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工業AI

Industrial AI

AI自診斷

工況數據+振動機理+數理模型分析

工況數據+振動機理+數理模型分析，幫助用戶更準確地定位設備故障。

根據振動傳感器采集到的振動速度，依據ISO10816，得到四個預警等級。

通過多工況聚類學習，更準確識別設備部件健康度。

工況聚類后的數據發生趨勢變化，算法診斷出設備故障異常。

依據振動分析的特征值來定位故障部位，故障種類如下：

相關性AI分析

相關性AI分析，得出故障原因貢獻度，幫助用戶快速定位故障原因。 系統相關性AI分析技術（以下是WitExpert系統平臺截圖）

分析出故障原因貢獻度，并定位故障產生的原因

顯著度AI分析

顯著度AI分析，擬合退化曲線，幫助用戶實現設備保養預測。

維保前后顯著度特征提取平行線圖

設備退化曲線擬合

根據退化曲線預測保養，實現延長保養或因故障提前保養

神經網絡和時序列分析的AI預測算法

結合神經網絡和時序列分析的AI預測算法，學習設備歷史數據的模式和趨勢，實現精準預測。

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