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CMS
描述
投资精控，洞悉状态细微之变
实时监测
数据分析
智能预警
智能诊断
时域/频谱/趋势分析等实时振动分析
依托20000多种参数趋势，基于故障算法模型的预警 精准定位故障类型
基于海量历史数据，并结合人工智能及机器学习算法估算异常趋势，提前发现异常征兆，降低非计划停机风险，提升设备安全性；
支持设备运行状态的实时展示 7×24小时实时采集实时上报
CMS状态监测系统通过传感器将设备运行、振动、环境等相关数据采集至工业大数据平台，依托智能分析算法，为客户提供设备的状态监测、故障诊断与分析，设备能效分析、全生命周期管理等，服务于企业管理者、设备管理人员、诊断工程师以及运维保养人员。
方案特色
基于多维度传感器的综合分析，提高部署灵活性及诊断准确性
电机类：

定、转子偏心；笼条断裂；绕组故障；电压、电流不平衡、谐波异常等

风机水泵类：

不对中；不平衡；基础松动；共振等

轴承类：

滚动轴承部件故障；松动；碰摩；

齿轮箱：

齿面磨损；轮齿裂纹；齿面点蚀和缺齿

基于机器学习与机理诊断融合的方式，实现趋势分析、异常监测与智能诊断
覆盖常见旋转设备种类及常见故障类型
多维特征值
多维图谱
故障模型
大数据分析
机理模型
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振动传感器
电流传感器
转速传感器
电压传感器
温度传感器
......
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