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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，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。

预测性维护能够真正落地并且为客户创造价值，需要具备两大条件，其一是数据基础，异响检测机构，第二是算法模型。

在响度60方的曲线上，从125Hz一直到16000Hz的各频率纯音的声压级，基本都在60dB上下，而低于125Hz的低频的声压级，将随着频率的降低迅速地增加，在20Hz频率时的声压级达到约96dB！再比如，从听觉的闻阈到痛阈，1000Hz纯音的声压级范围近似0~130dB，区间宽达130dB，而20Hz纯音的声压级已经压缩到大约70~150dB的范围，区间仅80dB。

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