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预测性维护是工业互联网中一个重要的应用场景。在预测性维护出现之前,设备维护的方式主要是被动故障维护以及定期以人工巡检的方式检测,预测性检测的出现可以降低设备的故障率,提高设备利用率,确保设备持续使用,提高企业生产效率,同时也可以减少设备维修费用。
预测性维护能够真正落地并且为客户创造价值,需要具备两大条件,其一是数据基础,第二是算法模型。压级以符号SPL表示,其定义为将待测声压有效值p(e)与参考声压p(ref)的比值取常用对数,再乘以20。图中每条曲线所对应的不同频率的声压级是不相同的,但人耳感觉到的响度却是一样,每条曲线上注有一个数字,单位是响度方。由等响曲线族可以得知,当响度较小时,人耳对高低音感觉不灵敏,而响度较大时,高低音感觉逐渐灵敏,而对2000Hz~5000Hz之间的声音zui为敏感。目前,已有的机械故障诊断方法多针对断路器分合闸过程中的线圈电流信号及分合闸弹簧、电磁铁的振动信号进行研究。
线圈电流的变化可以反映铁心在分合闸操作过程中的运动变化细节,因此对这一信号进行分析可以研究断路器是否发生故障。电流的波形稳定性好、简单直观,但是仅依靠电流信号不能全力地诊断断路器的各种故障,尤其是对于发生在电磁铁部分之外的故障更是如此。
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