Predictive maintenance oriented pattern recognition system based on ultrasound data analysis

机译：基于超声数据分析的面向预测维护的模式识别系统

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Ultrasonic data analysis as a method of early-stage machine fault detection has been successfully utilized in the Predictive Maintenance (PdM) industry for over 25 years. The challenge with this type of machine health monitoring is the sensitivity of the data collected to the changes in machine operational condition such as load, speed and/or pressure. Typically any alarm or fault criteria threshold based on ultrasonic data would need to be sufficiently elevated in order to accommodate the machine’s variable operational conditions or the monitoring system would generate excessive false alarms due to, for example, a high load condition. A sufficiently high alarm level results in reduced accuracy in the response of the ultrasonic monitoring system to specific machine fault conditions. An integrated solution with a predictive pattern recognition system that would predict the ultrasonic data level based on machine operational conditions is proposed as a solution to the high sensitivity of the ultrasonic monitoring system. The pattern recognition algorithm is able to create dynamic or variable alarm conditions which is offered to improve the accuracy of determining the health of the machine and/or the presence of mechanical faults based on the ultrasonic data analysis.

机译：超声波数据分析作为早期机器故障检测的一种方法已在预测性维护（PdM）行业中成功应用了25年以上。这种类型的机器运行状况监视所面临的挑战是，所收集的数据对机器运行状况（例如负载，速度和/或压力）变化的敏感性。通常，基于超声数据的任何警报或故障标准阈值都需要充分提高，以适应机器的可变运行状况，否则监视系统会由于例如高负载状况而产生过多的错误警报。足够高的警报级别会导致超声监控系统对特定机器故障条件的响应准确性降低。提出了一种具有预测模式识别系统的集成解决方案，该系统将根据机器的运行状况预测超声数据水平，以此作为超声监测系统高灵敏度的解决方案。模式识别算法能够创建动态或可变警报条件，该条件可提高基于超声波数据分析确定机器运行状况和/或出现机械故障的准确性。

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来源
《IEEE International Conference on Electronic Measurement and Instruments》|2019年|1208-1214|共7页
会议地点
作者
Sal Tareen; James Herzau; Wu Tianshu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Monitoring; Acoustics; Pattern recognition; Vibrations; Condition monitoring; Temperature sensors;

机译：监测;声学;模式识别;振动;状态监测;温度传感器;

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