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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，确保设备持续使用，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。
从理论上讲，完全可以用噪声信号来对设备的运行状态以及故障进行在线监测和预报。但由于机械设备其工业运行环境的复杂性以及运行环境生源的相互干扰性，在实际的测量中应用噪声进行监测的效果并不那么理想。与振动信号一样，机械设备的噪声信号中蕴涵着丰富的设备状态信息，噪声信号同样能应用于机械设备的故障诊断。但在如高温、高腐蚀，或加速度传感器不能停机安装和安装部位结构受限等 场合，由于无法接触测量而不能进行振动监测。
升学测量包括测量方法和测量仪器。基本的声学测量声压测量、声强测量、声质点速度测量、频率测量、加速度测量、传声器和水听器校准、通信系统检测、语言清晰度测试、听力测量、声波分析、电声仪器性能评价、房间音质测量等。近代声学测量的仪器设备有各种声级计、电容传声器和电子放大记录设备、模拟和数字频谱分析仪、声强计、加速度计、驻波管等，以及消声室、混响室、隔声室、高声强实验室、消声水池和混响水池。可以选择 宁波慧声智创科技有限公司。
以上信息由专业从事NVH检测厂家的慧声智创于2024/7/1 12:22:27发布
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