電機(jī)異音是質(zhì)量問(wèn)題會(huì)給產(chǎn)品形象帶來(lái)負(fù)面影響，在生產(chǎn)過(guò)程中就檢測(cè)出這些異音非常必要。目前這些工作都是人工完成，電機(jī)廠商期待能夠替代人工質(zhì)檢的“智能”自動(dòng)化裝置，NI與無(wú)錫雪浪數(shù)制科技有限公司（簡(jiǎn)稱雪浪數(shù)制）聯(lián)手將這一需求變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

行業(yè)5大痛點(diǎn)

電機(jī)異音檢測(cè)行業(yè)不得不說(shuō)的“痛”，今天就來(lái)逐個(gè)盤點(diǎn)下。

?痛點(diǎn)1：人工產(chǎn)品檢驗(yàn)

聽(tīng)不到-故障噪音容易被環(huán)境噪音淹沒(méi)；

聽(tīng)不清-故障噪音幅值不大，時(shí)有時(shí)無(wú)；

聽(tīng)不準(zhǔn)-原始故障噪音特征不明顯，難區(qū)分；

聽(tīng)不穩(wěn)-人力的水平及經(jīng)驗(yàn)參差不齊，有人能聽(tīng)有人聽(tīng)不到；

?痛點(diǎn)2：電機(jī)產(chǎn)線質(zhì)檢評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)較主觀、未量化，不利于統(tǒng)一和推廣

?痛點(diǎn)3：環(huán)境噪音對(duì)數(shù)據(jù)干擾大、信噪比低（麥克風(fēng)采集需要較安靜環(huán)境）

?痛點(diǎn)4：?jiǎn)?dòng)器產(chǎn)生的噪音影響電機(jī)的數(shù)據(jù)采集

?痛點(diǎn)5：垃圾音的電機(jī)易漏檢

電機(jī)“智”檢

電機(jī)“智”檢——模塊化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)配AI

某電機(jī)廠商遇到了前面提到的人工檢驗(yàn)效率低及異音檢測(cè)不準(zhǔn)的問(wèn)題，為幫助該廠商提高整體研發(fā)水平。數(shù)據(jù)采集行業(yè)領(lǐng)先廠商N(yùn)I及AI（人工智能）算法領(lǐng)先廠商雪浪數(shù)制創(chuàng)新性地提出了一套切實(shí)可行的技術(shù)路線。

技術(shù)路線

機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)隔離背景噪音→ 穩(wěn)定可靠數(shù)據(jù)采集配合電氣/機(jī)械控制→ 人工智能算法識(shí)別異音→ 分揀標(biāo)記

在這個(gè)案例中，受測(cè)電機(jī)被分為了四類：一類是正常、軸承音（異常電機(jī)）、刮擦音（異常電機(jī)）、垃圾音（異常電機(jī)），然后對(duì)這些電機(jī)進(jìn)行兩輪測(cè)試，比較兩輪測(cè)試數(shù)據(jù)是否對(duì)應(yīng)。

在檢測(cè)過(guò)程中，通過(guò)NI的1槽以太網(wǎng)CompactDAQ機(jī)箱cDAQ-9181和3通道C系列動(dòng)態(tài)信號(hào)采集模塊NI9232采集產(chǎn)線被測(cè)對(duì)象上的多路傳感器信號(hào)，然后用雪浪研制的AI算法自動(dòng)完成異音判別。

據(jù)了解，在電機(jī)生產(chǎn)線上普遍采用人工聽(tīng)音的方法分辨良、次品，不僅成本高，而且重復(fù)、單調(diào)的聽(tīng)音工作極易引起人員疲勞，容易出現(xiàn)誤判，若個(gè)別不良品混入整批成品中，會(huì)給工廠帶來(lái)嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失，甚至嚴(yán)重影響產(chǎn)品聲譽(yù)。所以需要采用AI對(duì)異常電機(jī)進(jìn)行識(shí)別，實(shí)現(xiàn)電機(jī)異音檢測(cè)自動(dòng)化，解決人工檢測(cè)無(wú)法準(zhǔn)確、可靠識(shí)別異音的痛點(diǎn)，助力精益制造、智能制造的升級(jí)。

本案例的最終解決方案如下：

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NI模塊化的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，正是電機(jī)異音檢測(cè)的首選

在本案例中，系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，通過(guò)NI模塊化的采集系統(tǒng)，能夠更加快捷地對(duì)傳感器信號(hào)進(jìn)行采集。

NI承擔(dān)了數(shù)據(jù)采集的重任

本系統(tǒng)用到的NI產(chǎn)品：cDAQ-9181與NI-9232

在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的浪潮下，電機(jī)的用途將更加廣泛。而模塊化的數(shù)據(jù)檢測(cè)配合AI，將幫助電機(jī)廠商提高產(chǎn)線自動(dòng)化測(cè)試的效率，提高良品率，降低產(chǎn)線人力成本等。

關(guān)于無(wú)錫雪浪數(shù)制科技有限公司

無(wú)錫雪浪數(shù)制科技有限公司致力于建設(shè)國(guó)家級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、打造自主可控的工業(yè)數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)。通過(guò)實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)人、機(jī)、料、法、環(huán)全體系數(shù)據(jù)的全面采集、處理、存儲(chǔ)、打通，提供以真實(shí)需求場(chǎng)景為導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)產(chǎn)品，從解決工業(yè)實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題、發(fā)揮數(shù)據(jù)智能實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的角度，幫助工業(yè)領(lǐng)域客戶在“供”、“研”、“產(chǎn)”、“銷”鏈路上實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的全面快速轉(zhuǎn)型，從產(chǎn)品、產(chǎn)線到產(chǎn)業(yè)鏈全方位的升級(jí)。于此同時(shí)，為開發(fā)者提供友好、方便的開放開發(fā)平臺(tái)，不斷開發(fā)出多樣化、新型國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件。核心團(tuán)隊(duì)來(lái)自阿里云、百度、微軟、ABB、西門子等國(guó)內(nèi)外頂尖互聯(lián)網(wǎng)及自動(dòng)化公司，擁有云計(jì)算及大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)等一批自主研發(fā)的核心技術(shù)及產(chǎn)品，在通用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、裝備及自動(dòng)化等技術(shù)領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先水平。平臺(tái)創(chuàng)始人王峰為前阿里云ET工業(yè)大腦負(fù)責(zé)人，中國(guó)工程院院士、浙江大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院院長(zhǎng)楊華勇?lián)纹脚_(tái)首席科學(xué)家，阿里巴巴技術(shù)委員會(huì)主席王堅(jiān)博士擔(dān)任平臺(tái)戰(zhàn)略指導(dǎo)顧問(wèn)。