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，汽车异响检测，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。

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，发动机异响检测，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，山西异响检测，提供手机移动监测、故障警报功能。

由于测量振动的历史原因。早期的振动测量技术，测量位移较测量速度、加速度容易，因此对振动位移建立了明确的直观概念。尽管目前测量振动速度较测量位移容易实现，异响检测仪器，但由于上述3个原因，在目前机组振动测量、故障诊断、振动状态评价中有时虽也有采用振动烈度(速度均方根值)，但没有振动位移使用得广泛。有些厂家采用外配振动传感器到点检仪中，导致测量振动时传感器和点检仪测量功能不能同时校验，造成较大误差，因此，在选择点检仪时必须注意这个问题。



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