人需要定期體檢，機(jī)器當(dāng)然也不例外，在制造業(yè)加快數(shù)字化進(jìn)程，邁向工業(yè)4.0的背景下，工業(yè)設(shè)備的安全與預(yù)測(cè)性維護(hù)受到越來(lái)越多的關(guān)注。很多大型企業(yè)不僅產(chǎn)線龐大，而且設(shè)備眾多，一旦運(yùn)維出現(xiàn)突發(fā)問(wèn)題，損失巨大，而對(duì)于電力、鐵路、能源等行業(yè)的大型關(guān)鍵裝備，其運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)更是關(guān)乎國(guó)計(jì)民生。

隨著人工智能、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的不斷進(jìn)步，工業(yè)設(shè)備的“聽(tīng)音識(shí)病”正在成為可能。設(shè)備在運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生聲音和振動(dòng)信號(hào)，就像人的指紋一樣具有辨識(shí)特征，當(dāng)設(shè)備產(chǎn)生缺陷或發(fā)生故障后，其聲紋也會(huì)隨之改變，這即是聲學(xué)監(jiān)測(cè)的原理。

(資料圖片)

記者注意到，目前這一新興賽道簇?fù)碇吓瓶萍脊?、新興創(chuàng)業(yè)企業(yè)等多個(gè)玩家，可以為工業(yè)設(shè)備提供高精度、預(yù)測(cè)性、實(shí)時(shí)性的故障診斷及預(yù)測(cè)性維護(hù)服務(wù)。

預(yù)測(cè)性維護(hù)需求攀升，聲學(xué)監(jiān)測(cè)優(yōu)勢(shì)明顯

工業(yè)設(shè)備的隱患排查與定期檢修最早主要依賴人力，需要經(jīng)驗(yàn)豐富的師傅一個(gè)個(gè)敲、一個(gè)個(gè)聽(tīng)，判斷哪里有問(wèn)題，而對(duì)于山上、地下等不易巡檢的地方，人工維護(hù)難度非常大。

近年來(lái)，技術(shù)的進(jìn)步使得市面上檢修手段豐富起來(lái)，如紅外、熱敏、振動(dòng)傳感器等，但這些方案大多用于故障發(fā)生后的維修定位，很難起到故障預(yù)防的作用，一些后裝式入侵式監(jiān)測(cè)方式容易給設(shè)備帶來(lái)二次傷害。此外，使用多種不同類型的傳感器、硬件接口和軟件協(xié)議，系統(tǒng)頗為復(fù)雜，工作量很大。

諦聲科技合伙人、COO常煒熙告訴記者，聲音作為最基礎(chǔ)的物理量，是評(píng)估設(shè)備工作狀態(tài)的重要參數(shù)指標(biāo)之一，與上述監(jiān)測(cè)方案相比，聲學(xué)監(jiān)測(cè)具備非接觸式測(cè)量、通用性強(qiáng)、能夠較快部署、易于發(fā)現(xiàn)早期故障等特點(diǎn)，在當(dāng)前的通用產(chǎn)品故障中，20%左右運(yùn)用聲音監(jiān)測(cè)是最優(yōu)的解決方案，尤其是封閉結(jié)構(gòu)件的機(jī)械類問(wèn)題、周期性轉(zhuǎn)動(dòng)的齒輪故障、氣體泄漏相關(guān)問(wèn)題方面，聲學(xué)監(jiān)測(cè)優(yōu)勢(shì)更是明顯。

祥峰投資執(zhí)行合伙人李偉也十分看好聲學(xué)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用與前景?！皞鹘y(tǒng)的鐵路以及電力等行業(yè)的檢測(cè)維修，大多是通過(guò)人工輔以部分檢測(cè)設(shè)備周期性地進(jìn)行檢修及零部件更換，或者遇到實(shí)際故障時(shí)再進(jìn)行拆卸維修，安全隱患高且檢修成本高。采用聲音實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)方式既可以做到實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，又可以對(duì)潛在故障做到預(yù)防性維護(hù)，不僅極大提高了安全性，同時(shí)能夠很好地節(jié)省人工及檢修成本。”李偉表示，聲學(xué)監(jiān)測(cè)在鐵路設(shè)備運(yùn)維、電力系統(tǒng)運(yùn)維，工業(yè)設(shè)備預(yù)防性維護(hù)等行業(yè)都具有較大市場(chǎng)空間。

數(shù)據(jù)和場(chǎng)景，未來(lái)玩家競(jìng)技重點(diǎn)

成立于2017年的諦聲科技創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所，在硬件方面，諦聲科技打造了麥克風(fēng)陣列技術(shù)壁壘，通過(guò)一定數(shù)量的麥克風(fēng)組成陣列，對(duì)聲場(chǎng)的空間特性進(jìn)行采樣處理，實(shí)現(xiàn)聲源定位、去混響、聲信號(hào)增強(qiáng)、盲源分離等功能在嘈雜的環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別故障音。在軟件方面，諦聲科技自研了聲學(xué)算法，目前已建立了37種鐵路系統(tǒng)故障模型、50余種電網(wǎng)系統(tǒng)故障模型以及百余種工業(yè)系統(tǒng)故障模型，準(zhǔn)確識(shí)別率可達(dá)92%，通過(guò)軟硬件結(jié)合，諦聲科技最終通過(guò)終端設(shè)備部署和SaaS平臺(tái)為客戶提供解決方案。

常煒熙向記者介紹稱，目前國(guó)內(nèi)在工業(yè)聲學(xué)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的企業(yè)主要有兩類，一類是基于智能語(yǔ)音及計(jì)算機(jī)視覺(jué)的科技公司，在消費(fèi)類產(chǎn)品逐漸成熟后拓展業(yè)務(wù)覆蓋工業(yè)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景。另一類是像諦聲科技這樣的創(chuàng)業(yè)公司，利用新技術(shù)建立起相對(duì)完整的聲學(xué)故障模型，專注于工業(yè)設(shè)備的智能化運(yùn)維。

常煒熙判斷，未來(lái)各企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)將圍繞數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景展開(kāi)，能夠不斷拓寬應(yīng)用場(chǎng)景邊界，積累更大數(shù)據(jù)量和故障模型分析系統(tǒng)的企業(yè)將脫穎而出。

鐵路、電網(wǎng)、能源等基建場(chǎng)景是諦聲科技正在著力拓展聲學(xué)監(jiān)測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景，其已建立起鐵路系統(tǒng)與電力系統(tǒng)故障算法模型。常煒熙表示，對(duì)于這類客戶而言，安全性是其關(guān)注的首要因素，其故障監(jiān)測(cè)需求強(qiáng)烈，聲學(xué)監(jiān)測(cè)相較其他解決方案更適合，不僅場(chǎng)景豐富而且通用性好，產(chǎn)品能夠在同一行業(yè)較快推廣復(fù)制，發(fā)展空間也很大。未來(lái)除了聲學(xué)監(jiān)測(cè)，諦聲科技還將在音視頻聯(lián)動(dòng)方面進(jìn)行多元探索，與機(jī)器視覺(jué)結(jié)合，發(fā)掘更多機(jī)器聽(tīng)覺(jué)的潛力和應(yīng)用價(jià)值。

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