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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，nvh检测厂家，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。

随着工作环境水平的不断提高，人们对噪声的关注越来越大，目前---对工作环境的噪声值都有要求，nvh检测费用，以压路机为例，就有比较明确的噪声值的---。工程机械噪声产生的主要因素是空气动力、机械传动、液压三部分。从结构上可分为发动机噪声，传动系噪声，液压噪声，车体噪声，nvh检测机构，底盘各部件连接配合引起的噪声，制动系统噪声，工作装置动作操作冲击噪声等，其中中发动机及其相关件产生的噪声占1/2以上，nvh检测，因此发动机的减振’降噪成为工程机械噪声控制的关键之一。




目前，断路器故障诊断多将声音和振动结合起来组成声振联合诊断，这需要同时对声音、振动信号提取特征向量，从而导致特征向量数量过多，小样本工况下缺乏诊断信服力。其次，经验模态分解及其改进方法等声振联合方法计算量较大且在重复试验时结果存在一定分散性。此外，振动信号的加入意味着需要对断路器机构额外接触式安装传感器，增加了操作的复杂性。




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