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，声学检测系统，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。
振动是机械设备运行中的重要数据，反映振动的基本参数主要有3个：振幅、相位、频率。描述振幅有3个物理量：位移、速度、加速度。为了有效反映机器设备的安危状态，对于工作性质、转速、结构不同的机器，理论上应采用不同的振动物理量描述。例如对于高频或带有较大冲击的机器用加速度描述较合理；相反，对于转速较低、无明显冲击的机器，应采用振动位移来描述。
风力发电叶片哨音检测仪系统通过对风机叶片运行声音实时在线监测，结合声学分析和机器学习算法，可有效实现风机叶片开裂、异物附着等识别，保障风机的健康发电与运维。
频率范围：100Hz~15kHz；
信号处理： 内置MCU，支持时域波形传输和特征计算；
传输方式：有线、无线均可；
供电方式：被动POE或DC供电；
软件功能：集成信号处理、机器学习算法，对叶片健康程度作准确评估，提供手机移动监测、故障警报功能。
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