華為變頻器自動預測性維護帶來的挑戰和障礙：凌科自動化采用自動預測性維護的公司正在利用高科技的方法來解決方案來記錄大量數據，并應用閾值化方法或機器學習來識別異常。這里的挑戰是，一旦大規模實施了這些數據收集系統，就會導致數據海嘯，這使得為有意義的PdM尋找可行的見解的任務變得困難。這是在“大數據”盛行的所有情況下固有的問題。越來越多地使用AI來解決大數據問題，但是即使這樣的學習型AI算法也依賴于上下文和指導來產生有意義的見解。這種維修方法可以更有效的解決以及檢測到華為變頻器的故障，從而進行分析.
凌科自動化對華為變頻器故障都可以做那些維修與檢測呢：
1.華為變頻器過壓故障的維修對策。
2.變頻器因功率因數校正電容器開關損壞導致的過電壓故障該如何的修復呢。
3.華為變頻器過壓故障解決方案。
4.變頻器電容器開關電壓倍率引起的過電壓故障解決方案。
5.華為變頻器輸入電壓具有很高的波峰因數（峰值因數）故障分析。
6.輸入電壓故障的解決方案。
7.華為變頻器電壓阻抗不平衡產生的原因。
當通過自動的預測性維護檢測到異常時即使使用某些采用機器學習的解決方案進行了增強，由于專家沒有收集樣本，仍然很難理解異常的原因和重要性。使用傳統的手動狀態監視技術檢測異常實際上有助于技術人員達到特定的預后。解決方案旨在改善機器與專業人員之間的通信流程。但是使用自動技術人員與機器之間的親密關系的一部分被破壞了，這使得了解遠程檢測到的異常非常困難。“**信號”是可行的解決方案針對這些挑戰的一種建議解決方案，不能恢復為手動診斷，而可以從自動化中受益，那就是關注有限數量的“前導信號”，同時尋找表示機器狀態問題的異常現象。
自動化檢測對維修華為變頻器的好處：**信號的重點是首先用清晰的信號查看全局，我們可以輕松理解這些信號并警告我們某些事情不正確。相反，如果我們嘗試一次攝取所有可用數據，則會淹沒在關于不需要注意的微小異常的誤報警報中。一旦異常現象被識別為前導信號并很容易理解為有意義的異常現象，則可以從其他收集到的信號中分析其他見解和數據，以促進遠程診斷和根本原因處理。**的信號是人類可以輕松理解并立即觸發我們的直覺例如患者的體溫的**信號。當這些信號通過聽覺，華為變頻器視覺或觸覺等人類可辨認的關系時，對于已經面臨來自自動化系統信息的認知超負荷的人們來說，驗證異常重要性的過程就容易得多，而且速度更快。
華為變頻器聲音對機器的影響與檢測作用：對于工業機器人們可以很容易地理解許多**的信號。同樣，到目前為止主要是基于接觸的（使用傳感器從機器到機器），并檢測諸如振動，溫度和功耗等主要信號的異常。例如振動是一個很好的引導信號，但是對于自動檢測變頻器故障它更多地取決于傳感器的位置，因此要完全覆蓋大型復雜的機器，將需要多個傳感器。這進而導致數據泛濫的問題。
聲音是識別異常的**先導信號，因為人類很容易理解即使它們不在機器附近。聲音異常可以在找到后定位到其來源。因此，即使只有一個傳感器，機器的覆蓋范圍也會更好，并且信號代表整個機器的正常或異常狀況。
