阿拉丁Aladdin

信号分析

震动频谱分析模型

看懂震动频谱, 定位设备异常线索。

将设备震动信号转化为频谱与时频特征,观察主频、谐波和异常频段,并结合转速与工况辅助设备状态分析。

震动时域波形转换为三维频谱、定位异常峰的示意图
模型能力与应用效果示意

输入与数据

震动原始波形采样率与测点位置转速与运行工况设备历史基线

MODEL CAPABILITIES

模型能够做什么。

01

时域与频域分析

关联原始波形与频谱,观察信号幅值、主频和频段变化。

02

时频变化识别

沿时间观察频谱变化,定位异常出现与持续的区间。

03

工况关联分析

结合转速、负荷与设备测点,区分不同工况下的信号表现。

04

诊断证据呈现

输出关注频段、异常片段与历史对照,为专业诊断提供线索。

MODEL OUTCOMES

模型如何呈现分析结果。

切换不同能力,查看输入与输出。

能力效果示意

从连续震动信号观察设备状态。

输入

按测点采集的震动时域信号

信号分析

模型输出

  • 保留采样率与时间关系
  • 观察波形与幅值变化
  • 关联转速与工况

示意展示模型的输入与输出,具体效果结合现场数据验证。

APPLICATIONS

进入真实业务场景。

泵与旋转设备

分析泵组、风机、电机和压缩机的震动变化。

状态监测与诊断

关联频谱变化、工况与设备历史,辅助现场研判。

巡检与检修复核

比较检修前后的信号特征与异常频段。

相关项目实践

设备信号与诊断应用

阿拉丁设备诊断方案接入 IoT 与时序数据,通过监测、规则和智能分析关联设备状态。频谱分析可作为震动数据的专业分析能力进入这一流程。

  • 设备信号与运行工况关联
  • 分析结果进入诊断与检修业务
了解相关应用

PERFORMANCE & VALIDATION

围绕应用效果进行评估。

同时关注模型表现与现场使用价值。

异常片段识别

检查异常片段的检出情况与正常信号误报。

频谱证据一致性

结合设备专家与检修依据,核查关注频段是否支持诊断。

工况与采集适配

比较不同转速、负荷、测点与采样条件下的表现。

设备与数据适配

按设备转速、测点位置、采样率和目标频段配置分析。保留原始波形与单位,使频谱结果能够回到现场数据核查。

量化效果依据数据集、模型版本与现场验证条件给出。

交流验证需求