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，NVH检测机构，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，NVH检测费用，第二是算法模型。

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，长沙NVH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，NVH检测厂家，但仪器相对较复杂。

早期故障诊断采用听诊法来判断设备状态，有经验的师傅可根据声音辨别出故障类型，目前声学技术中常用的统计能量法是听诊法的一种进化，它根据设备正常和故障时辐射声能量的变化进行故障诊断。而在实际应用中，该方法容易受环境影响，且技巧不易掌握，依赖操作人员经验。 虽然振动和声音都蕴含着机械状态信息，但因声信号易受干扰，使得声学诊断技术的发展远远落后于振动诊断技术。



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