電機異音是質(zhì)量問題會給產(chǎn)品形象帶來負面影響，在生產(chǎn)過程中就檢測出這些異音非常必要。目前這些工作都是人工完成，電機廠商期待能夠替代人工質(zhì)檢的“智能”自動化裝置，NI與無錫雪浪數(shù)制科技有限公司（簡稱雪浪數(shù)制）聯(lián)手將這一需求變?yōu)楝F(xiàn)實。

行業(yè)5大痛點

電機異音檢測行業(yè)不得不說的“痛”，今天就來逐個盤點下。

?痛點1：人工產(chǎn)品檢驗

聽不到-故障噪音容易被環(huán)境噪音淹沒；

聽不清-故障噪音幅值不大，時有時無；

聽不準-原始故障噪音特征不明顯，難區(qū)分；

聽不穩(wěn)-人力的水平及經(jīng)驗參差不齊，有人能聽有人聽不到；

?痛點2：電機產(chǎn)線質(zhì)檢評價標準較主觀、未量化，不利于統(tǒng)一和推廣

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

?痛點4：啟動器產(chǎn)生的噪音影響電機的數(shù)據(jù)采集

?痛點5：垃圾音的電機易漏檢

電機“智”檢

電機“智”檢——模塊化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)配AI

某電機廠商遇到了前面提到的人工檢驗效率低及異音檢測不準的問題，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NI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可行的技術(shù)路線。

技術(shù)路線

機構(gòu)設(shè)計隔離背景噪音→ 穩(wěn)定可靠數(shù)據(jù)采集配合電氣/機械控制→ 人工智能算法識別異音→ 分揀標記

在這個案例中，受測電機被分為了四類：一類是正常、軸承音（異常電機）、刮擦音（異常電機）、垃圾音（異常電機），然后對這些電機進行兩輪測試，比較兩輪測試數(shù)據(jù)是否對應(yīng)。

在檢測過程中，通過NI的1槽以太網(wǎng)CompactDAQ機箱cDAQ-9181和3通道C系列動態(tài)信號采集模塊NI9232采集產(chǎn)線被測對象上的多路傳感器信號，然后用雪浪研制的AI算法自動完成異音判別。

據(jù)了解，在電機生產(chǎn)線上普遍采用人工聽音的方法分辨良、次品，不僅成本高，而且重復(fù)、單調(diào)的聽音工作極易引起人員疲勞，容易出現(xiàn)誤判，若個別不良品混入整批成品中，會給工廠帶來嚴重經(jīng)濟損失，甚至嚴重影響產(chǎn)品聲譽。所以需要采用AI對異常電機進行識別，實現(xiàn)電機異音檢測自動化，解決人工檢測無法準確、可靠識別異音的痛點，助力精益制造、智能制造的升級。

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)，正是電機異音檢測的首選

在本案例中，系統(tǒng)會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，通過NI模塊化的采集系統(tǒng)，能夠更加快捷地對傳感器信號進行采集。

NI承擔了數(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，電機的用途將更加廣泛。而模塊化的數(shù)據(jù)檢測配合AI，將幫助電機廠商提高產(chǎn)線自動化測試的效率，提高良品率，降低產(chǎn)線人力成本等。

關(guān)于無錫雪浪數(shù)制科技有限公司

無錫雪浪數(shù)制科技有限公司致力于建設(shè)國家級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、打造自主可控的工業(yè)數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)。通過實現(xiàn)對工業(yè)人、機、料、法、環(huán)全體系數(shù)據(jù)的全面采集、處理、存儲、打通，提供以真實需求場景為導(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)實際應(yīng)用問題、發(fā)揮數(shù)據(jù)智能實際應(yīng)用價值的角度，幫助工業(yè)領(lǐng)域客戶在“供”、“研”、“產(chǎn)”、“銷”鏈路上實現(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。于此同時，為開發(fā)者提供友好、方便的開放開發(fā)平臺，不斷開發(fā)出多樣化、新型國產(chǎn)工業(yè)軟件。核心團隊來自阿里云、百度、微軟、ABB、西門子等國內(nèi)外頂尖互聯(lián)網(wǎng)及自動化公司，擁有云計算及大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)平臺等一批自主研發(fā)的核心技術(shù)及產(chǎn)品，在通用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、裝備及自動化等技術(shù)領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先水平。平臺創(chuàng)始人王峰為前阿里云ET工業(yè)大腦負責人，中國工程院院士、浙江大學(xué)機械工程學(xué)院院長楊華勇?lián)纹脚_首席科學(xué)家，阿里巴巴技術(shù)委員會主席王堅博士擔任平臺戰(zhàn)略指導(dǎo)顧問。