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  • 機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用
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簡要描述:機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)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(jìn)行檢測,有無經(jīng)驗對檢測結(jié)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(jìn)行定格分析,需聽較長時間的聲音才能確定問題所在。

機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用詳細(xì)信息

機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用

為機器“預(yù)測性維護(hù)"哪些行業(yè)可以用到這項技術(shù)呢?

,針對大型設(shè)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(jìn)行核心設(shè)備故障的診斷和預(yù)測性維護(hù)、線路巡檢,同時還可以提供智能語音控制等。

第二,對空調(diào)、洗衣機、電機、發(fā)動機等工業(yè)產(chǎn)品進(jìn)行“聲音質(zhì)檢",通過服務(wù)工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)“環(huán)",高效把控工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)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(nèi)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(jìn)行檢測,有無經(jīng)驗對檢測結(jié)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(jìn)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(lǐng)域行業(yè)應(yīng)用

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火電設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

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電網(wǎng)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用3.png" alt="機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用3.png" width="630" height="287" style="max-width: 800px; max-height: 300%; width: 630px; height: 287px;"/>

風(fēng)電機組預(yù)測性維護(hù)方案

機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用4.png" alt="機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用4.png" width="679" height="293" style="max-width: 800px; max-height: 300%; width: 679px; height: 293px;"/>

水輪發(fā)電機組預(yù)測性維護(hù)

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石油化學(xué)生產(chǎn)基地設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

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礦業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

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礦業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護(hù):典型應(yīng)用場景

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水泥生產(chǎn)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

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石化設(shè)備智能預(yù)測性維護(hù)

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工廠通用設(shè)備預(yù)測性維護(hù):可以監(jiān)控哪些設(shè)備?

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軌道交通預(yù)測性維護(hù)

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軍事裝備預(yù)測性維護(hù)

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基于機器聲紋的預(yù)測性維護(hù)解決方案

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基于機器聲紋的預(yù)測性維護(hù)技術(shù)優(yōu)勢

機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用15.png" alt="機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用15.png" width="690" height="336" style="max-width: 800px; max-height: 300%; width: 690px; height: 336px;"/>

基于機器聲紋的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)

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基于機器聲紋的預(yù)測性維護(hù)方案特色

• 低資源、非協(xié)作人工智能技術(shù):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(xì)微特征提?。?/span>更適合發(fā)現(xiàn)設(shè)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(shè)備、關(guān)鍵設(shè)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)定性和連續(xù)性


基于機器聲紋的預(yù)測性維護(hù)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(wù)費用,實現(xiàn)所有設(shè)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(jìn)企業(yè)提質(zhì)增效,助力企業(yè)向“數(shù)字化"和“智能化"的轉(zhuǎn)型升級,提高企業(yè)市場競爭力。


基于機器聲紋的預(yù)測性維護(hù)方案:可以監(jiān)測哪些設(shè)備?

機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用19.png" alt="機器聲紋在機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用19.png" width="668" height="299" style="max-width: 800px; max-height: 300%; width: 668px; height: 299px;"/>

關(guān)鍵詞:

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