在線油液檢測數(shù)據(jù)如何實現(xiàn)智能分析？

舉報

常州蜂鳥物聯(lián)科技有限公司2025-11-09

在線油液檢測數(shù)據(jù)的智能分析依賴“邊緣計算+云端AI”的混合架構(gòu)。邊緣端傳感器內(nèi)置初級數(shù)據(jù)處理模塊，可對原始信號進行濾波、降噪及特征提取，例如將振動信號轉(zhuǎn)換為黏度值，或通過激光散射計算顆粒濃度，減少無效數(shù)據(jù)傳輸。云端平臺則部署深度學習模型，對多維度數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析。以風電齒輪箱為例，平臺可同步分析金屬磨粒濃度、水分含量及設(shè)備振動頻譜，當磨粒濃度突然升高且伴隨特定頻率振動時，AI模型可判定為齒輪齒面點蝕故障，并預(yù)測故障發(fā)展速度。此外，平臺通過對比歷史數(shù)據(jù)及同型號設(shè)備運行數(shù)據(jù)，建立設(shè)備健康基準線，動態(tài)調(diào)整預(yù)警閾值。例如，新設(shè)備運行初期金屬磨粒濃度較高屬正常現(xiàn)象，系統(tǒng)會通過自適應(yīng)學習避免誤報警。常州蜂鳥物聯(lián)科技有限公司的監(jiān)測平臺采用自研的“蜂鳥大腦”AI引擎，支持對柴油內(nèi)燃機、汽輪機等設(shè)備的油液數(shù)據(jù)進行實時分析，其故障診斷準確率達92%以上。平臺還提供可視化看板，將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為趨勢圖、熱力圖等直觀形式，幫助用戶快速定位問題。