上海維立勝衡傳感器有限公司
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閱讀：86發(fā)布時間：2025-2-27
Fraunhofer CCIT開發(fā)了一種傳感器，可以測量機械部件的振動，使用人工智能直接對其進行評估，并將異常情況傳輸?shù)皆贫恕?/p>
該傳感器檢測并修復有缺陷的組件，它會啟動維護工作，計劃更換，從而避免成本和損壞。根據(jù)他們自己的信息，弗勞恩霍夫CCIT的研究人員在他們的項目“AIQ-Bo–AI增強型智能–Bolt”中成功地將可訓練的能夠自動識別異常的AI模型集成到振動傳感器中。這項技術(shù)的創(chuàng)新之處在于人工智能在傳感器上運行，直接在數(shù)據(jù)生成點檢測偏差。
振動既是驅(qū)動系統(tǒng)磨損和損壞的指標，也是驅(qū)動系統(tǒng)磨損和損壞的常見原因。通過“AIQ-Bo”，三軸加速度傳感器中的優(yōu)化人工智能模型可以分析記錄的振動數(shù)據(jù)。這使得弗勞恩霍夫CCIT的研究人員能夠在操作點直接在微控制器中使用人工智能，從而在本地高效地評估傳感器數(shù)據(jù)。
振動數(shù)據(jù)不必發(fā)送到云端進行分析。人工智能在設備上執(zhí)行，并使用弗勞恩霍夫技術(shù)“embeddif.ai”處理信息。傳感器集成微控制器中經(jīng)過訓練的人工智能模型會自動識別組件是否正在正常運行或是否已達到臨界狀態(tài)，而無需將其傳輸?shù)皆贫?。僅當存在問題狀態(tài)時，才會將其無線傳輸?shù)皆贫恕＿@極大地減少了要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，并使系統(tǒng)極其節(jié)能。
這是通過開源人工智能框架AIfES實現(xiàn)的。這樣，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)就可以在物聯(lián)網(wǎng)設備中的幾乎所有硬件上進行操作和訓練-例如這里的簡單微控制器。
訓練人工智能算法或計算新的人工智能模型等計算密集型任務在云端進行。模型參數(shù)可以更新并無線發(fā)送回傳感器，例如使異常檢測適應不斷變化的環(huán)境條件。
mioty無線電技術(shù)用于傳輸數(shù)據(jù)。據(jù)了解，其特點是能源效率高。能量收集為傳感器和無線電系統(tǒng)提供來自周圍環(huán)境的能量，并利用溫度或陽光等來發(fā)電。使用小型電池的替代電源也是可能的。
“Fraunhofer CCIT為邊緣云連續(xù)體開發(fā)技術(shù)解決方案，無縫連接分散式邊緣計算和集中式云計算。數(shù)據(jù)在、的位置自動處理。“AIQ-Bo”是如何在狀態(tài)監(jiān)測中創(chuàng)造具體附加值的一個例子，”弗勞恩霍夫CCIT辦公室負責人Michael Fritz強調(diào)道。
由于通過“AIQ-Bo”進行自動化、人工智能支持的狀態(tài)監(jiān)測，因此無需技術(shù)人員對系統(tǒng)進行手動檢查，而這一點非常適用于在持續(xù)運行期間的任務，例如海上風電場，因為一旦停止就會帶來高昂的停機成本。
這一創(chuàng)新解決方案還具有高度可定制性，“我們的目標是讓‘AIQ-Bo’非常靈活，只需盡可能少的培訓就可以在不同的系統(tǒng)上使用，例如風力渦輪機、橋梁或橋式起重機，”AIQ-Bo博士說。云端訓練和通過無線電傳輸數(shù)據(jù)也可以轉(zhuǎn)移到不同的應用場景。
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