健康モニタリングにおけるAI識別デバイス：稼働音の認識による

振動と音検出によるデバイスの健康状態モニタリング

機器の保守の重要性を理解している人なら、デバイスから発せられる音や振動の重要性を理解しています。音や振動の分析を通じた適切なデバイスの健康監視は、保守コストを半減させ、寿命を2倍にすることができます。リアルタイムの音響データと分析は、もう一つの重要な状態基準監視 (CbM) 方法を表します。

まず、機器が発する正常な音を理解することが重要です。音に変化がある場合、それは潜在的な異常を示し、問題があることを表します。この方法で特定の音を特定の問題に結び付けることが、効果的なモニタリングにおいて重要です。

異常を特定するには数分のトレーニングが必要な場合がありますが、診断のために音、振動、原因を関連付ける作業にはさらに長い時間がかかることがあります。経験豊富な技術者やエンジニアがこの知識を持っている場合もありますが、そのようなリソースは希少です。音だけで問題を認識することは非常に困難です。録音、説明的フレームワーク、専門家によるトレーニングがあっても、このような専門技能を習得することは依然として難しいです。

コンピュータの聴覚能力を確立するための人間の神経科学の理解

過去20年間、ADIのチームは人間が音や振動をどのように解釈するかを理解することに専念してきました。ADIの目標は、機器の音や振動から学び、それらの意味を解読して異常を検出し、診断を行うシステムを確立することです。

ADIは、OtoSenseアーキテクチャを導入しました。これはコンピュータの聴覚をサポートするデバイス健康監視システムで、音や振動といった機器の動作の重要な指標をコンピュータが理解できるようにします。このシステムはあらゆる機器に適用可能で、ネットワーク接続を必要とせずリアルタイムで動作します。産業環境で適用され、スケーラブルで効率的な機械健康監視システムの実現を支援しています。

OtoSenseの設計コンセプトは、人間が聞いた音を非常に効率的に学び理解できるという、人間の神経科学からインスピレーションを得ています。人間は静的な音と一時的な音の両方を学ぶことができ、機能性の継続的な調整や継続的な監視が必要です。OtoSenseはセンサー近くのエッジで認識を行い、リモートサーバーへのネットワーク接続を通じて決定を下す必要がありません。また、専門家との対話や学習を可能にします。

人間の聴覚システムとOtoSenseの比較と分析

聴覚は人間の生存にとって重要な感覚です。それは遠く離れた見えない出来事を包括的に理解する手段を提供し、出生前から既に成熟しています。音を認識する人間のプロセスは、音のアナログ取得、デジタル化、特徴抽出、そして解釈という4つの馴染みのあるステップで説明することができます。それぞれのステップで、人間の耳とOtoSenseシステムを比較します。

人間の聴覚のアナログ取得とデジタル化は重要なプロセスです。まず、音は鼓膜と中耳の3つの耳小骨によって捕捉され、てこ原理を使用します。その後、振動を液体で満たされた管に伝えるためにインピーダンスが調整されます。この管内では、別の層の鼓膜が、信号に含まれるスペクトル成分に基づいて選択的に動きます。この動きにより、デジタル信号を発する柔軟な細胞が曲がり、その曲がりの程度と強度を反映します。これらの個々の信号は、周波数ごとに配置された並列神経経路を通じて、最終的に一次聴覚野に送られます。

OtoSenseでは、このタスクはセンサー、アンプ、およびコーデックによって実行されます。デジタル化プロセスは、250 Hzから196 kHzの間で調整可能な固定サンプリングレートを採用しています。波形は16ビットでコード化され、その後128から4096の範囲のバッファに保存されます。

聴覚における特徴抽出は、一次聴覚皮質で行われます。これには、支配周波数、調和性、スペクトル形状などの周波数領域特性と、インパルス、強度の変化、および約3秒間の時間窓内での主要周波数成分などの時間領域特性の両方が含まれます。

OtoSenseは、ADIによってチャンクと呼ばれる時間ウィンドウを利用し、一定のステップサイズで移動します。このチャンクのサイズとステップ範囲は、特定するイベントとエッジでの特徴抽出のためのサンプリングレートによって決定され、23ミリ秒から3秒の範囲内です。

聴覚の分析は連合皮質で行われ、そこであらゆる知覚と記憶が統合され、音（言語を通じてなど）に意味を与え、知覚の形成において中心的な役割を果たします。分析プロセスは、単なる命名を超えて、出来事の説明を組織化します。プロジェクト、音、または出来事に名前を付けることで、それにより大きな、そしてより深い意味を与えることができます。専門家にとって、名前と意味は周囲をよりよく理解するための手助けとなります。

これが、OtoSense の人間とのやり取りが神経学的に基づいた視覚的で非監督的な音のマッピングから始まる理由です。OtoSense は聞こえたすべての音や振動をグラフィカルに表現し、それらを類似性に基づいて配置しますが、厳密なカテゴリを作成しようとするわけではありません。これにより、専門家は画面上に表示されたグループを整理し、人工的に境界のあるカテゴリを作成しようとせずにそれらに名前を付けることができます。彼らは、自身の知識、認識、期待に基づいて OtoSense の最終的な出力のためのセマンティックマップを構築することができます。

同じサウンドスケープであっても、自動車整備士、航空宇宙エンジニア、または冷間鍛造プレスの専門家、さらには同じ分野で研究を行う異なる企業の研究者が、それを異なる方法で分類、整理、ラベル付けする可能性があります。OtoSenseは、言語的な意味を形成するのと同じように、ボトムアップのアプローチを用いて意味を割り当てます。

OtoSense の設計の背後にある本来の意図は、複数の専門家から学び、時間の経過とともにより複雑な診断を行うことです。一般的なプロセスでは、OtoSense と専門家の間でループが発生し、エッジで異常モデルおよびイベント認識モデルが実行されます。これらのモデルは、潜在的なイベントが発生する可能性とその異常の確率に関する出力を生成します。

定義された閾値を超える音や振動の異常が発生すると、異常通知がトリガーされます。OtoSenseを使用する技術者やエンジニアは、その音と周囲の情報を検査することができます。その後、これらの専門家は異常イベントにラベルを付け、新しい認識モデルおよびこの新しい情報を組み込んだ異常モデルを計算し、それらをエッジデバイスにプッシュします。

電動モーターの予知保全を支援するインテリジェントモニタリングセンサー

ADI OtoSense スマートモータモニタリングセンサーを例に挙げると、これはモータの状態に基づく設備監視のためのAIベースの包括的なハードウェアおよびソフトウェアソリューションです。このシステムは専門的な手動分析を必要とせず、9種類の機械的および電気的な故障の検出をサポートし、ワイヤや専門的なゲートウェイを必要とせず、迅速な展開を可能にします。

ADI OtoSenseスマートモーターセンサーは、クラス最高のセンサー技術と高度なデータ分析を組み合わせることで、電動モーターの動作を監視します。これにより、機器の異常や欠陥を検知し、メンテナンスサイクルを予測して予期しないダウンタイムを回避することができます。

ADI OtoSenseスマートモーターセンサーは、最も重要な診断をカバーし、データを特定の操作手順や推奨事項に変換します。これにより、三相非同期低電圧ACモーターの24時間365日モニタリングが可能です。問題の性質とその解決方法について、わかりやすい形で情報を提供します。

ADI OtoSense スマートモーターセンサーは、各モーターの状態に関する詳細情報を視覚化する監視ダッシュボードを提供し、機械の健康診断と故障検出に関する包括的な理解を支援します。また、スマートモニタリングセンサーの簡単なセットアップ、展開データへのアクセス、パーソナルコンピューターやスマートフォンアプリケーションを通じてアプリケーション内でキーイベントの通知やアラートを受け取ることが可能なモバイルアプリケーションもサポートしています。

ADI OtoSense スマートモーターモニタリングセンサーは、強力な状態監視ハードウェアおよびソフトウェアを活用して、製造環境を最適化し、故障の発生を減らすことにより、資産の維持費削減、機器寿命の延長、稼働時間の向上などの利点を実現します。

リアルタイム監視をサポートするADI OtoSenseスマートモータ監視センサーは、機械的および電気的故障がいつ発生し始め、これらの問題が生産プロセスにどのように影響を及ぼすかを理解するために、設備の監視頻度を向上させることができます。また、それぞれのモータに対して独自のモデルを作成し、プロセスと共に一貫した最適化診断を提供します。スマートモータ監視センサーが提供する情報は、問題を診断しその重要度を判断するために活用でき、メンテナンスチームが具体的な保守作業を実施できるようにします。モータの性能および健康状態を継続的に監視することで、保守および予備部品の要求に関する可視性が向上し、何を注文すべきか、いつ注文すべきかを理解するのに役立ち、それによって在庫コストを削減することが可能になります。

ADI OtoSense スマートモーターセンサーは、機械データを検知し解釈する市場で最も正確なソリューションです。これにより、電源系統、ステーター巻線、ローター、モーターシャフトバランス、偏心性、ベアリング、シャフトアラインメント、冷却システム、軟脚/緩脚などの故障を検出することが可能です。さらに、負荷変動や運用プロセスの変化など、さまざまな要因による潜在的なシステム問題を示す包括的な性能指標を提供します。

ADI OtoSenseスマートモーターセンサーの展開は非常に簡単で、24時間365日の状態監視を可能にします。最初のセットアップは、センサーを構成するためにiOS/Androidアプリケーションを使用して行うことができます。通常、構成プロセスはわずか数分で完了し、モーターが稼働中でも実行可能です。セットアップ後、センサーがモーターに取り付けられ校正されると、学習プロセスが開始されます。通常の動作条件下でセンサーを稼働させるだけで、学習を促進します。異常が発生した場合には、リアルタイムの警告を受信でき、モバイルアプリケーションやダッシュボードで確認可能となり、モーターの故障を防ぐのに役立ちます。

結論

ADIのOtoSenseテクノロジーは、異常検知やイベント認識を実行するためにネットワーク接続を必要とせず、どの機器でも音や振動の専門技術を継続的に利用可能にするよう設計されています。航空宇宙、自動車、産業モニタリング用途において、この技術は機器の状態監視のためにますます使用されています。これは、以前は専門知識を必要とし、組み込みアプリケーションを伴うシナリオで、この技術が優れた性能を発揮することを示しています。業界の専門家から賞賛と信頼を受けており、機器の状態監視に優れたツールと見なされています。