設備振動監測報警閾值的準確化、簡單化、場景化設定一直以來都是工業設備運維領域的一大難點與挑戰，不能有效解決這個問題，就會出現高頻次的漏報和誤報，狼來的故事經常發生，讓客戶不勝其煩。傳統的設定流程不僅涵蓋了對國際標準（如ISO10816）參照，還需經歷數據采集、振動特性分析、閾值初步設定以及動態優化等多個環節，費事費力，對非專業人員技術實現難度大。

蘇州捷杰傳感在這一領域理論結合實踐深入研究數年，取得了重大突破，成功研發出自適應邊緣保持濾波算法（APEF）。該算法有力推進了工業物聯網時代下的設備智能管理，解決了廣大用戶在振動監測報警閾值設定上的長期痛點，有效解決漏報和誤報。

APEF算法憑借獨有的濾波技術，能夠精準鎖定振動數據的邊緣特征，精確區分設備的正常運行狀態與異常狀態。實踐證明，在3月18日至21日客戶的真實使用場景中，APEF算法通過對振動烈度數據的智能處理與閾值比對，能夠在設備振動烈度超標時快速觸發有效報警，預警設備潛在故障。數據統計顯示，報警信號隨時間逐漸增多并在月底達到頂峰，有力證明了APEF算法卓越的故障預測效能（參見圖1）。

圖1 3月18日-3月21日振動烈度信號APEF濾波數據圖

注：綠色線：閾值線

紅色線：原始振動數據

藍色線：算法處理后的振動信號APEF濾波數據值

工業設備運維人員無需專業知識，運用捷杰傳感APEF自適應AI算法，不僅讓預警閾值的設定更為簡單、精準和適用于自身的現場環境，還能夠使報警系統的誤報率和漏報率降低92.8%以上。APEF自適應AI算法，猶如賦予了設備一雙敏銳的眼睛，能夠實時去假存真，將智能預測技術與設備實際運行狀態緊密結合，真正做到了無需人工干預。