Dispositivos de identificación de IA en el monitoreo de salud mediante el reconocimiento de sonidos operativos

Monitoreo de salud del dispositivo mediante la detección de vibraciones y sonidos

Cualquiera que esté familiarizado con la importancia del mantenimiento de equipos comprende la relevancia de los sonidos y las vibraciones emitidos por los dispositivos. El monitoreo adecuado de la salud de los dispositivos mediante el análisis de sonidos y vibraciones puede reducir a la mitad los costos de mantenimiento y duplicar la vida útil. Los datos acústicos en tiempo real y su análisis representan otro método crucial de Monitoreo basado en Condiciones (CbM).

En primer lugar, es esencial entender qué sonidos normales emite el equipo. Cuando hay una desviación en el sonido, esto señala una posible anomalía, indicando un problema. Conectar sonidos específicos con problemas particulares de esta manera es fundamental para un monitoreo efectivo.

Identificar anomalías puede requerir varios minutos de entrenamiento, pero correlacionar sonido, vibración y causas raíz para diagnósticos puede tomar considerablemente más tiempo. Los técnicos y ingenieros experimentados pueden poseer este conocimiento, pero son recursos escasos. Reconocer problemas únicamente basándose en el sonido puede ser bastante desafiante. Incluso con grabaciones, marcos descriptivos o capacitación experta, adquirir habilidades tan especializadas sigue siendo difícil.

Comprender la neurociencia humana para establecer capacidades auditivas en computadoras

Durante los últimos 20 años, el equipo de ADI se ha dedicado a comprender cómo los humanos interpretan el sonido y la vibración. El objetivo de ADI es establecer un sistema capaz de aprender de los sonidos y vibraciones de los equipos, descifrar sus significados para detectar anomalías y realizar diagnósticos.

ADI ha introducido la arquitectura OtoSense, un sistema de monitoreo de salud del dispositivo que admite la audición por computadora, permitiendo a las computadoras comprender indicadores clave del comportamiento del equipo: sonido y vibración. Este sistema es aplicable a cualquier equipo, capaz de operar en tiempo real sin necesidad de conectividad a la red. Se ha aplicado en entornos industriales, apoyando la implementación de un sistema de monitoreo de salud de máquinas escalable y eficiente.

El concepto de diseño de OtoSense se inspira en la neurociencia humana, donde los humanos pueden aprender y comprender cualquier sonido que escuchan de manera muy eficiente. Los humanos son capaces de aprender tanto sonidos estáticos como transitorios, lo que requiere un ajuste continuo de la funcionalidad y un monitoreo constante. OtoSense realiza el reconocimiento en el extremo cercano al sensor, eliminando la necesidad de tomar decisiones a través de una conexión de red con servidores remotos. También permite la interacción y el aprendizaje con expertos.

Comparación y análisis entre el sistema auditivo humano y OtoSense

La audición es un sentido crítico para la supervivencia humana. Proporciona una percepción holística de eventos distantes y no visibles, y está desarrollada incluso antes del nacimiento. El proceso humano de percibir el sonido puede describirse mediante cuatro pasos conocidos: adquisición analógica del sonido, digitalización, extracción de características e interpretación. En cada paso, comparamos el oído humano con el sistema OtoSense.

La adquisición analógica y la digitalización de la audición humana son procesos cruciales. Primero, el sonido es captado por el tímpano y los tres huesecillos del oído en el oído medio, utilizando el principio de palanca. Luego se ajusta la impedancia para transmitir las vibraciones al canal lleno de líquido, donde otra capa de tímpano se desplaza selectivamente según los componentes espectrales presentes en la señal. Esto, a su vez, dobla células flexibles que emiten señales digitales que reflejan el grado e intensidad de la flexión. Estas señales individuales se transmiten a través de vías neuronales paralelas organizadas por frecuencia hacia la corteza auditiva primaria.

En OtoSense, esta tarea se lleva a cabo mediante sensores, amplificadores y códecs. El proceso de digitalización utiliza una tasa de muestreo fija ajustable entre 250 Hz y 196 kHz. La forma de onda se codifica con 16 bits y luego se almacena en un búfer con un tamaño que varía de 128 a 4096.

La extracción de características en la audición ocurre en la corteza primaria, abarcando tanto las características del dominio de frecuencia, como frecuencias dominantes, armonicidad y forma espectral, y las características del dominio temporal, como impulsos, variaciones en intensidad y componentes de frecuencia primaria dentro de una ventana temporal de aproximadamente 3 segundos.

OtoSense utiliza una ventana de tiempo, referida como un chunk por ADI, que se mueve con un tamaño de paso fijo. El tamaño y el rango de paso de este chunk están determinados por los eventos que se deben identificar y la tasa de muestreo para la extracción de características en el borde, que varía de 23 milisegundos a 3 segundos.

El análisis de la audición ocurre en la corteza asociativa, que integra toda la percepción y la memoria, y otorga significado a los sonidos (por ejemplo, a través del lenguaje), desempeñando un papel fundamental al modelar la percepción. El proceso analítico organiza nuestras descripciones de los eventos, extendiéndose mucho más allá de simplemente nombrarlos. Nombrar un proyecto, un sonido o un evento nos permite conferirle un significado mayor y más profundo. Para los expertos, los nombres y los significados les permiten comprender mejor su entorno.

Por esta razón, la interacción de OtoSense con los humanos comienza con una cartografía sonora neurológicamente basada, visual y no supervisada. OtoSense utiliza representaciones gráficas de todos los sonidos o vibraciones percibidos, organizándolos por similitud pero sin intentar crear categorías rígidas. Esto permite a los expertos organizar los grupos mostrados en la pantalla y asignarles nombres sin tratar de crear categorías delimitadas de manera artificial. Pueden construir mapas semánticos basados en su propio conocimiento, percepciones y expectativas respecto al resultado final de OtoSense.

Para el mismo paisaje sonoro, los mecánicos automotrices, ingenieros aeroespaciales o expertos en prensas de forjado en frío, incluso aquellos que investigan en el mismo campo pero de diferentes empresas, pueden categorizar, organizar y etiquetarlo de maneras distintas. OtoSense, al igual que dar forma al significado lingüístico, emplea el mismo enfoque ascendente para asignar significado.

La intención original detrás del diseño de OtoSense es aprender de múltiples expertos y, con el tiempo, realizar diagnósticos cada vez más complejos. Un proceso común implica un bucle entre OtoSense y los expertos, donde los modelos de anomalías y los modelos de reconocimiento de eventos se ejecutan en el borde. Estos modelos generan resultados sobre la probabilidad de que ocurran eventos potenciales y sus anomalías.

Las anomalías en el sonido o la vibración más allá de los umbrales definidos activan notificaciones de anomalías. Los técnicos e ingenieros que utilizan OtoSense pueden inspeccionar el sonido y la información que lo rodea. Posteriormente, estos expertos etiquetan el evento de anomalía, calculan nuevos modelos de reconocimiento y modelos de anomalía que incorporan esta nueva información, y los envían a los dispositivos periféricos.

Sensores inteligentes de monitoreo de motores para ayudar en el mantenimiento predictivo de motores eléctricos

Tomando como ejemplo el sensor de monitoreo inteligente de motores ADI OtoSense, es una solución integral de hardware y software basada en AI para la supervisión de equipos basada en las condiciones del motor. Este sistema no requiere análisis manual experto, admite la detección de nueve tipos de fallos mecánicos y eléctricos, y no necesita cables ni pasarelas especializadas, lo que permite una rápida implementación.

El sensor inteligente de motor ADI OtoSense supervisa el funcionamiento de los motores eléctricos mediante la combinación de tecnología de detección de primera clase y análisis de datos avanzados. Detecta anomalías y defectos en el equipo, lo que le permite predecir ciclos de mantenimiento y evitar tiempos de inactividad inesperados.

El sensor inteligente de motor ADI OtoSense cubre los diagnósticos más críticos, traduciendo datos en instrucciones operativas específicas o recomendaciones. Proporciona monitoreo 24/7 de motores AC asincrónicos de bajo voltaje trifásicos. Presenta la información de manera clara, informándole sobre la naturaleza del problema y cómo solucionarlo.

El sensor inteligente de motor ADI OtoSense ofrece un panel de monitoreo que visualiza información detallada sobre el estado de cada motor, ayudando a una comprensión integral del diagnóstico de salud de las máquinas y la detección de fallas. También es compatible con aplicaciones móviles, permitiendo a los usuarios configurar fácilmente el sensor de monitoreo inteligente de motor, acceder a los datos de implementación y recibir notificaciones y alertas sobre eventos clave dentro de la aplicación mediante computadoras personales y aplicaciones para teléfonos inteligentes.

El sensor inteligente de monitoreo de motores ADI OtoSense utiliza hardware y software de monitoreo basado en condiciones potentes para optimizar entornos de producción, reducir la incidencia de fallos y lograr beneficios como la reducción de costos de mantenimiento de activos, la ampliación de la vida útil del equipo y el aumento del tiempo de actividad.

Al admitir el monitoreo en tiempo real, el sensor de monitoreo inteligente de motores ADI OtoSense puede supervisar los equipos con mayor frecuencia para comprender cuándo comienzan a ocurrir fallas mecánicas y eléctricas y cómo estos problemas impactan el proceso de producción. También crea un modelo único para cada motor a fin de proporcionar diagnósticos de optimización consistentes con el proceso. La información proporcionada por el sensor de monitoreo inteligente de motores puede usarse para diagnosticar problemas y determinar su gravedad, permitiendo que los equipos de mantenimiento tomen acciones específicas de mantenimiento. Al monitorear continuamente el rendimiento del motor y el estado de salud, se puede lograr una mejor visibilidad de los requisitos de mantenimiento y repuestos, ayudando a saber qué ordenar y cuándo ordenarlo, reduciendo así los costos de inventario.

El sensor inteligente de motor ADI OtoSense es la solución más precisa del mercado para detectar e interpretar datos de máquinas. Puede detectar fallos en el sistema de suministro de energía, los arrollamientos del estator, el rotor, el balance del eje del motor, la excentricidad, los cojinetes, la alineación del eje, el sistema de refrigeración y pie blando/suelto, entre otros. Además, proporciona métricas de rendimiento completas, indicando posibles problemas sistémicos que pueden resultar de diversos factores como cambios de carga o variaciones en los procesos operativos.

El despliegue del sensor inteligente de motor ADI OtoSense es bastante sencillo, lo que permite la monitorización de condiciones las 24 horas, los 7 días de la semana. Inicialmente, la configuración se puede realizar utilizando la aplicación iOS/Android para configurar el sensor. Normalmente, el proceso de configuración toma solo unos minutos y puede incluso realizarse mientras el motor sigue funcionando. Después de la configuración, el proceso de aprendizaje comienza una vez que el sensor está instalado en el motor y calibrado. Simplemente ejecute el sensor bajo condiciones normales de operación para facilitar el aprendizaje. En caso de anomalías, se pueden recibir alertas en tiempo real, que pueden visualizarse en la aplicación móvil o el panel de control, ayudando a prevenir cualquier fallo del motor.

Conclusión

La tecnología OtoSense de ADI está diseñada para que la experiencia en sonido y vibración esté disponible de manera continua en cualquier equipo, sin necesidad de conectividad a la red para realizar detección de anomalías y reconocimiento de eventos. En aplicaciones de monitoreo aeroespacial, automotriz e industrial, esta tecnología se utiliza cada vez más para el monitoreo del estado del equipo. Esto indica que la tecnología se desempeña bien en escenarios que anteriormente requerían experiencia e involucraban aplicaciones integradas, especialmente para equipos complejos. Ha recibido elogios y confianza por parte de expertos de la industria y se considera una excelente herramienta para el monitoreo del estado del equipo.