预测性维护是工业互联网中一个重要的应用场景。在预测性维护出现之前，设备维护的方式主要是被动故障维护以及定期以人工巡检的方式检测，智能声学技术，预测性检测的出现可以降低设备的故障率，提高设备利用率，确保设备持续使用，提高企业生产效率，同时也可以减少设备维修费用。
噪声理论知识声强：声波平均能流密度的大小叫声强，通过垂直于声传播方向的单位面积上的平均声能量流就称为声强或者平均声能量流密度。声强的单位为 W/m2；
声压：设体积元受声扰动后压强由 P0 改变为 P1，则由声扰动产生的逾量压强(简称为逾压)，p= P1 ? P0 就称为声压。声压的大小反映了声波的强弱。
或者：声音通过空气的振动所产生的压强叫做声压强，简称声压。
由于测量振动的历史原因。早期的振动测量技术，测量位移较测量速度、加速度容易，因此对振动位移建立了明确的直观概念。尽管目前测量振动速度较测量位移容易实现，但由于上述3个原因，在目前机组振动测量、故障诊断、振动状态评价中有时虽也有采用振动烈度(速度均方根值)，但没有振动位移使用得广泛。有些厂家采用外配振动传感器到点检仪中，导致测量振动时传感器和点检仪测量功能不能同时校验，造成较大误差，因此，在选择点检仪时必须注意这个问题。
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