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工业AI

Industrial AI

AI自诊断

工况数据+振动机理+数理模型分析

工况数据+振动机理+数理模型分析，帮助用户更准确地定位设备故障。

根据振动传感器采集到的振动速度，依据ISO10816，得到四个预警等级。

通过多工况聚类学习，更准确识别设备部件健康度。

工况聚类后的数据发生趋势变化，算法诊断出设备故障异常。

依据振动分析的特征值来定位故障部位，故障种类如下：

相关性AI分析

相关性AI分析，得出故障原因贡献度，帮助用户快速定位故障原因。 系统相关性AI分析技术（以下是WitExpert系统平台截图）

分析出故障原因贡献度，并定位故障产生的原因

显著度AI分析

显著度AI分析，拟合退化曲线，帮助用户实现设备保养预测。

维保前后显著度特征提取平行线图

设备退化曲线拟合

根据退化曲线预测保养，实现延长保养或因故障提前保养

神经网络和时序列分析的AI预测算法

结合神经网络和时序列分析的AI预测算法，学习设备历史数据的模式和趋势，实现精准预测。

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