作为工业生产能够正常运行的基础，设备的可靠性是许多石化厂保障的重要一环。 设备运行时产生的声和振动信号中含有大量的状态信息，尤其是出现缺陷和故障后，其声纹和振动特征也会随着磨损程度的不同而发生不同程度的变化，可以作为诊断缺陷和故障的重要特征参数。
过去，实地检查工程师需要依靠经验来判断振动和声音的异常。 在时间段信号特征比较明显时，通过判断声音和振动，有经验的现场检查人员可以判断缺陷或故障发生的位置，进行进一步的检查。 但是，根据设备的构成不同，复杂性也不同，即使是有多年经验的检查员，也未必能完全记录下所有情况。
而人工巡检只能通过“看、闻、听、切”等传统方法粗略评估巡检地点，每小时进行一次巡检，劳动强度大，准确率低，危险系数高，过于依赖人工，测量少
随着工业的快速发展，设备的技术复杂度逐渐提高，传统的人工听诊方法不能随时实施，也不能准确识别故障类型，不能满足现代化设备智能管理的需要。 针对目前传统设备状态信息采集水平低、设备自检自检自检能力不足等弊端，越来越多的企业开始引进智能化设备进行辅助监测。
七腾机器人安装了粘贴式声纹和振动传感器，通过声纹和振动传感器获取设备的声纹数据、振动位移和振动速度数据，将声纹和振动信号转化为功率谱图和图像，通过深度学习技术提取图像特征，图像对应的声纹和振动信号异常通过分析声纹和振动数据实时监测被测设备运行是否正常，实现设备故障风险的早发现早诊断，避免重大安全生产事故的发生，防范风险前行
此外，七腾机器人还具备实时语音检测和分析技术，在对场内异常声音进行建模训练，实现异常声音检测的同时，对检测声音进行识别和分类学习，当设备发出异常声音或环境中出现异常物体时，自动检测并判断节约了很多人力和物力。
与人工巡检相比，机器人的介入无疑为企业智能化转型提供了强有力的基础。 部分重叠度高、危险性大的巡检区域，采用“机器巡视”代替“人巡视”，不仅为巡检人员提供了良好的工作环境，减少了安全隐患的发生，而且为企业实现了降成本增效，实现了智能化工厂的建设流程
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