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芯文芯事丨瑞萨e-AI异常预断,助力实现智能制造系统

2019-06-11
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瑞萨电子的e-AI是一个基于深度学习的人工智能单元解决方案,其单元有多个输入和输出,可协助处理和预处理数据,通过人工智能做出判断,例如使用多个传感器进行感应、利用触发信号截取波形等。AI解决方案为开发具有不同功能的附加单元提供参考设计,以便开发可与现有制造机器配合使用的智能系统。

在实际应用中,将AI单元连接到设备,可以预判系统的异常情况,并根据这些情况做出相应处理,可以使系统运行更加智能。下面将通过两个演示应用简单阐述预判系统异常情况的实现过程。

上图展示了两个演示应用,左边是一个检测齿轮缺陷异常的演示应用,右边是一个检测机械手臂运动异常的演示应用,他们都是通过传感器感应将信号传输给AI单元,结合深度学习AI模型,来判断设备是否出现异常。
01
机械手臂运动异常检测


如图所示,该演示应用中主要是一个传送系统,通过机械手臂将物体移动到合适的位置,通过检测机械手臂的动作,再根据e-AI来判断其异常情况,在PC上位机软件上面进行显示信息和异常通知。
传送系统中,机械手臂上的加速度传感器会读取振动信息,并将信号传送给微控制器,结合e-AI人工智能单元对信号进行识别,从而判断是否为异常。
整个识别过程可以分为3个关键步骤,分别为采集、分析、判定。采集的信号传入系统中,会生成振动波形,将波形的数据执行傅里叶FFT处理,并由人工智能单元进行比较分析,最后判定系统是否处于异常。

计算机中已经安装了机器手臂的正常运动波形的学习模型,AI单元对采集到的实时波形和正常波形数据进行比较判断,从而检测出机器运动中的任何异常。

AI单元具有多个输入和输出,它可以用于预先判断的数据处理(预处理),例如使用多个传感器进行感应,并通过其采集的触发信号进行波形生成。


在本演示中,机械手臂的运动波形并不是整个运动过程都会显示,只有当机械手臂放置物体的过程中,才会记录并显示其振动波形,这是通过一个钳位传感器来检测触发实现的。



02
齿轮转动缺陷异常检测


如上图所示,该演示应用中通过一个电机分别联动3个不同的齿轮转动,其中有一个是正常齿轮,另外两个是有缺陷的齿轮,通过AI单元来判断并识别出其中的2个缺陷齿轮,同样在PC上位机软件上面进行显示信息,并且可以在软件中根据自定义设置,来优化整个异常判断系统。


演示应用首先会通过振动传感器来采集齿轮运动的振动信号,将信号传输给AI单元,并深度学习框架来自我学习正常齿轮转动的运动模型,模型一旦生成好之后,就可以用来检测其他有缺陷的齿轮运动,从而识别出缺陷齿轮。


在这里,我们将正常的齿轮联动电机转动,有缺陷的2个齿轮先放置在电机驱动齿轮箱内以便之后使用,正常齿轮转动后将振动传感器连接到AI单元并记录正常齿轮的振动波形。


通过学习框架,AI单元学习并记录振动的波形。在上位机软件中,可以设置需要学习的波形时间段,来执行传感器输入的滤波处理和FFT处理等,并且能使用PC上的工具修改这些过程的各种设置。


齿轮的运动模型的自我学习是在PC上位机软件上完成,因为由于需要大量的计算而无法在微控制器上完成。如果用户能够创建经验丰富的人工智能模型,它可以转换为AI参数,通过使用e-AI转换器将应用代码下载到AI单元中,并在微控制器中执行。


将参数写入到AI单元完成后,通过使用工具并判断振动传感器的波形,将波形数据与正常齿轮运行模型数据进行比对,如果齿轮没有损坏,则判断它们为“正常”,如果切换到有缺陷的齿轮,则判断它们为“异常”。




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