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。早期故障诊断采用听诊法来判断设备状态,有经验的师傅可根据声音辨别出故障类型,目前声学技术中常用的统计能量法是听诊法的一种进化,它根据设备正常和故障时辐射声能量的变化进行故障诊断。而在实际应用中,该方法容易受环境影响,且技巧不易掌握,依赖操作人员经验。 虽然振动和声音都蕴含着机械状态信息,但因声信号易受干扰,使得声学诊断技术的发展远远落后于振动诊断技术。可听阈声压:正常人耳对1KHz声音刚刚能觉察其存在的声压值(20µPa)被称为 1KHz 声音的可听阈声压。一般讲,人耳不能觉察到低于这一声压值的声音的存在。
另外,当声压达到 20Pa,即声压级为 120dBSPL 时,人们的耳朵会感觉到疼痛,因此,
在声学或医学上把20 Pa=120dBSPL定义为痛阈,长时间在此环境下工作,会对听觉系统造成伤害。
在响度60方的曲线上,从125Hz一直到16000Hz的各频率纯音的声压级,基本都在60dB上下,而低于125Hz的低频的声压级,将随着频率的降低迅速地增加,在20Hz频率时的声压级达到约96dB!再比如,从听觉的闻阈到痛阈,1000Hz纯音的声压级范围近似0~130dB,区间宽达130dB,而20Hz纯音的声压级已经压缩到大约70~150dB的范围,区间仅80dB。以上信息由专业从事质量异音检测技术的慧声智创于2024/3/29 9:01:35发布
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