常州蜂鳥物聯科技有限公司2025-11-05

齒輪箱在線油液檢測通過“數據采集-特征提取-模型分析-結果反饋”的閉環流程實現故障預警。傳感器實時采集油液中的金屬磨粒、污染度、粘度、溫度等參數，例如電感式傳感器可檢測鐵磁性磨粒濃度，激光顆粒計數器可統計非鐵磁性顆粒分布；系統對原始數據進行清洗與特征提取，剔除噪聲干擾，識別關鍵指標異常波動；隨后，基于機器學習算法構建的故障模型對特征數據進行訓練，當檢測值超過預設閾值或與歷史趨勢明顯偏離時，系統判定為潛在故障；預警信息通過PC端、手機APP或短信推送至運維人員，并附帶故障類型、嚴重程度及處理建議。常州蜂鳥物聯科技采用“邊緣計算+云端分析”架構，傳感器內置初步處理芯片可實現本地數據預篩選，減少無效傳輸，其平臺搭載的AI模型經過數萬組故障樣本訓練，可精確區分正常磨損與異常故障，預警準確率達95%以上，幫助用戶實現從“被動維修”到“主動干預”的轉變。

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