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基于設備運行數據信息,對設備關鍵部件的常發故障進行統計分析,從數據中提取多域、多源故障特征,利用聚類、K最近鄰分類、支持向量機、混合智能診斷等機器學習算法構建關鍵機械設備故障識別模型,自適應解析設備故障模式與故障知識,智能診斷關鍵機械設備典型故障。
為用戶提供專業數據分析工具,借助趨勢分析法、時域分析法、頻譜分析法、包絡分析法等工具方法,分析傳感器等采集的數據。
可用于對設備的軸系類故障、齒輪故障、軸承故障、電機故障等做出分析判斷。
AR眼鏡
將AR技(ji)術(shu)與(yu)專業信(xin)號分析技(ji)術(shu)相(xiang)結合,為用戶提供更(geng)加便捷的可視化分析手段,實(shi)時(shi)展(zhan)示生產(chan)線(xian)、設備、傳感(gan)器(qi)的運行狀態、關(guan)鍵數(shu)據(ju)、故障(zhang)(zhang)預警等信(xin)息,協(xie)助運維人員快速(su)排除設備故障(zhang)(zhang)。
