基于設備運行(xíng)數(shù)據信息,對(duì)設備關鍵部Ω"÷件(jiàn)的(de)常發故障進行(xínγ←g)統計(jì)分(fēn)析,從(cóng)數(shù)據中提€¶φ 取多(duō)域、多(duō)源故障特征,利用(yòng)聚類↓↔、K最近(jìn)鄰分(fēn)類、支持向量機(jī♠∑☆)、混合智能(néng)診斷等機(jī)器(qì)學習(xí)算(suàn)法'¥構建關鍵機(jī)械設備故障識别模型,自(zì)适應解析設備故障模式與故障知♠×(zhī)識,智能(néng)診斷關鍵機(jīασ★)械設備典型故障。
為(wèi)用(yòng)戶提供專業(yè)數(shù)據分(÷♠fēn)析工(gōng)具,借助趨勢分(f≤♦ēn)析法、時(shí)域分(fēn)析法、頻(pí↔ n)譜分(fēn)析法、包絡分(fēn)析法等工(gōng)具方✔φ法,分(fēn)析傳感器(qì)等采集的(de)數(shù)據。
可(kě)用(yòng)于對(duì)設備的(de)軸系類故障≥®₹、齒輪故障、軸承故障、電(diàn)機(jī)故↔∞>障等做(zuò)出分(fēn)析判斷。
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将AR技(jì)術(shù)與專業(yè)信号分(fēnβ• )析技(jì)術(shù)相(xiàng)£&結合,為(wèi)用(yòng)戶提供更加便捷₩&λ的(de)可(kě)視(shì)化(huà)分(fēn)析手段,實時(shí)↕±→∏展示生(shēng)産線、設備、傳感器(qì)的(d®¥₹¥e)運行(xíng)狀态、關鍵數(shù)據、故'≤<障預警等信息,協助運維人(rén)員(yuán)快(kuài)速✘∏♣"排除設備故障。