描述

每個(gè)制造環(huán)境都配備了機(jī)器。對(duì)于性能更好的制造單元，機(jī)器的健康起著重要作用，因此維護(hù)也起著重要作用。我們有三種維護(hù)策略，即預(yù)防性維護(hù)、糾正性維護(hù)和預(yù)測(cè)性維護(hù)。

如果您想在防止故障和避免過(guò)度維護(hù)之間找到最佳平衡點(diǎn)，PdM 是必經(jīng)之路。為您的工廠(chǎng)配備相對(duì)實(shí)惠的傳感器來(lái)跟蹤溫度、振動(dòng)和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，使用預(yù)測(cè)技術(shù)在即將發(fā)生故障時(shí)安排維護(hù)，您會(huì)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)成本大幅降低。

在最新的技術(shù)時(shí)代，教計(jì)算機(jī)理解聲學(xué)世界現(xiàn)在是一個(gè)熱門(mén)的研究課題。所以在這個(gè)項(xiàng)目中，我們使用聲音對(duì) Nano 33 BLE Sense 進(jìn)行一些預(yù)測(cè)性維護(hù)。

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它是如何工作的？

我們使用 Nano 33 BLE Sense 持續(xù)聆聽(tīng)機(jī)器。MCU 運(yùn)行一個(gè) ML 模型，該模型接受兩組聲學(xué)異常和正常操作模式的訓(xùn)練。當(dāng) ML 模型發(fā)現(xiàn)異常時(shí)，會(huì)立即通知操作員，并在適當(dāng)檢查后關(guān)閉機(jī)器進(jìn)行維護(hù)。因此，我們可以減少可能造成的損壞并減少停機(jī)時(shí)間。

硬件要求

• Nano 33 BLE 感知
• 引領(lǐng)

軟件要求

• 邊緣脈沖
• 開(kāi)發(fā)環(huán)境

硬件設(shè)置

硬件設(shè)置包括一個(gè) Nano 33 BLE Sense，它被放置在一個(gè)舊的交流電機(jī)旁邊。

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軟件設(shè)置

如果您尚未將設(shè)備連接到 Edge Impulse 儀表板，請(qǐng)按照本教程進(jìn)行連接。成功連接后，它應(yīng)該出現(xiàn)在“設(shè)備”選項(xiàng)卡中。

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或者，最新版本的 Google Chrome 和 Microsoft Edge 可以直接從您的開(kāi)發(fā)板收集數(shù)據(jù)，而無(wú)需 Edge Impulse CLI。按照本教程了解更多信息。

TinyML 模型生成

成功設(shè)置硬件和軟件后，現(xiàn)在我們已準(zhǔn)備好進(jìn)行模型生成，其中包括許多步驟。讓我們從收集一些數(shù)據(jù)開(kāi)始。

1. 數(shù)據(jù)收集

清潔數(shù)據(jù)是訓(xùn)練性能良好的模型的最重要要求。在我們的例子中，我們收集了 3 類(lèi)聲音 - 兩類(lèi)異常，一類(lèi)正常操作，顯然還有一類(lèi)噪音。每個(gè)樣本長(zhǎng) 2 秒。這些類(lèi)的原始數(shù)據(jù)如下所示。

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如果數(shù)據(jù)沒(méi)有拆分成訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集，則將數(shù)據(jù)集按80:20的比例拆分成訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集，形成一個(gè)很好的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

2. 沖動(dòng)設(shè)計(jì)

脈沖是機(jī)器學(xué)習(xí)管道，它獲取原始數(shù)據(jù)，使用信號(hào)處理來(lái)提取特征，然后使用學(xué)習(xí)塊對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

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這里我們使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為輸入塊。現(xiàn)在，我們有兩種處理塊的選擇——MFCC 和 MFE。由于我們正在處理非人聲音頻，而 MFE 在處理非人聲音頻方面表現(xiàn)良好，因此我們選擇MFE作為我們的處理塊。我們使用分類(lèi)作為我們的學(xué)習(xí)塊，因?yàn)槲覀儽仨殞W(xué)習(xí)模式并將它們應(yīng)用于新數(shù)據(jù)以將音頻分類(lèi)為給定的 4 個(gè)類(lèi)之一。

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在MFE選項(xiàng)卡中，如果您擅長(zhǎng)音頻處理，則可以調(diào)整參數(shù)，否則保持設(shè)置不變并生成功能。

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3. 模型訓(xùn)練與測(cè)試

現(xiàn)在我們已經(jīng)設(shè)計(jì)了沖動(dòng)，讓我們繼續(xù)訓(xùn)練模型。我們用于模型訓(xùn)練的設(shè)置如圖所示。您可以嘗試調(diào)整模型訓(xùn)練設(shè)置，使訓(xùn)練后的模型表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確性，但要注意不要過(guò)度擬合。

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經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型達(dá)到了高達(dá) 94.7% 的準(zhǔn)確率。

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現(xiàn)在讓我們使用一些未知數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試模型的功能。要評(píng)估模型的性能，請(qǐng)轉(zhuǎn)到模型測(cè)試和全部分類(lèi)。

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我們得到了 95.07% 的測(cè)試準(zhǔn)確率，這非常棒。現(xiàn)在讓我們用一些真實(shí)世界的數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試模型。導(dǎo)航到實(shí)時(shí)分類(lèi)并從連接的設(shè)備收集一些數(shù)據(jù)。

好的

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異常 1

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異常2

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我們分別收集了Normal Operation Mode 、Anomaly 1和Anomaly 2的一些真實(shí)世界數(shù)據(jù)，它們都被正確分類(lèi)了。因此我們的模型已準(zhǔn)備好部署。

部署

對(duì)于部署，導(dǎo)航到部署選項(xiàng)卡，選擇Arduino 庫(kù)并構(gòu)建庫(kù)。它將輸出一個(gè) zip 庫(kù)，可以將其添加到Arduino IDE中。

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完成品

Nano 33 BLE Sense 連同一個(gè) LED 封裝在一個(gè) 3D 打印的外殼中，這是我們的最終產(chǎn)品。該設(shè)備能夠識(shí)別機(jī)器中的聲音異常，并使用警報(bào) LED 向用戶(hù)發(fā)出警報(bào)。

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