动设备是各类生产过程中必不可少的重要组成部分，但是由于设备运转过程中存在着磨损、疲劳、老化等因素，使得设备存在着故障风险。为了保证设备的长期运行和生产过程的稳定性，必须采用科学合理的维护手段，其中在线监测和故障诊断系统是非常有效的手段之一。
图.动设备（全景网）
在线监测和故障诊断系统是一种基于物联网和大数据分析技术的维护手段，它通过将传感器和监控设备等部件安装在设备上，实时监测设备运转状态，获取数据并分析，从而实现对设备健康状况的监测和故障的预测和诊断。
在线监测和故障诊断系统具有以下几个特点：
1.实时性强
在线监测和故障诊断系统能够实时获取设备的运行状态数据，并对这些数据进行实时分析，通过实时监测，能够及时发现设备的异常情况，避免设备故障发生导致生产事故的发生。
图.在关键设备上安装传感器（PreMaint）
2.自动化程度高
在线监测和故障诊断系统采用自动化技术，能够自动采集数据，自动分析，自动诊断，并且具有自动报警和自动维修等功能。这样可以极大地减少人为因素带来的误判和延误，提高设备的故障诊断和维护效率。
3.数据可视化
在线监测和故障诊断系统采用大数据技术，可以对海量的设备数据进行存储、处理、分析和展示，将数据可视化，为维护人员提供更为直观、明确的设备运行状态，从而更好地了解设备的运行状况和健康状况。
4.故障预测和诊断精准
在线监测和故障诊断系统采用智能算法和机器学习技术，能够对设备运行数据进行深入分析和挖掘，从而实现故障的预测和诊断。通过实时监测和精准诊断，能够及时发现设备的潜在问题，提高设备的可靠性和运行效率。
PreMaint在线监测与故障诊断系统可以实现多源参数的融合，无论是DCS或者IOT、第三方状态监测或者IT系统等，完成设备专属数据模型构建。PreMaint系统中不仅将专家经验和行业标准封装为模型算法，而且基于大量设备故障案例库和设备各环节数据，采用机器学习算法训练设备故障原因的智能诊断模型。通过AI算法，该系统可以定期生成设备健康专题的诊断报告，实现设备复杂多变工况下的立体监测、精准报警、故障诊断与预测维护，从而实现从监控到预警、故障诊断、维保维修处理的功能闭环，而不仅局限在设备管理的某个环节。
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