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AI在可预测性维护等工业状态检测中的应用分析
资料介绍
参与工业设备维护的
人都知道，设备发出的声
音 和 振 动 是 很 重 要 的 信
息，通过声音和振动可以
判断设备是否健康，从而
可 以 将 维 护 成 本 降 低 一
半，使用寿命延长1倍。
实现实时声学和振动数据
分析是一种重要的基于状
态的系统监测方法。过去
我们可以凭着长期的经验
去了解设备发出的正常声音是什么样的，当声音出现变
化时从而可以确认出现异常。经验丰富的技工人员和工
程师可能具备这种知识，但他们属于“稀缺资源”。
ADI公司团队在过去20年里一直致力于理解人类是
如何解读声音和振动的，从而建立一个系统来学习、解
译设备的声音和振动的含义，以检测异常行为并进行
诊断。随着AI技术的导入，这种愿望已经变成现实。其
ADI亚太区工业自动化行业
市场部经理
于常涛
中，ADI公司的OtoSense体系结构就是一种设备健康
监测系统，支持计算机听觉，让计算机能理解设备发出
的声音和振动主要指标，能在问题变得严重之前确定工
厂机器或汽车发动机中的潜在问题。OtoSense的设计
理念秉持了几个AI应用指导原则：从人类神经学中获得
灵感；能够学习静态声音和瞬态声音；在靠近传感器的
终端进行识别；与人类专家互动，向他们学习并不断优
化完善。
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| 文件名 | 文件大小 | 修改时间 |
| AI在可预测性维护等工业状态检测中的应用分析_王莹.caj | 2369KB | 2020-07-02 08:51:50 |
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