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          機器聲紋在機械設備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應用

          機器聲紋在機械設備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應用

          簡要描述:機器聲紋在機械設備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應用
          而通過人耳檢測的缺點是顯而易見的——人不可能24小時集中注意力去進行檢測,有無經(jīng)驗對檢測結果造成極大差別,此外,人耳難以捕抓瞬間發(fā)出的短促聲音并進行定格分析,需聽較長時間的聲音才能確定問題所在。

          更新時間: 2024-09-12

          所屬分類:機器聲紋在機械設備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應用

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          詳細說明:

          機器聲紋在機械設備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應用

          為機器“預測性維護"哪些行業(yè)可以用到這項技術呢?

          第一,針對大型設備運維檢測,覆蓋電力、水利、軌道交通、輕工業(yè)、汽車等工業(yè)行業(yè)。以電力行業(yè)為例,針對輸電、變電、配電等環(huán)節(jié),進行核心設備故障的診斷和預測性維護、線路巡檢,同時還可以提供智能語音控制等。

          第二,對空調、洗衣機、電機、發(fā)動機等工業(yè)產(chǎn)品進行“聲音質檢",通過服務工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)“最后一環(huán)",高效把控工業(yè)產(chǎn)品質量。

          在傳統(tǒng)的工業(yè)場景中,要判斷機器故障,常用的方法是通過人的耳朵去“聽"——比如一位經(jīng)驗豐富的電力巡檢師傅可以“聽"到變壓器發(fā)出的異常聲響來判斷它到底是過載運行、還是內部接觸不良。

          而通過人耳檢測的缺點是顯而易見的——人不可能24小時集中注意力去進行檢測,有無經(jīng)驗對檢測結果造成極大差別,此外,人耳難以捕抓瞬間發(fā)出的短促聲音并進行定格分析,需聽較長時間的聲音才能確定問題所在。而對于具備A.I.能力的算法系統(tǒng)來說,這些問題都將迎刃而解。

          工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域行業(yè)應用

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          基于機器聲紋的預測性維護技術優(yōu)勢

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          基于機器聲紋的預測性維護系統(tǒng)

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          基于機器聲紋的預測性維護方案特色

          • 低資源、非協(xié)作人工智能技術:更適合工業(yè)場景下有效樣本量少,故障發(fā)生隨機性強的特點

          • 細微特征提?。?/span>更適合發(fā)現(xiàn)設備的早期故障,從而降低“大修"概率

          • 多維信息融合建模:更適合大型設備、關鍵設備的整體性運維監(jiān)測

          • 專用硬件與通信協(xié)議:更適合個性化現(xiàn)場部署的要求,提高工業(yè)數(shù)據(jù)的安全性

          • 專用云平臺與數(shù)據(jù)通道:私有化部署,確保安全性、穩(wěn)定性連續(xù)性


          基于機器聲紋的預測性維護方案效益測算

          • 經(jīng)濟效益:部分系統(tǒng)開發(fā)費用,少量的服務費用,實現(xiàn)所有設備全生命周期的智能運維,投資收益率高

          • 管理效益:減少故障停機損失、降低計劃維修停機損失、減少人工巡檢工作量,降低企業(yè)運營成本

          • 社會效益:促進企業(yè)提質增效,助力企業(yè)向“數(shù)字化"和“智能化"的轉型升級,提高企業(yè)市場競爭力。


          基于機器聲紋的預測性維護方案:可以監(jiān)測哪些設備?

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          關鍵詞:

          機器聲紋在機械設備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應用|設備故障預測|測振儀|振動分析儀

          |設備狀態(tài)監(jiān)測設備-設備運行監(jiān)測系統(tǒng)-設備狀態(tài)監(jiān)測診斷分析系統(tǒng)










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