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隨著(zhù)工業(yè)技術(shù)的快速發(fā)展，工業(yè)企業(yè)的設備正在向自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展，而在設備運行當中常常會(huì )因為設備故障導致事故發(fā)生。保障設備安全穩定運行、減少安全隱患是企業(yè)提高經(jīng)濟效益的根本。

制造業(yè)企業(yè)設備往往處于工況惡劣、不穩定、負載重、連續運行狀態(tài)，由早期故障發(fā)展而導致惡性事故頻頻，為了消除其故障隱患以避免安全事故發(fā)生，企業(yè)迫切需要新手段、新技術(shù)來(lái)實(shí)現故障的早期預警，防止惡性事故的發(fā)生。

目前設備狀態(tài)監測及故障預警若干關(guān)鍵技術(shù)可歸納如下：

（1）揭示設備運行狀態(tài)機械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規律。設備由非故障運行狀態(tài)劣化為故障運行狀態(tài)，其機械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過(guò)程。需揭示劣化過(guò)程及故障變化演變規律及發(fā)展特點(diǎn)，分析故障產(chǎn)生機理、發(fā)展原因和發(fā)展模式，構建劣化演變機械動(dòng)態(tài)特性模型。

（2）提取設備運行狀態(tài)發(fā)展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態(tài)，在長(cháng)歷程運行中工況和負載等非故障因素會(huì )造成信號能量變化，故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒(méi)，需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息，進(jìn)而構建預測模型。若提取到敏感特征分量因子及模式，有望實(shí)現典型部件及部位分析。

（3）低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征，為實(shí)現早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統檢測及信息融合，非平穩及非線(xiàn)性信號處理，故障征兆量和損傷征兆量信號分析，噪聲規律與特點(diǎn)分析，以及相關(guān)數據挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。

（4）故障預測模型構建。構建基于智能信息系統的設備早期故障預測模型，這類(lèi)模型大致有兩個(gè)途徑，分別是物理信息預測模型以及數據信息預測模型，或構建這兩類(lèi)預測模型相融合的預測模型。

（5）運行狀態(tài)劣化的相關(guān)評價(jià)參數、模式及準則。如表征設備狀態(tài)發(fā)展的參數及特征模式，狀態(tài)發(fā)展評價(jià)準則及條件，面向安全保障的決策理論方法，穩定性、可靠性及維修性評估依據及判據等。

云酷科技的設備狀態(tài)物聯(lián)網(wǎng)聲學(xué)監控系統以音頻數據為核心，輔以其他設備參數，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現設備狀態(tài)的遠程感知，基于A(yíng)I神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)，計算并提取設備音頻特征，從而實(shí)現設備運行狀態(tài)的實(shí)時(shí)評估與故障的早期識別。幫助企業(yè)用戶(hù)提升生產(chǎn)效率，保證生產(chǎn)安全，優(yōu)化生產(chǎn)決策。