預測性維護是工業互聯網中一個重要的應用場景。在預測性維護出現之前，設備維護的方式主要是被動故障維護以及定期以人工巡檢的方式檢測，預測性檢測的出現可以降低設備的故障率，異音檢測機構，提高設備利用率，確保設備持續使用，提高企業生產效率，同時也可以減少設備維修費用。

預測性維護能夠真正落地并且為客戶創造價值，需要具備兩大條件，其一是數據基礎，第二是算法模型。


 
噪聲的測量主要是聲壓級、聲功率及其噪聲頻譜的測量。這里測量聲壓級。儀器上有阻尼開關能反映人耳聽覺動態特性，“快”擋：測定起伏不大的穩定噪聲；“慢”擋：測定起伏超過4dB的噪聲。對于無規則起伏的連續噪聲，如果測量它的平均值，一般用“慢”擋，如果要測量某種噪聲變化的zui大值，而沒有“zui大保持”擋，太原異音檢測，應該用“快”擋，觀察它的zui大指示值。



在測量噪聲時，生產線異音檢測，用聲級計測量，選擇用“快”擋測量。使用方法如下：聲級計使用環境的選擇：選擇有代表性的測試地點，聲級計要離開地面，離開墻壁，以減少地面和墻壁的反射聲的附加影響。
天氣條件要求在無雨無雪的時間，汽車異音檢測臺，聲級計應保持傳聲器膜片清潔，風力在三級以上必須加風罩(以避免風噪聲干擾)，五級以上大風應停止測量。



 
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