AI自診斷
工況數(shù)據(jù)+振動機理+數(shù)理模型分析
工況數(shù)據(jù)+振動機理+數(shù)理模型分析，幫助用戶更準確地定位設備故障。
根據(jù)振動傳感器采集到的振動速度，依據(jù)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(shù)據(jù)發(fā)生趨勢變化，算法診斷出設備故障異常。
依據(jù)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(tǒng)相關性AI分析技術（以下是WitExpert系統(tǒng)平臺截圖）
分析出故障原因貢獻度，并定位故障產(chǎn)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(xiàn)設備保養(yǎng)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(jù)退化曲線預測保養(yǎng)，實現(xiàn)延長保養(yǎng)或因故障提前保養(yǎng)
神經(jīng)網(wǎng)絡和時序列分析的AI預測算法
結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡和時序列分析的AI預測算法，學習設備歷史數(shù)據(jù)的模式和趨勢，實現(xiàn)精準預測。
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工業(yè)邊緣計算網(wǎng)關
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