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，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，发动机异响检测，由于无法接触测量而不能进行振动监测。

声响和噪声测量

利用声音和噪声的测量与分析进行机器设备监测及诊断，汽车异响检测，主要方法：

简易诊断法。通过人的听觉系统主观判断噪声源的频率和位置，粗估机器运行是否正常；借助于电子听诊qi，对机器进行接触或非接触扫描，通过声响分析寻找机器的噪声源和主要发声部位。这种方法可用于机器运行状态的一般识别和精密诊断的定位。

声强法。声强法对测量环境无特殊要求，并可在距离被测设备较近的范围内测量，测量既方便又迅速，但仪器相对较复杂。

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，湖北异响检测，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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