기술기고문
소리를 인식하는 아날로그 디바이스의 AI를 활용한 장비의 이상 유무 확인 방법
글 : 세바스티앙 크리스티안 (세바스티안 기독교인) / 아나로그디바이스
머리말
장비 나 기계의 유지 보수 및 작동 일을하는 사람들은 기계가 내면의 소리와 진동입니다. 기계가 이상없이 작동 할 수 있습니다. 조건 기반 모니터링, 조건 기반 모니터링, CbM (시스템 기반 모니터링)
우리는 체험 할 수있는 기계가 있습니다. 이 소리에 변화가 있습니다. 그리고 소리가 나지 않습니다. 금방 알아 차릴 수 있습니다. 엔지니어는 숫자로 지극히 제한적이다. 아무리 많은 기록, 분석 자료, 전문가의지도 작성에 문제가 있습니다.
20 년 넘게 노력 해줘. 의도적으로 기계가 작동하는 소리와 진동을 배우고 있습니다. 이 글을 통해 바로 시스템오토 센스 (OtoSense) 의 아키텍처에 대해서 설명한다. 오토 센스는 '컴퓨터 히어링'이 가능한 기계입니다.
이 시스템은 어떤 기계 에나 적용 할 수 있습니다. 실시간으로 실행될 수 있습니다. 이 시스템은 응용 프로그램을 최적화 최적화했습니다. 다른 방법으로 기계 나 장비의 상태를 파악할 수 있습니다.
자동화 된 시스템을위한 자동화 시스템 그 다음에 어떻게 소리 나 진동의 특징을 추출 할 수 있습니다. 또 다른 방법으로 쉽게 복잡한 진단을 할 수 있습니다.
원리 적용된
보다 견고하고 효율적인 개발을 위해, 오토 센스에는 다음과 같은 원리들이 적용됐다 :
▶ 인간의 감각으로부터 영감을 얻는다. 인간은 매우 에너지 효과가 있습니다.
▶ 소리가나요. 그렇게해야 합니다.
▶ 센서와 가용성 엣지 공개.의사를 위한 효과적인 원격 서버와 네트워크
▶ 전문가들과의 의사 소통 및 학습 방법 .
인간의 청각 체계와 오토 센스로의 모방
인간의 청각은 체계를 위한 감각이다. 멀리 떨어져있다. 청각은있다.
인간이 소리를 지각하는 과정을 모방하는 것을 의미합니다. 우선 아날로그로 소리를 바꾸고, 디지털로 변환하고, 특징을 추출하고, 바꾸는 것. 사람의 청각과 오토 센스 시스템을 비교하는 단계입니다.
▶ 아날로그 메뉴 및 디지털화. 중이 (중이)의 막과 지레가 소리를 바꾸고 조절할 수 있습니다. 여러 가지 방법이 필요합니다. 그 다음에, 여러 가지 신호가 전달 될 수 있습니다.
• 오토 센스는 센서 , 성능 , 코덱이 작업을한다. 디지털화 프로세스는 250Hz ~ 196kHz입니다. 128 ~ 4096 샘플.
▶ 특징 추출은이 일차 청각 피질에서 발생 다. 지배적 주파수, 고조파, 모듈 형태 및 주파수 영역, 특징 및 강도, 온도 변화, 약 3 초 동안의 시간 간격 및 온도 범위
• 오토 센스는 청크 (chunk)라고하는 시간 간격을 사용한다. 청크입니다. 23ms ~ 3s 사이에서 달라지는 반응을 보여줍니다. 오토 센스가 어떤 기능이 있습니다.
▶ 내용 은 연합 피질에서 발생 다. 모든 인식과 기억이 합치 소리에 의미를 결합한다. 이렇게하는 우리가 인식되고 있습니다. 핵심 교육 과정 기술. 물건, 소리, 사건. 이름과 의미는 주변 환경을 더 잘 지각 할 수 있습니다.
인간이 상호 작용하는 것을 의미한다. 오토 센스는 모든 소리 나 진동입니다. 그러나 그것은 매우 화제가되었습니다. 이렇게해서 전문가가 될 수 있습니다. 오토 센스의 최종 출력. 시스템 엔지니어, 항공 엔지니어, 냉간 단조 프로그램 전문가들과 함께 할 수있다. 다른 사람들과 함께 할 수 있습니다. 오토 센스는 우리가 언어를 사용합니다.
소리와 진동이없는 상태에서
시간 간격 (시간)과 청크라고 함. 오토 센스 플랫폼은 다음과 같은 원리
입니다. 변화가 없더라도 소리가납니다.
▶ 특징은 훌륭합니다. 어떤 특징을“이 청크의 형태로 바꾸다”,“이 청크의 총 에너지를 얻다”와 같은 것입니다. 어떤 특징도 다른 것들의 조합이 가능하다. 다양한 정보가 있습니다.
▶ 특징적인 연산을해야합니다. 우리의 두뇌는 덧셈, 비교, 0으로 움직입니다. 자동화 된 설계. 새로운 기능이 있습니다. 전체 청크 또는 더 심하게 전체 청크를 다시 계산하지 않아도됩니다. 작동 할 수 있습니다. 예를 들어 세기를 dBA dBA 값을 출력 할 필요가 없습니다.
오토 센스 플랫폼의 2 ~ 1024 개 이것들은 곧바로 추출 할 수 있습니다. 다양한 기능, 그것의 변화, 힘의 존재와 특성, 첫 단계와 마지막 단계, 시스템의 변화, 능력의 변화 온도의 변화를 포함한다.
주파수 영역에 사용되는 기능은 FFT입니다. FFT를 계산하면 128 ~ 2048이됩니다. 그 다음, 원하는 차원 수를 사용합니다. 물론,이 차원 수는 FFT입니다. 계속해서 환경을 제공합니다. 자동 감지 기능을 제공합니다. 반 자율 (semi-supervised)을 통해 시스템 속도를 제어 할 수 있습니다. 따뜻하게 자극 다. 내이 (내이) 세포의 구조를 모방 한합니다.
프레임 : 엣지에서
감지 및 온 프레미스 데이터 처리 아직 원격 자산이 필요합니다. 어떤 네트워크 결함에 영향을 주는지, 모든 실제 데이터 청크를 분석하십시오. 오토 센스를 실행하는 중입니다.
인공 지능 (AI) 과 HMI (human-machine interface)프레미스 (온-프레미스)로 실행합니다. 자동 감지 기능이 향상되었습니다. 그러나, 타당성이있다.
그림 1 :
자동 감지 시스템 이상 반응 감지
정상치 / 이상치 평가를 위해, 전문가와 상호 작용이 필요하지 않습니다. 전문가들은 정상 소리와 진동에 대하여 그런 다음,이베이스 라인을 오토 센스 서버에 이상치 모델로 변환하십시오.
부드러운 소리 나 진동을 평가하십시오.
▶ 첫 번째 전략은 일상성 (특이성)이다. 거리가 길고 많을 것입니다. 이 이상치 점수가 전문가들이 정한 임계 값을 넘겨주었습니다.
▶ 두 번째 전략은 아주 간단하다. 다양한 청크로 특징 값이베이스 라인으로 정의된다.
비일상 성 전략과 극단 전략 다른 방법으로 점진적으로 마모되었습니다.
특징적인
인간의 행동. 특징과 의미에 대한 연관성 자동화 및 상호 작용 및 이벤트 탐지 시스템을 설계하십시오. 이 HMI를 통해 데이터를 확인하고, 이상을 처리 할 수 ??있습니다.
오토 센스 사운드 플래터 (Sound Platter, 스플래터 (splatter))는 소리를 확인하고 태깅 할 수 있습니다. 데이터 세트를 선택하십시오. 2D 유사성 맵에 표시 할 수 있습니다. 이 맵에는 레이블이 있습니다.
그림 2 : 오토 센스
사운드 플래터의 2D 사운드 맵 사운드 위젯 (Sound Widget, 스 위젯 (swidget))을 사용하여 소리를냅니다.
그림 3 : 오토 센스 사운드 위젯 (스 위젯)
이상치 모델이나 이벤트 감지 모델입니다. 이벤트 감지 모델은 원형 혼동 매트릭스 (round confusion matrix)입니다. 오토 센스 사용자가 혼동 이벤트를받을 수 있습니다.
그림 4 : 원하는 이벤트에 대한 이벤트 감지 모델을 생성 할 수 있습니다.
시간에 따라 모든 비일상이 비정상적으로 소리를냅니다.
그림 5 : 센스 이상치 시각화 오토 기술을 사용해서 time-의 경과에 따른 소리 분석
좀더 복잡한 진단을 할 수 있도록 지속적으로 학습
오토 센스는 다양한 전문가들로부터 학습하고 점점 더 복잡한 진단을 할 수 있도록 설계되었다. 이 과정은 오토 센스와 전문가 사이에 반복적으로 순환합니다.
▶ 이상치 모델과 이벤트 감지 모델을 나타냅니다. 이로부터 이상치 점수와 함께 이벤트 인 이벤트 발생 가능성에 대한 결과입니다.
▶ 일정한 임계 값을 갖습니다. 자동화 된 엔지니어를 사용하십시오.
▶ 그런 다음에는 전문가가이 비정상적 이벤트를 표시합니다.
▶이 새로운 정보를 포함하여 새로운 감지 모델과 이상치 모델을 생성하십시오.
묻음 말
아나 로그 디바이스의 오토 센스 기술입니다. 이상치 않습니다. 항공 우주, 자동차, 산업 분야의 기계. 다양한 기술을 사용하여 복잡한 시스템을 만들 수 있습니다.
참고 문헌
Christian, Sebastien. “말이 세상을 만드는 방법.” TEDxCambridge, 2014.
머리말
장비 나 기계의 유지 보수 및 작동 일을하는 사람들은 기계가 내면의 소리와 진동입니다. 기계가 이상없이 작동 할 수 있습니다. 조건 기반 모니터링, 조건 기반 모니터링, CbM (시스템 기반 모니터링)
우리는 체험 할 수있는 기계가 있습니다. 이 소리에 변화가 있습니다. 그리고 소리가 나지 않습니다. 금방 알아 차릴 수 있습니다. 엔지니어는 숫자로 지극히 제한적이다. 아무리 많은 기록, 분석 자료, 전문가의지도 작성에 문제가 있습니다.
20 년 넘게 노력 해줘. 의도적으로 기계가 작동하는 소리와 진동을 배우고 있습니다. 이 글을 통해 바로 시스템오토 센스 (OtoSense) 의 아키텍처에 대해서 설명한다. 오토 센스는 '컴퓨터 히어링'이 가능한 기계입니다.
이 시스템은 어떤 기계 에나 적용 할 수 있습니다. 실시간으로 실행될 수 있습니다. 이 시스템은 응용 프로그램을 최적화 최적화했습니다. 다른 방법으로 기계 나 장비의 상태를 파악할 수 있습니다.
자동화 된 시스템을위한 자동화 시스템 그 다음에 어떻게 소리 나 진동의 특징을 추출 할 수 있습니다. 또 다른 방법으로 쉽게 복잡한 진단을 할 수 있습니다.
원리 적용된
보다 견고하고 효율적인 개발을 위해, 오토 센스에는 다음과 같은 원리들이 적용됐다 :
▶ 인간의 감각으로부터 영감을 얻는다. 인간은 매우 에너지 효과가 있습니다.
▶ 소리가나요. 그렇게해야 합니다.
▶ 센서와 가용성 엣지 공개.의사를 위한 효과적인 원격 서버와 네트워크
▶ 전문가들과의 의사 소통 및 학습 방법 .
인간의 청각 체계와 오토 센스로의 모방
인간의 청각은 체계를 위한 감각이다. 멀리 떨어져있다. 청각은있다.
인간이 소리를 지각하는 과정을 모방하는 것을 의미합니다. 우선 아날로그로 소리를 바꾸고, 디지털로 변환하고, 특징을 추출하고, 바꾸는 것. 사람의 청각과 오토 센스 시스템을 비교하는 단계입니다.
▶ 아날로그 메뉴 및 디지털화. 중이 (중이)의 막과 지레가 소리를 바꾸고 조절할 수 있습니다. 여러 가지 방법이 필요합니다. 그 다음에, 여러 가지 신호가 전달 될 수 있습니다.
• 오토 센스는 센서 , 성능 , 코덱이 작업을한다. 디지털화 프로세스는 250Hz ~ 196kHz입니다. 128 ~ 4096 샘플.
▶ 특징 추출은이 일차 청각 피질에서 발생 다. 지배적 주파수, 고조파, 모듈 형태 및 주파수 영역, 특징 및 강도, 온도 변화, 약 3 초 동안의 시간 간격 및 온도 범위
• 오토 센스는 청크 (chunk)라고하는 시간 간격을 사용한다. 청크입니다. 23ms ~ 3s 사이에서 달라지는 반응을 보여줍니다. 오토 센스가 어떤 기능이 있습니다.
▶ 내용 은 연합 피질에서 발생 다. 모든 인식과 기억이 합치 소리에 의미를 결합한다. 이렇게하는 우리가 인식되고 있습니다. 핵심 교육 과정 기술. 물건, 소리, 사건. 이름과 의미는 주변 환경을 더 잘 지각 할 수 있습니다.
인간이 상호 작용하는 것을 의미한다. 오토 센스는 모든 소리 나 진동입니다. 그러나 그것은 매우 화제가되었습니다. 이렇게해서 전문가가 될 수 있습니다. 오토 센스의 최종 출력. 시스템 엔지니어, 항공 엔지니어, 냉간 단조 프로그램 전문가들과 함께 할 수있다. 다른 사람들과 함께 할 수 있습니다. 오토 센스는 우리가 언어를 사용합니다.
소리와 진동이없는 상태에서
시간 간격 (시간)과 청크라고 함. 오토 센스 플랫폼은 다음과 같은 원리
입니다. 변화가 없더라도 소리가납니다.
▶ 특징은 훌륭합니다. 어떤 특징을“이 청크의 형태로 바꾸다”,“이 청크의 총 에너지를 얻다”와 같은 것입니다. 어떤 특징도 다른 것들의 조합이 가능하다. 다양한 정보가 있습니다.
▶ 특징적인 연산을해야합니다. 우리의 두뇌는 덧셈, 비교, 0으로 움직입니다. 자동화 된 설계. 새로운 기능이 있습니다. 전체 청크 또는 더 심하게 전체 청크를 다시 계산하지 않아도됩니다. 작동 할 수 있습니다. 예를 들어 세기를 dBA dBA 값을 출력 할 필요가 없습니다.
오토 센스 플랫폼의 2 ~ 1024 개 이것들은 곧바로 추출 할 수 있습니다. 다양한 기능, 그것의 변화, 힘의 존재와 특성, 첫 단계와 마지막 단계, 시스템의 변화, 능력의 변화 온도의 변화를 포함한다.
주파수 영역에 사용되는 기능은 FFT입니다. FFT를 계산하면 128 ~ 2048이됩니다. 그 다음, 원하는 차원 수를 사용합니다. 물론,이 차원 수는 FFT입니다. 계속해서 환경을 제공합니다. 자동 감지 기능을 제공합니다. 반 자율 (semi-supervised)을 통해 시스템 속도를 제어 할 수 있습니다. 따뜻하게 자극 다. 내이 (내이) 세포의 구조를 모방 한합니다.
프레임 : 엣지에서
감지 및 온 프레미스 데이터 처리 아직 원격 자산이 필요합니다. 어떤 네트워크 결함에 영향을 주는지, 모든 실제 데이터 청크를 분석하십시오. 오토 센스를 실행하는 중입니다.
인공 지능 (AI) 과 HMI (human-machine interface)프레미스 (온-프레미스)로 실행합니다. 자동 감지 기능이 향상되었습니다. 그러나, 타당성이있다.
그림 1 :
자동 감지 시스템 이상 반응 감지
정상치 / 이상치 평가를 위해, 전문가와 상호 작용이 필요하지 않습니다. 전문가들은 정상 소리와 진동에 대하여 그런 다음,이베이스 라인을 오토 센스 서버에 이상치 모델로 변환하십시오.
부드러운 소리 나 진동을 평가하십시오.
▶ 첫 번째 전략은 일상성 (특이성)이다. 거리가 길고 많을 것입니다. 이 이상치 점수가 전문가들이 정한 임계 값을 넘겨주었습니다.
▶ 두 번째 전략은 아주 간단하다. 다양한 청크로 특징 값이베이스 라인으로 정의된다.
비일상 성 전략과 극단 전략 다른 방법으로 점진적으로 마모되었습니다.
특징적인
인간의 행동. 특징과 의미에 대한 연관성 자동화 및 상호 작용 및 이벤트 탐지 시스템을 설계하십시오. 이 HMI를 통해 데이터를 확인하고, 이상을 처리 할 수 ??있습니다.
오토 센스 사운드 플래터 (Sound Platter, 스플래터 (splatter))는 소리를 확인하고 태깅 할 수 있습니다. 데이터 세트를 선택하십시오. 2D 유사성 맵에 표시 할 수 있습니다. 이 맵에는 레이블이 있습니다.
그림 2 : 오토 센스
사운드 플래터의 2D 사운드 맵 사운드 위젯 (Sound Widget, 스 위젯 (swidget))을 사용하여 소리를냅니다.
그림 3 : 오토 센스 사운드 위젯 (스 위젯)
이상치 모델이나 이벤트 감지 모델입니다. 이벤트 감지 모델은 원형 혼동 매트릭스 (round confusion matrix)입니다. 오토 센스 사용자가 혼동 이벤트를받을 수 있습니다.
그림 4 : 원하는 이벤트에 대한 이벤트 감지 모델을 생성 할 수 있습니다.
시간에 따라 모든 비일상이 비정상적으로 소리를냅니다.
그림 5 : 센스 이상치 시각화 오토 기술을 사용해서 time-의 경과에 따른 소리 분석
좀더 복잡한 진단을 할 수 있도록 지속적으로 학습
오토 센스는 다양한 전문가들로부터 학습하고 점점 더 복잡한 진단을 할 수 있도록 설계되었다. 이 과정은 오토 센스와 전문가 사이에 반복적으로 순환합니다.
▶ 이상치 모델과 이벤트 감지 모델을 나타냅니다. 이로부터 이상치 점수와 함께 이벤트 인 이벤트 발생 가능성에 대한 결과입니다.
▶ 일정한 임계 값을 갖습니다. 자동화 된 엔지니어를 사용하십시오.
▶ 그런 다음에는 전문가가이 비정상적 이벤트를 표시합니다.
▶이 새로운 정보를 포함하여 새로운 감지 모델과 이상치 모델을 생성하십시오.
묻음 말
아나 로그 디바이스의 오토 센스 기술입니다. 이상치 않습니다. 항공 우주, 자동차, 산업 분야의 기계. 다양한 기술을 사용하여 복잡한 시스템을 만들 수 있습니다.
참고 문헌
Christian, Sebastien. “말이 세상을 만드는 방법.” TEDxCambridge, 2014.
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