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。
早期故障诊断采用听诊法来判断设备状态,有经验的师傅可根据声音辨别出故障类型,目前声学技术中常用的统计能量法是听诊法的一种进化,它根据设备正常和故障时辐射声能量的变化进行故障诊断。而在实际应用中,该方法容易受环境影响,且技巧不易掌握,依赖操作人员经验。 虽然振动和声音都蕴含着机械状态信息,但因声信号易受干扰,使得声学诊断技术的发展远远落后于振动诊断技术。在声学中,或描述一声源及其产生的声场的特性,或在某些声学现象、效应中起主导作用的一些量,为声学中的基本量。表1所列为这些基本量及其相互关系。在前面四个量中,声压是容易测量的,而且可以量得很准确,另三个量又能由声压导出,因此,过去一直误认为只有声压才是声学中的基本量。实际上,当声场不是自由场时,其他三个量与声压间不存在一个简单的关系,另外有不少声学效应(例如超声效应)并不直接只与声压有关,而与声能量或声强等有关。对某一声学问题选用哪个基本量来描述应视具体情况而定,因此所有这些声学量在声学测量中都是很重要的。选择宁波慧声智创科技有限公司,专注声学检测。以上信息由专业从事声学检测费用的慧声智创于2024/4/19 7:24:54发布
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