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，南京泵机监控，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，南京泵机监控，南京泵机监控，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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信号处理及算法模块的每个磁通量传感器一个轴上的特征值计算如下；vp＝max(x1，x2，...xn)vp-p＝max(x1，x2，...xn)-max(x1，x2，...xn)其中，x为传感器的磁通量值，n为采样点数，rms为有效值；vp为峰值，vp-p为峰峰值，r为电机当前转速。计算磁通量数据的偏差值包括从横向对比同一工况下，被测电机在不同时间点的各磁通量特征值的偏差，具体计算如下：有效值偏差计算如下：其中，为磁通量有效值在同一种工况下的偏差，rmst1和rmst2为磁通量在同一工况下t1和t2时刻的磁通量有效值，n为有效值比对的次数；峰值偏差计算如下：其中为磁通量峰值在同一种工况下的偏差，和为磁通量在同一工况下t1和t2时刻的磁通量峰值，n为峰值比对的次数峰峰值偏差计算如下：其中，为磁通量峰峰值在同一种工况下的偏差，和为磁通量在同一工况下t1和t2时刻的磁通量峰峰值，n为峰峰值比对的次数。计算磁通量数据的偏差值包括从横向对比同一时刻，各磁通量特征值的偏差，具体计算如下：所述有效值偏差计算如下：其中，为磁通量有效值偏差，rmsm为磁通量有效值，m为磁通量传感器的数量常州泵机监控系统泵机监控可以监控泵机的动态电压。

    好的效果在于：1、方便快速的对电机进行检测，只需要往电机外壳一贴，就能测定电机运行的声频、振动以及温度数据，对声频、振动和温度检测设置阈值，超过阈值led灯直接报警或预警；对于没有超过阈值，通过应用云平台对声频、振动以及温度数据进行分析，判断电机运行的状态。2、检测传感器只针对于电机轴承，对电机轴承进行定性分析，可以快速准确判定电机的运行状态，为电机运行状态节省了大量的工作及时间。3、对于多台电机监测或者几十台电机以及数量更多的电机需要监测时，具有特别强的优势，将每次监测前与应用云平台或移动客户端建立身份信息，再进行监测，简便快速。4、设置振动校准模块，以便适用于不同环境的电机监测，校准模块基于垂直方向对振动传感器进行校准，使之所没定的数据更加准确，避免因电机安装不处于水平面或电机监测装置未处于水平面而测定的数据存在角度误差。5、wifi模块具有接收和发送数据功能，可以连接外网接收数据对电机监测装置进行分级；在与外网断开时wifi模块开启热点，接入经授权的智能设备，向接入的智能设备传输数据。

泵机启停状态分析：

在数据采集后，节点边缘计算芯片会加载自动学期后已训练完毕的边缘启停机分析算法，并实时分析泵机当前的启停状态，同时将状态量发送至云端进行可视化及提醒。泵机启停机算法以三轴振动加速度每一轴的原始值为输入量，以与之特征相匹配的多种泵机历史启停信息为训练数据，使用C4.5模型进行迭代训练，形成区分启停的算法，快速判断启停状态。C4.5 是ID3 的一个改进算法，继承了ID3 算法的优点。C4.5 算法用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足在树构造过程中进行剪枝；能够完成对连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。C4.5算法产生的分类规则易于理解、准确率较高 依托于启停分析、异常检测、故障识别智能算法，结合业务**知识库，对工况及其维修做出评分。

为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种电机监测系统，包括传感器单元，用于采集电机在运行和停机两个状态下的电机表面的磁通量，要求至少采集电机的一个测点的磁通量数据；数据采集单元，用于采集并且处理传感器单元的数据，以及计算出电机的特征值，所述数据采集单元包括数据采集模块、模拟低通滤波模块、模数转换模块、信号处理及算法模块、数据传输模块和功耗管理模块；在线监测单元，用于接收数据采集单元传输的特征值，计算磁通量数据的偏差值，以及当偏差值大于预设阈值时，发出警报信息,所述在线监测单元包括数据解析与处理模块、数据存储模块、报警处理模块和数据展示模块。传感器单元安装于被测电机的机壳表面。当传感器数量大于一个时，传感器的安装位置均匀分布在除底部之外的270°的范围之内并且每个传感器的方向一致。模数转换模块进行同步并行采集，计算如下：其中，tn为同步采集时间点，pulse_num为等时间采用点数，order_num为每转采样点数随时随地查看信息，保证生产指导无遗漏。南京泵机监控咨询问价

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