本工具是一款专业的 旋转设备预测性维护分析工具, 采用先进的 双分支神经网络 与 多源传感融合 技术。 支持对 风机齿轮箱 滚动轴承 等关键设备进行健康状态评估。 智能分析振动与温度数据,自动生成符合工业规范的 预测性维护报告, 助您提前发现潜在故障,显著降低运维成本。
一分支专注于时域振动信号分析,另一分支处理频域特征,通过注意力机制深度融合,有效捕捉微弱故障特征。
综合振动加速度、温度、声发射等多源异构数据,消除单一传感器的盲区,提高故障诊断的鲁棒性与准确率。
主要适用于旋转机械设备,如风力发电机、航空发动机、工业泵、压缩机及传动系统齿轮箱。
系统会输出设备健康度评分、剩余使用寿命(RUL)预测及可能的故障模式分类。