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，NVH检测费用，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，NVH检测哪家好，其一是数据基础，第二是算法模型。



随着工作环境水平的不断提高，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，NVH检测公司，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，NVH检测，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。

空压机节能及运维综合管理系统系统通过对空压机运行参数和机头振动数据的在线监测，结合机器学习算法，可有效对空压站内空压机进行健康评估，维护保养、节能降耗。

多参数多约束条件控制算法技术： 多点捕zhuo系统工控变化，匹配优化的开机设备组合，实现空压机自主加卸载；

AI算法技术：通过AI算法分析整站监测数据，根据生产情况、系统压力和振动参数以及维护保养状况等参数自动学习空压机优运行模式，为运维管理提供指导。

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