常州蜂鳥物聯科技有限公司2025-10-31

在線油液檢測數據的分析需結合時域統計、頻域分析及機器學習算法。時域分析關注參數的均值、方差及極值變化，例如油溫持續升高可能反映齒輪箱負載過大或冷卻系統故障；頻域分析通過傅里葉變換提取數據中的周期性成分，如金屬顆粒濃度的周期性波動可能對應齒輪嚙合頻率，提示齒面點蝕風險；機器學習算法則可處理多參數耦合數據，例如隨機森林模型可識別油溫、黏度及顆粒濃度的非線性關系，預測設備剩余使用壽命（RUL）。常州蜂鳥物聯科技有限公司的云端平臺集成多種分析工具，支持用戶自定義閾值與報警規則，同時提供專業系統輔助診斷。例如，某汽車生產線應用該平臺后，通過分析歷史數據發現，當鐵顆粒濃度超過50ppm且酸值大于2mgKOH/g時，齒輪箱故障概率提升80%，據此優化了維護策略。

本回答由 常州蜂鳥物聯科技有限公司 提供