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地(di)址:深(shen)圳市(shi)福(fu)田區深(shen)南(nan)大道1006號深(shen)圳國際創新中心A棟14層
基于設備運行數據信息,對設備關鍵部件的常發故障進行統計分析,從數據中提取多域、多源故障特征,利用聚類、K最近鄰分類、支持向量機、混合智能診斷等機器學習算法構建關鍵機械設備故障識別模型,自適應解析設備故障模式與故障知識,智能診斷關鍵機械設備典型故障。
為用戶提供專業數據分析工具,借助趨勢分析法、時域分析法、頻譜分析法、包絡分析法等工具方法,分析傳感器等采集的數據。
可用于對設備的軸系類故障、齒輪故障、軸承故障、電機故障等做出分析判斷。
AR眼鏡
將(jiang)AR技術(shu)與專業信號分析技術(shu)相結合,為用戶(hu)提供更加便捷的可視化分析手(shou)段,實時展示生產線、設(she)備、傳(chuan)感器(qi)的運行狀態、關鍵(jian)數(shu)據、故(gu)障預警等信息,協助運維人(ren)員(yuan)快速排(pai)除設(she)備故(gu)障。