风机故障诊断与健康预测FANMAgent
FANMAgent用于对风机的轴承、齿轮箱、转子等部件进行故障诊断测试。该系统适用于：
a. 大型生产线的各种风机；
b. 异常温度、异常湿度、异常光照强度、异常噪声及异常辐射等恶劣条件为代表的复杂作业环境下完全代替人工方式的设备监测；
c. 实时的设备监控。
功能：该系统能够进行：风机轴承故障诊断；风机齿轮箱（行星、平行齿轮箱）故障诊断；双轴系V带故障测试；转子各类故障。
适用范围：FANMAgent对大型生产线的各种风机(如锅炉用风机、通风换气风机、工业炉用风机)运作过程的振动情况实施监控与故障诊断系统，对风机工作状态下关键部件的振动数据进行实时采集，结合信号处理技术与深度学习技术对冗余的数据进行清洗、降维与多层特征提取，信号分析处理、建立异常振动检测模型、缺陷识别与故障诊断模型，以及健康评估与预测模型，实现缺陷早期预示，能够及时发现异常值，并对其进行诊断与预测式维护。
编程语言：采用Python编程语言，以B/S模式进行开发。
功能模块：
风机健康监测模块：该模块显示各个风机多个测点的健康信息，蓝绿色为健康运行、黄色为轻微故障、红色为严重故障，同时显示多个测点传感数据的时域/频域信号及健康指标信息。点击测点示意图上的多个测点图标即可进入各个测点的详细分析界面。
测点健康监测：该模块以风机的电机诊断与健康预测维护为例，共包含健康总览、健康趋势分析、轴承故障频率算法、故障诊断、健康评估、寿命预测、自适应监控等核心模块。
各时间周期健康趋势评估：该模块上半部分显示当前的风机号及测点号，通过本系统对变工况监测模型的独特研制，下半部分针对该测点传感数据进行原始振动信号有效值趋势、速度振动量有效值趋势、冲击响应有效值趋势分析。
轴承缺陷频谱分析模块该模块上半部分显示当前的风机号及测点号，下半部分针对该测点的信号时频分析进行展示，包括轴承信号降噪后的时域图展示、轴承信号处理算法频谱图展示。
轴承故障频率与缺陷计算模块: 对各个类型风机的轴承故障频率进行计算。
风机健康量化评估模块：该模块上半部分显示当前的风机号及测点号，下半部分针对该测点通过人工智能模型对风机不同周期数据进行健康评估，并将健康评估结果（健康指标）展示。
寿命预测模块：该模块上半部分显示当前的风机号及测点号，下半部分针对该测点通过各种人工智能方法对风机不同时间周期进行健康与寿命预测。
风机健康监测界面