低信噪比微弱信号特征早期故障的信号处理。早期故障信息具有明显的低信噪比微弱信号的特征，为实现早期故障有效分析，涉及方法包括：多传感系统检测及信息融合，非平稳及非线性信号处理，故障征兆量和损伤征兆量信号分析，噪声规律与特点分析，以及相关数据挖掘、粗糙集等方法。故障预测模型构建。构建基于智能信息系统的设备早期故障预测模型，这类模型大致有两个途径，分别是物理信息预测模型以及数据信息预测模型，或构建这两类预测模型相融合的预测模型。运行状态劣化的相关评价参数、模式及准则。如表征设备状态发展的参数及特征模式，状态发展评价准则及条件，面向安全保障的决策理论方法，稳定性、可靠性及维修性评估依据及判据等。物联网声学监控系统以音频数据，辅以其他设备参数，通过物联网技术实现设备状态的远程感知，基于AI神经网络技术，计算并提取设备音频特征，从而实现设备运行状态的实时评估与故障的早期识别。帮助企业用户提升生产效率，保证生产安全，优化生产决策。盈蓓德科技提供一种既满足现场机械设备监测要求，实现振动数据采集及分析，性价比高的振动监测系统。温州EOL监测应用
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，以保证刀具安全性。无锡状态监测系统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。
目前设备状态监测及故障预警若干关键技术可归纳如下：（1）揭示设备运行状态机械动态特性劣化演变规律。设备由非故障运行状态劣化为故障运行状态，其机械动态特性通常有一个发展演变过程（2）提取设备运行状态发展趋势特征。在役设备往往具有复杂运行状态，在长历程运行中工况和负载等非故障因素会造成信号能量变化，故障趋势信息往往被非故障变化信息淹没，需较大程度上消除非故障变化造成的冗余信息，进而构建预测模型。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。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。
柴油机状态监测与故障诊断系统是一个集数据采集与分析、状态监测、故障诊断为一体的多任务处理系统, 可实现柴油机监测、保护、分析、诊断等功能。包括数据采集与工况监测、活塞缸套磨损监测分析、主轴承磨损状态监测分析、气阀间隙异常监测分析和瞬时转速监测分析等各种功能。信号分析、特征提取及诊断原理是每个监测诊断子功能的部分, 各子功能都有相应的信号分析与特征提取方法, 包括信号预处理、时域、频域分析、小波分析等, 自动形成反映柴油机运行状态的特征量, 为系统的诊断推理提供信息来源。采用模糊聚类理论来检验特征参量的有效性、建立故障标准征兆群, 并运用模糊贴近度来实施故障类型的诊断识别。盈蓓德科技通过自主开发的软件和算法，进行数控机床的刀具质量监测，提前预判刀具运行情况。
针对刀具磨损状态在实际生产加工过程中难以在线监测这一问题，提出一种通过通信技术获取机床内部数据，对当前的刀具磨损状态进行识别的方法。通过采集机床内部实时数据并将其与实际加工情景紧密结合，能直接反映当前的加工状态。将卷积神经网络用于构建刀具磨损状态识别模型，直接将采集到的数据作为输入，得到了和传统方法精度近似的预测模型，模型在训练集和在线验证试验中的表现都符合预期。刀具磨损状态识别的方法在投入使用时还有一些问题有待解决：①现有数据是在相同的加工条件下测得的，而实际加工过程中，加工参数以及加工情景是不断变化的，因此需要在下一步的研究中，进行变参数试验，考虑加工参数对于刀具磨损的影响，并针对常用的一些加工场景，建立不同的模型库。变换加工场景时，通过获取当前场景，及时匹配相应的预测模型即可。②本研究中的模型是一个固定的模型。今后需要根据实时的信号以及已知的磨损状态，对模型进行实时更新，从而在实时监测过程中实现自学习，不断提升模型的精度和预测效果。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。电机监测系统
各种诊断技术集成起来形成的集成智能监测诊断系统成为当前电机设备故障诊断研究的热点。温州EOL监测应用
电机故障监测系统，电机状态检测仪。电机故障监测系统是采用现代电子技术和传感器技术，对电动机运行过程中的各种参数进行实时在线检测、分析、处理并作出相应报警或指示的装置。其基本功能包括：1、对电动机的绝缘电阻、温升等常规电气参数和振动、噪声等机械量进行测量；2、通过设定值比较法确定电机的实际工况；3、根据设定的报警阈值或动作时间发出声光报警信号；4、通过通讯接口与plc或其它自动化设备相连实现远程控制。常见的几种类型有：1、电压型、电流型和频率型。2、基于单片机技术的数字式电机综合监控装置，如dtu-e系列智能电动机保护器就是其中之一。温州EOL监测应用
