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你听到了吗?机器人正在学习机械故障的细微声音

日期:2018-06-07 浏览:34

有时候,机器听起来不太合适。

广告刹车尖叫,硬盘嘎吱作响,空调嘎嘎作响,车主知道该打服务电话了。但是,世界上一些最有价值的机器,从驱动大型建筑气候控制系统的冷却器和泵,到水力发电厂的大型涡轮机,通常都是在无人值守的情况下运行的。

这就是为什么许多初创公司正在努力训练电脑,以了解机器在工作或故障时发出的声音、振动、热辐射和其他信号的变化。希望计算机能在机械故障发生前及时发现,节省维修成本,减少停机时间。以色列Kfar Saba的一家初创公司3d signals的创始人兼首席执行官阿姆农·申菲尔德说:“

”正在开发一种专家机械学大脑,通过声音准确识别机器发生的事情。”该公司正在利用机器学习来训练计算机听机器声音,并诊断水电站和钢厂等设施的问题。

虽然目前大部分的努力都集中在大型机器上,但申菲尔德说,有朝一日,同样的技术可能有助于检测家用电器或自动驾驶汽车或租赁汽车等设备的故障,这些设备不会花太多时间在习惯于正常声音的车主手中。

「当你有汽车即服务时,车里的人不知道汽车。」“如果这听起来很奇怪,你就失去了和车里的人的联系,他们决定了把车送到机械师那里的时间。“

最初,3DSignals systems可以根据特定类型设备的物理模型检测异常声音,通知专家机械师诊断问题。一旦问题得到解决,力学诊断就被添加到三维信号数据库中,用于训练算法,不仅检测异常声音,而且对它们进行解释,以了解需要进行什么样的修复。

Shenfeld说:「下次我们在同一台机器上为同一客户或使用同一类型机器的另一客户打出这个签名时,它不仅仅是异常侦测。」

虽然3d signals完全专注于使用其机器学习工具来处理声音数据( Shenfeld说,在语音识别之外,这个领域令人惊讶地被忽略了),但其他公司正在使用各种其他类型的数据来检测和诊断机械问题。

[照片: Flickr user Sue Clark ] burgey公司的系统,该公司是一家在纽约和以色列海法设有办事处的初创公司,负责监测振动、温度超声波和机器电磁辐射,通常是大型加热和冷却系统。该公司的联合创始人兼首席执行官萨尔·约斯克维茨说,该公司提供了一种便携式工具,技术人员可以用它来捕捉iPhone或Android设备上的读数,其中一个应用程序提供实时诊断和持续监控系统。

「我们的一位客户,位于俄亥俄州,凌晨2点有雷雨,整个大楼都黑了。」“发电机本来应该自动启动,但没有启动,他们了解到这一点的方式是通过预兆发出的警报。“

在更复杂的情况下,系统使用基于机器学习的算法和不断增长的不同类型错误的信号库来建议什么是错误的以及技术人员可以做什么来修复机器,他说。“

”随着时间的推移,我们为我们的机器类型收集了可能是世界上最大的故障字典,”Yoskovitz说。

另一家名为Presenso的初创公司的广告也设在海法,被监控数据的确切类型不如它随时间的变化以及机器运行的信号重要。该公司的系统记录已安装在工业设备中的传感器的数据,作为现有控制过程的一部分,将读数流式传输到Presensos云服务器。

「我们不关心,或者我们不需要知道,传感器现在是否正在分析测量温度、电压或流量。」

Presensos软件工具使用各种机器学习技术,根据接收到的传感器数据,有效地构建机器操作的模型。这些工具提供了异常读数的可视化,以及它们与正常操作的不同之处。

「他们不需要任何人类指导或[ ]知道正在测量的物理属性是什麽。」“目标是让他们自己学习机器的操作方式。“

虽然实时故障检测对于在自己的设施中操作机器的公司来说显然是有用的,但专家说也可能是我们设备供应商或保险公司在停机时提供财务保障。ABI Research高级分析师Ryan Martin说:「如果一家公司有停机或业务中断保险,那它就变得非常重要,也是一个省钱的方法。」jobrays Yoskovitz说,

对机器何时需要维护有更可靠预测的广告也可以促使设备制造商有效地提供时间即服务,向工业用户收取延长保修费,甚至按小时收费,以保证他们的设备使用不会给他们自己带来太大风险。

「这种商业模式的一个问题是他们承担所有风险。」“如果出了什么差错,他们会为此付出代价,并在寻找降低这种风险的方法。“



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