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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