Акустично наблюдение на машини

Изследователски проект за данни от акустични сензори за ранно откриване на аномалии

Микрофоните и сензорите за ускорение могат да се използват за "подслушване" на машините и своевременно откриване на аномалии – например течове от пневматични задвижвания. В рамките на изследователския проект KI-Musik4.0 Festo и нейните партньори проучват, как иновативните подходи към сензорите, съчетани с изкуствен интелект (ИИ), могат да се използват за индустриални приложения. Това ново качество на обработка на данни директно върху компонента може да позволи сигурен, децентрализиран анализ и надеждни прогнози за състоянието на компонента или инсталацията.

В изследователския проект "Универсален сензорен интерфейс на базата на микроелектрониката с изкуствен интелект за Индустрия 4.0" (KI-MUSIK 4.0) партньорите по проекта разработват иновативни подходи за обработка на данни от акустични сензори с изкуствен интелект. Между другото сензорите могат да "чуват" течове и да откриват вибрации като звук разпространяващ се по твърди тела. По този начин те могат да предоставят важни данни за оценка на състоянието на машината.

Изкуственият интелект оценява данните и посочва препоръки за действие

Събраните данни от сензорите трябва да се оценяват директно в иновативни чипове посредством предварителна обработка на сигналите и изкуствен интелект. По този начин всеки сензорен блок би могъл да изпраща кондензирана информация за състоянието на компонента към система за управление или шлюз: Например те получават само съобщението дали има или няма теч. Това би спестило честотна лента и би ускорило наблюдението на състоянието. По този начин интелигентността ще се насочи още повече към компонентите.

От анализираните данни могат да бъдат извлечени препоръки за действие, например ако качеството на процеса вече не се поддържа и инсталацията трябва да бъде спряна. Това може да доведе до ново поколение интелигентни, автономни производствени системи.

Пневматични задвижвания на изпитвателния стенд

Festo играе ролята на потребител в изследователския проект. С помощта на различни тестови настройки и интегрирана сензорна технология събираме необходимите данни, за да обучим изкуствения интелект за откриване на течове.

  • Infineon Technologies AG
  • IMS GmbH SE & Co KG
  • BALLUFF GmbH
  • Binder – Elektronik GmbH
  • STACKFORCE GmbH
  • Knowtion UG
  • Hahn-Schickard Society for Applied Research e.V.
  • Институт Фраунхофер за микроелектронни вериги и системи IMS
  • Институт Фраунхофер за цифрови медийни технологии IDMT
  • Университет Саарланд
  • Schaeffler AG