在线智能监测系统以“驱动设备+传动设备+负载设备”组成的整个机组为单位，以设备运行的电气和机械状态参数（振动、温度、转速、电流、电压等）在线监测为基础，通过各传感器、DCS、智能仪表等设备将机组数据实时传送至大数据平台，采用故障机理建模、大数据分析和机器学习等人工智能技术，结合设备负载状态，对海量数据进行统计性搜索、比较、关联、聚类等分析，挖掘得到设备各种监测参数与设备不同状态之间的对应关系及数据背后隐藏的规律，经过一千小时的训练，本系统自动生成对应设备的特定性能衰减状态和健康指数曲线，当机组某一轴承或齿轮等发生故障时，系统将机组不同位置的多种机械和电气设备状态参数进行耦合，综合分析并预测设备故障发生的时间、原因、故障点，平台智能报警模块将根据系统诊断的设备故障严重程度进行故障分级，并将报警信息（包括设备故障时间、原因、故障点、故障严重程度和检维修建议等）自动推送至电脑和手机终端，设备相关人员根据报警信息制定保养和检修计划，待设备处理后将处理信息反馈至系统平台，形成设备状态闭环管理。 在线智能监测系统优点如下： 1、本系统摆脱了传统故障诊断方法过分依赖诊断专家和专业技术人员的困境，打破了机械装备诊断数据量大和诊断专家相对稀少的僵局； 2、本系统采用传感器网络收集多物理源信号（振动、温度、转速、电流、电压等），利用故障机理建模、大数据分析和机器学习等人工智能技术将设备多源数据进行关联，打破系统信息壁垒，挖掘数据深层价值，克服以往浅层智能模型仅研究单个物理源信号进行设备故障诊断造成的故障识别精度低、泛化能力弱的缺点； 3、本系统将设备各类运行参数可视化，并将可视化信息和报警直接推送至电脑和手机终端，各相关人员均可实时查看设备运行状态和设备故障情况，大大提升了设备相关人员对自身管理设备情况的了解，并促使青岛特钢全体设备相关人员均能参与到设备状态管理中，促使公司的设备管理更加准确高效； 4、在钢铁、石油、化工、船舶、发电、造车等各类生产制造行业均存在大量的机械和电气设备，而该系统利用采集设备的多物理源信号（振动、温度、转速、电流、电压等），可对机械和电气设备故障进行智能诊断，因此该系统可在各类生产制造行业进行推广应用； 5、安装在线智能监测系统后，设备相关人员可利用手机或电脑实时查看设备运行状态，可大大减少去生产现场进行设备点检的次数，进而减少了点检人员的数量，节约了人工成本； 6、本系统利用安装现场传感器等设备进行数据采集，保证了数据稳定性和连贯性，且采集多种信号，更能反映设备的运行状态，克服了离线点检因点检人员素质参差不齐，无法保证点检数据真实性，且点检数据分散，数据量少，无法全面掌握设备运行状态的缺点。 综上所述，青岛特钢的在线智能监测系统落地，可实现预知维修的设备管理模式，避免设备突发事故，不仅延长设备的使用寿命，降低了设备维修费用，且备件库存大量压缩，直接提高了企业经济效益。