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，辽宁振动噪声测试，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，振动噪声测试公司，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。



随着工作环境水平的不断提高，振动噪声测试设备，人们对噪声的关注越来越大，目前国内外对工作环境的噪声值都有要求，以压路机为例，就有比较明确的噪声值的限制。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，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，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。



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