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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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