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聲音監(jiān)測系統(tǒng)在工業(yè)上都有哪些應(yīng)用場景

發(fā)布時間 :

2021-12-31

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聲音監(jiān)測技術(shù)是近幾年隨著計(jì)算機(jī)聽覺(CA)、人工智能(AI)應(yīng)用的發(fā)展,而逐漸興起的一門新興技術(shù)。目前整體技術(shù)還處于早期發(fā)展階段,雖不夠成熟,但是具有廣闊的應(yīng)用空間。

聲音信號具有豐富的信息量,在很多視覺、觸覺、嗅覺不合適的場合下,具有獨(dú)特的優(yōu)勢。聲音信號通常被認(rèn)為與振動信號具有較大的相關(guān)性,但聲音信號具有非接觸性,避免了振動信號數(shù)據(jù)采集的困難?;谝话阋纛l/環(huán)境聲的CA技術(shù)屬于AI在音頻領(lǐng)域的分支。

說到具體應(yīng)用,那就舉幾個常見工業(yè)場景的例子說明一下:

發(fā)動機(jī)——發(fā)動機(jī)是飛機(jī)、船舶、各種行走機(jī)械的核心部件,有柴油機(jī)、汽油機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、燃?xì)鉁u輪發(fā)動機(jī)等幾種。發(fā)動機(jī)故障是發(fā)動機(jī)內(nèi)部發(fā)生的嚴(yán)重事故,傳統(tǒng)的發(fā)動機(jī)故障診斷高度依賴于工程師的技術(shù)能力,發(fā)動機(jī)的高、中、低3個頻帶的頻譜特性對其進(jìn)行分析,通過分析發(fā)動機(jī)噪聲的強(qiáng)度可大致判斷出發(fā)動機(jī)部件的故障。人工判斷具有很大的局限性,一些經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)人員也會有一些失敗率,造成時間和金錢的嚴(yán)重浪費(fèi)。因此,聲音檢測故障診斷系統(tǒng)既可直接用于自動診斷,提高系統(tǒng)可靠性,節(jié)約維護(hù)成本,也可作為經(jīng)驗(yàn)不足的技術(shù)人員的訓(xùn)練模塊。而且避免了拆分機(jī)器安裝振動傳感器的傳統(tǒng)診斷方式的麻煩。

軸承、齒輪和傳動部件——旋轉(zhuǎn)機(jī)械(軸承、齒輪等)在整個機(jī)械領(lǐng)域中有著舉足輕重的地位,發(fā)生故障的概率又遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他機(jī)械結(jié)構(gòu),因此對該類部件進(jìn)行狀態(tài)檢測與故障診斷就尤為重要。對于傳統(tǒng)的振動傳感器需要拆分機(jī)器、不易安裝的缺點(diǎn)來講,其可通過在整機(jī)狀態(tài)下檢測特定部位的噪聲來判定軸承與齒輪等是否異常,可以說是非常省時省力又快捷了。

電氣機(jī)械和器材——電機(jī)是用于驅(qū)動各種機(jī)械和工業(yè)設(shè)備、家用電器通用裝置。電機(jī)有很多種,如同步電機(jī) 、直流電機(jī) 、感應(yīng)電機(jī)。為保證其安全穩(wěn)定運(yùn)行,常常需要工作人員定期檢修、維護(hù)。電機(jī)在發(fā)生故障時,維護(hù)人員聽電機(jī)發(fā)出的聲音,以人工方式判斷故障的類型,耗費(fèi)大量人力,而且無法保證及時檢測到故障,基于聲信號的聲紋識別系統(tǒng)將提取的音頻特征與某一類型的故障聯(lián)系起來,可以識別出電機(jī)異響及各種類型的故障,如線圈破碎和定子線圈短路等。

云酷科技聲音監(jiān)測系統(tǒng)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),通過音頻傳感器實(shí)現(xiàn)設(shè)備音頻數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程采集;利用信號解析技術(shù),提取音頻數(shù)據(jù)關(guān)鍵指標(biāo)信號;利用信號分析及AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的遠(yuǎn)程監(jiān)測和設(shè)備故障的早期預(yù)警;同時輔以振動和溫度傳感器,使管理人員和作業(yè)人員隨時隨地掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),幫助企業(yè)用戶提升生產(chǎn)效率,保證生產(chǎn)安全,優(yōu)化生產(chǎn)決策。


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