在智能制造与精密装备日新月异的今天，电机作为各类机械系统的核心动力与传动部件，其性能表现已然成为衡量高端装备先进程度的关键标尺。当前市场竞品多专注于单一性能指标突破，难以满足尖端装备对全维度性能跃升的迫切需求。
珠海欧森斯传感技术有限公司凭借深厚的技术积累和前瞻性的市场洞察，在传统检测设备的基础上，成功研发出集“AI+声学”于一体的异音检测设备。这一里程碑式的产品不仅标志着欧森斯在高端装备智造升级方面的重大突破，让AI技术在工业落地上有新的应用场景，更为电机检测领域带来了全新的解决方案。
工业异音检测作为技术创新的战略方向，正通过AI技术的深度融合突破传统性能边界。电机中任何异常声音都可能预示着产品存在潜在的质量问题，进而影响用户体验乃至整个系统的可靠性。传统异音检测设备在检测精度上受限，主要依赖人工听觉来辨别声音的细微差异，难以在复杂多变的工业环境中精准捕捉马达中的细微异音，更无法满足工业4.0时代对传动部件全生命周期质量管控的严苛需求。
1、主观性：人的情绪、经验及个体差异导致异音判断标准不一。分贝检测设备可判断噪音分贝值，但无法识别如摩擦音、共振音、口哨音等具体异音。
2、效率与成本：依赖“金耳朵”进行逐一检测，耗时耗力，成本高昂。快节拍、高强度的流水线工作易使检测工人疲劳和误判，导致不合格品流出。
3、音频质量：实时运行的生产线、相关设备、隔音室等机械噪音干扰，获取高质量的产品运行音频是挑战，需开发相应的音频降噪技术。
4、技术难点：传统方法如CNN或多层感知机在处理不明显异音时，特征提取与量化困难；机器学习模型则易过拟合，泛化能力差。
从下述分析图来看，OK样品与NG样品的声音具有一定差异，但没有明显的特征点可以抓取，这使得对声音进一步识别时，面临着一定的挑战。为了准确地把握不同声音之间的区别，需要挖掘更多的潜在特征。
为了解决工业设备所产生的杂音、噪音等问题，该方案利用声学模型进行特征提取，并通过统计学方法进行回归分析，建立起特征与异音之间的数学关系。这一技术革新，大幅提升了检测精度。
通过采集声音样本，将音频文件转化为适用于模型训练的数据格式。随后，依据数据特性挑选恰当的训练模型，例如深度神经网络、卷积神经网络或全连接神经网络等。在利用这些模型开展声音特征学习训练后，对所得模型参数进行调优，以提升模型性能。最终输出优化后的模型，达成高效且精准的自动化异音检测，为不同应用场景提供可靠的技术保障。
区分电机的好坏，关键在于对电机状态进行精准评估，从技术层面而言，类比为语音分类，其核心功能是识别音频信号所属的类别或所对应的状态/场景。当大脑接收声音信息时，会进行识别与归类。类似地在电机异音检测中，系统依据声音的多种特征（如音调、响度、音色等）进行细致区分，本质上是对声音信号进行分类。
基于声学特征分析的人工智能异音检测技术，通过构建多维度的音频特征模型实现对电机状态的精准判别，有效区分电机正常与异常状态。基于大规模声学数据训练形成的模型具有较强泛化能力，可在复杂工业环境中捕捉人耳难以辨识的微弱异常声纹特征。相较于传统检测方式，该技术对声音频谱特性、能量分布模式和时序变化规律进行深度解析，显著提升了状态识别的灵敏度和准确度，提供了可靠的智能感知手段。
资讯来源：珠海欧森斯
