預測性維護是工業互聯網中一個重要的應用場景。在預測性維護出現之前,設備維護的方式主要是被動故障維護以及定期以人工巡檢的方式檢測,聲學檢測系統,預測性檢測的出現可以降低設備的故障率,提高設備利用率,確保設備持續使用,提高企業生產效率,同時也可以減少設備維修費用。
預測性維護能夠真正落地并且為客戶創造價值,需要具備兩大條件,其一是數據基礎,第二是算法模型。風力發電葉片哨音檢測儀系統通過對風機葉片運行聲音實時在線監測,結合聲學分析和機器學習算法,可有效實現風機葉片開裂、異物附著等識別,保障風機的健康發電與運維。
頻率范圍:100Hz~15kHz;
信號處理: 內置MCU,支持時域波形傳輸和特征計算;
傳輸方式:有線、無線均可;
供電方式:被動POE或DC供電;
軟件功能:集成信號處理、機器學習算法,對葉片健康程度作準確評估,提供手機移動監測、故障警報功能。
工業聲學下線檢測系統系統基于聲學測試分析、信號處理及人工智能技術,采用雙24位AD采集卡,配置開放式軟件平臺,可與產線自動化無縫銜接,有效實現產品下線聲學質量檢測分類。常規聲學:振動加速度有效值及振動加速度級、聲壓級
(A、B、C、D計權)、頻譜、倍頻程、階次譜;心理聲學:響度、粗糙度、抖動度、尖銳度、音調度;
溫馨提示:以上是關于慧聲(多圖)-聲學檢測系統的詳細介紹,產品由寧波慧聲智創科技有限公司為您提供,如果您對寧波慧聲智創科技有限公司產品信息感興趣可以聯系供應商或者讓供應商主動聯系您 ,您也可以查看更多與檢測儀相關的產品!
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