新增AI自動(dòng)噪聲標(biāo)記、自動(dòng)診斷功能
更高效、更精準(zhǔn)
設(shè)備的健康狀況一目了然
信號(hào)噪聲看似簡(jiǎn)單但于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)卻不是一個(gè)好解決的問(wèn)題；
如果一段振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)噪聲，不僅會(huì)無(wú)法進(jìn)行設(shè)備診斷，更有可能因?yàn)橛嵦?hào)大幅增加導(dǎo)致錯(cuò)誤警報(bào)，影響系統(tǒng)判斷。
我們先看一下常見(jiàn)的噪聲訊號(hào)圖示：
在工廠內(nèi)，常見(jiàn)噪聲發(fā)生的原因有很多，比如：線材破損、接頭接觸不良、接頭進(jìn)水、訊號(hào)接地不良、訊號(hào)線旁有強(qiáng)電電纜…等等；
即使我們?cè)谝婚_(kāi)始就做好訊號(hào)接地（非電源接地）、強(qiáng)弱電線軌分離，或因?yàn)楣I(yè)現(xiàn)場(chǎng)先天性限制，進(jìn)行外部絕緣、隔離等方式降低噪聲干擾的可能性，也還是無(wú)法保證100%不會(huì)出現(xiàn)雜訊干擾的現(xiàn)象。
因此諾佤推出AI自動(dòng)噪聲判斷功能，根據(jù)多年來(lái)搜集到各種設(shè)備，多達(dá)40萬(wàn)筆各樣振動(dòng)正常、異常訊號(hào)，透過(guò)AI訓(xùn)練出高準(zhǔn)確度判斷模型，可精準(zhǔn)標(biāo)記出異常訊號(hào)，并且擁有AI模型特性，如果出現(xiàn)特別機(jī)型判斷準(zhǔn)確度不夠理想時(shí)，可新增標(biāo)記資料進(jìn)行優(yōu)化。
當(dāng)有異常訊號(hào)時(shí)，Phoenix GM3S會(huì)自動(dòng)用紫色點(diǎn)標(biāo)記，并且可以在軟件界面中對(duì)【顯示雜訊】作【不勾選】將其隱藏，以呈現(xiàn)沒(méi)有噪聲訊號(hào)的趨勢(shì)圖，以及在上拋振動(dòng)總量OA值到SCADA等系統(tǒng)時(shí)，自動(dòng)避開(kāi)有噪聲的資料，避免人員錯(cuò)誤判斷。
