目前,已有的机械故障诊断方法多针对断路器分合闸过程中的线圈电流信号及分合闸弹簧、电磁铁的振动信号进行研究。
线圈电流的变化可以反映铁心在分合闸操作过程中的运动变化细节,因此对这一信号进行分析可以研究断路器是否发生故障。电流的波形稳定性好、简单直观,声学检测费用,但是仅依靠电流信号不能全力地诊断断路器的各种故障,尤其是对于发生在电磁铁部分之外的故障更是如此。
风力发电叶片哨音检测仪系统通过对风机叶片运行声音实时在线监测,结合声学分析和机器学习算法,可有效实现风机叶片开裂、异物附着等识别,保障风机的健康发电与运维。
频率范围:100Hz~15kHz;
信号处理: 内置MCU,支持时域波形传输和特征计算;
传输方式:有线、无线均可;
供电方式:被动POE或DC供电;
软件功能:集成信号处理、机器学习算法,对叶片健康程度作准确评估,提供手机移动监测、故障警报功能。
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