Dispositifs d'identification AI dans la surveillance de la santé en reconnaissant les sons opérationnels

Surveillance de l'état des appareils grâce à la détection des vibrations et des sons

Quiconque connaît l'importance de l'entretien des équipements comprend la signification des sons et des vibrations émis par les appareils. Une surveillance appropriée de l'état des appareils par l'analyse des sons et des vibrations peut réduire de moitié les coûts de maintenance et doubler la durée de vie. Les données acoustiques en temps réel et leur analyse représentent une autre méthode cruciale de surveillance basée sur l'état (CbM).

Tout d'abord, il est essentiel de comprendre quels sons normaux l'équipement émet. Lorsqu'il y a une déviation dans le son, cela signale une anomalie potentielle, indiquant un problème. Associer des sons spécifiques à des problèmes particuliers de cette manière est essentiel pour une surveillance efficace.

Identifier des anomalies peut nécessiter plusieurs minutes de formation, mais corréler le son, les vibrations et les causes profondes pour des diagnostics peut prendre beaucoup plus de temps. Les techniciens et ingénieurs expérimentés peuvent posséder ces connaissances, mais ils sont des ressources rares. Reconnaître les problèmes uniquement par le son peut être assez difficile. Même avec des enregistrements, des cadres descriptifs ou une formation d’expert, acquérir de telles compétences spécialisées reste ardu.

Comprendre la neuroscience humaine pour établir les capacités auditives des ordinateurs

Au cours des 20 dernières années, l'équipe d'ADI s'est consacrée à comprendre comment les humains interprètent les sons et les vibrations. L'objectif d'ADI est d'établir un système capable d'apprendre à partir des sons et vibrations des équipements, de déchiffrer leurs significations pour détecter des anomalies et effectuer des diagnostics.

ADI a introduit l'architecture OtoSense, un système de surveillance de l'état des dispositifs qui prend en charge l'audition informatique, permettant aux ordinateurs de comprendre les indicateurs clés du comportement des équipements : le son et les vibrations. Ce système est applicable à tout équipement, capable de fonctionner en temps réel sans nécessiter de connexion réseau. Il a été appliqué dans des environnements industriels, contribuant à la mise en œuvre d'un système de surveillance de l'état des machines évolutif et efficace.

Le concept de conception d'OtoSense s'inspire des neurosciences humaines, où les humains peuvent apprendre et comprendre tout son qu'ils entendent de manière très efficace. Les humains sont capables d'apprendre des sons à la fois statiques et transitoires, nécessitant un ajustement continu de la fonctionnalité et une surveillance constante. OtoSense effectue la reconnaissance à la périphérie près du capteur, éliminant le besoin de prendre des décisions via une connexion réseau vers des serveurs distants. Il permet également l'interaction et l'apprentissage avec des experts.

Comparaison et analyse entre le système auditif humain et OtoSense

L'audition est un sens essentiel à la survie humaine. Elle offre une perception globale des événements éloignés et invisibles et est développée même avant la naissance. Le processus humain de perception du son peut être décrit à travers quatre étapes familières : acquisition analogique du son, numérisation, extraction des caractéristiques et interprétation. À chaque étape, nous comparons l'oreille humaine au système OtoSense.

L'acquisition analogique et la numérisation de l'audition humaine sont des processus cruciaux. Premièrement, le son est capté par le tympan et les trois osselets de l'oreille moyenne, en utilisant le principe du levier. L'impédance est ensuite ajustée pour transmettre les vibrations au canal rempli de liquide, où une autre couche de tympan se déplace sélectivement en fonction des composantes spectrales présentes dans le signal. Cela, à son tour, plie des cellules flexibles qui émettent des signaux numériques reflétant le degré et l'intensité de la flexion. Ces signaux individuels sont ensuite transmis à travers des voies neuronales parallèles organisées par fréquence jusqu'au cortex auditif primaire.

Dans OtoSense, cette tâche est réalisée par des capteurs, des amplificateurs et des codecs. Le processus de numérisation utilise une fréquence d'échantillonnage fixe ajustable entre 250 Hz et 196 kHz. La forme d'onde est codée sur 16 bits puis stockée dans un tampon dont la taille varie de 128 à 4096.

L'extraction des caractéristiques en audition se produit dans le cortex primaire, englobant à la fois les caractéristiques du domaine fréquentiel telles que les fréquences dominantes, l'harmonicité et la forme spectrale, et les caractéristiques du domaine temporel telles que les impulsions, les variations d'intensité et les composantes fréquentielles primaires dans une fenêtre temporelle d'environ 3 secondes.

OtoSense utilise une fenêtre temporelle, désignée comme un morceau par ADI, qui se déplace avec une taille de pas fixe. La taille et la plage de pas de ce morceau sont déterminées par les événements à identifier et la fréquence d'échantillonnage pour l'extraction des caractéristiques à la périphérie, allant de 23 millisecondes à 3 secondes.

L'analyse de l'audition se déroule dans le cortex associatif, qui intègre toutes les perceptions et la mémoire, et donne un sens aux sons (par exemple, à travers le langage), jouant un rôle central dans la formation de la perception. Le processus analytique organise nos descriptions des événements, allant bien au-delà du simple acte de nommer. Nommer un projet, un son ou un événement nous permet de lui conférer une signification plus grande et plus profonde. Pour les experts, les noms et les significations leur permettent de mieux comprendre leur environnement.

C'est pourquoi l'interaction d'OtoSense avec les humains commence par une cartographie sonore neurologique, visuelle et non supervisée. OtoSense utilise des représentations graphiques de tous les sons ou vibrations entendus, les organisant par similitude sans tenter de créer des catégories rigides. Cela permet aux experts d'organiser les groupes affichés à l'écran et de les nommer sans chercher à créer artificiellement des catégories délimitées. Ils peuvent construire des cartes sémantiques basées sur leurs propres connaissances, perceptions et attentes pour le résultat final d'OtoSense.

Pour le même paysage sonore, les mécaniciens automobiles, les ingénieurs aéronautiques ou les experts en presses de forgeage à froid, même ceux effectuant des recherches dans le même domaine mais provenant d'entreprises différentes, peuvent le catégoriser, l'organiser et le nommer de différentes manières. OtoSense, tout comme donner un sens linguistique, utilise la même approche ascendante pour attribuer une signification.

L'intention initiale derrière la conception d'OtoSense est d'apprendre de plusieurs experts et, avec le temps, de réaliser des diagnostics de plus en plus complexes. Un processus courant implique une boucle entre OtoSense et les experts, où les modèles d'anomalies et les modèles de reconnaissance d'événements fonctionnent en périphérie. Ces modèles génèrent des résultats indiquant la probabilité d'occurrence d'événements potentiels et leurs anomalies.

Les anomalies de son ou de vibration dépassant les seuils définis déclenchent des notifications d'anomalie. Les techniciens et ingénieurs utilisant OtoSense peuvent ensuite inspecter le son et les informations environnantes. Par la suite, ces experts étiquettent l'événement d'anomalie, calculent de nouveaux modèles de reconnaissance et d'anomalie en intégrant ces nouvelles informations, et les déploient sur les appareils périphériques.

Capteurs intelligents de surveillance des moteurs pour assister dans la maintenance prédictive des moteurs électriques

En prenant le capteur de surveillance de moteur intelligent ADI OtoSense comme exemple, il s'agit d'une solution matérielle et logicielle complète basée sur l'IA pour la surveillance des équipements en fonction des conditions du moteur. Ce système ne nécessite pas d'analyse manuelle experte, prend en charge la détection de neuf types de défauts mécaniques et électriques, et ne requiert ni fils ni passerelles spécialisées, permettant une mise en œuvre rapide.

Le capteur intelligent pour moteurs ADI OtoSense surveille le fonctionnement des moteurs électriques en combinant une technologie de détection de premier ordre et des analyses de données avancées. Il détecte les anomalies et les défauts des équipements, vous permettant de prévoir les cycles de maintenance et d'éviter les arrêts imprévus.

Le capteur intelligent de moteur ADI OtoSense couvre les diagnostics les plus critiques, traduisant les données en instructions opérationnelles ou recommandations spécifiques. Il fournit une surveillance 24h/24 et 7j/7 des moteurs à courant alternatif triphasés asynchrones basse tension. Il présente les informations de manière claire, vous informant sur la nature du problème et comment le résoudre.

Le capteur moteur intelligent ADI OtoSense propose un tableau de bord de surveillance qui visualise des informations détaillées sur l'état de chaque moteur, aidant à une compréhension approfondie du diagnostic de santé des machines et à la détection des défauts. Il prend également en charge les applications mobiles, permettant aux utilisateurs de configurer facilement le capteur de surveillance moteur intelligent, d'accéder aux données de déploiement et de recevoir des notifications et alertes pour les événements clés au sein de l'application via des ordinateurs personnels et des applications pour smartphones.

Le capteur intelligent de surveillance de moteur ADI OtoSense utilise du matériel et des logiciels robustes de surveillance basée sur les conditions pour optimiser les environnements de production, réduire les pannes et obtenir des avantages tels que la réduction des coûts d'entretien des actifs, la prolongation de la durée de vie des équipements et l'augmentation de la disponibilité.

En prenant en charge la surveillance en temps réel, le capteur de surveillance intelligente de moteur ADI OtoSense peut surveiller les équipements plus fréquemment pour comprendre quand des défaillances mécaniques et électriques commencent à se produire et comment ces problèmes affectent le processus de production. Il crée également un modèle unique pour chaque moteur afin de fournir des diagnostics d'optimisation cohérents avec le processus. Les informations fournies par le capteur de surveillance intelligente de moteur peuvent être utilisées pour diagnostiquer les problèmes et déterminer leur gravité, permettant aux équipes de maintenance de prendre des mesures spécifiques. En surveillant en continu la performance du moteur et son état de santé, une meilleure visibilité sur les besoins en maintenance et en pièces de rechange peut être obtenue, aidant à savoir quoi commander et quand le commander, réduisant ainsi les coûts de stock.

Le capteur moteur intelligent ADI OtoSense est la solution la plus précise sur le marché pour détecter et interpréter les données des machines. Il peut détecter les défauts dans le système d'alimentation, les enroulements du stator, le rotor, l'équilibrage de l'arbre du moteur, l'excentricité, les roulements, l'alignement de l'arbre, le système de refroidissement et les pieds souples/relâchés, entre autres. De plus, il fournit des métriques de performance complètes, indiquant des problèmes systémiques potentiels qui peuvent résulter de divers facteurs tels que des changements de charge ou des variations des processus opérationnels.

Le déploiement du capteur intelligent de moteur ADI OtoSense est relativement simple, permettant une surveillance des conditions 24h/24 et 7j/7. Initialement, la configuration peut être effectuée à l'aide de l'application iOS/Android pour paramétrer le capteur. En général, le processus de configuration ne prend que quelques minutes et peut même être réalisé pendant que le moteur est en fonctionnement. Une fois la configuration terminée, le processus d'apprentissage commence dès que le capteur est installé sur le moteur et calibré. Il suffit de faire fonctionner le capteur dans des conditions normales pour faciliter l'apprentissage. En cas d'anomalies, des alertes en temps réel peuvent être reçues, accessibles via l'application mobile ou le tableau de bord, aidant ainsi à prévenir toute défaillance du moteur.

Conclusion

La technologie OtoSense d'ADI est conçue pour rendre l'expertise en matière de son et de vibration continuellement disponible sur tout équipement, sans nécessiter de connectivité réseau pour effectuer la détection d'anomalies et la reconnaissance d'événements. Dans les applications de surveillance aérospatiales, automobiles et industrielles, cette technologie est de plus en plus utilisée pour la surveillance de l'état des équipements. Cela indique que la technologie fonctionne bien dans des scénarios qui nécessitaient auparavant une expertise et impliquaient des applications embarquées, en particulier pour les équipements complexes. Elle a reçu des éloges et la confiance des experts de l'industrie et est considérée comme un excellent outil pour la surveillance de l'état des équipements.