Прогнозуйте можливі несправності двигуна, просто використовуючи звук

Команда Arduino — 16 грудня 2022 р.

Майже кожен виробник використовує машину на певному етапі свого процесу, і кожна з цих машин майже гарантовано містить принаймні один двигун. Щоб підтримувати доступність і ефективність, ці двигуни повинні завжди працювати належним чином, оскільки навіть невеликий збій може мати катастрофічні наслідки. Прогнозне технічне обслуговування має на меті досягти цього, не виходячи за рамки, намагаючись повністю запобігти їм, поєднуючи датчики з прогнозними методами, які можуть планувати технічне обслуговування, коли ймовірна несправність.

Рішення Шебіна Хосе Джейкоба використовує Arduino Nano 33 BLE Sense разом із вбудованим мікрофоном, щоб записувати аудіо та передбачати, коли двигун ось-ось вийде з ладу. Він досяг цього, спочатку створивши новий проект Edge Impulse і зібравши зразки для чотирьох класів звуку: OK, Anomaly 1 і Anomaly 2, а також загального фонового шуму. Після розробки імпульсу та навчання моделі класифікації на зразках він зміг досягти вражаючої точності приблизно 95% на тестових зразках.

Останнім кроком було розгортання моделі як вбудованого програмного забезпечення для Arduino, що дозволило б класифікувати звуки в режимі реального часу шляхом безперервного зчитування з мікрофона. Щоразу, коли виявляється аномалія, угорі спалахує червоний світлодіод.

Докладніше про проект можна прочитати тут, у посібнику Edge Impulse.