2245928_基于工业互联网的电机远程在线监测与诊断平台的设计与实现

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基于机器学习的电机故障在线监测与自诊断

基于机器学习的电机故障在线监测与自诊断电机是现代工业中广泛应用的设备，它们驱动着许多关键的工业过程和设备。

然而，电机故障可能会导致设备停机，给生产线带来损失。

因此，电机故障的在线监测和自诊断变得至关重要。

基于机器学习的方法为电机故障监测提供了一种有效的解决方案。

机器学习是一种利用算法和统计模型让计算机学习和改进性能的方法。

在电机故障监测领域，机器学习可以用于从大量的电机传感器数据中提取特征，建立故障模型，并对未来的电机故障进行预测和诊断。

首先，对于机器学习任务，数据的质量和数量是至关重要的。

为了实现准确的在线监测和自诊断，我们需要收集大量的电机运行数据。

这些数据可以包括电机的电流、电压、振动、温度等传感器采集到的参数。

通过收集足够多的数据，并对其进行预处理和清洗，可以提高模型的准确性和可靠性。

其次，在特征提取方面，机器学习算法可以利用传感器采集到的数据来提取电机的故障特征。

例如，电机故障可能导致电流波形的变化，振动频率的增加等。

通过分析这些特征，机器学习算法可以学习到电机故障的模式，并根据这些模式进行故障检测和分类。

针对电机故障的在线监测，我们可以使用监督学习算法，如支持向量机（SVM）和决策树（Decision Tree）。

这些算法可以根据已知的电机故障样本进行训练，从而建立电机的故障模型。

一旦模型建立完成，我们可以将新的电机数据输入到模型中进行预测，以进行故障的在线监测。

此外，机器学习还可以应用于电机故障的自诊断。

无监督学习算法，如聚类算法和异常检测算法，可以帮助我们在没有已知故障样本的情况下发现电机故障模式。

通过对电机数据的聚类和异常检测，我们可以发现数据中的潜在故障模式，并根据这些模式进行故障自诊断。

除了监督学习和无监督学习，深度学习也是一种强大的机器学习方法，可以应用于电机故障在线监测与自诊断。

深度学习算法可以自动从电机数据中学习到更加复杂的特征表示，并建立更加准确的故障模型。

例如，卷积神经网络（CNN）可以用于提取电机数据中的时频特征，长短时记忆网络（LSTM）可以用于处理序列数据等。

基于物联网的航空器起动电机远程监测与诊断系统设计

基于物联网的航空器起动电机远程监测与诊断系统设计随着航空技术的不断发展，航空器的性能和安全要求越来越高。

起动电机作为航空器启动和运行的关键设备之一，其性能的稳定性和可靠性对于航空器的正常运行至关重要。

因此，设计一种基于物联网的航空器起动电机远程监测与诊断系统，可以实时监测起动电机的工作状态，并及时诊断出潜在的故障，对于保障航空器的飞行安全具有重要意义。

一、系统设计目标基于物联网的航空器起动电机远程监测与诊断系统的设计目标是实现以下功能：1. 实时监测：系统能够实时收集和监测起动电机的工作状态参数，如电流、电压、温度等，以及其他可能影响起动电机性能的参数。

2. 数据传输：系统能够通过物联网技术将采集到的起动电机工作状态数据传输到地面终端或云平台，并保证数据的安全性和完整性。

3. 远程诊断：系统能够根据收集到的起动电机工作状态数据，结合预设的故障模型和算法，进行远程诊断，及时发现和识别潜在的故障，并给出相应的提示和建议。

4. 预测性维护：系统能够通过对起动电机工作状态数据的分析和比对，预测起动电机的性能衰退情况，提前采取维护措施，避免意外故障的发生。

二、系统设计方案1. 硬件部分：为了实现系统的数据采集和传输功能，需要设计一个包含传感器和通信模块的硬件设备。

传感器用于采集起动电机的工作状态参数，通信模块负责将采集到的数据传输到地面终端或云平台。

在选择传感器时，需要考虑其对起动电机的影响较小、精度较高、可靠性好等因素。

通信模块则可以选择使用无线通信技术，如蜂窝网络、Wi-Fi或蓝牙等。

此外，为了确保传输的安全性，可以加入数据加密和身份认证等机制。

2. 软件部分：系统的软件设计主要包括数据采集、传输、诊断和预测四个模块。

数据采集模块负责实时采集起动电机工作状态参数，利用传感器将数据转化为电信号，并进行信号滤波和采样。

这一模块需要考虑到大数据量的处理，避免数据丢失和传输延迟。

数据传输模块根据物联网技术将采集到的数据传输到指定地点，可以利用无线通信协议或云平台传输。

一种基于工业互联网的风机系统能效在线监测平台[发明专利]

专利名称：一种基于工业互联网的风机系统能效在线监测平台专利类型：发明专利
发明人：成伟,李长武,蒋建林,倪金春,王艺伟,任瑞琪,孟祥熙,陈瑗媛,赵铭雨,包亚东,邹昀燚
申请号：CN202010859206.5
申请日：20200824
公开号：CN112112831A
公开日：
20201222
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于工业互联网的风机系统能效在线监测平台，所述基于工业互联网的风机系统能效在线监测平台包括测试管道、待测风机、温度测试装置、风速测试装置、压力测量装置、信息传输装置、流量测量装置、显示处理装置和多个支架，所述待测风机的两端均设置有测试管道，所述支架与所述测试管道固定连接，所述支架用于支撑所述测试管道，所述温度测试装置、所述风速测试装置、所述压力测量装置、所述流量测量装置均固定安装在所述测试管道上，所述温度测试装置、所述风速测试装置、所述压力测量装置、所述流量测量装置上均设置均与信息传输装置电连接，所述信息传输装置与所述显示处理装置电连接；具有测量精准，测量效率高等优点。

申请人：苏州市计量测试院
地址：215128 江苏省苏州市吴中区文曲路69号
国籍：CN
代理机构：广州三环专利商标代理有限公司
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基于工业无线网络电机能效监测系统研究及应用

（．ＳｈｏｏｎｏｍｔｎＳｉｃ＆Ｅｇｎｅｎ，ａｔｈａＵｉｒｔｏＳｉｅｎｅｈｏｇ，ｈｎｈｉ０２７Ｃｉａ１ｃｏｌｆＩｒａｉｃｎｅｆｏｅｎｉｒｇＥｓＣｉｎｖｓｙｆｃｎｄＴｃｎｌｙＳａｇａ０３，ｈｎ；ｅｉｎｅｉｅａｃｏ２２ｈｎｈｉｌｔｒｕｏ，ｔ．ｅｔｌｃｄｍ，ｈｎｈｉ０００ｈｎ）．ＳａｇａｅｉＧｏｐＣ．ＬｄＣｎｒａｅｙＳａｇａ０７，ＣｉａＥｃｃａＡ２
在线监测
无线网络
能效
电机
［中图分类号］Ｔ９０９Ｔ４［Ｍ３．；Ｍ３文献标识码］Ａ［文章编号］１０－８６２１）１０５－００３８（０１０－０５０４
ＳｕｙｏｈｔｅｇｆｃｅｃｎｔｒｇＳｓｅＢａｅｔｄｆｔｅＭｏｏｒＥｎｒｙＥｆｉｎｙＭｏｉｉｙｔｍｓｄｉｏｎ
现今，境和能源已成为制约人类社会进一步发展的瓶颈，环实施节能减排战略是我国实现可持续发展的重要举措。电机是工业设备最主要的动力源，工业生产中发挥着重要作用，它在但也是工业生产中最主要耗能设备。据统计，机用电量约占我国电
Ａｂｓｒｃ：ｔａｔＯｗｉｇｔｈｅｎｏｔｍｏｏｙｔｍｏｒｔｅｐｒｃｉａｅｓｏｎｒｙｏｓｒａｉｎ，ｔｅａｔｃｅｐｒｏｅｈｕｅｏｏｉｖｓｖｏｉｏｉｇｔｒｓｓｅｆｈａｔｃｌｎｅｄｆｅｅｇｃｎｅｖｔｏｈｒｉｌｏｐｓｓｔｅｓｆｎｎ—ｎａｉｅｍｎｔｒｎｍｅｈｄｏｄｅｅｏｍｅｈｎ—ｉｏｉｏｉｙｔｍｒｍｏｏｎｅｇｅｆｃｅｃａｅｉｄｕｔａｒｌｓｎｔｒｔｏｓｔｖｌｐｎｔｔｅｏｌｎｅｍｎｔｒｎｇｓｓｅｆｔｒｅｒｏｙｆｉｎｙｂｓｄｏｎｎｓｒｌｗｉｅｅｓｅｗｏｋ．Ｔｈｔｒｉｉｅｍｏｏｓｅｐｅｄ，ｔｒｕｅ，ｐｗｅａｔｒｅｆｃｅｙａｄｔｒｐａａｔｒｎｅｓｉａｅｏｌｎｅｐｒｔｎ．Ｔｈｅｓｂｉｔｆｔｓｓｅｉｏｑｏｒｆｃｏ，ｆｉｉｎｃｎｏｈｅｒｍｅｅｓｃａｂｅｔｍｔｄｎ—ｉｏｅａｉｏｅｆａｉｌｙｏｈｅｙｔｍｓｉｖｒｆｅｈｏｇｘｅｉｅｓ，ａｔｈａｅｎａｌｅｎｅｇｎｅｒｎｎｐｏｅｏｈｖｏｄｐｒｓｅｔｒｄｅｅｏｅｉｄｔｒｕｈｅｐｒｍｎｔｉｎｄｉｓｂｅｐｐｉｄｉｎｉｅｇａｄｒｖｄｔａｅｇｏｏｐｃｓｆｖｌｐｍｅｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｄｓ：ｏｉａｉｅｄｔｃｉｎｏ —ｉｅｍｏｔｒｎｇｗｉｅｅｓｎｅｗｏｋｅｅｇｆｃｅｃｍｏｏｒｎｎ—ｎｖｓｖｅｅｔｏｎｌｎｎｉｏｉｒｌｓｔｒｎｒｅｉｎｙｙｉｔｒ

基于工业无线网络的电机能耗诊断平台及系统

基于工业无线网络的电机能耗诊断平台及系统
唐丽婵
【期刊名称】《装备机械》
【年(卷),期】2012(000)003
【摘要】介绍了电机能耗诊断平台及系统的实现方法。

系统采用TMS320F2812 DSP做为核心处理器，应用ZigBee技术以IEEE802．15．4协议为基础组成无线网络，实现对电机运行状态的监测。

随后，对所开发的电机能耗诊断系统进行了测试，系统具有监测精度高、安装方便、成本低等特点，适合于对工业生产中广泛使用的中小型电机能耗在线监测与能源管理。

【总页数】6页(P47-52)
【作者】唐丽婵
【作者单位】上海电气集团股份有限公司中央研究院,200070
【正文语种】中文
【中图分类】TN92
【相关文献】
1.基于能耗监测平台的某空调系统能效诊断分析 [J], 尚道东;张吉礼;赵天怡
2.基于大数据平台的水轮发电机组故障诊断系统 [J], 范小波; 何虎昌; 朱红波
3.基于大数据平台的水轮发电机组故障诊断系统 [J], 范小波; 何虎昌; 朱红波
4.基于LabVIEW平台的风电机组叶片覆冰状态诊断系统研究 [J], 叶伟文;杨波;龚妙;刘瑞;李重桂;李录平
5.基于大数据挖掘理论的火电机组能耗诊断分析及优化指导系统设计 [J], 曾磊;王发庆;王斌;田桂萍;王勋;刘野
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基于互联网的提升设备工况监测与智能诊断系统

２首发故障检测本地平台煤矿提升系统出现故障时，往往会因为某一个故障的发生引发其他一系列故障报警。因此，如果系统能够检测出首先发生的故障，则大大有利于故障原因的排查，从而减少技术人员的工作量，提高生产效率。本文提出的具有首发故障检测、智能上位机监控、高速数据采集和远程服务功能的监测系统采用了当今工控行业最先进的技术，包括： ·高速数据采集和分析软件； ·基于互联网的远程支持软件； ·西门子公司ＳＩＭＡＴＩＣ系列软件和网络通讯硬件； ·基于西门子公司ＳＩＭＡＴＩＣＷＩＮＣＣ软件开发的面向用户的智能上位机监控系统； ·先进的首发故障检测技术； ·系统集成技术和后台技术支持系统。首发故障检测平台可以实现首发故障源的智能判断，并按照故障发生的先后顺序自动排序。解决了现场故障出现后，故障源难以准确辨认的问题。智能上位机监控系统采用西门子标准的组态软件ＷＩＮＣＣ。其界面直观友好，所有的故障均具备 “信息三指示”功能，即准确指示故障信息的文字、故障对应的现场实际设备位置和故障对应的图纸及程序位置，解决了现场故障指示不清晰问题。此外，本系统还具有记录故障停车时的制动距离、制动时间及制动前后的速度、行程、电流波形，并进行云端存储和备份。采用云端数据存储和备份，具有硬件投资少、性能可靠和可扩展性好等优点，并且与云端故障监测和诊断平台完美融合。首发故障检测与智能诊断算法的主要关键技术有：（１）身故障、外部设备硬件故障、内部程序软件故障等，对故障进行合理的分类将对分析和处理故障有很大的帮助；
目前，国内企业对于提升系统运行工况的监测，仍然只是利用上位机对故障进行简单的指示和记录。而上位机监测系统采集数据的速率有限且参数较少，无法精确地判断出故障的先后顺序。因此在故障发生后，上位机的报警系统往往会同时出现多条记录，无法帮助技术人员准确快速地排除故障，造成时间上的延误。轻则造成煤矿的财产损失，重则危及到工人的人身安全，存在着许多弊端。［５７］

高压电机安全运行在线监测系统的研究与开发

高压电机安全运行在线监测系统的研究与开发高压电机安全运行在线监测系统的研究与开发一、引言随着电力系统的发展和扩展，高压电机在工业生产中起到了重要的作用。

然而，高压电机在长时间运行过程中可能会发生一系列故障，比如电机绕组的过热、转子的不平衡、轴承的损坏等等。

这些故障若不能及时检测和处理，不仅会降低电机的工作效率，还可能引发严重事故和产生经济损失。

因此，研究和开发一种高压电机安全运行在线监测系统是非常必要的。

二、高压电机安全运行在线监测系统的研究与开发意义高压电机安全运行在线监测系统是一种可以实时监听电机运行状态的系统，能够检测电机的各个指标并判断是否发生故障。

这种系统的研究和开发具有以下重要意义：1. 提高电机的安全性和稳定性。

通过对电机的实时监测和诊断，可以及时发现故障并采取措施处理，以提高电机的安全性和稳定性。

2. 降低维护成本和停机时间。

传统的电机维护方式往往是定期维护或故障发生后紧急维修，这样需要耗费大量的人力和时间，并且停机时间较长。

而在线监测系统可以帮助预测故障，提前进行维护，从而减少维护成本和停机时间。

3. 提高生产效率和降低能源消耗。

通过实时监测电机的运行情况，可以根据具体情况进行调整和优化，从而提高生产效率和降低能源消耗。

三、高压电机安全运行在线监测系统的主要功能和技术高压电机安全运行在线监测系统的主要功能包括：1. 实时数据采集和监测。

通过传感器采集电机的运行数据，包括电流、电压、温度等指标，实时监测电机的运行状态。

2. 故障诊断和预测。

根据传感器采集的数据，结合故障诊断算法进行分析和预测，判断电机是否存在故障，并预测故障发生的概率和时间。

3. 提供远程报警和监控。

当电机发生故障或异常情况时，系统会自动发送报警信息给相关人员，同时进行远程监控。

高压电机安全运行在线监测系统的技术主要包括：1. 传感器技术。

通过安装各种传感器，如温度传感器、振动传感器等，实时采集电机运行数据。

2. 数据采集与处理技术。

电厂发电机组远程在线监测诊断系统设计与应用研究的开题报告

电厂发电机组远程在线监测诊断系统设计与应用研究的开题报告一、选题背景与意义电力行业是国民经济的重要组成部分，电厂作为电力生产的重要基础设施，其发电机组是其核心部件。

发电机组的性能稳定性、可靠性和运行寿命对电力系统的正常运行起着至关重要的作用。

但是，随着电力系统规模的不断扩大和变化，发电机组的使用寿命也在逐渐缩短，尤其是部分老旧发电机组的使用时间已经超过了生产厂家设计的寿命，存在着严重的安全隐患。

因此，对发电机组进行远程在线监测诊断和预测分析，及时发现故障，预防故障的发生，提高设备的可靠性和运行效率，具有重要的现实意义。

二、选题内容本文将围绕电厂发电机组远程在线监测诊断系统的设计与应用，构建数据采集、数据传输、数据处理和故障预测分析四个主要模块，对电厂发电机组的运行状态进行实时监测，预测比较明显的故障，通过远程在线诊断和处理，实现对设备的有效管理和优化控制。

具体研究内容包括：1. 分析电厂发电机组在线监测诊断的技术现状和应用需求。

2. 设计基于嵌入式系统的发电机组远程在线监测和控制系统，采用传感器技术实现对发电机组的实时监测和数据采集。

3. 建立基于机器学习和深度学习的故障诊断模型，及时预测电厂发电机组的故障，提高设备的可靠性和运行效率。

4. 设计合理的异常报警机制，及时监测设备运行状态，对异常情况进行预警和及时处理。

三、研究方法本文将使用如下研究方法：1. 资料收集法。

在研究前期，对电厂发电机组在线监测诊断技术进行广泛调研和资料收集。

2. 系统设计法。

根据实际需求，设计基于嵌入式系统的发电机组远程在线监测和控制系统，并建立故障预测模型，实现对设备的实时监控和异常预警。

3. 实验法。

通过实验对所设计的系统和模型进行验证和优化。

四、预期结果通过本研究，预期可以实现以下技术和应用成果：1. 提出一种基于嵌入式系统的电厂发电机组远程在线监测诊断方案，能够有效地实现设备监测和故障预测分析等功能。

2. 构建机器学习和深度学习模型，能够提高设备故障预测准确度和可靠性，并为后续电厂发电机组在线监测诊断系统的研究提供实践基础。

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2245928_基于工业互联网的电机远程在线监测与诊断平
台的设计与实现
电机在工业生产中扮演着重要的角色，因此，电机的运行状况对生产
效率和安全性具有重要影响。

随着工业互联网的发展，电机远程在线监测
与诊断平台可以实现对电机的实时监测和故障诊断，进一步提高生产效率
和降低故障风险。

本文基于工业互联网的电机远程在线监测与诊断平台的
设计与实现进行了详细介绍。

首先，我们需要安装传感器来实时监测电机的运行状况。

传感器可以
测量电机的温度、振动、电流等参数，并将数据传输给监测与诊断平台。

传感器可以通过有线或无线方式与平台进行通信，以便实时传输数据。

其次，我们需要一个服务器来接收和存储传感器发送的数据。

这个服
务器可以是云服务器或本地服务器，具体选择取决于实际需求。

在服务器上，我们可以使用数据库来存储数据，以便后续分析和诊断。

然后，我们需要开发一个用户界面，以便用户可以通过网络浏览器或
移动设备访问监测与诊断平台。

用户界面应该提供实时数据监测、历史数
据查询以及故障诊断等功能。

通过用户界面，用户可以查看电机的运行状况、分析历史数据，并及时处理故障。

在故障诊断方面，我们可以使用机器学习算法来自动诊断电机的故障。

通过收集大量的电机运行数据，并标记相应的故障类型，我们可以训练一
个机器学习模型来识别不同的故障模式。

当电机发生故障时，平台可以自
动检测并向用户发出警报，以便及时采取措施修复故障。

最后，我们还可以将电机远程监测与诊断平台与其他生产设备和系统
进行集成。

通过将电机监测数据与其他系统数据相结合，我们可以实现更
全面的生产监控和运维管理。

例如，当电机出现异常时，可以自动调整其
他设备的运行参数，以保证生产的连续性和稳定性。

综上所述，基于工业互联网的电机远程在线监测与诊断平台可以帮助
企业实现对电机的实时监测和故障诊断，进一步提高生产效率和降低故障
风险。

通过合理设计和实现，平台可以成为工业生产中不可或缺的一部分。