鋁型材機(jī)架的AI預(yù)測性維護(hù)中，振動(dòng)頻譜分析是一種預(yù)判結(jié)構(gòu)損傷的有效手段。其原理在于：設(shè)備或結(jié)構(gòu)的任何異常變化往往伴隨著振動(dòng)的改變，通過對這些微小變化的和分析，可以實(shí)現(xiàn)對潛在損傷的預(yù)警和定位。
具體來說，通過安裝在機(jī)架上的傳感器（如加速度計(jì)），實(shí)時(shí)采集其在不同工況下的振動(dòng)數(shù)據(jù)；再借助快速傅里葉變換等算法對原始信號進(jìn)行處理后得到頻域信息——即所謂的“振動(dòng)頻譜”。在正常情況下設(shè)備的某些關(guān)鍵頻率成分會(huì)保持穩(wěn)定狀態(tài)且能量分布相對均勻 ；而一旦某處發(fā)生細(xì)微裂紋、松動(dòng)或其他類型的損傷時(shí) ，與之對應(yīng)的特定頻段內(nèi)的能量就會(huì)發(fā)生變化 。比如會(huì)出現(xiàn)新的峰值或者原有峰值的偏移與增強(qiáng)等現(xiàn)象 。機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)正常及故障狀態(tài)下的特征模式并對實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比對與分析從而識別出異常情況并提前發(fā)出警報(bào)提示管理人員及時(shí)采取措施進(jìn)行干預(yù)避免小故障演變成大問題影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量乃至造成安全事故的發(fā)生。值得一提的是除了基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外還可以嘗試集成多個(gè)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來進(jìn)一步提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性以更好地保障生產(chǎn)的順利進(jìn)行以及企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和市場競爭力免受意外停機(jī)帶來的沖擊和影響.
