Dispositivos de identificación por IA en el monitoreo de salud mediante el reconocimiento de sonidos operativos
Los dispositivos suelen emitir vibraciones y sonidos durante su operación, los cuales pueden reflejar el estado actual del equipo. Al utilizar inteligencia artificial (IA) para reconocer los sonidos del funcionamiento de los dispositivos, las anomalías pueden detectarse de forma temprana, lo que permite realizar el mantenimiento de manera oportuna. Este enfoque puede reducir los costos de mantenimiento y prolongar la vida útil del equipo. Este artículo presentará cómo la inteligencia artificial interpreta los sonidos para ayudar en el monitoreo de la salud de los dispositivos, así como las características y particularidades de la solución de monitoreo inteligente OtoSense introducida por ADI.
Monitoreo de la salud del dispositivo a través de la detección de vibraciones y sonidos
Cualquiera que esté familiarizado con la importancia del mantenimiento de equipos entiende la relevancia de los sonidos y vibraciones emitidos por los dispositivos. El monitoreo adecuado del estado de los dispositivos a través del análisis de sonido y vibraciones puede reducir a la mitad los costos de mantenimiento y duplicar la vida útil. Los datos acústicos en tiempo real y el 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 una supervisión efectiva.
Identificar anomalías puede requerir varios minutos de entrenamiento, pero correlacionar el sonido, la vibración y las causas raíz para el diagnóstico puede tomar significativamente más tiempo. Los técnicos y los ingenieros experimentados pueden poseer este conocimiento, pero son recursos escasos. Reconocer problemas únicamente basándose en el sonido puede ser bastante complicado. Incluso con grabaciones, marcos descriptivos o capacitación experta, adquirir habilidades tan especializadas sigue siendo difícil.
Comprender la neurociencia humana para establecer capacidades auditivas informáticas
Durante los últimos 20 años, el equipo de ADI se ha dedicado a comprender cómo los seres 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, descifrando sus significados para detectar anomalías y realizar diagnósticos.
ADI ha introducido la arquitectura OtoSense, un sistema de monitoreo de la salud de los dispositivos que admite la audición informática, permitiendo que las computadoras comprendan indicadores clave del comportamiento de los equipos: sonido y vibración. Este sistema se aplica a cualquier equipo, y es capaz de operar en tiempo real sin necesidad de conectividad en red. Se ha implementado en entornos industriales, apoyando la creación de un sistema escalable y eficiente de monitoreo de la salud de las máquinas.
El concepto de diseño de OtoSense se inspira en la neurociencia humana, donde los seres humanos pueden aprender y entender cualquier sonido que oyen 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 borde cercano al sensor, eliminando la necesidad de tomar decisiones a través de una conexión de red a 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 completa de eventos distantes y no visibles, y se desarrolla incluso antes del nacimiento. El proceso humano de percibir sonidos puede describirse en 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 fundamentales. En primer lugar, el sonido es captado por el tímpano y los tres huesecillos del 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 dependiendo de 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 entre 128 y 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, así como las características del dominio temporal, como impulsos, variaciones de 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 rango de paso de este "chunk" están determinados por los eventos que deben identificarse y la tasa de muestreo para la extracción de características en el borde, que varía entre 23 milisegundos y 3 segundos.
El análisis de la audición ocurre en la corteza asociativa, que integra toda percepción y memoria, y otorga significado a los sonidos (por ejemplo, a través del lenguaje), desempeñando un papel fundamental en la configuración de la percepción. El proceso analítico organiza nuestras descripciones de eventos, y va mucho más allá de un mero acto de nombrar. Nombrar un proyecto, un sonido o un evento nos permite dotarlo de mayor profundidad y significado. Para los expertos, los nombres y los significados les permiten comprender mejor su entorno.
Es por eso que la interacción de OtoSense con los humanos comienza con un mapeo sonoro visual basado en la neurología y no supervisado. OtoSense utiliza representaciones gráficas de todos los sonidos o vibraciones percibidos, organizándolos por similitud sin intentar crear categorías rígidas. Esto permite a los expertos organizar los grupos mostrados en la pantalla y nombrarlos sin tratar de crear categorías delimitadas de forma artificial. Ellos pueden construir mapas semánticos basados en su propio conocimiento, percepciones y expectativas para el resultado final de OtoSense.
Para el mismo paisaje sonoro, los mecánicos automotrices, los ingenieros aeroespaciales o los expertos en prensas de forjado en frío, e incluso aquellos que investigan en el mismo campo pero desde diferentes empresas, pueden clasificar, organizar y etiquetarlo de distintas maneras. OtoSense, al igual que dar forma al significado lingüístico, emplea el mismo enfoque de abajo hacia arriba 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 que superan los umbrales definidos activan notificaciones de anomalías. Los técnicos e ingenieros que utilizan OtoSense pueden entonces inspeccionar el sonido y su información asociada. Posteriormente, estos expertos etiquetan el evento de anomalía, calculan nuevos modelos de reconocimiento y modelos de anomalías que incorporan esta nueva información, y los envían a los dispositivos edge.
Sensores inteligentes de monitoreo de motores para ayudar en el mantenimiento predictivo de motores eléctricos
Tomando como ejemplo el sensor inteligente de monitoreo de motores ADI OtoSense, se trata de una solución integral de hardware y software basada en inteligencia artificial para la supervisión de equipos según las condiciones del motor. Este sistema no requiere análisis manual por parte de expertos, admite la detección de nueve tipos de fallas mecánicas y eléctricas, y no necesita cables ni puertas de enlace especializadas, lo que permite una implementación rápida.
El sensor inteligente para motores ADI OtoSense supervisa el funcionamiento de los motores eléctricos combinando tecnología de detección de primera clase y análisis de datos avanzados. Detecta anomalías y defectos en el equipo, lo que te permite prever 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 de CA asincrónicos de bajo voltaje trifásicos. Presenta la información de manera clara, informándote sobre la naturaleza del problema y cómo solucionarlo.
El sensor inteligente de motores ADI OtoSense ofrece un panel de monitoreo que visualiza información detallada sobre el estado de cada motor, facilitando una comprensión integral de la diagnosis de la salud de la máquina y la detección de fallos. También es compatible con aplicaciones móviles, lo que permite a los usuarios configurar fácilmente el sensor de monitoreo inteligente de motores, acceder a los datos de implementación y recibir notificaciones y alertas de eventos clave dentro de la aplicación, ya sea a través de computadoras personales o aplicaciones para smartphones.
El sensor inteligente de monitoreo de motores ADI OtoSense utiliza un hardware y software de monitoreo basado en condiciones altamente eficiente para optimizar los entornos de producción, reducir la ocurrencia de fallos y lograr beneficios como disminuir los costos de mantenimiento de activos, extender la vida útil del equipo y aumentar el tiempo de actividad.
Con soporte para monitoreo en tiempo real, el sensor inteligente de monitoreo de motores ADI OtoSense puede supervisar los equipos con mayor frecuencia para entender cuándo comienzan a ocurrir fallas mecánicas y eléctricas, y cómo estos problemas afectan el proceso de producción. También crea un modelo único para cada motor con el fin de proporcionar diagnósticos de optimización consistentes con el proceso. La información proporcionada por el sensor inteligente de monitoreo de motores puede utilizarse para diagnosticar problemas y determinar su gravedad, lo que permite a los equipos de mantenimiento llevar a cabo acciones de mantenimiento específicas. Al monitorear de manera continua el rendimiento y el estado de salud del motor, se obtiene una mejor visibilidad de los requerimientos de mantenimiento y piezas de repuesto, ayudando a saber qué pedir y cuándo hacerlo, reduciendo así los costos de inventario.
El sensor inteligente de motores ADI OtoSense es la solución más precisa del mercado para detectar e interpretar datos de máquinas. Puede identificar fallos en el sistema de suministro eléctrico, los devanados del estator, el rotor, el equilibrio del eje del motor, la excentricidad, los rodamientos, la alineación del eje, el sistema de enfriamiento y problemas de pie blando o flojo, entre otros. Además, proporciona métricas de rendimiento completas, indicando posibles problemas sistémicos que pueden derivarse 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 del día, los 7 días de la semana. Inicialmente, la configuración se puede realizar utilizando la aplicación para iOS/Android para configurar el sensor. Por lo general, el proceso de configuración toma solo unos minutos y se puede completar incluso mientras el motor está en funcionamiento. Luego de la configuración, el proceso de aprendizaje comienza una vez que el sensor está instalado en el motor y calibrado. Simplemente haga funcionar el sensor bajo condiciones normales de operación para facilitar el aprendizaje. En caso de anomalías, se pueden recibir alertas en tiempo real, las cuales se pueden visualizar en la aplicación móvil o en el panel de control, ayudando a prevenir cualquier falla del motor.
Conclusión
La tecnología OtoSense de ADI está diseñada para hacer que la experiencia en sonido y vibración esté continuamente disponible en cualquier equipo, sin la necesidad de conectividad a la red para realizar la detección de anomalías y el reconocimiento de eventos. En las aplicaciones de monitoreo aeroespacial, automotriz e industrial, esta tecnología se utiliza cada vez más para el monitoreo del estado de los equipos. Esto indica que la tecnología funciona bien en escenarios que anteriormente requerían experiencia y aplicaciones integradas, especialmente para equipos complejos. Ha recibido elogios y confianza por parte de expertos de la industria y se considera una herramienta excelente para el monitoreo del estado de los equipos.
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