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通過(guò)邊緣學(xué)習(xí)對(duì)產(chǎn)生振動(dòng)的機(jī)器進(jìn)行異常行為檢測(cè)。
工業(yè)類家電NanoEdge AI Studio預(yù)測(cè)性維護(hù)加速度計(jì)
預(yù)測(cè)性維護(hù)是一種維護(hù)策略,利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備何時(shí)可能發(fā)生故障。
水泵等工業(yè)設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生不同的信號(hào)。 在這些設(shè)備上安裝傳感器來(lái)采集相關(guān)數(shù)據(jù),就可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別出正常和異常的行為模式。 這種預(yù)測(cè)方法旨在程度地縮短停機(jī)時(shí)間,提高效率,延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命。
我們針對(duì)水泵應(yīng)用了以下方法:采集水泵的振動(dòng)數(shù)據(jù)并加以分析,然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型檢測(cè)異常。 該方法經(jīng)過(guò)調(diào)整,可輕松適用于很多其他工業(yè)機(jī)器。
方法
項(xiàng)目目標(biāo):
利用泵的振動(dòng)來(lái)檢測(cè)裝有該泵的液壓回路中的異常情況。
說(shuō)明設(shè)計(jì)的模型可以用在不同的集成回路中,并且由于采用邊緣AI學(xué)習(xí)技術(shù),在其他回路中依然能夠檢測(cè)出異常。
在該項(xiàng)目中,我們使用第一個(gè)回路,通過(guò)加速度計(jì)來(lái)記錄泵的振動(dòng)數(shù)據(jù)。 我們收集了正常和異常信號(hào),這些信號(hào)是通過(guò)關(guān)閉分流水閥而產(chǎn)生的。
然后,我們使用NanoEdge AI Studio創(chuàng)建了一個(gè)異常檢測(cè)模型。 該軟件工具根據(jù)我們的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成了模型。
創(chuàng)建的模型載入Proteus板,并連接到第一個(gè)回路。 該原型可用來(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)正常和異常數(shù)據(jù)。
然后,我們將包含該模型的Proteus板移到第二個(gè)回路中。 通過(guò)邊緣學(xué)習(xí),我們使用新電路的信號(hào)在數(shù)秒內(nèi)對(duì)同一模型進(jìn)行重新訓(xùn)練。 雖然該模型最初是針對(duì)第一個(gè)回路進(jìn)行的優(yōu)化,但在新回路中依然表現(xiàn)良好。
傳感器
加速度計(jì)(三軸)
齒輪特性研究
多場(chǎng)耦合模擬實(shí)驗(yàn)運(yùn)算平臺(tái)
異常環(huán)境下設(shè)備狀態(tài)研究
高速列車(chē)傳動(dòng)模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)
齒輪箱阻尼特性研究
船槳推進(jìn)器振動(dòng)耦合實(shí)驗(yàn)臺(tái)
轉(zhuǎn)子外部激勵(lì)轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)研究
齒輪箱故障機(jī)理齒輪特性研究
齒輪模塊之間位置可調(diào)
雙跨彈性支撐滑動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)臺(tái)
轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)研究
電機(jī)對(duì)托故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)
電機(jī)故障機(jī)理電機(jī)特性電機(jī)傳動(dòng)研究
軸承壽命預(yù)測(cè)機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)
壽命周期研究高載荷
多跨船舶尾軸傳動(dòng)故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)
轉(zhuǎn)子齒輪箱故障機(jī)理研究
雙跨雙轉(zhuǎn)子教學(xué)實(shí)驗(yàn)臺(tái)
滑動(dòng)軸承故障機(jī)理研究
多點(diǎn)位激振平臺(tái)
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