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工業(yè)AI

Industrial AI

AI自診斷

工況數(shù)據(jù)+振動(dòng)機(jī)理+數(shù)理模型分析

工況數(shù)據(jù)+振動(dòng)機(jī)理+數(shù)理模型分析，幫助用戶更準(zhǔn)確地定位設(shè)備故障。

根據(jù)振動(dòng)傳感器采集到的振動(dòng)速度，依據(jù)ISO10816，得到四個(gè)預(yù)警等級。

通過多工況聚類學(xué)習(xí)，更準(zhǔn)確識別設(shè)備部件健康度。

工況聚類后的數(shù)據(jù)發(fā)生趨勢變化，算法診斷出設(shè)備故障異常。

依據(jù)振動(dòng)分析的特征值來定位故障部位，故障種類如下：

相關(guān)性AI分析

相關(guān)性AI分析，得出故障原因貢獻(xiàn)度，幫助用戶快速定位故障原因。 系統(tǒng)相關(guān)性AI分析技術(shù)（以下是WitExpert系統(tǒng)平臺截圖）

分析出故障原因貢獻(xiàn)度，并定位故障產(chǎn)生的原因

顯著度AI分析

顯著度AI分析，擬合退化曲線，幫助用戶實(shí)現(xiàn)設(shè)備保養(yǎng)預(yù)測。

維保前后顯著度特征提取平行線圖

設(shè)備退化曲線擬合

根據(jù)退化曲線預(yù)測保養(yǎng)，實(shí)現(xiàn)延長保養(yǎng)或因故障提前保養(yǎng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序列分析的AI預(yù)測算法

結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序列分析的AI預(yù)測算法，學(xué)習(xí)設(shè)備歷史數(shù)據(jù)的模式和趨勢，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測。

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