灵活运用电容式麦克风、MEMS声纹阵列及振动传感器等不同监测手段实现对变压器等电力设备的异音实时在线监测及机械类故障的缺陷诊断

支持运用产品采集现场声纹样本，声纹库数据自动标签功能，并基于边缘算力和机器学习深度融合，对算法模型持续迭代优化，减少“异常”报警

自动诊断并识别多种故障类别，支持直流偏磁、绕组形变、风机老化、附件松动、 局部放电五大类典型故障，辅助运维人员决策

机器学习模型管理及一键部署，软件灵活，支持用户二次开发