在工业生产中，动设备是生产线的重要组成部分，但是随着设备运行时间的不断延长，设备的损耗逐渐加大，设备故障和损坏的风险也随之增加，给生产效率和安全带来不小的影响。因此，如何保证动设备的安全运行成为了生产企业必须解决的问题之一。

在线监测与故障诊断系统是一种实现动设备状态实时监测和故障预警的技术手段，它通过对设备运行状态进行实时监测、分析和预测，及时发现并诊断设备故障，以便及时采取相应的维修和保养措施，确保设备的安全运行和生产效率的提高。

在线监测与故障诊断系统包括以下几个方面的内容：

1.传感器及数据采集模块：通过在设备上布置各种类型的传感器（如振动传感器、温度传感器、电流传感器等）来采集设备运行过程中的各项参数数据，并将数据通过网络传输到中央处理系统进行分析和处理。

2.中央处理系统：通过对传感器采集的数据进行分析和处理，识别设备运行过程中存在的故障和异常情况，并生成报警信号或预警信息，以便及时采取相应的维修和保养措施。

3.人机界面系统：将中央处理系统分析得到的设备状态信息和故障信息通过图形化界面展示给设备操作人员和维护人员，方便他们对设备的状态进行实时监测和诊断。

图.工厂设备（全景网）

在线监测与故障诊断系统具有以下几个特点：

1.实时性强：系统能够实时地采集和分析设备的运行状态信息，及时发现设备故障和异常情况，降低设备故障率和维修时间。

2.自动化程度高：系统通过自动采集和处理数据，自动识别设备故障和异常情况，降低了人工干预的工作量和误判率。

3.信息量大：系统可以采集和处理设备运行过程中的各种参数数据，生成详细的设备状态和故障信息，为维护人员提供更为全面和准确的故障诊断和维护建议。

4.智能化：在线监测与故障诊断系统可以通过AI算法对采集到的数据进行分析和处理，进而实现自动化的故障诊断和维护决策。同时，系统还可以通过数据挖掘等技术，对设备的使用情况进行分析和预测，帮助企业优化设备维护计划，提高设备利用率和生产效率。

PreMaint设备健康管理平台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，PreMaint专家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。