一文了解設(shè)備異音從人工判斷到智能診斷
又名：設(shè)備異響如何判斷、有標(biāo)準(zhǔn)嗎？
又名：設(shè)備異響如何判斷、有標(biāo)準(zhǔn)嗎？
答疑撰文者：蔣良君 成都華標(biāo)企管
摘要：本文分享了有關(guān)設(shè)備異音如何判斷及建立判斷標(biāo)準(zhǔn)的方法，并介紹了從人工聽(tīng)音、借助超聲波等器具聽(tīng)音，到人工智能聽(tīng)音辨故障。
答疑背景：
1.我看了Q群友2022/8/9的提問(wèn)——江蘇中鱸科技-汪：“設(shè)備異響如何判定，有沒(méi)有什么標(biāo)準(zhǔn)？”
2.首先，汪工能提出這個(gè)看似簡(jiǎn)單而又不簡(jiǎn)單的問(wèn)題，說(shuō)明他對(duì)設(shè)備“聽(tīng)音辨病”進(jìn)行了深入思考。
3.汪工提的這個(gè)問(wèn)題，看起來(lái)說(shuō)簡(jiǎn)單也簡(jiǎn)單，說(shuō)復(fù)雜也復(fù)雜。說(shuō)簡(jiǎn)單呢，只要與設(shè)備正常的聲音對(duì)比有異常的，就是異響。說(shuō)復(fù)雜呢，聽(tīng)音辨病因人而異，這與聽(tīng)音者積累的聽(tīng)音經(jīng)驗(yàn)有關(guān)。
4.雖然看起來(lái)簡(jiǎn)單，但目前有建立企業(yè)自己的設(shè)備聲學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的，估計(jì)鳳毛麟角。當(dāng)然，目前專業(yè)從事設(shè)備噪聲人工智能“聽(tīng)音辨病”的科技公司，有建立自己的設(shè)備聲學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，有開(kāi)發(fā)自己的音頻采集儀和分析診斷系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)備聲音作為缺陷診斷的手段之一，目前國(guó)內(nèi)對(duì)工業(yè)領(lǐng)域設(shè)備聽(tīng)音辨病做的專業(yè)的科技公司也是鳳毛麟角。
5.對(duì)于企業(yè)而言，是否有簡(jiǎn)單有效的方法建立對(duì)設(shè)備聽(tīng)音辨病的判斷標(biāo)準(zhǔn)呢？以及目前從用耳朵聽(tīng)、借助聽(tīng)音器具到人工智能“聽(tīng)音辨病”的發(fā)展如何，筆者就此談?wù)剛€(gè)人看法，希望對(duì)企業(yè)設(shè)備人有所啟發(fā)。
注：Q群“中國(guó)設(shè)備管理”，Q群號(hào)：283752911
一、 設(shè)備異響如何判定
1.1異響，與正常聲音相比，不正常響聲就是異響。不同設(shè)備的異響/異音也是不同的，就像我們每個(gè)人說(shuō)話聲音都有各自的聲音特征，設(shè)備也一樣。我們先了解下“異響”的定義/含義。
——異響作為一種非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，沒(méi)有明確的學(xué)術(shù)定義，它不像我們通常所說(shuō)的振動(dòng)和噪聲在學(xué)術(shù)上有明確的定義和理論基礎(chǔ)，所以只能寬泛地統(tǒng)稱為它是一種讓人很煩惱的機(jī)械噪音。
——在物理學(xué)上，噪聲指一切不規(guī)則的信號(hào)（不一定要是聲音），比如電磁噪聲，熱噪聲，無(wú)線電傳輸時(shí)的噪聲，激光器噪聲，光纖通信噪聲，照相機(jī)拍攝圖片時(shí)畫面的噪聲等。
1.2對(duì)聲音異常的判斷，多數(shù)設(shè)備的異音，只要環(huán)境噪聲不是非常嘈雜，經(jīng)常在現(xiàn)場(chǎng)接觸設(shè)備的人都能聽(tīng)出來(lái)。
1.3常用的異音判斷方式：
隨著科技的發(fā)展，對(duì)設(shè)備噪聲、異響的檢測(cè)、監(jiān)測(cè)手段也逐漸豐富，從耳朵聽(tīng)，到借助便攜式聽(tīng)音器具，再到人工智能“聽(tīng)音辨病”，如圖：
下面介紹四種常用的設(shè)備異響判斷/診斷方式:
1.3.1耳聽(tīng)法
1）巡檢人員應(yīng)熟悉掌握設(shè)備的聲音特點(diǎn)，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)缺陷或故障時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)異音，可以通過(guò)正常時(shí)和異常時(shí)的音律、音量的變化來(lái)判斷設(shè)備故障的發(fā)生部位和性質(zhì)。如：疏水閥的開(kāi)閉聲、軸承的摩擦聲、齒輪摩擦聲、消音器嘯叫、壓縮機(jī)的運(yùn)動(dòng)部件異音或氣缸內(nèi)出現(xiàn)異音。電磁閥異音、接觸器異音、變壓器異音等。根據(jù)巡檢需要，可配置工業(yè)聽(tīng)診器、聽(tīng)音棒、電子聽(tīng)診器。
1）巡檢人員應(yīng)熟悉掌握設(shè)備的聲音特點(diǎn)，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)缺陷或故障時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)異音，可以通過(guò)正常時(shí)和異常時(shí)的音律、音量的變化來(lái)判斷設(shè)備故障的發(fā)生部位和性質(zhì)。如：疏水閥的開(kāi)閉聲、軸承的摩擦聲、齒輪摩擦聲、消音器嘯叫、壓縮機(jī)的運(yùn)動(dòng)部件異音或氣缸內(nèi)出現(xiàn)異音。電磁閥異音、接觸器異音、變壓器異音等。根據(jù)巡檢需要，可配置工業(yè)聽(tīng)診器、聽(tīng)音棒、電子聽(tīng)診器。
2）通常， 耳聽(tīng)法適合具有較多經(jīng)驗(yàn)的人員可以利用設(shè)備運(yùn)行聲音以及產(chǎn)生振動(dòng)就可進(jìn)行設(shè)備是否存在缺陷進(jìn)行判斷。耳聽(tīng)法的描述，文字不如音視頻，音視頻不如到現(xiàn)場(chǎng)仔細(xì)感知聽(tīng)、看。文字異音判斷描述如：
例1：電機(jī)持續(xù)嚓嚓聲，轉(zhuǎn)子與定子碰擦。轉(zhuǎn)速變慢嗡嗡聲，線圈碰殼相接地。轉(zhuǎn)速變慢吭吭聲，線圈斷線缺一相。軸承噓噓聲潤(rùn)滑干涸。軸承咯咯聲軸承已損壞。
例2：電力變壓器異常聲響的判斷
運(yùn)行正常變壓器，清晰均勻嗡嗡響。配變聲響有異常，判斷故障點(diǎn)原因。嗡嗡聲大音調(diào)高，過(guò)載或是過(guò)電壓。
間歇猛烈咯咯聲，單相負(fù)載急劇增。叮叮當(dāng)當(dāng)錘擊聲，穿心螺桿已松動(dòng)。噼噼啪啪拍掌聲，鐵心接地線開(kāi)斷。
間歇發(fā)出哧哧聲，鐵心接地不良癥。繞組短路較輕微，發(fā)出陣陣噼啪聲。繞組短路較嚴(yán)重，發(fā)出巨大轟鳴聲。
高壓套管有裂痕，發(fā)出高頻嘶嘶聲。高壓引線殼閃絡(luò)，噼噼啪啪炸裂聲。低壓相線有接地，老遠(yuǎn)聽(tīng)到轟轟響。
跌落開(kāi)關(guān)分接頭，接觸不良吱吱響。
以上判斷，若只看文字理解，其實(shí)很難掌握，紙上得來(lái)終覺(jué)淺，絕知此事要躬行。
1.3.2超聲儀檢測(cè)法
1）我們用耳朵聽(tīng)不見(jiàn)設(shè)備有異音，并不代表設(shè)備就是正常的（如圖：檢測(cè)儀對(duì)故障檢出的靈敏度），用耳朵能聽(tīng)見(jiàn)異音，通常存在缺陷。
2）我們?nèi)说亩淠苈?tīng)見(jiàn)的頻率范圍是20Hz到20000Hz，對(duì)超過(guò)頻率20000Hz的超聲波，我們可以借助便攜超聲波檢測(cè)儀來(lái)實(shí)現(xiàn)。目前常見(jiàn)的有數(shù)字顯示頻率、顯示波紋、聲波成像顯示定位的，可通過(guò)聲音、頻率、波形等綜合判斷設(shè)備的聲音。常見(jiàn)便攜式檢測(cè)儀如：
3）對(duì)于軸承檢測(cè)，有超聲波檢測(cè)（如圖），更多的是測(cè)振，便攜式軸承儀比較典型的是沖擊脈沖法測(cè)量(如圖)（不限于此），測(cè)量后直接顯示診斷結(jié)果，如：用紅、黃、綠表示對(duì)應(yīng)的結(jié)果。
超聲波檢測(cè)：
超聲波檢測(cè)：
振動(dòng)檢測(cè)：
目前有的企業(yè)對(duì)關(guān)鍵設(shè)備采用噪聲數(shù)據(jù)采集+專用軟件分析，噪聲分析手段，能反映出設(shè)備噪聲的幅值大小和頻帶信息，但是這種方法不能識(shí)別定位噪聲源。
1.3.3 AI智能聲學(xué)故障檢測(cè)系統(tǒng)-人工智能聽(tīng)音辯故障
1）現(xiàn)在國(guó)內(nèi)有個(gè)別科技公司利用人工智能識(shí)別聲音的技術(shù)來(lái)檢測(cè)故障機(jī)器，用機(jī)械噪聲識(shí)別監(jiān)測(cè)作為企業(yè)設(shè)備預(yù)防性維修的手段之一。人工智能聽(tīng)音辯病主要應(yīng)用于智能制造、能源、機(jī)械設(shè)備、冶金、造紙、軌道交通等行業(yè)，在線監(jiān)測(cè)設(shè)備如通用旋轉(zhuǎn)往復(fù)型設(shè)備（如電機(jī)、泵、風(fēng)機(jī)、齒輪箱等）、沖壓和剪切設(shè)備、高速包裝設(shè)備、數(shù)控機(jī)床加工中心以及各類非標(biāo)設(shè)備如工程設(shè)備、空氣壓縮機(jī)等。人工智能聽(tīng)音辯病（故障）的三個(gè)層次：
第一層：聲音檢測(cè)，根據(jù)機(jī)器部件的基本物理建模來(lái)預(yù)測(cè)其何時(shí)開(kāi)始磨損;
第二層：使用深度學(xué)習(xí)算法和麥克風(fēng)收集的聲音，來(lái)幫助檢測(cè)奇怪或異常的噪聲，通過(guò)訓(xùn)練，軟件可以提示機(jī)器發(fā)生的一般問(wèn)題;
第三層：將具體的聲音標(biāo)記、分類，然后通過(guò)深度學(xué)習(xí)將特定聲音與具體故障聯(lián)系起來(lái)。經(jīng)過(guò)對(duì)聲音數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)和訓(xùn)練后的軟件，在故障發(fā)生前，通常能示警即將發(fā)生的問(wèn)題。
2）目前國(guó)內(nèi)工業(yè)領(lǐng)域?qū)I、機(jī)器學(xué)習(xí)與設(shè)備噪聲分析相結(jié)合的科技公司如：廈門碩橙科技、北京諦聲科技等。例如，碩橙科技的 “機(jī)器聽(tīng)診大師” 系統(tǒng)，用戶可將橙盒部署在工業(yè)設(shè)備周邊，無(wú)需嵌入設(shè)備，改變?cè)O(shè)備原有的構(gòu)造。當(dāng)設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，橙盒會(huì)自動(dòng)收集機(jī)器發(fā)出的噪聲，通過(guò)前置在橙盒的算法，將噪聲數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)特征值，并上傳至云端服務(wù)器，再通過(guò) AI 算法進(jìn)行識(shí)別和分析，判斷設(shè)備運(yùn)行的狀況，并將數(shù)據(jù)反饋給終端用戶。
人工智能可以在收集大量聲音信息后重新定義“噪聲/異音”，從“因人而異”到“因AI恒定”。其AI聽(tīng)音診斷過(guò)程如圖：[設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)之“聽(tīng)音辨病”]
有條件的企業(yè)，對(duì)關(guān)鍵設(shè)備可考慮導(dǎo)入AI技術(shù)設(shè)備噪聲分析故障診斷系統(tǒng)，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常聲音可及時(shí)預(yù)警。
3）目前國(guó)內(nèi)從事AI智能聲學(xué)故障檢測(cè)的公司，有自己研發(fā)音頻數(shù)據(jù)采集器和分析診斷系統(tǒng)，他們也在前進(jìn)中不但收集企業(yè)大量的設(shè)備正常、異常的聲學(xué)數(shù)據(jù)。也有的科技公司只研究軸承噪音，開(kāi)發(fā)了超聲波軸承運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，有的公司研究電機(jī)噪聲，據(jù)我了解有個(gè)研究電機(jī)噪聲的公司，收集到了近2TB的聲學(xué)數(shù)據(jù)，約達(dá)16,000個(gè)聲音片段。
4）提示：
1.不同設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中發(fā)出的噪聲并不相同，如何對(duì)不同類型的聲音進(jìn)行區(qū)分（特別是一個(gè)區(qū)域多臺(tái)設(shè)備，如：造紙機(jī)、軋鋼線、成排真空泵），并標(biāo)識(shí)出異常零部件，成為其中最困難的部分，這也是目前噪音診斷科技公司的技術(shù)難點(diǎn)。
2.每種檢測(cè)方法均有其適用性與局限性，各種方法對(duì)缺陷的檢測(cè)概率不會(huì)是100%，也不會(huì)完全相同。在檢測(cè)或監(jiān)測(cè)設(shè)備噪聲的同時(shí)，對(duì)關(guān)鍵及重要設(shè)備，還需測(cè)振、測(cè)溫、測(cè)電流信號(hào)等，通常會(huì)根據(jù)需要采用兩種或以上檢測(cè)手段。例如：對(duì)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的有效性而言，筆者認(rèn)為噪聲監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)缺陷不如靜態(tài)電路分析（MCA） 、 動(dòng)態(tài)電信號(hào)分析（ESA）、諧波診斷分析（HDS）有效，噪聲監(jiān)測(cè)，需根據(jù)具體設(shè)備而定。
二、如何建立判斷標(biāo)準(zhǔn)
對(duì)企業(yè)而言，建立設(shè)備異響判斷標(biāo)準(zhǔn)，可采用“直觀判斷法”或“音頻頻譜分析法”，建立企業(yè)自己的“設(shè)備聲數(shù)據(jù)庫(kù)”，用于員工培訓(xùn)和設(shè)備噪聲故障判斷。
2.1. 直觀判斷法
直觀判斷法是最簡(jiǎn)單實(shí)用的方法，就是通過(guò)用手機(jī)或相機(jī)，在距離設(shè)備安全距離的地方，以視頻方式拍攝正常的、存在異音的，作為“聽(tīng)音辨病”的視頻教材。具體做法：
2.1.1通知所有的操作崗、設(shè)備人員，若發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常聲音，可使用手機(jī)、相機(jī)拍攝視頻，一經(jīng)采用的按公司合理化建議獎(jiǎng)勵(lì)，對(duì)發(fā)現(xiàn)重大隱患的另外按公司規(guī)定獎(jiǎng)勵(lì)，這樣一舉兩得，即可調(diào)動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)人員參與，又增加了采集設(shè)備異響的機(jī)會(huì)。對(duì)于負(fù)責(zé)企業(yè)設(shè)備“設(shè)備聲學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)”的，到現(xiàn)場(chǎng)巡檢或接到通知后，應(yīng)到現(xiàn)場(chǎng)再次采集、核對(duì)異常音視頻。提示：拍攝視頻后，可根據(jù)需要將音頻從視頻中分離出來(lái)，利用音頻分析軟件做分析）。
2.2.2將采集到的音視頻，導(dǎo)入電腦。
2.2.3建立電子文件夾。將設(shè)備按不同類別建立文件夾，每類設(shè)備的文件類再分正常音視頻、異常音視頻。將每個(gè)視頻的文檔名稱規(guī)范注明，方便以后查閱。
2.2.4視頻文檔命名。例如：設(shè)備名稱位號(hào)-采集點(diǎn)單位簡(jiǎn)稱-采集時(shí)間-音頻分類（正常、異常）。
2.2.4建立好的視頻庫(kù)，可以直接作為視頻播放，作為員工巡檢的培訓(xùn)教材之一，非常直觀。
2.2音頻頻譜分析法
在常見(jiàn)的工業(yè)場(chǎng)景中，工業(yè)設(shè)備運(yùn)行時(shí)會(huì)發(fā)出各式各樣的聲音，如果從設(shè)備物理本質(zhì)出發(fā)，工業(yè)設(shè)備所發(fā)出的聲音可分為兩種：一是機(jī)械摩擦所產(chǎn)生的諧波噪聲；二是機(jī)械碰撞產(chǎn)生的沖擊噪聲。工業(yè)設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)，兩種聲音呈現(xiàn)出相互疊加、且保持平衡的狀態(tài)；當(dāng)噪音分量比例出現(xiàn)異常時(shí)，可以作為設(shè)備故障的標(biāo)志。可以將音頻通過(guò)“快速傅里葉變換”（FFT），將一個(gè)信號(hào)轉(zhuǎn)化為頻譜分量，可看到該信號(hào)的頻率信息，用于對(duì)機(jī)械或某個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行缺陷分析。
例如：下圖是一個(gè)電動(dòng)螺絲刀的聲學(xué)測(cè)量結(jié)果。測(cè)得結(jié)果減去參考頻譜得到偏差，再將該差值與預(yù)設(shè)的上下限對(duì)比，就可判斷是否有缺陷。
例如：下圖是一個(gè)電動(dòng)螺絲刀的聲學(xué)測(cè)量結(jié)果。測(cè)得結(jié)果減去參考頻譜得到偏差，再將該差值與預(yù)設(shè)的上下限對(duì)比，就可判斷是否有缺陷。
音頻頻譜分析法雖然很多，企業(yè)可采用以下兩種：
2.2.1噪音振動(dòng)診斷系統(tǒng)
1）若你企業(yè)目前有振動(dòng)和噪聲信號(hào)雙通道測(cè)試數(shù)據(jù)采集儀，同時(shí)采樣和配套的噪聲振動(dòng)分析軟件，則可直接使用，通過(guò)不斷收集、總結(jié)提煉，就可形成你企業(yè)自己的“設(shè)備聲學(xué)故障診斷指南”，而且你還可同時(shí)將振動(dòng)頻譜與噪聲的頻譜對(duì)應(yīng)放在指南內(nèi)。
1）若你企業(yè)目前有振動(dòng)和噪聲信號(hào)雙通道測(cè)試數(shù)據(jù)采集儀，同時(shí)采樣和配套的噪聲振動(dòng)分析軟件，則可直接使用，通過(guò)不斷收集、總結(jié)提煉，就可形成你企業(yè)自己的“設(shè)備聲學(xué)故障診斷指南”，而且你還可同時(shí)將振動(dòng)頻譜與噪聲的頻譜對(duì)應(yīng)放在指南內(nèi)。
例如：大連理工大學(xué)機(jī)械學(xué)院振動(dòng)工程研究所的王睿等，在《基于相干分析的離心式壓縮機(jī)噪聲源識(shí)別》中寫到：
對(duì)離心式壓縮機(jī)的振動(dòng)信號(hào)頻率與噪聲信號(hào)頻率成分進(jìn)行對(duì)比分析，分析較為相似， 頻域分布具有很強(qiáng)的相關(guān)性， 且造成振動(dòng)和噪聲最大的主要頻率（fs ） 基本一致。通過(guò)振動(dòng)和噪聲的相干分析圖分析可知， 造成振動(dòng)和噪聲最大的主要頻率的相干性達(dá)到 88%。 依此可知， 振動(dòng)和噪聲頻率特性具有很強(qiáng)的相關(guān)性。 找到相干性最好的點(diǎn)， 結(jié)合壓縮機(jī)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)分析， 就可找到壓縮機(jī)組頻率fs 的噪聲源位置。如圖：
2.2.2音頻頻譜分析
1）需要購(gòu)買基于 PC 的音頻采集儀和聲學(xué)分析儀，如：基于 PC 的示波器、頻譜分析儀、信號(hào)發(fā)生器、邏輯分析儀、數(shù)據(jù)采集，基于PC的噪聲和振動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)。
2）適用于 Windows 的音頻頻譜分析儀軟件（有的免費(fèi)有的付費(fèi)），如：
1. Friture
2. Visual Analyzer
3. Oscilloscope
4. TrueRTA
5. AudioTool
6. Zelscope
7. Spectrum Analyzer Pro
8. Virtins Spectrum Analyzer
3）你有了音頻采集和音頻頻譜分析軟件，就可抽時(shí)間對(duì)采集的音頻進(jìn)行分析研究，比對(duì)正常、異常的音頻頻譜，逐步從中找出規(guī)律，看多少Hz頻段對(duì)應(yīng)的噪聲峰值是多少，噪聲實(shí)時(shí)頻譜波動(dòng)情況如何，必要時(shí)可結(jié)合測(cè)振頻頻對(duì)比判斷，當(dāng)你采集的數(shù)據(jù)足夠多了，研究多了，你就可以掌握自己企業(yè)的設(shè)備音頻頻譜分析指南，形成自己企業(yè)的設(shè)備“聽(tīng)音辨病”。在這方面，企業(yè)內(nèi)也有個(gè)別工程師在探索和研究設(shè)備噪聲與故障定位，從“以音辨病”到“以音定位”。
例如：《雙缸壓縮機(jī)異常噪聲診斷及控制》（張榮婷）-異常噪聲產(chǎn)生原因分析
在空調(diào)系統(tǒng)中測(cè)試出現(xiàn)異常聽(tīng)感時(shí)， 1000 Hz頻段以 內(nèi)多個(gè)噪聲峰值明 顯增加， 尤其是700~800 Hz頻 段噪 聲整 體偏 高。 出 現(xiàn)異常 噪聲 時(shí)，700~800 Hz頻段噪聲實(shí)時(shí)頻譜波動(dòng)較大。 對(duì)比異常壓縮機(jī)與正常壓縮機(jī)噪聲頻譜， 異常壓縮機(jī)在1000 Hz以內(nèi)頻段噪聲整體偏高， 與系統(tǒng)出現(xiàn)異常聽(tīng)感時(shí)噪聲頻譜特性一致， 如圖1所示。振動(dòng)測(cè)試發(fā)現(xiàn)該壓縮機(jī)泵體部位的軸向振動(dòng)存在明顯異常， 振動(dòng)有效值是正常壓縮機(jī)的3倍左右。 圖2為存在異常噪聲的壓縮機(jī)的聲功率頻譜與泵體部位各方向振動(dòng)頻譜的對(duì)應(yīng)關(guān)系。 1000 Hz頻段內(nèi)， 泵體軸向振動(dòng)頻譜與噪聲頻譜趨勢(shì)基本一致， 可確定該異常噪聲與泵體軸向振動(dòng)異常有直接關(guān)系。 根據(jù)壓縮機(jī)單機(jī)結(jié)構(gòu)振動(dòng)噪聲特性， 可以推斷是壓縮機(jī)曲軸發(fā)生了間歇性軸向竄動(dòng)， 導(dǎo)致不連續(xù)異常噪聲的產(chǎn)生。
針對(duì)雙缸壓縮機(jī)在高頻運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)的不連續(xù)異常聲，結(jié)合噪聲和振動(dòng)識(shí)別技術(shù)，確定產(chǎn)生原因?yàn)樵谀承┕r下， 由于曲軸轉(zhuǎn)子系統(tǒng)受到的軸向合力存在向上的可能性，從而產(chǎn)生軸向竄動(dòng)導(dǎo)致異常噪聲。對(duì)軸向竄動(dòng)產(chǎn)生機(jī)理、 影響因素和改善措施進(jìn)行了討論， 針對(duì)該機(jī)型的具體問(wèn)題， 采用增大定轉(zhuǎn)子高度差來(lái)增大方向向下的軸向磁拉力， 從而使軸向合力在任何工況下能保證向下， 有效的解決了該異常噪聲。
三、小結(jié)
以上，對(duì)設(shè)備聽(tīng)音辨病，從用耳朵聽(tīng)到人工智能聽(tīng)音診斷故障等，作了簡(jiǎn)要介紹。對(duì)于企業(yè)設(shè)備“聽(tīng)音辨病”，立即可著手做的是“直觀判斷法”，略有條件的可采用“音頻頻譜分析法”，建立企業(yè)自己的“設(shè)備聲學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)”，用于員工培訓(xùn)和設(shè)備噪聲故障判斷，你點(diǎn)檢標(biāo)準(zhǔn)中的“異音/異響”，就有了具體可行的、直觀的視聽(tīng)教材。比較有條件的，可采用國(guó)內(nèi)科技公司的AI智能聲學(xué)故障檢測(cè)系統(tǒng)。
對(duì)設(shè)備聽(tīng)音辨病不難，但聽(tīng)音定位比較難、辨原因則更難，千里之行始于足下，只要你去探索去研究，距離你期望的目的就越來(lái)越近。達(dá)到目的的途徑很多，只要你想做，就一定會(huì)有成果，事在人為。
希望本答疑短文，對(duì)你有關(guān)設(shè)備異音從人工判斷到智能診斷，有所啟發(fā)和參考。
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《談?wù)劗?dāng)前企業(yè)設(shè)備智能維護(hù)》
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《云南銅業(yè)2024 年冶煉板塊設(shè)備管理專題培訓(xùn)》——課件《設(shè)備智能運(yùn)維管理》
一、概述——了解設(shè)備智能運(yùn)維的概念
二、現(xiàn)況——了解國(guó)內(nèi)設(shè)備智能運(yùn)維的現(xiàn)況
三、標(biāo)準(zhǔn)——了解設(shè)備數(shù)字化、智能化管理的主要國(guó)標(biāo)、行標(biāo)
四、核心——設(shè)備智能運(yùn)維的核心：平臺(tái)、專家系統(tǒng)、標(biāo)準(zhǔn)化體系。
五、技術(shù)——智能運(yùn)維的主要關(guān)鍵技術(shù)
六、人才——智能運(yùn)維的人才需求與培養(yǎng)
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