由于测量振动的历史原因。早期的振动测量技术，测量位移较测量速度、加速度容易，湖北振动噪声测试，因此对振动位移建立了明确的直观概念。尽管目前测量振动速度较测量位移容易实现，但由于上述3个原因，在目前机组振动测量、故障诊断、振动状态评价中有时虽也有采用振动烈度(速度均方根值)，但没有振动位移使用得广泛。有些厂家采用外配振动传感器到点检仪中，导致测量振动时传感器和点检仪测量功能不能同时校验，振动噪声测试仪器，造成较大误差，因此，在选择点检仪时必须注意这个问题。

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，振动噪声测试机构，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，振动噪声测试设备，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。

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