VMS系統採用多種機器學習與深度學習演算法，包括Isolation Forest、類神經網路（Neural Networks）等，實現異常偵測、故障診斷與剩餘壽命預測。系統基於超過10萬筆故障數據（以小馬達為例）訓練AI模型，異常偵測準確率達90%以上，能自動學習設備的正常振動模式，並在異常發生時即時發出警報。  

功能細節： 

VMS系統採用基於頻譜分析的分頻技術，通過快速傅立葉轉換（FFT, Fast Fourier Transform）將時域振動信號轉換為頻域信號，分解出不同頻率成分，從而精確診斷設備各零件的健康狀態。每個部件（如軸承、葉片）在振動時會產生特定的頻率特徵，分頻技術可繪製頻譜圖並識別異常來源。 

技術優勢： 

相較於傳統的總振動量監測（RMS, Root Mean Square），分頻技術提供更高解析度的診斷資訊，能定位具體故障點。例如：軸承損壞可能在高頻段（>1kHz）出現尖峰，而軸不平衡則在中低頻段（<100Hz）顯現。

VMS系統提供無線（Wi-Fi、5G）與有線（Ethernet）兩種傳輸方案，並可根據應用場景調整感測器類型與系統架構。無線方案適用於佈線困難的環境（如移動設備或偏遠廠區），有線方案則適用於數據傳輸穩定性要求高的場景（如半導體潔淨室）。 

技術優勢： 

 

VMS系統基於AI與分頻技術，生成以下參考價值數據與健康度指標： 

健康度評比：參考ISO 10816振動標準，結合振動穩定度與剩餘壽命，生成0-100的綜合評分。 

剩餘壽命預測：以小時或運行週期為單位，預估設備剩餘運作時間（如軸承剩餘壽命5000小時）。 

故障診斷報告：自動生成異常頻率分佈圖與故障原因分析（如「軸承磨損，建議更換」）。 

數據應用：這些指標與報告可作為維護決策依據，幫助客戶優化保養計畫、降低停機風險。 

其他系統比較：台灣大多數振動監測系統僅提供振動強度數據，缺乏健康度指標與預測性分析，VMS系統在此方面更具實用性。