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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，振动噪声测试平台，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，武汉振动噪声测试，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。



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，振动噪声测试机构，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。

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，振动噪声测试公司，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。



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