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振動(dòng)監(jiān)測(cè) (VM) 已經(jīng)存在很長(zhǎng)時(shí)間,并已用于監(jiān)測(cè)機(jī)器、設(shè)備或結(jié)構(gòu)的健康狀況。實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析機(jī)器運(yùn)行期間通過專用傳感器收集的振動(dòng)數(shù)據(jù)。振動(dòng)監(jiān)測(cè) (VM) 已經(jīng)存在很長(zhǎng)時(shí)間,并已用于監(jiān)測(cè)機(jī)器、設(shè)備或結(jié)構(gòu)的健康狀況。實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析機(jī)器運(yùn)行期間通過專用傳感器收集的振動(dòng)數(shù)據(jù)。振動(dòng)監(jiān)測(cè)的主要目標(biāo)是降低致命損壞和潛在停線情況的風(fēng)險(xiǎn),從而最終控制和降低運(yùn)營成本。振動(dòng)監(jiān)測(cè)的主要目標(biāo)是降低致命損壞和潛在停線情況的風(fēng)險(xiǎn),從而最終控制和降低運(yùn)營成本。來自來自振動(dòng)傳感器振動(dòng)傳感器的振動(dòng)數(shù)據(jù)可用作獨(dú)立輸入或根據(jù)操作要求與其他傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合使用。例如,在工廠自動(dòng)化應(yīng)用中,振動(dòng)數(shù)據(jù)可以與:的振動(dòng)數(shù)據(jù)可用作獨(dú)立輸入或根據(jù)操作要求與其他傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合使用。例如,在工廠自動(dòng)化應(yīng)用中,振動(dòng)數(shù)據(jù)可以與:溫度溫度抽煙抽煙濕度濕度壓力壓力聲音聲音這種組合產(chǎn)生了一個(gè)完整的系統(tǒng),將提供更強(qiáng)大和可靠的解決方案。這種組合產(chǎn)生了一個(gè)完整的系統(tǒng),將提供更強(qiáng)大和可靠的解決方案。在結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)等其他一些用例中,振動(dòng)數(shù)據(jù)可以與通過測(cè)斜儀收集的傾斜位置數(shù)據(jù)相結(jié)合,以確定結(jié)構(gòu)的健康狀況。在結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)等其他一些用例中,振動(dòng)數(shù)據(jù)可以與通過測(cè)斜儀收集的傾斜位置數(shù)據(jù)相結(jié)合,以確定結(jié)構(gòu)的健康狀況。收集的數(shù)據(jù)被輸入專用算法,包括新興的人工智能 (AI) 算法,以開發(fā)一個(gè)可以預(yù)測(cè)未來潛在故障的模型。然后可以使用模型預(yù)測(cè)信息來構(gòu)建知識(shí),以決定是否需要立即采取任何行動(dòng)來避免生產(chǎn)力損失。收集的數(shù)據(jù)被輸入專用算法,包括新興的人工智能 (AI) 算法,以開發(fā)一個(gè)可以預(yù)測(cè)未來潛在故障的模型。然后可以使用模型預(yù)測(cè)信息來構(gòu)建知識(shí),以決定是否需要立即采取任何行動(dòng)來避免生產(chǎn)力損失。工廠自動(dòng)化的一個(gè)新趨勢(shì)是人工智能算法的出現(xiàn),這些算法可以根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以預(yù)測(cè)應(yīng)該執(zhí)行哪些任務(wù)。這減輕了以前不得不做出極其困難和耗時(shí)的決定的個(gè)體操作員的負(fù)擔(dān)。一個(gè)自主自動(dòng)化的工廠消除了個(gè)體操作員的責(zé)任,并自動(dòng)對(duì)任何變化的操作條件做出反應(yīng)。
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