平台介绍
通过采集设备关键部位的振动、电流、声音、温度等信号，采用特征工程、时频感知、深度学习等方法挖掘信号蕴藏的信息，全方位智能监测设备整体与局部的状态信息，诊断设备健康状态，及时给出维护策略，帮助企业实现设备预测性维护。
关键技术
振动信号：时频感知技术，TsuC-LS特征匹配技术，特征工程技术，针对高速、低速、变工况运转设备的专有诊断模型;
电信号：CT变换技术，体态分析技术;
声音信号：低速重载设备故障诊断技术;
声发射信号：低转速高精度故障诊断技术。
电信号：CT变换技术，体态分析技术;
声音信号：低速重载设备故障诊断技术;
声发射信号：低转速高精度故障诊断技术。
应用场景
主要行业：高价值、机理模型复杂的设备及安全性要求高的行业:轨道交通、电力设备、石油化工、军工领域等。设备价值足够高、对生产影响大、机理模型较为复杂但量大的民用行业:数控机床、水利、造纸行业、动力及能源系统等。
主要设备：提升机、皮带机、蒸汽轮机、燃气轮机、离心压缩机、往复压缩机、螺杆压缩机、离心风机、轴流风机、罗茨风机、离心泵、往复泵、轴流泵、螺杆泵、变速箱等。
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