技术描述：

VMS系统采用多种机器学习与深度学习演算法，包括Isolation Forest、类神经网路（Neural Networks）等，实现异常侦测、故障诊断与剩余寿命预测。系统基于超过10万笔故障数据（以小马达为例）训练AI模型，异常侦测准确率达90%以上，能自动学习设备的正常振动模式，并在异常发生时即时发出警报。

功能细节：

• 异常侦测：利用 Isolation Forest 演算法，根据历史数据建立正常运作模型，快速识别异常振动模式。
• 故障诊断：透过类神经网路分析振动数据，预测故障原因，如轴不平衡、轴承损坏或齿轮磨损。
• 剩余寿命预测（RUL, Remaining Useful Life）：基于历史数据与振动趋势，采用线性回归或长短期记忆网路（LSTM）估算设备剩余运作寿命。

技术描述：

VMS系统采用基于频谱分析的分频技术，通过快速傅立叶转换（FFT, Fast Fourier Transform）将时域振动信号转换为频域信号，分解出不同频率成分，从而精确诊断设备各零件的健康状态。每个部件（如轴承、叶片）在振动时会产生特定的频率特征，分频技术可绘制频谱图并识别异常来源。

技术优势：

相较于传统的总振动量监测（RMS, Root Mean Square），分频技术提供更高解析度的诊断资讯，能定位具体故障点。例如：轴承损坏可能在高频段（>1kHz）出现尖峰，而轴不平衡则在中低频段（<100Hz）显现。

技术描述：

VMS系统提供无线（Wi-Fi、5G）与有线（Ethernet）两种传输方案，并可根据应用场景调整感测器类型与系统架构。无线方案适用于布线困难的环境（如移动设备或偏远厂区），有线方案则适用于数据传输稳定性要求高的场景（如半导体洁净室）。

技术优势：

• 灵活性：客户可依需求选择传输方式，混用无线与有线架构。
• 感测器适配性：系统支援多种类型的振动感测器（如加速度计、速度计），可针对不同设备调整监测参数。

生成指标：

VMS系统基于AI与分频技术，生成以下参考价值数据与健康度指标：

◆健康度评比：参考ISO 10816振动标准，结合振动稳定度与剩余寿命，生成0-100的综合评分。

◆剩余寿命预测：以小时或运行周期为单位，预估设备剩余运作时间（如轴承剩余寿命5000小时）。

◆故障诊断报告：自动生成异常频率分布图与故障原因分析（如「轴承磨损，建议更换」）。

◆数据应用：这些指标与报告可作为维护决策依据，帮助客户优化保养计画、降低停机风险。

◆其他系统比较：台湾大多数振动监测系统仅提供振动强度数据，缺乏健康度指标与预测性分析，VMS系统在此方面更具实用性。