了解预测性维护 – 波浪数据:特征工程(第一部分)

深入了解预测性维护 - 波浪数据的特征工程入门(第一部分)

所有关于波形数据信号处理的学习信息

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文章目的

我们即将探讨一些很酷的东西——波形数据信号处理。这在预测性维护中非常重要,也适用于其他领域。我将在这个系列中逐步分解它,使其易于理解。有什么想法要补充吗?请随意分享!

本文是《了解预测性维护》系列的一部分。

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为什么分析在时域中进行很重要?

在信号处理中,时域分析是一种基于信号随时间的行为和特性进行分析的方法。与频域分析不同,后者是基于信号频率内容来探索信号组件的,时域分析则提供了有关信号在不同时间间隔内如何变化的见解。这种方法使我们能够观察信号所展现出的变异、模式和趋势,提供了有关系统或过程的动态和时间方面的宝贵信息。

为什么这在预测性维护中重要?

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通过将这种分析技术应用于设备数据,维护专业人员可以识别和分析机械性能中的时域模式。通过监测时间变化,有助于及早检测异常或与预期行为偏离的情况,从而及时采取干预措施以解决潜在问题。这种积极维护的方法提高了设备的可靠性,减少了停机时间,最终有助于更具成本效益和高效率的操作流程。

通过时域分析理解信号的时间方面,使各行各业能够突破“反应式维护”的限制…