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，质量异音检测技术，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，成都异音检测，第二是算法模型。



早期故障诊断采用听诊法来判断设备状态，有经验的师傅可根据声音辨别出故障类型，目前声学技术中常用的统计能量法是听诊法的一种进化，它根据设备正常和故障时辐射声能量的变化进行故障诊断。而在实际应用中，该方法容易受环境影响，且技巧不易掌握，依赖操作人员经验。 虽然振动和声音都蕴含着机械状态信息，但因声信号易受干扰，使得声学诊断技术的发展远远落后于振动诊断技术。

工业声学下线检测系统系统基于声学测试分析、信号处理及人工智能技术，采用双24位AD采集卡，配置开放式软件平台，可与产线自动化无缝衔接，有效实现产品下线声学质量检测分类。常规声学：振动加速度有效值及振动加速度级、声压级

（A、B、C、D计权）、频谱、倍频程、阶次谱；心理声学：响度、粗糙度、抖动度、尖锐度、音调度；

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