预测性维护是工业互联网中一个重要的应用场景。在预测性维护出现之前,设备维护的方式主要是被动故障维护以及定期以人工巡检的方式检测,预测性检测的出现可以降低设备的故障率,提高设备利用率,确保设备持续使用,提高企业生产效率,同时也可以减少设备维修费用。
预测性维护能够真正落地并且为客户创造价值,需要具备两大条件,其一是数据基础,第二是算法模型。噪声理论知识声强:声波平均能流密度的大小叫声强,通过垂直于声传播方向的单位面积上的平均声能量流就称为声强或者平均声能量流密度。声强的单位为 W/m2;
声压:设体积元受声扰动后压强由 P0 改变为 P1,则由声扰动产生的逾量压强(简称为逾压),p= P1 − P0 就称为声压。声压的大小反映了声波的强弱。
或者:声音通过空气的振动所产生的压强叫做声压强,简称声压。
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