智能声学技术-慧声智创

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    2024-1-3

万经理
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预测性维护是工业互联网中一个重要的应用场景。在预测性维护出现之前,设备维护的方式主要是被动故障维护以及定期以人工巡检的方式检测,预测性检测的出现可以降低设备的故障率,提高设备利用率,---设备持续使用,提高企业生产效率,同时也可以减少设备维修费用。


预测性维护能够真正落地并且为客户创造价值,需要具备两大条件,其一是数据基础,第二是算法模型。




风力发电叶片哨音检测仪系统通过对风机叶片运行声音实时在线监测,结合声学分析和机器学习算法,可有效实现风机叶片开裂、异物附着等识别,保障风机的健康发电与运维。

频率范围:100hz~15khz;

信号处理: 内置mcu,支持时域波形传输和特征计算;

传输方式:有线、无线均可;

供电方式:被动poe或dc供电;

软件功能:集成信号处理、机器学习算法,对叶片健康程度作准确评估,提供手机移动监测、故障警报功能。






在声学测量中需要有一个符合测量要求的测试环境,才能得到预期的结果。测试环境的声学性能的好坏直接与测量准确度有关,故选择或建立一个符合要求的测试环境是声学测量中一个十分重要的问题,智能声学技术,常用的声学测试环境为自由场和扩散场。自由场声学测量通常的声学测量都要求在自由场中进行,这是均匀各向同性媒质中边界影响可以不计的声场。它可以是人工建造的室内自由场如消声室,在水中则为消声水池或水槽;也可利用合适的自然环境以获得室外自由场。可以选择宁波慧声智创科技有限公司。




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