（一）概述

基于振动加速度传感器、温度传感器、转速传感器等终端传感器对设备持续的在线监测数据，基于振动分析算法分析评估设备健康状况，并进行故障诊断，预测设备故障发生时间给予维护建议。

（二）系统设备

设备主要包含原动机（如电动机）、传动系统（如齿轮传动、液压传动）。故障诊断主要包括齿轮的断齿、偏心、齿面磨损、周节误差等故障；轴承、旋转轴故障主要包括内圈、外圈、滚动体和保持架故障等；以及轴不对中、弯曲过大、断裂等传动轴故障。

（三）预测目标

l1、参考ISO标准,给出设备寿命趋势图：表征设备处于健康、预警、报警阶段。

2、轴承故障分析、齿轮故障分析均有对应清晰的谱线图；如下图：

3、依据设备故障诊断结论，提出设备维修建议，如：轴承内圈磨损持续关注、齿轮断齿尽快更换。

（四）技术难点

1、低速重载环境，外部工况复杂，信号不容易提取；

2、需要能具体分析和预测出故障的种类和类别；

3、需要做的是预测性分析和判断，也就是根据历史数据，预测可能出现的故障，前期推送和检修，而不是已经有故障后，在线判断；

4、需要做基础性模型设计，希望能适用不同工况，标准通用达到90%；

5、目前我们做的事滚动轴承，滑动轴承没有研究，希望有相关合作。