刀具监测主要采用人工、离线和在线检测三种策略。人工检测是指工人在加工过程中可以凭经验检查刀具的状态；离线检测是在加工前专门对刀具进行检测，预测其寿命，看是否能胜任当前的加工；在线检测又称实时检测、监测，是在加工过程中对刀具进行实时检测，并根据检测结果做出相应的处理。目前刀具检测的算法有很多，有的是利用理论计算刀具上应力的变化来判断刀具的损伤.有的是利用时间序列分析来检测刀具,有的是利用神经网络技术来检测刀具。还有的是利用小波变换理论和神经网络技术来检测刀具,但都是以理论为主。考虑到刀具的塑性损伤在数控加工中很少发生，磨损对数控加工的安全性影响很小，并且可以通过离线检测进行加工，通过在线检测，可以判断微裂纹在当前载荷条件下是否会扩展。如果有可能扩大，我们认为载荷是危险的，通过减少刀具的进给量来减少刀具上的载荷，以保证刀具的安全性。电机监测和故障预判系统应用行业很多，助力实现工业设备数智化管理和预测性维护。宁波动力设备监测特点
基于人工神经网络的诊断方法简单处理单元连接而成的复杂的非线性系统，具有学习能力,自适应能力,非线性逼近能力等。故障诊断的任务从映射角度看就是从征兆到故障类型的映射。用ANN技术处理故障诊断问题,不仅能进行复杂故障诊断模式的识别,还能进行故障严重性评估和故障预测，由于ANN能自动获取诊断知识，使诊断系统具有自适应能力。基于集成型智能系统的诊断方法随着电机设备系统越来越复杂，依靠单一的故障诊断技术已难满足复杂电机设备的故障诊断要求，因此上述各种诊断技术集成起来形成的集成智能诊断系统成为当前电机设备故障诊断研究的热点。主要的集成技术有：基于规则的专业人员系统与ANN的结合，模糊逻辑与ANN的结合，混沌理论与ANN的结合，模糊神经网络与专业人员系统的结合。绍兴状态监测系统供应商智能刀具监测系统可大幅度提效率、提高工件尺寸精度和一致性、减少生产成本，实现数控加工自动化。
动力装备全寿命周期监测诊断方面：实现了支持物联网的智能信息采集与管理、全生命周期动态自适应监测、早期非线性故障特征提取。优化重构出综合体现装备运行工况及表现的新参数，提高异常状态辨识的适应性与可靠性，基于运行过程信息反映装备劣化趋势与故障发展规律，来提高故障早期辨识能力。动力装备全生命周期性能优化服务方面：提供了转子全息动平衡快速响应与服务支持、以全息谱的失衡故障确诊、动力装备转子和轴系平衡配重方案优化。基于物联网和网络化监测诊断将产品监测诊断与运行服务支持有机集成一体，在应用中实现动力装备常见故障诊断准确率达80％以上。可应用于风力大电机、空压机、氮压机等大型动力装备的集群化诊断领域。提供了基于物联网的动力装备全生命周期监测与服务支持创新模式，提供了其生命周期的远程监测诊断与维护等专业化服务。
任何设备在故障发生之前都会出现一些异常现象或症状，如振动偏大，有异常噪音等。持续状态监测在预测性维护实践中起着重要作用，而关键的监测参数是振动。设备振动揭示了对组件问题的重要见解，这些问题可能会降低流程质量并导致生产停工。通过油温升高可能是由于轴承运行状态异常，也可能是室温高、散热慢、润滑油枯度偏高或运行时间较长等原因。因此，在判断时可能出现两类决策错误；一是把实际处于异常状态的机器误认为正常状态，二是把实际处于正常状态的机器错认为异常状态。如果同时用几个特征，如油温．润滑油分析和噪声来监视机器主轴承的运行状态，判断就较为可靠。由此可见，正确的识别理论是十分重要的。远程终端广泛应用于工业互联网、分布式数据采集、设备状态的在线监测，能够进行前端数据清洗和边缘计算，通过对历史数据趋势分析、设备数据机理分析、统计分析等大数据分析，对设备的状态有效可靠的健康状态评判，从而切实有效的提高设备的维护能力。远程终端可实现对设备状态的自检，分析计量故障等信息，及时发现计量异常。现场监测箱开门、断电、设备运行等异常信息也能够主动发送报警信息到监测中心，实现设备在线监诊的准确性、完整性、及时性和可靠性。盈蓓德科技开发的智能监测系统实现了对电动机（马达）、减速机等旋转设备关键参数监测、掌握设备运行状态。
随着电力电子技术、自动化控制技术的不断发展，电机在工业生产以及家用电器中得到了***的应用，在市场竞争中正逐步显示自己的优势。传统的电机在线监测装置多采用电流表、电压表、功率表等较为原始的仪表来进行测量，采用人工读数的方式进行数据的测量、记录和分析，这不仅硬件冗余，系统杂乱，而且操作极为不便，更有甚者，读数误差大，测试结果不准确。有些场合需要进行电机多种参数的监测，这样就势必会加大各种测量仪器的使用以及人力资源的投入。传统的监测方法要求监测人员具有较高技能和水平，但是由于人为误差的不可避免，这种监测方法无法做定量分析，无法更加准确、实时的掌握电机的运行状态和故障。技术实现要素：本发明提出了一种电机在线监测装置和方法，通过对扭矩、转速、各相电流、电压、温度、输入、输出功率和效率进行实时动态的监测以及对过电压、过电流、过热进行报警停机，解决现有技术中监测参数不能定量分析以及无法更加准确、实时的掌握电机运行状态和故障的技术问题。β-Star监测系统是盈蓓德智能科技的产品，为大型电机提供数据监测和故障预判服务。南京性能监测
电机智能监测和运维，其预测效果和工程造价还未达到市场接受程度。宁波动力设备监测特点
刀具监测主要采用人工检测、离线检测和在线检测三种策略。人工检查是指工人在加工过程中可以凭经验检查刀具的状态；离线检测是在加工前专门对刀具进行检测，预测其寿命，看是否能胜任当前的加工；在线检测又称实时检测，是在加工过程中对刀具进行实时检测，并根据检测结果做出相应的处理。目前刀具检测的算法有很多，有的是利用理论计算刀具上应力的变化来判断刀具的损伤.有的是利用时间序列分析来检测刀具,有的是利用神经网络技术来检测刀具。还有的是利用小波变换理论和神经网络技术来检测刀具,但都是以理论为主。考虑到刀具的塑性损伤在数控加工中很少发生，磨损对数控加工的安全性影响很小，并且通过离线检测进行加工，通过在线检测，可以判断微裂纹在当前载荷条件下是否会扩展。如果有可能扩大，我们认为载 荷是危险的，通过减少刀具的进给量来减少刀具上的载荷，以保证刀具的安全性。宁波动力设备监测特点
