AI辨識設備運行聲音進行健康監測
設備在運行時或多或少會發出振動與聲音,這些聲音通??梢员憩F出目前設備的運行狀態,若能夠通過人工智能來辨識設備運行的聲音是否正常,便可提早發現設備出現的問題并進行維護,將可降低設備的維護成本與延長使用壽命。本文將為您介紹人工智能如何通過聲音的解讀,來協助進行設備的健康監測,以及由ADI所推出OtoSense智能監測解決方案的功能與特性。
藉由振動與聲音進行設備健康監測
任何深諳設備維護必要性的人都知道,設備發出的聲音和振動有多重要。通過聲音和振動進行適當的設備健康監測,可以將維護成本降低一半,使用壽命延長一倍,實現實時聲學數據和分析,是另一種重要的基于狀態的系統監測(CbM)方法。
首先,我們應先了解設備發出的正常聲音是什么樣的,當聲音出現變化時,便可以確認設備出現異常,并了解出現了什么問題,通過這樣的方式把聲音和特定的問題聯系在一起。
識別異??赡苄枰M行幾分鐘的訓練,但將聲音、振動和原因結合起來實施診斷可能需要相當長的時間。經驗豐富的技工人員和工程師可能具備這種知識,但這類的人才屬于稀缺資源。單單通過聲音本身來識別問題可能相當困難,即使使用錄音、描述性框架或接受專家親自培訓,也很難具備如此專業的技能。
理解人類神經學以建立計算機聽覺能力
為了解決這個問題,ADI公司團隊在過去20年里一直致力于理解人類是如何解讀聲音和振動的。ADI的目標是建立一個系統,能夠學習來自設備的聲音和振動,破譯它們的含義,以檢測異常行為,并進行診斷。
ADI推出了OtoSense體系結構,它是一種設備健康監測系統,支持計算機聽覺,讓計算機能夠理解設備行為的主要指標:聲音和振動。該系統適用于任何設備,可以實時工作,無需網絡連接。它已被應用于工業應用,支持實現一個可擴展的高效設備健康監測系統。
OtoSense的設計理念是從人類神經學中獲得靈感,人類可以一種非常節能的方式學習和理解他們聽到的任何聲音,并能夠學習靜態聲音和瞬態聲音,這需要不斷調整功能和持續實施監測。OtoSense在靠近傳感器的終端進行識別,無需通過網絡連接遠程服務器來做出決策,并可與專家進行互動與學習。
人類聽覺系統和OtoSense的對比與解析
聽覺對人類來說是一種關乎生存的感覺,它是對遙遠的、看不見的事件的整體感覺,并在出生前便已經成熟。人類感知聲音的過程可以用四個熟悉的步驟來描述:聲音的模擬獲取、數字轉換、特征提取和解讀。在每個步驟中,我們都會將人耳與OtoSense系統進行比較。
人類聽覺的模擬獲取和數字化是個相當重要的過程,首先從中耳中的鼓膜和三塊聽小骨通過杠桿原理來捕捉聲音,然后調整阻抗,將振動傳輸到充液腔道中,在那里,另一層鼓膜會根據信號中存在的頻譜成分選擇性地移位。這反過來彎曲了彈性單元,這些單元發出數字信號,反映出彎曲程度和強度。然后,這些單獨的信號通過按頻率排列的平行神經傳遞到初級聽覺皮層。
在OtoSense中,這項工作由傳感器、放大器和編解碼器來完成。數字化過程使用固定的采樣速率,可在250 Hz和196kHz之間調節,波形以16位編碼,然后存儲到大小在128到4096之間的緩沖區。
聽覺的特性提取則發生在初級皮層,涵蓋頻率域特性,如主頻率、諧波和頻譜形狀,以及時間域特性,如脈沖、強度變化和在大約3秒時間窗內的主要頻率成分。
OtoSense則使用一個時間窗,ADI稱之為塊,它以固定的步長移動。這個塊的大小和步長范圍為23毫秒到3秒,具體由需要識別的事件和在終端提取特性的采樣率決定。
聽覺的解析則發生在聯絡皮層,它融合了所有的感知和記憶,并賦予聲音以含義(比如通過語言),在塑造感知期間起著核心作用。解析過程會組織我們對事件的描述,遠遠不止是對它們進行命名這么簡單。為一個項目、一個聲音或一個事件命名可以讓我們賦予它更大、更多層的含義。對于專家來說,名字和含義能讓他們更好地理解周圍的環境。
這就是為什么OtoSense與人的互動始于基于人類神經學的視覺、無監督的聲音映射。OtoSense利用圖形表示所有聽到的聲音或振動,它們按相似性排列,但不嘗試創建固定分類。這讓專家們能夠組織屏幕上顯示的組,并為它們命名,而無需嘗試人為創建有界線的類別。他們可以根據自身的知識、感知和對OtoSense最終輸出的期望構建語義地圖。
對于同樣的音景,汽車機械師、航空工程師,或者冷鍛壓力機專家,甚至是研究相同領域,但來自不同公司的人員,都可以按不同的方式進行劃分、組織和標記。OtoSense則與塑造語言意義一樣,使用相同的自下而上的方法來給定意義。
OtoSense的設計初衷是向多位專家學習,并且隨著時間推移,進行越來越復雜的診斷。常見過程是OtoSense和專家之間的循環,異常模型和事件識別模型都是在終端運行,這些模型為潛在事件發生的概率,以及它們的異常值創建輸出。
超出定義閾值的異常聲音或振動會觸發異常通知,使用OtoSense的技術人員和工程師可以檢查該聲音和其前后聲音信息。然后,這些專家會對這個異常事件進行標記,對包含這些新信息的新識別模型和異常模型進行計算,并推送給終端設備。
協助電動機進行預測性維護的
智能電機監測傳感器
以ADI OtoSense智能電機監測傳感器為例,這是一個基于人工智能的、完整的硬件和軟件解決方案,用于基于電機狀態的設備監測。這套系統無需專家進行人工分析,可支持檢測九種機械和電氣故障,并無線纜和專業網關的需求,可進行快速部署。
ADI OtoSense智能電機傳感器通過結合一流的傳感技術和領先的數據分析,可監測電動機運作的狀況。ADI OtoSense智能電機傳感器檢測設備的異常和缺陷,使您能夠預測維修周期,避免意外停機。
ADI OtoSense智能電機傳感器涵蓋最關鍵的診斷,將數據轉化為具體的操作指令或操作建議。它可以對三相交流異步低壓電動機進行24/7的狀態監測。它可以清晰的方式呈現信息,告訴你問題是什么,以及如何解決它。
ADI OtoSense智能電機傳感器提供監測儀表板,通過將每個電機狀態的詳細信息可視化,可協助全面了解機器的健康診斷和故障檢測。ADI OtoSense智能電機監測傳感器并支持移動應用,可通過個人電腦及手機應用程序,允許用戶輕松設置智能電機監測傳感器,了解部署數據,并在應用程序中對關鍵事件發出通知和警報。
ADI OtoSense智能電機監測傳感器利用強大的基于狀態的監測硬件和軟件,可優化生產環境,減少故障的發生,實現諸如降低資產維護成本、延長設備壽命和增加正常運行時間等效益。
ADI OtoSense智能電機監測傳感器支持實時監控,可更頻繁地監測設備,以了解機械和電氣故障何時開始發生,以及這些問題如何影響生產過程。ADI OtoSense智能電機監測傳感器并可為每個電機創建一個獨特的模型,以提供與流程一致的優化診斷。利用智能電機監測傳感器提供的信息,可以用來診斷問題,還可以知道問題的嚴重性,以便維護團隊可以采取具體的維護操作。通過持續監測電機性能和健康狀況,將可對維護和備件需求有更好的可見性,以便知道該訂購什么和何時訂購,以減少庫存成本。
ADI OtoSense智能電機傳感器是市場上感應和解釋機器數據最精確的解決方案,智能電機傳感器可以檢測到供電系統、定子繞組、轉子、電機軸平衡、偏心率、軸承、軸對齊、冷卻系統、固定螺栓等故障,并可提供綜合性能指標,這個性能指標用于表明潛在的系統性問題,這些問題可能是由多種因素造成的,如負荷的變化,操作過程的變化等。
ADI OtoSense智能電機傳感器的部署相當簡單,可實現24/7的條件監測,首先進行設置,可使用iOS/Android應用程序配置ADI OtoSense智能電機傳感器。通常,配置過程可在幾分鐘內完成,甚至電機仍在運行時亦可進行配置操作。接著進行學習,一旦傳感器被安裝在電機上并被調試好,學習過程就開始了。只需在正常的操作條件下,讓傳感器運行即可。若出現異常,便可實時接收警報,可在移動應用程序或網絡儀表板上查看警報,能夠防止任何電動馬達故障。
結語
ADI公司提供的OtoSense技術旨在使聲音和振動專業知識在任何設備上都持續可用,且無需連接網絡來執行異常檢測和事件識別。在航空航天、汽車和工業監測應用中,該技術被越來越多地用于設備健康監測,這表示在以往需要專業知識與涉及嵌入式應用的場景中,尤其是對于復雜設備而言,該技術都表現出了不錯的性能,并已經受到行業專家的好評及信任,將是您進行設備健康監測的最佳幫手。
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原文標題:【技術干貨】AI辨識設備運行聲音進行健康監測
文章出處:【微信號:艾睿電子,微信公眾號:艾睿電子】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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