激情综合色五月丁香六月亚洲丨色多多黄色丨19禁大尺度做爰无遮挡小说丨天天尻丨久热爱精品视频在线9丨婷婷性多多影院丨青娱乐最新官网丨国产精品一区二区欧美丨亚洲婷婷av丨亡は夫の上司中文字幕丨a国产精品丨狠狠爱免费视频丨国产中文区二暮区2022丨最新av导航丨超碰99在线观看

工業企業設備管理方面普遍面臨著：設備運維成本高、安全隱患管控難、檢修維護效率低等情況，成為制約企業發展的一大難題。

設備能否安全可靠地運行，對于確保產品質量、提高企業生產能力、保障安全生產具有十分重要的意義。

如何低成本、高效率的實現設備狀態遠程監控，實現故障風險的早期識別，將事故隱患消滅在萌芽狀態。將設備管理工作由“被動應對”提升為“主動干預”實現主輔機設備的預測性維護，對于降低設備維護成本，保證設備運行安全以及提升工業企業整體經濟效益都有著非常重要的現實意義。

云酷科技設備狀態監測系統針對工業設備狀態監控管理中存在諸多問題，提出以信息技術賦能傳統管理業務的管理思路。基于物聯網技術，通過音頻傳感器實現設備音頻數據的遠程采集；利用信號解析技術，提取音頻數據關鍵指標信號；利用信號分析及AI神經網絡技術，實現設備運行狀態的遠程監測和設備故障的早期預警；同時輔以振動和溫度傳感器，使管理人員和作業人員隨時隨地掌握設備運行狀態，幫助企業用戶提升生產效率，保證生產安全，優化生產決策。

設備狀態監測系統創新點：

1.利用物聯網技術進行設備狀態監測。基于物聯網傳感器的設備監測系統實現對設備運行狀態的遠程監測，提高設備運行的可靠性。

2、利用聲音對設備故障告警和診斷。到目前為止，發電行業的設備故障告警與診斷多數以振動監測為主。本系統將設備聲音作為設備故障預警與診斷的主要依據，與振動監測相比靈敏度更高，可遠程監聽，適應性廣，作用更大。

3、使用機器學習和深度學習相結合技術作為分析工具。目前已有的設備故障告警與診斷系統大多采用傳統的機器學習模式，不能適應不斷變化的生產環境，適應性不強。設備狀態監測系統采用機器學習技術，具有模型自主學習，自完善的能力，異常識別更加精準，提高設備穩定運行。