운영 소리를 인식하여 건강 모니터링을 위한 AI 식별 장치

진동 및 소리 감지를 통한 장치 상태 모니터링

장비 유지보수의 중요성을 잘 아는 사람이라면 장치에서 발생하는 소리와 진동의 중요성을 이해합니다. 소리 및 진동 분석을 통한 올바른 장치 상태 모니터링은 유지보수 비용을 절반으로 줄이고 수명을 두 배로 늘릴 수 있습니다. 실시간 음향 데이터와 분석은 또 다른 중요한 상태 기반 모니터링(CbM) 방법을 나타냅니다.

우선, 장비에서 나오는 정상적인 소리가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 소리가 달라지면 잠재적인 이상이 있음을 나타내며, 이는 문제를 나타냅니다. 특정 소리를 특정 문제와 연결하는 것은 효과적인 모니터링을 위해 매우 중요합니다.

이상을 식별하는 데는 몇 분의 훈련이 필요할 수 있지만, 진단을 위해 소리, 진동 및 근본 원인을 분석하는 데는 훨씬 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 숙련된 기술자와 엔지니어들이 이러한 지식을 보유하고 있을 수 있지만, 그들은 드문 자원입니다. 오직 소리만으로 문제를 인식하는 것은 상당히 어려울 수 있습니다. 녹음, 설명적 프레임워크 또는 전문 교육이 있더라도 그러한 전문 기술을 습득하는 것은 여전히 어렵습니다.

인간 신경과학을 이해하여 컴퓨터 청각 기능을 구축하기

지난 20년 동안 ADI 팀은 인간이 소리와 진동을 어떻게 해석하는지 이해하는 데 전념해 왔습니다. ADI의 목표는 장비의 소리와 진동을 학습하고 그 의미를 해석하여 이상 징후를 감지하고 진단을 수행할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.

ADI는 OtoSense 아키텍처를 도입하여 장치 상태 모니터링 시스템을 지원하며, 컴퓨터가 장비 동작의 주요 지표인 소리와 진동을 이해할 수 있도록 하는 컴퓨터 청각을 제공합니다. 이 시스템은 네트워크 연결 없이 실시간으로 작동할 수 있으며, 모든 장비에 적용 가능합니다. 산업 환경에서 사용되며, 확장 가능하고 효율적인 기계 상태 모니터링 시스템의 구현을 지원합니다.

OtoSense의 디자인 컨셉은 인간 신경과학에서 영감을 받아 개발되었습니다. 인간은 들리는 모든 소리를 매우 효율적으로 학습하고 이해할 수 있습니다. 인간은 정적인 소리와 순간적인 소리를 모두 학습할 수 있으며, 기능성을 지속적으로 조정하고 지속적인 모니터링이 필요합니다. OtoSense는 센서에 가까운 엣지에서 인식을 수행하며, 원격 서버로의 네트워크 연결을 통해 결정을 내릴 필요가 없습니다. 또한 전문가와의 상호작용 및 학습을 가능하게 합니다.

인간 청각 시스템과 OtoSense의 비교 및 분석

청각은 인간 생존에 필수적인 감각입니다. 이는 멀리 있는 보이지 않는 사건에 대한 전체적인 인식을 제공하며, 출생 전에도 이미 성숙합니다. 인간이 소리를 인지하는 과정은 네 가지 익숙한 단계로 설명될 수 있습니다: 소리의 아날로그 수집, 디지털화, 특징 추출, 그리고 해석입니다. 각 단계에서 우리는 인간의 귀와 OtoSense 시스템을 비교합니다.

인간 청각의 아날로그 수집과 디지털화는 중요한 과정입니다. 먼저, 소리는 고막과 중이의 세 개의 청골에 의해 포착되며, 지레 원리를 이용합니다. 그런 다음, 저항이 조정되어 진동이 액체로 채워진 관으로 전달되며, 여기에서 또 다른 층의 고막이 신호에 존재하는 스펙트럼 구성 요소에 따라 선택적으로 움직입니다. 이는 유연한 세포를 구부리게 하여 구부림의 정도와 강도를 반영하는 디지털 신호를 방출하게 됩니다. 이러한 개별 신호들은 주파수에 따라 배열된 병렬 신경 경로를 통해 1차 청각 피질로 전달됩니다.

OtoSense에서는 이 작업이 센서, 증폭기 및 코덱에 의해 수행됩니다. 디지털화 프로세스는 250 Hz에서 196 kHz 사이에서 조절 가능한 고정 샘플링 속도를 사용합니다. 파형은 16비트로 코드화된 후 크기가 128에서 4096 사이인 버퍼에 저장됩니다.

청각에서의 특징 추출은 기본 피질에서 발생하며, 주파수 영역 특성(예: 주된 주파수, 화음성, 스펙트럼 형태)과 시간 영역 특성(예: 임펄션, 강도의 변동, 약 3초 시간 창 내의 기본 주파수 구성 요소)을 포함합니다.

OtoSense는 ADI에서 청크라고 하는 시간 창을 활용하며, 고정된 스텝 크기로 이동합니다. 이 청크의 크기와 스텝 범위는 식별할 이벤트와 엣지에서 특징 추출을 위한 샘플링 속도에 따라 결정되며, 23밀리초에서 3초까지 범위가 설정됩니다.

청각 분석은 모든 지각과 기억을 통합하고 소리에 의미를 부여하는 연합 피질에서 이루어지며, 지각 형성 과정에서 핵심적인 역할을 합니다(예: 언어를 통해). 분석 과정은 사건에 대한 우리의 묘사를 단순한 명명 이상으로 확장합니다. 프로젝트, 소리 또는 사건의 이름을 명명하는 것은 그것에 더 크고 깊은 의미를 부여할 수 있게 해줍니다. 전문가들에게 이름과 의미는 주변 환경을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.

이 때문에 OtoSense의 인간과의 상호작용은 신경학적 기반, 시각적, 비지도 방식의 소리 매핑으로 시작됩니다. OtoSense는 들은 모든 소리나 진동을 그래픽으로 표현하여 유사성에 따라 배열하되, 엄격한 범주를 만들려고 하지 않습니다. 이를 통해 전문가들이 화면에 표시된 그룹을 조직하고 이름을 부여할 수 있으며, 인위적으로 경계가 있는 범주를 만들려고 하지 않습니다. 전문가들은 자신의 지식, 인식, 기대를 바탕으로 OtoSense의 최종 결과를 위한 의미론적 지도를 만들 수 있습니다.

같은 사운드스케이프에 대해 자동차 정비사, 항공우주 엔지니어, 혹은 냉간 단조 프레스 전문가, 심지어 동일한 분야를 연구하지만 다른 회사에 속한 사람들조차 이를 다양한 방식으로 분류, 조직, 라벨링할 수 있습니다. OtoSense는 언어적 의미를 형성하는 것과 마찬가지로, 동일한 하향식 접근법을 사용하여 의미를 부여합니다.

OtoSense의 설계 초기 의도는 여러 전문가로부터 배워 시간이 지나며 점점 더 복잡한 진단을 수행하는 것이었습니다. 일반적인 프로세스는 OtoSense와 전문가 간의 루프를 포함하며, 여기서 이상 모델과 이벤트 인식 모델이 에지에서 실행됩니다. 이러한 모델은 잠재적인 이벤트 발생 가능성과 그 이상의 이상에 대한 확률 출력을 생성합니다.

정의된 임계값을 초과하는 소리 또는 진동의 이상은 이상 알림을 트리거합니다. OtoSense를 사용하는 기술자와 엔지니어는 소리와 주변 정보를 검사할 수 있습니다. 이후, 이 전문가들은 이상 사건에 레이블을 붙이고, 새 인식 모델 및 새 정보를 포함하는 이상 모델을 계산하여 엣지 디바이스로 배포합니다.

전동기의 예측 유지 보수를 지원하는 지능형 모터 모니터링 센서

ADI OtoSense 스마트 모터 모니터링 센서를 예로 들면, 이는 모터 상태를 기반으로 한 장비 모니터링을 위한 AI 기반의 포괄적인 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션입니다. 이 시스템은 전문가의 수동 분석을 필요로 하지 않으며, 기계적 및 전기적 결함 9가지 유형을 감지할 수 있도록 지원하며, 배선이나 전문적인 게이트웨이가 필요하지 않아 신속한 배치를 가능하게 합니다.

ADI OtoSense 스마트 모터 센서는 최고 수준의 센싱 기술과 고급 데이터 분석을 결합하여 전기 모터의 작동을 모니터링합니다. 이 센서는 장비의 이상 및 결함을 감지하여 유지보수 주기를 예측하고 예기치 않은 가동 중단을 방지합니다.

ADI OtoSense 스마트 모터 센서는 가장 중요한 진단을 포함하며 데이터를 특정 운영 지침 또는 권장 사항으로 변환합니다. 이 센서는 3상 비동기 저전압 AC 모터를 24시간 연속적으로 모니터링합니다. 문제의 성격과 해결 방법에 대한 정보를 명확하게 제공하여 이해하기 쉽게 알려줍니다.

ADI OtoSense 스마트 모터 센서는 각 모터의 상태에 대한 자세한 정보를 시각화하는 모니터링 대시보드를 제공하여 기계 상태 진단 및 결함 감지에 대한 종합적인 이해를 지원합니다. 또한 모바일 애플리케이션을 지원하여 사용자가 스마트 모터 모니터링 센서를 쉽게 설정하고 배포 데이터를 액세스하며, 개인용 컴퓨터와 스마트폰 애플리케이션을 통해 애플리케이션 내 주요 이벤트에 대한 알림 및 경고를 받을 수 있도록 합니다.

ADI OtoSense 스마트 모터 모니터링 센서는 강력한 상태 기반 모니터링 하드웨어 및 소프트웨어를 활용하여 생산 환경을 최적화하고, 고장의 발생을 줄이며, 자산 유지 비용 절감, 장비 수명 연장, 가동 시간 증가와 같은 이점을 제공합니다.

실시간 모니터링을 지원하는 ADI OtoSense 스마트 모터 모니터링 센서는 기계 및 전기 결함이 발생하기 시작하는 시점과 이러한 문제가 생산 공정에 미치는 영향을 이해하기 위해 장비를 더욱 빈번하게 모니터링할 수 있습니다. 또한 각 모터에 대한 고유 모델을 생성하여 공정을 위한 일관된 최적화 진단을 제공합니다. 스마트 모터 모니터링 센서가 제공하는 정보는 문제를 진단하고 그 심각성을 결정하는 데 사용되며, 유지보수 팀이 특정 유지보수 조치를 취할 수 있도록 합니다. 모터 성능 및 상태를 지속적으로 모니터링함으로써 유지보수 및 예비 부품 요구사항에 대한 더 나은 가시성을 확보할 수 있으며, 이를 통해 무엇을 주문해야 하고 언제 주문해야 하는지를 파악하여 재고 비용을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

ADI OtoSense 스마트 모터 센서는 기계 데이터를 감지하고 해석하는 데 있어 시장에서 가장 정확한 솔루션입니다. 이는 전원 공급 시스템, 고정자 권선, 회전자, 모터 샤프트 균형, 편심, 베어링, 샤프트 정렬, 냉각 시스템, 느슨하거나 부드러운 발 등을 포함한 결함을 감지할 수 있습니다. 또한, 이는 부하 변화나 운영 프로세스 변동과 같은 다양한 요인에서 발생할 수 있는 잠재적인 시스템 문제를 나타내는 포괄적인 성능 지표를 제공합니다.

ADI OtoSense 스마트 모터 센서의 배포는 매우 간단하며 24/7 상태 모니터링을 가능하게 합니다. 초기 설정은 iOS/Android 애플리케이션을 사용하여 센서를 구성할 수 있습니다. 일반적으로 구성 과정은 몇 분 정도 걸리며 모터가 작동 중일 때도 완료할 수 있습니다. 설정 후, 센서를 모터에 설치하고 캘리브레이션한 후 학습 과정이 시작됩니다. 센서를 정상 작동 조건에서 실행하여 학습을 지원할 수 있습니다. 이상이 발견되면 모바일 애플리케이션 또는 대시보드에서 실시간 알림을 받아 모터 고장을 방지할 수 있습니다.

결론

ADI의 OtoSense 기술은 이상 탐지 및 이벤트 인식을 수행하기 위해 네트워크 연결이 필요 없이 모든 장비에서 사운드 및 진동 전문 지식을 지속적으로 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 항공우주, 자동차 및 산업 모니터링 응용 분야에서 이 기술은 장비 상태 모니터링에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이는 이전에는 전문 지식과 임베디드 응용 프로그램이 필요했던 시나리오, 특히 복잡한 장비에 대해 기술이 우수하게 작동함을 나타냅니다. 이 기술은 업계 전문가들로부터 찬사와 신뢰를 받았으며, 장비 상태 모니터링을 위한 훌륭한 도구로 간주됩니다.