zhǔn)則及條件，面向安全保障的決策理論方法，穩(wěn)定性、可靠性及維修性評估依據(jù)及判據(jù)等。物聯(lián)網(wǎng)聲學(xué)監(jiān)控系統(tǒng)，輔以其他設(shè)備參數(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程感知，基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計算并提取設(shè)備音頻特征，從而實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)實時評估與故障的早期識別。幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率，保證生產(chǎn)安全，優(yōu)化生產(chǎn)決策。南京電機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)