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机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用

机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用

简要描述:机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用
而通过人耳检测的缺点是显而易见的——人不可能24小时集中注意力去进行检测,有无经验对检测结果造成极大差别,此外,人耳难以捕抓瞬间发出的短促声音并进行定格分析,需听较长时间的声音才能确定问题所在。

更新时间: 2024-09-12

所属分类:机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用

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机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用

为机器“预测性维护"哪些行业可以用到这项技术呢?

第一,针对大型设备运维检测,覆盖电力、水利、轨道交通、轻工业、汽车等工业行业。以电力行业为例,针对输电、变电、配电等环节,进行核心设备故障的诊断和预测性维护、线路巡检,同时还可以提供智能语音控制等。

第二,对空调、洗衣机、电机、发动机等工业产品进行“声音质检",通过服务工业产品生产环节“最后一环",高效把控工业产品质量。

在传统的工业场景中,要判断机器故障,常用的方法是通过人的耳朵去“听"——比如一位经验丰富的电力巡检师傅可以“听"到变压器发出的异常声响来判断它到底是过载运行、还是内部接触不良。

而通过人耳检测的缺点是显而易见的——人不可能24小时集中注意力去进行检测,有无经验对检测结果造成极大差别,此外,人耳难以捕抓瞬间发出的短促声音并进行定格分析,需听较长时间的声音才能确定问题所在。而对于具备A.I.能力的算法系统来说,这些问题都将迎刃而解。

工业互联网领域行业应用

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基于机器声纹的预测性维护技术优势

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基于机器声纹的预测性维护系统

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基于机器声纹的预测性维护方案特色

• 低资源、非协作人工智能技术:更适合工业场景下有效样本量少,故障发生随机性强的特点

• 细微特征提取:更适合发现设备的早期故障,从而降低“大修"概率

• 多维信息融合建模:更适合大型设备、关键设备的整体性运维监测

• 专用硬件与通信协议:更适合个性化现场部署的要求,提高工业数据的安全性

• 专用云平台与数据通道:私有化部署,确保安全性稳定性连续性


基于机器声纹的预测性维护方案效益测算

• 经济效益:部分系统开发费用,少量的服务费用,实现所有设备全生命周期的智能运维,投资收益率高

• 管理效益:减少故障停机损失、降低计划维修停机损失、减少人工巡检工作量,降低企业运营成本

• 社会效益:促进企业提质增效,助力企业向“数字化"和“智能化"的转型升级,提高企业市场竞争力


基于机器声纹的预测性维护方案:可以监测哪些设备?

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关键词:

机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用|设备故障预测|测振仪|振动分析仪

|设备状态监测设备-设备运行监测系统-设备状态监测诊断分析系统










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