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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)術與專業信號分析技(ji)術相結合,為(wei)用戶提供更加便捷的可視化分析手段,實時(shi)展示(shi)生產線、設(she)備、傳感器的運行狀態、關鍵數(shu)據、故障預警(jing)等信息,協助運維人員快速排除設(she)備故障。