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

工業(yè)聽診器：為機(jī)器“預(yù)測性維護(hù)"

哪些行業(yè)可以用到這項技術(shù)呢？

第一，針對大型設(shè)備運(yùn)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(jī)、電機(jī)、發(fā)動機(jī)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)“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(jī)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(yùn)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

火電設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

電網(wǎng)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

風(fēng)電機(jī)組預(yù)測性維護(hù)方案

水輪發(fā)電機(jī)組預(yù)測性維護(hù)

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)：典型應(yīng)用場景

水泥生產(chǎn)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

石化設(shè)備智能預(yù)測性維護(hù)

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

軌道交通預(yù)測性維護(hù)

軍事裝備預(yù)測性維護(hù)

基于機(jī)器聲紋的預(yù)測性維護(hù)解決方案

基于機(jī)器聲紋的預(yù)測性維護(hù)技術(shù)優(yōu)勢

基于機(jī)器聲紋的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)

基于機(jī)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(jī)性強(qiáng)的特點

• 細(xì)微特征提取：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(yùn)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(jī)器聲紋的預(yù)測性維護(hù)方案效益測算

• 經(jīng)濟(jì)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(yùn)維，投資收益率高。

• 管理效益：減少故障停機(jī)損失、降低計劃維修停機(jī)損失、減少人工巡檢工作量，降低企業(yè)運(yùn)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(jī)器聲紋的預(yù)測性維護(hù)方案：可以監(jiān)測哪些設(shè)備？

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