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研究与开发

利用振动分析进行故障预测

背景

工厂生产设备、自动柜员机、售票机等生活必备设备的故障,使生产和服务难以继续。为了防止这种情况的发生,预防性维修的思想正在传播,在这种思想中,设备的运行状态不断受到传感器的监控,当检测到异常情况时就采取维修行动。因此,为了检测设备故障的迹象,OKI正在开发一种基于设备运行中产生的振动变化自动检测异常的AI技术。与公司内外的合作伙伴一起,OKI正在进行实验演示,以开发用于实时和自动检测以前没有注意到的异常的方法。

特性

OKI的振动分析基于一种结合了非负矩阵分解(NMF)和机器学习的独特方法。这种方法有两个特点。第一个是轻量级处理和实时检测的能力,甚至可以检测在故障开始时产生的高频异常振动,但一般检测方法通常不处理这种异常振动。二是不需要预先对频带进行识别和分类。有了这些特性,就有可能自动检测出只有经验丰富的工人才会注意到的异常。此外,可以在设备出现故障之前进行维护。预计这项技术将被应用到许多设备上。

振动分析

振动分析技术

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