分布式托輥監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的正常工作需要以下幾個(gè)步驟： 1) 聲吶布置——將具備本地邊緣運(yùn)算能力的聲吶節(jié)點(diǎn)利用 4 芯同軸線串聯(lián)，每臺(tái)聲吶節(jié)點(diǎn)配 備雙聲傳感器。聲吶節(jié)點(diǎn)通過 RS-485 串行總線串聯(lián)，在傳送帶的一端通過 485 轉(zhuǎn)以太網(wǎng)，通過網(wǎng)絡(luò)連接到后臺(tái)服務(wù)器。 2) 聲吶校準(zhǔn)——由監(jiān)測(cè)中心服務(wù)器向各節(jié)點(diǎn)發(fā)送指令，控制節(jié)點(diǎn)修改檢測(cè)門限閾值以完成聲 吶校準(zhǔn)、聲吶自檢等功能，確保傳送帶沿線拾音器都正常工作。該校準(zhǔn)過程可在聲吶布置前統(tǒng)一完成，也可以在布置完成后依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境做適當(dāng)修正。 3) 監(jiān)測(cè)異響——托輥監(jiān)測(cè)系統(tǒng)啟動(dòng)后，各個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)不斷讀取當(dāng)前的聲音信號(hào)數(shù)據(jù)并做頻譜分 析，當(dāng)信號(hào)特征分量超過設(shè)定的正常閾值后，信號(hào)處理器會(huì)將該處的托輥列為異常狀態(tài)，同時(shí)監(jiān)測(cè)中心會(huì)循環(huán)輪詢各個(gè)節(jié)點(diǎn)，獲取信息后及時(shí)處理。 4) 異常監(jiān)控與修復(fù)——監(jiān)測(cè)中心服務(wù)器在收到節(jié)點(diǎn)的異常報(bào)告后，會(huì)實(shí)時(shí)地將托輥損壞的位置與損壞情況報(bào)告給值班人員，值班人員可以實(shí)時(shí)監(jiān)聽現(xiàn)場(chǎng)異常節(jié)點(diǎn)的聲音判斷是否出現(xiàn)嚴(yán)重異常，如果出現(xiàn)異常，在相應(yīng)人員完成托輥修復(fù)工作后解除異常告警。

異音檢測(cè)的兩種模型： 人工聽檢的自動(dòng)化替代技術(shù)主要有兩類模型，一類是參數(shù)驅(qū)動(dòng)模型，另一類是基于人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。前者通過分析比較找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)范圍，在范圍之內(nèi)的為正常，在范圍之外的為故障，但這樣的參數(shù)范圍卻很難選擇確定，因?yàn)槿斯ぢ牂z所依據(jù)的判斷規(guī)則很難用顯示的參數(shù)來描述；人工智能則可以模擬人的學(xué)習(xí)和判斷過程，通過特定的模型描述那些只能意會(huì)卻無法言傳的判斷規(guī)則。下圖給出了兩類模型的比較。

在線異音檢測(cè)可以說是人工智能技術(shù)在家電生產(chǎn)過程中的一個(gè)合適應(yīng)用場(chǎng)景，但要想與家電生產(chǎn)流程真正無縫結(jié)合，真正替代人工聲檢，還需要解決很多技術(shù)和管理上的難題，技術(shù)難題包括產(chǎn)線節(jié)拍匹配、信號(hào)采集、環(huán)境噪聲消除、訓(xùn)練樣本選擇、合適學(xué)習(xí)模型確定等，管理難題包括檢測(cè)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)的制定以及檢測(cè)流程的重構(gòu)等，解決這些難題的方法和思路將在后續(xù)詳細(xì)深入討論。