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在深海范畴对风力涡轮发电机的修理费用十分昂扬。替换有问题的部件常常要花费数月的时刻。所以，早期可靠的毛病检测可以防止后续更多的损害，一起有或许导致更严峻的失败。
因为齿轮被磨损以及摩擦所影响，所能引起的后果包含振荡，音响和开释热量，可以经过不同的芯片技能来监控。
罢工的主要原因有行进中的列车毛病，以及轴承的可靠性毛病。因为轴承一定要面临循环和短暂负载的问题。大部分出现在风力涡轮发动机的轴承箱发生于传送过程中。
振荡和声响开释经过行进中的火车相关结构进行传达，这样很不利于毛病的定位。往往需求很强的专业经验和详细的系统模型来判别。实时的油剖析通常受限于测油质量和分子数量。为了获取并验证毛病成分更细节的信息以及毛病的分类需求根本层面的样品剖析， 这一过程通常需求适当数量的时刻与花费。
大部分轴承温度导致全体温度升高，热成像为实时的监控和定位提供或许。同样也使监控区域的热量传达空间可视化，温度升高通常是一个本地化的现象。所以热成像可以改进毛病检测同样实现条件监控技能。多芯片办法并结合经典技能如利用热成像振荡剖析是一种可供选择的对早期缺点检测，在线组件辨认以及实时缺点分类办法。
经过热成像相机来完全掩盖和旋转封装元素轴承能展现在杰出的轴承以及内部铁轨缺点的不同温度提高。内部的铁轨缺点导致外表面更快和更高的温度提高。鉴于振荡经过行进的列车以及缺点定位需求很强的专业布景，以及从轴杆的外壳可以调查到的温度传达所造成部分冲击所发生的温度提高。热成像相机作为一种可以提供对空气涡轮发动机驱动的火车条件监控可以用来调查并定位缺点。
