Dispositivi di identificazione AI nel monitoraggio della salute attraverso il riconoscimento dei suoni operativi
I dispositivi spesso emettono vibrazioni e suoni durante il funzionamento, i quali possono riflettere lo stato attuale dell'apparecchiatura. Utilizzando l'intelligenza artificiale (IA) per riconoscere i suoni emessi durante il funzionamento dei dispositivi, è possibile rilevare anomalie in modo precoce, consentendo di eseguire la manutenzione tempestivamente. Questo approccio può ridurre i costi di manutenzione e prolungare la durata dell'apparecchiatura. Questo articolo introdurrà come l'intelligenza artificiale interpreta i suoni per supportare il monitoraggio dello stato di salute dei dispositivi, oltre alle caratteristiche e ai vantaggi della soluzione di monitoraggio intelligente OtoSense introdotta da ADI.
Monitoraggio dello stato di salute dei dispositivi tramite rilevamento di vibrazioni e suoni
Chiunque sia familiare con l'importanza della manutenzione delle attrezzature comprende il significato dei suoni e delle vibrazioni emessi dai dispositivi. Un corretto monitoraggio dello stato di salute dei dispositivi attraverso l'analisi dei suoni e delle vibrazioni può dimezzare i costi di manutenzione e raddoppiare la durata utile. I dati acustici e l'analisi in tempo reale rappresentano un altro metodo cruciale di monitoraggio basato sulle condizioni (CbM).
Innanzitutto, è fondamentale comprendere quali suoni normali emette l'attrezzatura. Quando c'è una deviazione nel suono, segnala una potenziale anomalia, indicando un problema. Collegare suoni specifici a problemi particolari in questo modo è cruciale per un monitoraggio efficace.
Identificare le anomalie può richiedere alcuni minuti di formazione, ma correlare suoni, vibrazioni e cause originarie per la diagnostica può richiedere significativamente più tempo. Tecnici ed ingegneri esperti possono possedere queste conoscenze, ma sono risorse scarse. Riconoscere i problemi basandosi esclusivamente sui suoni può essere piuttosto impegnativo. Anche con registrazioni, strutture descrittive o formazione da parte di esperti, acquisire competenze così specializzate rimane difficile.
Comprendere la neuroscienza umana per stabilire capacità uditive dei computer
Negli ultimi 20 anni, il team di ADI si è dedicato a comprendere come gli esseri umani interpretano suoni e vibrazioni. L'obiettivo di ADI è stabilire un sistema in grado di apprendere dai suoni e dalle vibrazioni delle apparecchiature, decifrarne i significati per rilevare anomalie ed effettuare diagnostiche.
ADI ha introdotto l'architettura OtoSense, un sistema di monitoraggio dello stato di salute dei dispositivi che supporta l'udito computazionale, consentendo ai computer di comprendere i principali indicatori del comportamento delle apparecchiature: suono e vibrazione. Questo sistema è applicabile a qualsiasi apparecchiatura, capace di funzionare in tempo reale senza la necessità di connettività di rete. È stato applicato in ambienti industriali, supportando la realizzazione di un sistema di monitoraggio dello stato di salute delle macchine scalabile ed efficiente.
Il concetto di design di OtoSense trae ispirazione dalla neuroscienza umana, dove gli esseri umani possono apprendere e comprendere qualsiasi suono sentano in modo molto efficiente. Gli esseri umani sono in grado di imparare suoni sia statici che transitori, richiedendo un continuo adattamento della funzionalità e un monitoraggio costante. OtoSense esegue il riconoscimento direttamente al margine vicino al sensore, eliminando la necessità di prendere decisioni attraverso una connessione di rete verso server remoti. Inoltre, consente interazione e apprendimento con esperti.
Confronto e analisi tra il sistema uditivo umano e OtoSense
L'udito è un senso fondamentale per la sopravvivenza umana. Offre una percezione olistica di eventi lontani e invisibili ed è già sviluppato prima della nascita. Il processo umano di percezione del suono può essere descritto attraverso quattro passaggi familiari: acquisizione analogica del suono, digitalizzazione, estrazione delle caratteristiche e interpretazione. A ogni passaggio, confrontiamo l'orecchio umano con il sistema OtoSense.
L'acquisizione analogica e la digitalizzazione dell'udito umano sono processi fondamentali. In primo luogo, il suono viene captato dal timpano e dai tre ossicini dell'udito situati nell'orecchio medio, utilizzando il principio della leva. Successivamente, l'impedenza viene regolata per trasmettere le vibrazioni al canale riempito di liquido, dove un altro strato di timpano si sposta selettivamente in base ai componenti spettrali presenti nel segnale. Questo, a sua volta, piega delle cellule flessibili che emettono segnali digitali riflettendo il grado e l'intensità della piegatura. Questi segnali individuali vengono poi trasmessi attraverso percorsi neurali paralleli organizzati per frequenza fino alla corteccia uditiva primaria.
In OtoSense, questo compito viene svolto da sensori, amplificatori e codec. Il processo di digitalizzazione utilizza una frequenza di campionamento fissa, regolabile tra 250 Hz e 196 kHz. L'onda viene codificata con 16 bit e successivamente memorizzata in un buffer con dimensioni che variano da 128 a 4096.
L'estrazione delle caratteristiche nell'udito avviene nella corteccia primaria, comprendendo sia le caratteristiche del dominio delle frequenze, come frequenze dominate, armonicità e forma spettrale, sia le caratteristiche del dominio temporale, come impulsi, variazioni di intensità e componenti di frequenza primaria entro un intervallo temporale di circa 3 secondi.
OtoSense utilizza una finestra temporale, denominata "chunk" da ADI, che si sposta con una dimensione di passo fissa. La dimensione e l'intervallo di passo di questo chunk sono determinati dagli eventi da identificare e dalla frequenza di campionamento per l'estrazione delle caratteristiche al bordo, che variano da 23 millisecondi a 3 secondi.
L'analisi dell'udito avviene nella corteccia associativa, che integra tutte le percezioni e la memoria, e attribuisce un significato ai suoni (ad esempio, attraverso il linguaggio), svolgendo un ruolo centrale nella modellazione della percezione. Il processo analitico organizza le nostre descrizioni degli eventi, andando ben oltre la semplice denominazione. Dare un nome a un progetto, un suono o un evento ci permette di conferirgli un significato maggiore e più profondo. Per gli esperti, nomi e significati consentono di comprendere meglio ciò che li circonda.
Ecco perché l'interazione di OtoSense con gli esseri umani inizia con una mappatura sonora visuale, basata sul sistema neurologico e non supervisionata. OtoSense utilizza rappresentazioni grafiche di tutti i suoni o vibrazioni percepiti, organizzandoli per somiglianza, senza cercare di creare categorie rigide. Questo consente agli esperti di organizzare i gruppi visualizzati sullo schermo e di nominarli senza tentare di creare artificialmente categorie delimitate. Possono costruire mappe semantiche basate sulla loro conoscenza, percezioni ed aspettative per il risultato finale di OtoSense.
Per lo stesso paesaggio sonoro, meccanici automobilistici, ingegneri aerospaziali o esperti in presse per stampaggio a freddo, inclusi coloro che conducono ricerche nello stesso settore ma provenienti da aziende diverse, possono categorizzare, organizzare e etichettarlo in modi differenti. OtoSense, in modo simile alla definizione del significato linguistico, utilizza lo stesso approccio dal basso verso l'alto per attribuire significato.
L'intenzione originale alla base del design di OtoSense è quella di apprendere da diversi esperti e, nel tempo, eseguire diagnosi sempre più complesse. Un processo comune prevede un ciclo tra OtoSense ed esperti, in cui i modelli di anomalie e i modelli di riconoscimento degli eventi operano al margine. Questi modelli generano output che indicano la probabilità che si verifichino eventi potenziali e le loro anomalie.
Le anomalie nel suono o nella vibrazione oltre le soglie definite attivano notifiche di anomalia. Tecnici e ingegneri che utilizzano OtoSense possono quindi ispezionare il suono e le informazioni circostanti. Successivamente, questi esperti etichettano l'evento anomalo, calcolano nuovi modelli di riconoscimento e modelli di anomalia che incorporano queste nuove informazioni, e li inviano ai dispositivi edge.
Sensori intelligenti per il monitoraggio dei motori, utili per la manutenzione predittiva dei motori elettrici
Prendendo come esempio il sensore di monitoraggio del motore intelligente ADI OtoSense, si tratta di una soluzione completa di hardware e software basata su AI per il monitoraggio delle apparecchiature in base alle condizioni del motore. Questo sistema non richiede analisi manuali di esperti, supporta il rilevamento di nove tipi di guasti meccanici ed elettrici, e non necessita di cavi o gateway specializzati, consentendo un'implementazione rapida.
Il sensore intelligente per motori ADI OtoSense monitora il funzionamento dei motori elettrici combinando tecnologia di rilevamento all'avanguardia e analisi avanzata dei dati. Rileva anomalie e difetti nelle apparecchiature, consentendoti di prevedere i cicli di manutenzione e di evitare interruzioni impreviste.
Il sensore intelligente per motori ADI OtoSense copre le diagnosi più critiche, traducendo i dati in istruzioni operative o raccomandazioni specifiche. Offre un monitoraggio continuo 24/7 dei motori AC asincroni trifase a bassa tensione. Presenta le informazioni in modo chiaro, informandoti sulla natura del problema e su come risolverlo.
Il sensore intelligente per motori ADI OtoSense offre una dashboard di monitoraggio che visualizza informazioni dettagliate sullo stato di ogni motore, contribuendo a una comprensione completa della diagnosi dello stato di salute delle macchine e alla rilevazione dei guasti. Supporta inoltre applicazioni mobili, consentendo agli utenti di configurare facilmente il sensore di monitoraggio dei motori intelligenti, accedere ai dati di implementazione e ricevere notifiche e avvisi per eventi chiave all'interno dell'applicazione tramite computer personali e applicazioni per smartphone.
Il sensore di monitoraggio intelligente dei motori ADI OtoSense utilizza hardware e software avanzati per il monitoraggio basato sulle condizioni, ottimizzando gli ambienti di produzione, riducendo il verificarsi di guasti e ottenendo vantaggi come la riduzione dei costi di manutenzione dei beni, l'estensione della durata delle apparecchiature e l'aumento del tempo di operatività.
Supportando il monitoraggio in tempo reale, il sensore intelligente per il monitoraggio dei motori ADI OtoSense può monitorare l'apparecchiatura con maggiore frequenza per comprendere quando iniziano a verificarsi guasti meccanici ed elettrici e come questi problemi influenzano il processo produttivo. Inoltre, crea un modello unico per ogni motore, fornendo diagnosi di ottimizzazione coerenti con il processo. Le informazioni fornite dal sensore intelligente per il monitoraggio dei motori possono essere utilizzate per diagnosticare i problemi e determinarne la gravità, permettendo ai team di manutenzione di intraprendere azioni specifiche di manutenzione. Monitorando continuamente le prestazioni e lo stato di salute del motore, si può ottenere una migliore visibilità sui requisiti di manutenzione e dei pezzi di ricambio, aiutando a sapere cosa ordinare e quando ordinarlo, riducendo così i costi di inventario.
Il sensore intelligente per motori ADI OtoSense è la soluzione più accurata sul mercato per rilevare e interpretare i dati delle macchine. È in grado di individuare guasti nel sistema di alimentazione, negli avvolgimenti dello statore, nel rotore, nell'equilibrio dell'albero del motore, nell'eccentricità, nei cuscinetti, nell'allineamento dell'albero, nel sistema di raffreddamento e nei problemi di piede molle/allentato, tra gli altri. Inoltre, fornisce metriche di prestazione dettagliate, indicando potenziali problematiche sistemiche che potrebbero derivare da fattori come variazioni di carico o modifiche nei processi operativi.
Il deployment del sensore intelligente per motori ADI OtoSense è piuttosto semplice, consentendo un monitoraggio delle condizioni 24/7. Inizialmente, la configurazione può essere effettuata tramite l'applicazione iOS/Android per impostare il sensore. Generalmente, il processo di configurazione richiede solo pochi minuti e può essere eseguito anche quando il motore è in funzione. Dopo la configurazione, il processo di apprendimento inizia una volta che il sensore è installato sul motore e calibrato. Basta far funzionare il sensore sotto condizioni operative normali per facilitare l'apprendimento. In caso di anomalie, è possibile ricevere avvisi in tempo reale, che possono essere visualizzati sull'applicazione mobile o sulla dashboard, aiutando a prevenire eventuali guasti al motore.
Conclusione
La tecnologia OtoSense di ADI è progettata per rendere l'expertise su suoni e vibrazioni costantemente disponibile su qualsiasi apparecchiatura, senza la necessità di connettività di rete per eseguire il rilevamento di anomalie e il riconoscimento di eventi. In applicazioni di monitoraggio aerospaziali, automobilistiche e industriali, questa tecnologia viene sempre più utilizzata per il monitoraggio dello stato delle apparecchiature. Ciò indica che la tecnologia offre ottime prestazioni in scenari che in precedenza richiedevano expertise e coinvolgevano applicazioni embedded, soprattutto per apparecchiature complesse. Ha ricevuto elogi e fiducia da esperti del settore ed è considerata uno strumento eccellente per il monitoraggio dello stato delle apparecchiature.
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