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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
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。

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  • 厂商性质：生产厂家
  • 更新时间：2022-07-20
  • 访&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;问&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;量：1673
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详细介绍

机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用

工业听诊器：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、发动机等工业产物进行“声音质检"，通过服务工业产物生产环节“最后一环"，高效把控工业产物质量。

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。而对于具备础.滨.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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火电设备预测性维护

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电网设备预测性维护

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风电机组预测性维护方案

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水轮发电机组预测性维护

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石油化学生产基地设备预测性维护

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矿业设备预测性维护

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矿业设备预测性维护：典型应用场景

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水泥生产设备预测性维护

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石化设备智能预测性维护

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工厂通用设备预测性维护：可以监控哪些设备？

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轨道交通预测性维护

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军事装备预测性维护

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基于机器声纹的预测性维护解决方案

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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、稳定性和连续性


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，降低公司运营成本。

• 社会效益：促进公司提质增效，助力公司向“数字化"和“智能化"的转型升级，提高公司市场竞争力。


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：

机械故障听诊器触工业听诊器触机器声纹在机械设备健康状态监测中的应用触设备故障听诊器触机械听诊器触测振仪触振动分析仪

|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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