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，声学检测系统，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，第二是算法模型。

风力发电叶片哨音检测仪系统通过对风机叶片运行声音实时在线监测，结合声学分析和机器学习算法，可有效实现风机叶片开裂、异物附着等识别，保障风机的健康发电与运维。

频率范围：100Hz~15kHz；

信号处理： 内置MCU，支持时域波形传输和特征计算；

传输方式：有线、无线均可；

供电方式：被动POE或DC供电；

软件功能：集成信号处理、机器学习算法，对叶片健康程度作准确评估，提供手机移动监测、故障警报功能。

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；

慧声(多图)-声学检测系统由宁波慧声智创科技有限公司提供。慧声(多图)-声学检测系统是宁波慧声智创科技有限公司今年新升级推出的，以上图片仅供参考，请您拨打本页面或图片上的联系电话，索取联系人：程经理。