Für die Überwachung des Betriebs einer Breitbandschleifmaschine ist ein hohes Maß an Erfahrung seitens des Bedieners notwendig, um den momentanen Zustand der Maschine und eine möglicherweise anstehende Wartung zuverlässig anhand der Maschinenakustik erkennen zu können. Im Rahmen eines DAMMIT-Projektes wurde daher gemeinsam mit der Hans Weber Maschinenfabrik GmbH das Ziel formuliert, eine automatische Beurteilung des Prozesszustandes durch geeignete Algorithmen zu untersuchen. Als mögliche Datenquelle für die Vorhersagealgorithmen sollen sowohl Luft- als auch Körperschallaufnahmen in Betracht gezogen werden. Die Firma SYS TEC electronic aus Reichenbach stellt hierbei die für die Aufnahmen verwendete Messelektronik (Edge Controller, Sensoren) zur Verfügung und begleitet das Vorhaben als KMU mit umfassendem Know-how auf den Gebieten Edge Computing und Sensorik.
Im Verlauf des Projektes sollten Luft- und Körperschallaufnahmen an einer in unterschiedlichen Zuständen betriebenen Schleifmaschine durchgeführt werden, um eine solide Datenbasis zu schaffen. Ausgewählte Algorithmen zur Merkmalsextraktion und Klassifikation der Daten, die auch die spektrale Natur der Daten berücksichtigen, wurden auf die Daten angewendet, um eine Aussage über die Vorhersagbarkeit der jeweiligen Maschinenzustände treffen zu können.
Des Weiteren sollte die Robustheit der eingesetzten Algorithmen im Hinblick auf mögliche Umgebungsgeräusche evaluiert werden und algorithmische Verfahren zur Eliminierung von Störgeräuschen erprobt werden. Im Rahmen des Projektes entstand so ein Demonstrator mit einer flexibel zusammenstellbaren Klassifikationspipeline.
Der Quellcode des entstandenen Demonstrators, sowie eine Anleitung zur Verwendung können hier heruntergeladen werden: audio-analyzer.zip
Bildquelle: Niko Brucker.