DCS不擅长电机管理在传统mcc中，plc通过接触器直接控制电机起停，不仅需要有大量的Io连接，而且对于电机系统的数据收集和利用率低。新的智能Mcc形成，加强了对于数据的收集利用，数据可通过现场电机控制保护器等智能设备回传到PLC中，后与上位机相联，从而在DCS中异常监测和智能预警。然而DCS核心在于分散控制、集中管理，控制的实时性和安全性作为优先考虑点。电机控制中心的设备现场数据量大，如果将全部回采数据上传，必然会导致线路阻塞，而整个控制系统的稳定性也会受到影响。电机监控和管理系统分离因此，mcc电机监控和电机管理有必要分开，在新建电气mcc系统及原有mcc改造升级时，从mcc电机及系统的设备数据监测、异常诊断和智能预警角度出发，将mcc回采的数据单独上传到独立的数据库，进一步对数据提供存储管理及诊断分析，不失为一种好的方案。将智能电机保护器融入mcc中参与电机的控制，除此之外，还可以将电机保护器单独部署于电气柜中，不参与原有的控制。只是在电机出现过载、缺相、短路、不平衡等异常情况下，提供电机的智能保护，同时作为数据收集据点将电机的电流、电压、功率、以及原始电气波形数据上传至独立存储器，配合专属的电机管理系统，呈现智能运维价值给电气运维工程师。智能电机管理作为企业生产的动力来源，除了带动负载旋转外，电机还是一个“传感中心”、“信息感知中心”。以电机为核心的驱动系统，富含丰富的生产和运维信息，电机开停机时间点、开停机时间长度、电机能耗细节、电机电源质量，以往只考虑对电机的起停、转速等简单监控，而忽视了非监控数据的充分挖掘和利用。除此之外，从电机端收集的电气数据还可应用于电机及其负载的预测性维护。传统电机保护器基于异常的电流电压信号，及时切断电源电路从而保护电机不被烧毁，重在事中干预和事后恢复，而对于电机内部及电机负载本身所携带的故障隐患无能为力。对此我们植入了预测性维护的理念，通过提取电气数据所隐藏的故障特征，提前预判电机及负载的健康状态，提前预警甚至更进一步故障的精密诊断，以便于电机驱动系统的智能维护。基于电机电气数据的预测性维护，有两大突出优点：一个是非侵入性，电气传感器直接安装在控制柜中，不需要附着在电机本体上面，更不需要破坏性打孔磨面。对于水下空中这种不易安装的场合最为适宜；另一个是低成本，相对于传统的振动监测，传感器成本有了大幅度的降低；基于电气和机械之间传统电气监测主要针对变压器、发电机、电动机、电缆以及断路器等设备，主要集中在设备保护上，对于保护值的设定往往依靠经验，很多时候不能得到很好的保护，同时保护主要是在设备故障发生后的动作，并不能防患于未然。机械监测主要针对电机、水泵、风机等设备，主要集中在振动监测上，通过在旋转轴承座上安装加速度探头，采集振动信号后经过分析，得出设备的机械故障，比如轴承损坏、转子断条、密封泄漏等，对振动分析理论要求较高，并探头和电缆安装也对现场维护带来了不便。针对电机及其负载驱动系统，基于电流和电压信号的采集，分析后给出设备的电气和机械故障判断，弥补了电气和机械信息监测间的断层，得到较完整的电机系统状态信息，为现场人员的预知性维护提供了帮助，为其它重要设备的日常维护提供了参考。

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