诊断算法软件
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拥有行业内覆盖最广的诊断算法模型库。通过与知名高校实验室的深度合作，基于理论研究与工程现场数据的紧密结合，成功开发了超过100种针对零部件级别的精密诊断算法模型，能够覆盖工业设备中90%以上的故障模式。
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算法简介
为了适应现代工业互联网的需求，诊断算法软件采用了微服务架构设计，不仅易于集成到各种应用端环境中，而且已经与IEPLAT设备智能运维平台无缝对接，为用户提供了一个高效、智能的设备维护解决方案。
算法特点
广泛适用性：算法覆盖从简单到复杂的各类工业设备，适应不同行业需求。 高精度诊断：结合传统信号处理与现代深度学习技术，确保对设备状态的全面监测和准确预判。 智能预警：采用固定阈值、动态阈值及趋势预测等多种预警机制，提前发现潜在问题。 易于集成：微服务架构设计使得软件可以轻松集成到各种应用环境中，并已与IEPLAT设备智能运维平台无缝对接。
功率谱密度：用于频域分析，帮助识别振动信号中的周期性成分，对于旋转机械特别有用。
小波变换结合深度卷积(CNN)：融合了传统信号处理方法与现代深度学习的优势，既能进行有效的特征提取又能自动学习复杂模式。
固定阈值预警：适用于对已知稳定状态下的参数监测，当设备运行参数超出预设的安全范围时发出警报。
系统架构
旋转机械设备：通过分析振动、温度、电流、压力、流量及排气温度等信号，监测电动机、泵、风机、压缩机和涡轮机的健康状态以预测潜在故障。
传动系统：利用齿轮啮合频率、侧频带能量、对中情况和松紧度等特征，评估齿轮箱、联轴器和皮带传动系统的磨损或不平衡问题。
液压与气动系统：监控油液质量、泄漏、压力波动、密封性、响应时间和位置精度，确保液压泵和气缸的稳定运行并及时发现异常。
电气系统：通过检测局部放电、油温、绕组电阻、操作次数、触头磨损程度和绝缘电阻等参数，维护电力变压器、断路器和电缆的安全与可靠性。
热力系统：跟踪水位、蒸汽压力、燃烧效率、传热效率、结垢程度和泄漏风险，保障锅炉和换热器的有效运作及能效优化。
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