本系统以全面数据采集为基础（通过加装振动、温度传感器，引用DCS的工艺量数据（电流、电压、压力、转速、温度等）等）， 以设备健康评估、诊断为核心，以设备报警事件处理为主，对轧机及辅机设备实施的全方位状态监控。实时监测设备故障的产生、发展、变化的全过程，分析诊断故障原因，掌握设备的真实健康程度，优化检修项目、 方式和周期，减少欠修和过修现象，积极实践设备预防性维修或状态检修，保障设备安全、稳定、高效、长期健康运行。 包括设备运行状态的数据采集、状态数据的处理分析、设备运行状态的预警、设备常见故障的辅助诊断等功能。实现上述数据的采集和分析。

数据采集
全面采集反应设备的状态参数，振动、温度、电流、电压、转速等； 针对不同设备特点，选择针对性的传感器和数据采集策略。 对利旧部分的数据采集，因为一些设备不具备相应的开放接口，可以通过数据对接或直接从数据库（例SQLserver）中读取，如通过数据库读取，买方需提供相关数据表的结构说明，更新频率等说明； 如通过系统服务（如OPC接口、API接口等），买方需提供响应的点位表，协议及数据说明。数据读取后再和新安装仪表或传感器数据进行汇聚处理。甲方负责利旧数据服务器的组网，保证和在线监测系统服务器网络连通和可访问性。
综合报警
  1. 系统报警综合考虑了时间、干扰、启动、停机等众多干扰因素，保障报警信息的可用性；
  2. 依据历史数据动态调整阈值报警标准；
  3. 基于多种时间变化率判定原则，建立变化率报警标准;
  4. 单独建立每台设备的预警模型，并建立数据预警报警标准；
  5. 综合采集在线(振动+温度)、DCS数据。
智能诊断
  • 系统内置专业的振动分析方法，时域类分析、频率类分析、相关类分析、融合类分析等功能；
  • 基于设备机理（频谱分析）专用算法进行故障诊断型号提取，结合故障规则进行故障结论推理；
  • 采集设备机械、电气、工艺数据，以机组为单元，进行多源数据融合；
  • 内置丰富的可诊断故障类型（如不平衡、不对中、轴承类故障、齿轮类故障、电气类故障、安装类故障、劣化类故障等）可提供以下几类常见设备机械故障诊断。