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設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術應用領域從早期的軍事裝備，逐漸應用到石化、冶金、電力等工業(yè)大型關鍵機組、機泵群。近年來，已經(jīng)逐漸從單純的機械領域拓寬到其他應用領域，如在發(fā)電系統(tǒng)、水利系統(tǒng)、核能系統(tǒng)、航空航天系統(tǒng)、遠洋船舶，交通運輸系統(tǒng)的監(jiān)控中，發(fā)揮了巨大的作用。

傳統(tǒng)的設備監(jiān)測方法都是采集溫度、振動頻率，云酷科技聲音設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)通過音頻傳感器實現(xiàn)設備音頻數(shù)據(jù)的遠程采集利用信號解析技術，提取音頻數(shù)據(jù)關鍵指標信號；利用信號分析及AI神經(jīng)網(wǎng)絡技術，實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測和設備故障的早期預警；同時輔以振動和溫度傳感器，使管理人員和作業(yè)人員隨時隨地掌握設備運行狀態(tài)，幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率，保證生產(chǎn)安全，優(yōu)化生產(chǎn)決策。 

為何以聲音為核心？

1、傳統(tǒng)的重點檢查項目

聲音是傳統(tǒng)日常巡檢的主要的儉查項目之一。有經(jīng)驗的巡檢人員利用聽針等工具,一端接觸設備的鈾承等部位。一端與耳朵接觸。聽取運轉(zhuǎn)時設備里面的響聲。能夠?qū)崿F(xiàn)設備異常的識別和故瞭種類的判斷-

2、蘊含豐富的設備狀態(tài)信息

音頻本質(zhì)上反饋的是設備震動。但其采樣頻率可高達44100HZ。16位的采樣深度。結合數(shù)據(jù)解析算法?？蓪⒁纛l數(shù)據(jù)進一步解析成波形曲線、頻譜曲線、時譜圖形。乃至提取各囹形曲線的嶺值、峭魔、重心頻率等等分析指標。方便專工從不同維度掌握設備工況特征-

3、設備故障早期預警能力更強

利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術。將巡檢人員的音頻分析能力進行模仿。進而提取設備不同工況聲紋特征基于音頻信息的頻域廣度和信息豐富性,在設備故障的早期預警識別上,相敲于傳統(tǒng)相較于單純依賴“震動”、“溫魔”指標的監(jiān)控方式具有較大的先天優(yōu)勢。

聲音設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)架構 

聲音設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)功能

1. 綜合展現(xiàn) 

通過3D模式直觀展現(xiàn)設備遙測數(shù)據(jù)，包括無異常運行天數(shù)、異常未處理事件、月度告警及高發(fā)異常項。
展現(xiàn)全廠所有設備的健康狀態(tài)，包括安全運行天數(shù)、設備告警信息及安全設備占比。

2. 設備監(jiān)控 

遠程監(jiān)控設備運行狀態(tài)，集中展現(xiàn)聲音、振動及溫度等遙測數(shù)據(jù)，對設備異常信息給予告警提示。

3. 運行參數(shù)監(jiān)控 

對設備所關聯(lián)的運行參數(shù)進行集中展現(xiàn)，包括測點編碼、測點描述、關聯(lián)設備、測點值等信息。

4. 特征管理 

利用信號分析及深度學習建立正常模型及故障模型，根據(jù)設備不同故障進行故障模型分類可查看故障名稱、原因及處理結果，輔助巡檢人員進行故障處理。

5. 數(shù)據(jù)分析 

對單設備的遙測數(shù)據(jù)及多設備間的遙測數(shù)據(jù)進行對比分析，提供設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)參考。

6. 監(jiān)測月報 

根據(jù)設備狀態(tài)數(shù)據(jù)以及傳感器告警數(shù)據(jù)，定期自動生成設備運行記錄及報告。