工业企业在设备管理方面普遍面临着：设备运维成本高、安全隐患管控难、检修维护效率低等问题，企业的任意设备发生故障都有可能引起整个系统的瘫痪，因此，如何识别设备早期故障隐患，将“被动应对”提升为“主动干预”成为企业目前必须要解决的问题。

针对工业设备状态监控管理中存在诸多问题，云酷科技提出以信息技术赋能传统管理业务的管理思路。基于物联网技术，通过音频传感器实现设备音频数据的远程采集；利用信号解析技术，提取音频数据关键指标信号；利用信号分析及AI神经网络技术，实现设备运行状态的远程监测和设备故障的早期预警；同时辅以振动和温度传感器，使管理人员和作业人员随时随地掌握设备运行状态，帮助企业用户提升生产效率，保证生产安全，优化生产决策。

设备状态监测系统架构

设备状态监测系统系统创新点

1. 利用物联网技术进行设备状态监测

基于物联网传感器的设备监测系统实现对设备运行状态的远程监测，提高设备运行的可靠性。

2. 利用声音对设备故障告警和诊断

到目前为止，发电行业的设备故障告警与诊断多数以振动监测为主。本系统将设备声音作为设备故障预警与诊断的主要依据，与振动监测相比灵敏度更高，可远程监听，适应性广，作用更大。

3. 使用机器学习和深度学习相结合技术作为分析工具

目前已有的设备故障告警与诊断系统大多采用传统的机器学习模式，不能适应不断变化的生产环境，适应性不强。本系统采用机器学习技术，具有模型自主学习，自完善的能力，异常识别更加精准，提高设备稳定运行。

设备状态监测系统功能

1. 综合展现

查看设备的实时指标信息、AI分析结果、音频数据曲线等状态监控数据。用户在关注某一具体设备的同时，可以通过“设备整体监测界面”查看本厂所有设备的相关信息。

2. 设备状态诊断

系统会基于设备音频数据、数值指标数据，基于后台AI分析模型实时计算设备当前安全系数。当系统识别为设备状态异常时，系统自动激活故障识别匹配算法，给出历史故障的匹配结果。

3. 设备音频分析

用于设备音频监控指标的实时监听、历史对比、音频可视化展现分析等业务。可将音频解析为波形图、频谱图、时谱图等多种展现方式。方便用户观察声音的峰值频率、倍频特征的关键指标。

4. 数值指标分析

数值指标指代来自于传感器、或sis系统，直接或经过本系统计算而得到的反应设备当前运行状态的可被量化的指标，如来自于传感器的温度值、振动峰值、振动速度、振动加速度、音频分贝数以及来自与SIS系统的电流、电压等。

5. 设备视频监控界面

设备视频监控界面用于通过接口获取电厂既有视频监控数据，并将与监控设备相关的数据进行展现与分析。

6. 事件记录页面

设备事件记录界面用于实现设备基本事件记录的自动记录与人工补充。自动记录项目包括：设备起停、超限告警、人员进入视频监控区域等；人工记录项目包括：设备起停、设备缺陷、注油维护、设备维修等等。

7. 设备运行报表

设备运行报表用于基于设备运行数据，自动生成各类统计报表。报表类型主要包括：设备运行日报表、设备运行月度报表以及用户定制化报表等功能。设备运行日报、月报表模拟电厂既有巡检记录报表结构，自动生成在线巡检记录结果，并支持报表的在线查看与导出。