基于設備運行(xíng)數(shù)據信息，對(duì)設備關→♦€鍵部件(jiàn)的(de)常發故障進行(xíng)統計(j&δ ì)分(fēn)析，從(cóng)數(shù)據中提取多(duō)域、多(du∏✘•↕ō)源故障特征，利用(yòng)聚類、K最近(jìn)鄰分(fēn)↑ ε×類、支持向量機(jī)、混合智能(néng)診斷等機(jī)器(qì)學習(☆₽₹♥xí)算(suàn)法構建關鍵機(jī)械設備故障識别模型，自(zì↔☆)适應解析設備故障模式與故障知(zhī)識，智✘✘能(néng)診斷關鍵機(jī)械設備典型故障。

為(wèi)用(yòng)戶提供專業(yè)數(shù)據分(fēn)析σ♥工(gōng)具，借助趨勢分(fēn)析法、☆¶∑∑時(shí)域分(fēn)析法、頻(pín)譜分≈β(fēn)析法、包絡分(fēn)析法等工(↓✘gōng)具方法，分(fēn)析傳感器(qì↑'★)等采集的(de)數(shù)據。

可(kě)用(yòng)于對(duì)設備的(de)軸系類故障×≤、齒輪故障、軸承故障、電(diàn)機(j‍♦‌αī)故障等做(zuò)出分(fēn)析判斷。

AR眼鏡

将AR技(jì)術(shù)與專業(yè)信号分(fēn)析技(jì)術↑↕(shù)相(xiàng)結合，為(wèi)用(yòng)戶提供更加便捷的(d¥Ω¶♣e)可(kě)視(shì)化(huà)分(fē∑β≥n)析手段，實時(shí)展示生(shēng)産線、設備‍€ε€、傳感器(qì)的(de)運行(xíng)狀态、關鍵數(shù)φ€₩據、故障預警等信息，協助運維人(rén)員(‌ βλyuán)快(kuài)速排除設備故障。