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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
點擊次數(shù)：2526 發(fā)布時間：2022-1-20
機器聲紋在機械設備健康狀態(tài)監(jiān)測中的應用
工業(yè)聽診器：為機器“預測性維護"
哪些行業(yè)可以用到這項技術(shù)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(diào)、洗衣機、電機、發(fā)動機等工業(yè)產(chǎn)品進行“聲音質(zhì)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(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(shù)優(yōu)勢
基于機器聲紋的預測性維護系統(tǒng)
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(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)定性和連續(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(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。
基于機器聲紋的預測性維護方案：可以監(jiān)測哪些設備？
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