大型减速机的轴承常在重负荷、高速和强冲击的环境下工作，其零部件容易出现损伤，若不在早期及时发现，极有可能引发生产安全事故。大型机械设备运行状态的实时检测技术已列入《中国制造 2025》纲要，受到国家重视。

现有的研究成果侧重于从理论角度研究机械故障模型，没有提出一整套可在实际工作场景应用的（信号采集装置、数据传输、数据分析）解决方案。大型减速机中安装有多个轴承，传感器获取的振动信号相互干扰且噪声信号强，要在这种复杂的信号中，去伪存真，发现故障信息，具有巨大挑战。

本项目针对减速机轴承状态检测提出一整套（信号采集装置、数据传输、数据分析）解决方案。(1) 利用传感器、物联网技术研制具有边缘计算能力的终端，实时感知减速机轴承振动异常信号，并对健康状态进行持续检测，对信号提取特征，同时把异常信息传输到云端。(2)基于公共传输网络（4G移动通信，互联网），设计并实现高速、并行、具有与云服务器实时通信能力的数据传输协议；开发云服务数据接收、存储、管理软件。 (3) 提出一种多源信号分解的方法，找出本征信号，综合利用信号分析、人工智能对轴承健康状态进行持续检测，发现异常信号，实现故障早期预警。