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。就我國目前和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。設備的故障監測診斷技術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。南京降噪監測設備

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，**終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。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，同時發現了大量與基尼指數、峭度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。 上海混合動力系統監測技術工業監測數據可以幫助企業優化生產流程和降低成本。

工業設備的預測性維護的市場需求顯而易見。但是預防性維護想要產生大的業務價值、真正大規模發展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高，硬件設備大多依賴進口。這導致很多企業在考慮投入產出比時比較猶豫。其次是技術需要突破，目前大多數供應商只實現了設備狀態的監視，真正能實現故障準確預測的落地案例寥寥無幾。供應商技術和能力還需要不斷升級。預防性維護要想實現更好的應用，要在以下方面實現突破。實現基于預測的維護，提升故障診斷及預測的準確率提高軟硬件產品國產化率，降低實施成本.

    電機作為工業世界的支柱，在發電、制造和運輸業等各機械領域發揮著至關重要的作用。電機*常見的應用場景如：泵、壓縮機、鼓風機、風扇、機床、起重機、輸送機和電動汽車等。全球產生的總電能的50%以上用于電機，感應電機消耗了約60%的工業電力。由于低成本、堅固耐用、功率重量比高以及對各種操作條件的適應性，感應電機在所有行業的部署中的應用范圍都穩步提升。感應電機的可靠性至關重要，以確保該后續流程工業的健康持續運行。然而，感應電機面臨的不可避免的熱應力、環境變化、機械應力、外部負載變化、電流偏差、潤滑不足和密封不良、多塵環境、制造缺陷和自然老化等因素。使得其不可避免的產生一些意外故障。這些故障若在其初級階段被忽視，極易導致災難性的電機故障和次生災害，如流程關閉及嚴重的人員傷亡，這就帶來巨大的經濟損失和負面社會效應。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*短停機時間建議。通俗地說。監測結果的反饋可以幫助我們改進產品和服務的質量。

基于人工神經網絡的診斷方法簡單處理單元連接而成的復雜的非線性系統，具有學習能力,自適應能力,非線性逼近能力等。故障診斷的任務從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用ANN技術處理故障診斷問題,不僅能進行復雜故障診斷模式的識別,還能進行故障嚴重性評估和故障預測，由于ANN能自動獲取診斷知識，使診斷系統具有自適應能力。基于集成型智能系統的診斷方法隨著電機設備系統越來越復雜，依靠單一的故障診斷技術已難滿足復雜電機設備的故障診斷要求，因此上述各種診斷技術集成起來形成的集成智能診斷系統成為當前電機設備故障診斷研究的熱點。主要的集成技術有：基于規則的系統與ANN的結合，模糊邏輯與ANN的結合，混沌理論與ANN的結合，模糊神經網絡與系統的結合。工業監測數據可以幫助企業進行市場分析和競爭策略制定。上海產品質量監測技術

工業生產過程中的溫度、濕度等參數需要進行監測檢測，以確保生產的穩定性和效率。南京降噪監測設備

傳統方法通常無法自適應提取特征, 同時需要一定的離線數據訓練得到檢測模型, 但目標對象在線場景下采集到的數據有限, 且其數據分布與訓練數據的分布可能因隨機噪聲、變工況等原因而存在差異, 導致離線訓練的模型并不完全適合于在線數據, 容易降低檢測結果的準確性; 其次, 上述方法通常采用基于異常點的檢測算法, 未充分考慮樣本前后的時序關系, 容易因數據微小波動而產生誤報警, 降低檢測結果的魯棒性; 再次, 為降低誤報警, 這類方法需要反復調整報警閾值. 此外, 基于系統分析的故障診斷方法利用狀態空間描述建立機理模型, 可獲得理想的診斷和檢測結果, 但這類方法通常需要提前知道系統運動方程等信息, 對于軸承運行來說, 這類信息通常不易獲知. 近年來, 深度神經網絡已被成功應用于早期故障特征的自動提取和識別, 可自適應地提取信息豐富和判別能力強的深度特征, 因此具有較好的普適性. 但是, 這類方法一方面需要大量輔助數據進行模型訓練, 而歷史采集的輔助數據與目標對象數據可能存在較大不同, 直接訓練并不能有效提升在線檢測的特征表示效果; 另一方面, 在訓練過程中未能針對早期故障引發的狀態變化而有目的地強化相應特征表示. 因此, 深度學習方法在早期故障在線監測中的應用仍存在較大的提升空間.南京降噪監測設備