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芯文芯事丨瑞薩e-AI異常預斷,助力實現(xiàn)智能制造系統(tǒng)

瑞薩電子 ? 2019-07-02 14:13 ? 次閱讀
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瑞薩電子的e-AI是一個基于深度學習人工智能單元解決方案,其單元有多個輸入和輸出,可協(xié)助處理和預處理數據,通過人工智能做出判斷,例如使用多個傳感器進行感應、利用觸發(fā)信號截取波形等。AI解決方案為開發(fā)具有不同功能的附加單元提供參考設計,以便開發(fā)可與現(xiàn)有制造機器配合使用的智能系統(tǒng)。

在實際應用中,將AI單元連接到設備,可以預判系統(tǒng)的異常情況,并根據這些情況做出相應處理,可以使系統(tǒng)運行更加智能。下面將通過兩個演示應用簡單闡述預判系統(tǒng)異常情況的實現(xiàn)過程。

上圖展示了兩個演示應用,左邊是一個檢測齒輪缺陷異常的演示應用,右邊是一個檢測機械手臂運動異常的演示應用,他們都是通過傳感器感應將信號傳輸給AI單元,結合深度學習AI模型,來判斷設備是否出現(xiàn)異常。
01
機械手臂運動異常檢測


如圖所示,該演示應用中主要是一個傳送系統(tǒng),通過機械手臂將物體移動到合適的位置,通過檢測機械手臂的動作,再根據e-AI來判斷其異常情況,在PC上位機軟件上面進行顯示信息和異常通知。
傳送系統(tǒng)中,機械手臂上的加速度傳感器會讀取振動信息,并將信號傳送給微控制器,結合e-AI人工智能單元對信號進行識別,從而判斷是否為異常。
整個識別過程可以分為3個關鍵步驟,分別為采集、分析、判定。采集的信號傳入系統(tǒng)中,會生成振動波形,將波形的數據執(zhí)行傅里葉FFT處理,并由人工智能單元進行比較分析,最后判定系統(tǒng)是否處于異常。

計算機中已經安裝了機器手臂的正常運動波形的學習模型,AI單元對采集到的實時波形和正常波形數據進行比較判斷,從而檢測出機器運動中的任何異常。

AI單元具有多個輸入和輸出,它可以用于預先判斷的數據處理(預處理),例如使用多個傳感器進行感應,并通過其采集的觸發(fā)信號進行波形生成。


在本演示中,機械手臂的運動波形并不是整個運動過程都會顯示,只有當機械手臂放置物體的過程中,才會記錄并顯示其振動波形,這是通過一個鉗位傳感器來檢測觸發(fā)實現(xiàn)的。



02
齒輪轉動缺陷異常檢測


如上圖所示,該演示應用中通過一個電機分別聯(lián)動3個不同的齒輪轉動,其中有一個是正常齒輪,另外兩個是有缺陷的齒輪,通過AI單元來判斷并識別出其中的2個缺陷齒輪,同樣在PC上位機軟件上面進行顯示信息,并且可以在軟件中根據自定義設置,來優(yōu)化整個異常判斷系統(tǒng)。


演示應用首先會通過振動傳感器來采集齒輪運動的振動信號,將信號傳輸給AI單元,并深度學習框架來自我學習正常齒輪轉動的運動模型,模型一旦生成好之后,就可以用來檢測其他有缺陷的齒輪運動,從而識別出缺陷齒輪。


在這里,我們將正常的齒輪聯(lián)動電機轉動,有缺陷的2個齒輪先放置在電機驅動齒輪箱內以便之后使用,正常齒輪轉動后將振動傳感器連接到AI單元并記錄正常齒輪的振動波形。


通過學習框架,AI單元學習并記錄振動的波形。在上位機軟件中,可以設置需要學習的波形時間段,來執(zhí)行傳感器輸入的濾波處理和FFT處理等,并且能使用PC上的工具修改這些過程的各種設置。


齒輪的運動模型的自我學習是在PC上位機軟件上完成,因為由于需要大量的計算而無法在微控制器上完成。如果用戶能夠創(chuàng)建經驗豐富的人工智能模型,它可以轉換為AI參數,通過使用e-AI轉換器將應用代碼下載到AI單元中,并在微控制器中執(zhí)行。


將參數寫入到AI單元完成后,通過使用工具并判斷振動傳感器的波形,將波形數據與正常齒輪運行模型數據進行比對,如果齒輪沒有損壞,則判斷它們?yōu)椤罢!?,如果切換到有缺陷的齒輪,則判斷它們?yōu)椤爱惓!薄?/span>




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