工业生产和日常生活中都离不开电机，电机的正常运作对生产和生活具有至关重要的作用。全世界的电机数量每年以％的数量在增长，这么多的电机，安装在人类活动的各个方面，绝大部分电机是没有监控的，因此，电机一旦出现宕机，将对生产和生活造成很大的影响，而电机宕机有约80％是轴承故障造成的，所以，急需要一种针对于电机轴承监测的装置，无锡泵机监控处理。应用云平台通过移动终端，将电机监测装置和检测电机绑定，因此，使得上传数据具有身份信息，无锡泵机监控处理，无锡泵机监控处理，方便识别和处理。Web端提供设备信息，降低人工巡检工作量.无锡泵机监控处理
可以跟电流数据确定水泵中的余水量是否充足，根据水压数据可以确定水泵的内部是否出现漏水等现象，根据温度数据确定水泵内部是否出现异常，根据运行时间确定水泵持续工作时间过长。
运行状态满足预设条件，包括以下至少一项：电流数据不属于预设电流范围，水压数据不属于预设水压范围，温度数据不属于预设温度范围，以及运行时间大于或等于预设运行时间。
预设运行时间是通过接收工作人员在终端设备上预先设置的，通过设置每个水泵的工作时间，无需人工定期动手换用水泵，避免人工忘记按时切换导致电机运行时间太长而缩短电机的使用寿命。保障了换水需求的同时使水泵的电机得到阶段性休息。 上海泵机监控检测仪器体积小巧，防尘防水，采用高效锂亚电池供电。
水泵正常在处于工作状态时，通过温度传感器检测水泵内部的温度数据，判断此时水泵中的温度数据是否属于预设温度范围，如果此时温度不属于预设温度范围，则确定水泵的运行状态为异常状态，则生成控制指令，并将控制指令发送至第二水泵。
或者，水泵正常在处于工作状态时，通过水压传感器检测水泵内部的水压，当此时的水压不属于预设水压范围，且水压的波动的幅度大于预设幅度时，可以确定由水泵内部管路中存在气泡导致水泵运行出现异常，则生成控制指令，并将控制指令发送至第二水泵。
电机在工业行业应用非常广，各行各业都用到了，特别是工业领域，是不可或缺的生产设备，随着工业行业的设备日趋大型化、连续化、高速化和自动化，功能越来越多、结构越来越复杂，其维修难度越来越大。长期以来，针对电机的各种运行故障，主要采取成熟可靠的继电包含措施，如过压保护、过流保护、欠电压保护、差动保护、逆电流保护、接地保护等等。这些保护措施只是在事故发生后采取的动作，并不能预防事故的发生，当这些保护措施动作后，仍然可能导致经济损失。泵机运行状态可在WEB、APP 等终端同步展示及时报警推送，随时随地掌握设备状态。
工况原因分析共依靠两个机制进行运行，一是卷积神经网络特征的整合。卷积神经网络为了将异常和故障种类更好的区别开，将原始数据拆解到超过物理意义可以解释的程度，比频谱分析特征、包络谱分析特征甚至小波分析特征都细致的多，成为完全数学意义上的特征数值，这样的特征对于生产人员和维修人员来说没有任何理解上的价值，所以在做工况原因分析时，会将卷积神经网络提出的特征进行向上还原，直到还原到有近似物理意义的程度，比如某倍频点上的能量，某频段间的信息熵等等。
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精细描述泵机当前的运行状态，精确统计设备运行时间，实时掌握生产中的设备动态。无锡泵机监控处理
在异常检测功能进行报警之后，我们还对设备提供了故障分析算法，帮助操作人员进行故障原因的快速分析和定位，辅助指导人员的维修以及备件。
1） 泵机：泵机上我们提供的人工智能故障分析算法可以准确分析出当前异常是由哪一类故障所引起的。我们提供的故障分析内容有：温度异常、泵机轴磨损、泵机叶轮腐蚀及磨损、动平衡异常（不对中）、设备紧固件松动、泵机气蚀以及其他（对泵机而言为小概率及小风险故障的笼统归类）等，基本涵盖泵机生产运行当中常见的、高风险的故障种类，并会提供与故障匹配的数据分析图谱作为依据来辅助人员现场快速定位及确认。
2） 风机：目前我们的人工智能故障分析算法主要针对泵机进行了优化，针对风机的故障分析，需要进一步采集风机故障数据，对故障分析算法模型进行训练。
我们采用了基于人工智能故障分析算法，后续会通过采集更多具体故障类型的泵机数据，对算法模型进行训练，并通过云平台的模型版本更新 无锡泵机监控处理
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