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，振动噪声测试公司，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，振动噪声测试仪器，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，振动噪声测试机构，其一是数据基础，第二是算法模型。

微电机振动噪声智能下线检测系统振动测试：加速度rms值、阶次分析、振动法测噪声；

噪声测试：dBA、1/3Oct、时频图、幅值调制；

异音测试：代替人工完成听音检测；

性能测试：电压、电流、转速、扭矩、相位角；

转速测试：瞬时转速、频率调制；

心理声学：响度、粗糙度、抖动度、尖锐度、音调度；

统计追溯：产品数据追溯和统计分析；

自 动 化：上料、扫码、检测、分拣，节拍小于15s。

等响曲线与计权网络：用响度级来表示人们对声音的主观感觉过于复杂，于是为了简单起见，贵州振动噪声测试，在等响曲线中选了三条曲线，一条是40方的曲线，代表低声压级的响度感觉；一条是70方的曲线，代表中等强度的响度感觉；一条是100方的曲线，代表高声强时的响度感觉。按照这三条曲线的形状设计了A、B、C三条计权网络。A计权网络特性曲线对应于倒置的40方等响曲线，B计权网络曲线对应于倒置的70方等响曲线，C计权网络曲线对应于倒置的100方等响曲线。



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