概覽概覽

開發一種解決辦法,監測半導體裂谷制造設施內機器人的健康狀況,對工業設備進行振動異常探測。

建立參數,以便以最低限度的數據潛伏和保護IP敏感生產數據的方式對機器人故障進行有效和實時的遠程監測和警報。

根據加速計信號的時間和頻率域特性,采用統計過程控制方法實施不受監督的過程。

減少產量損失,因為隨著時間推移,產量損失可以節省大量費用。

從振動信號中提取了15個頻率和時間域特征——無論是好是壞——并生成了參數趨勢可視化的方框圖。

選定配置 下載下載參考實施和下列軟件。

配置 下載

完成時間 :15-30分鐘

語言:皮頓* 3.8

可用軟件 :烏本圖* 20.04

目標系統要求

烏本圖* 20.04

第六至十一代 Intel核心TM 處理器

如何運作

工業設備振動異常探測:

幫助進行狀況監測,避免制造工藝出現意外故障和中斷。

根據使用統計過程控制方法監測的加速計信號的時間和頻率域特性,提供了一種不受監督的方法。

從振動信號中提取了15個特征,使用戶能夠將特征與閾值進行比較,以響應確定特征滿足閾值并發出警報。

提供高效和實時的遠程監測和警報,在最低數據間隔和保護IP敏感生產數據的情況下,提醒機器人失靈。

下面的架構圖顯示如下:

Main.py是讀取輸入數據的中央 Python 腳本.csv和調用助手函數.so用于數據處理的文件 。

產出作為微軟* Excel* 文件在產出目錄中生成。

注:包件中所包含的.csv數據文檔是使用CeberOptics* Wafersense* Auto振動系統* (AVS)和Parker* Lord* Microstrain* 振動傳感器生成的,但參考實施可使用任何類型傳感器的任何時間序列數據。

Figure 1: Architecture Diagram

開始

安裝引用實施

選定配置 下載下載參考執行,然后按以下步驟安裝。

配置 下載

打開一個新的終端, 轉到下載的文件夾, 并打開 RI 軟件包 。

unzip vibration_based_anomaly_detection.zip

跳轉到振動_基于_anomaly_ 檢測/ 目錄 。

cd vibration_based_anomaly_detection/

更改可執行的邊緣軟件文件的權限 。

chmod 755 edgesoftware

在下面運行命令以安裝“引用實施” 。

./edgesoftware install

安裝期間, 您將被提示獲取產品鍵。 產品鍵包含在您從英特爾收到的郵件中, 以確認您的下載 。
Figure 2: Product Key

安裝完成后,您將會看到消息“包件完整包件裝填”每個模塊的安裝狀態。
Figure 3: Install Success

運行應用程序

轉到工作目錄 :

cd vibration_based_anomaly_detection/Intel_Vibration_Based_Anomaly_Detection_for_Industrial_Equipment_1.0.0/vibration_based_anomaly_detection/anomaly_detection 

設置 Python 虛擬環境 。 (這只在第一次運行此引用執行時才有必要 。) 命令將創建虛擬環境并安裝必要的依賴性 。

source ./setup_env.sh

集集集集集集集Pythonpath 脈沖病算法二進制.so通過運行以下命令來激活虛擬環境。

source activate_env.sh

使用下面的命令運行引用應用程序。 此命令將讀取所提供的. csv 數據文件, 并生成 Microsoft Excel* 圖表 。

python3 main.py

解釋和使用成果

應用程序分析振動傳感器所有3個頻道(軸)的正常(后修復)和異常(前修復)信號,產生4套輸出文件,共12個文件。

注:包件中所包含的.csv數據文檔是使用CeberOptics* Wafersense* Auto振動系統* (AVS)和Parker* Lord* Microstrain* 振動傳感器生成的,但參考實施可使用任何類型傳感器的任何時間序列數據。

應用程序從一個時間序列信號中提取了17個時間和頻率域域特性,產生以下一組輸出文件:

avs- boxplot. xlsx :
顯示振動傳感器所有3個頻道正常(后修復)和異常(修復前修復)數據的6個最有區別的時間和頻率域特性的框圖。
此文件是為CeberOptics Wafersense AVS 和 Parker Lord Microstrain 振動傳感器創建的。

avs- 頻率繪圖. xlsx:
顯示頻率頻譜圖和中位頻率欄,以顯示振動傳感器所有3個頻道的正常和異常數據。
此文件是為CeberOptics Wafersense AVS 和 Parker Lord Microstrain 振動傳感器創建的。

s22482-1-01_avs_yaskawa_后修_arm-b.xlsxx:
顯示從振動傳感器所有3個頻道提取的所有17個參數的運行窗口值。
此文件是為預反應狀態創建的, 并為網絡設備WaferSense AVS 和 Parker Lord Microstrain 振動傳感器創建的。

s22482-1-01_avs_yaskawa_后補_arm-bgraphs.xlsx:
顯示振動傳感器所有三個頻道的所有參數的繪圖。
此文件是為預反應狀態創建的, 并為網絡設備WaferSense AVS 和 Parker Lord Microstrain 振動傳感器創建的。

使用此應用程序,您可以運行一種單一的方法,檢索一套詳盡無遺的時間和頻率域參數,并在正常和異常條件下評估其趨勢和價值的變化。

概述和下一步步驟

您已經成功安裝并運行了基于振動的工業設備異常檢測。

工業設備使用以振動為基礎的異常探測,用于:

根據振動信號對工業設備進行狀況監測。

設備健康實時監測。

參數分析的好壞條件。

學習更多

繼續學習,見以下指南和軟件資源。

這些鏈接提供了從時域信號中提取的頻率域參數的詳情:

ScienceDirect Topics: Median Frequency 概覽概覽

Luscinia on Sourceforge.net: Mean Frequency

ScienceDirect Topics:Spectral Energy Distribution 概覽概覽

ScienceDirect Topics:Spectral Entropy 概覽概覽

排除故障

卸載參考實施軟件包

要完全卸載軟件包, 請使用命令 :

./edgesoftware uninstall -a

支助論壇支助論壇

若您無法解決問題,請聯系支助論壇支助論壇.?

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開發一種解決辦法,監測半導體裂谷制造設施內機器人的健康狀況,對工業設備進行振動異常探測。

建立參數,以便以最低限度的數據潛伏和保護IP敏感生產數據的方式對機器人故障進行有效和實時的遠程監測和警報。

根據加速計信號的時間和頻率域特性,采用統計過程控制方法實施不受監督的過程。

減少產量損失,因為隨著時間推移,產量損失可以節省大量費用。

從振動信號中提取了15個頻率和時間域特征——無論是好是壞——并生成了參數趨勢可視化的方框圖。

選定配置 下載下載參考實施和下列軟件。

配置 下載

完成時間 :15-30分鐘

語言:皮頓* 3.8

可用軟件 :烏本圖* 20.04

目標系統要求

烏本圖* 20.04

第六至十一代 Intel核心TM 處理器

如何運作

工業設備振動異常探測:

幫助進行狀況監測,避免制造工藝出現意外故障和中斷。

根據使用統計過程控制方法監測的加速計信號的時間和頻率域特性,提供了一種不受監督的方法。

從振動信號中提取了15個特征,使用戶能夠將特征與閾值進行比較,以響應確定特征滿足閾值并發出警報。

提供高效和實時的遠程監測和警報,在最低數據間隔和保護IP敏感生產數據的情況下,提醒機器人失靈。

下面的架構圖顯示如下:

Main.py是讀取輸入數據的中央 Python 腳本.csv和調用助手函數.so用于數據處理的文件 。

產出作為微軟* Excel* 文件在產出目錄中生成。

注:包件中所包含的.csv數據文檔是使用CeberOptics* Wafersense* Auto振動系統* (AVS)和Parker* Lord* Microstrain* 振動傳感器生成的,但參考實施可使用任何類型傳感器的任何時間序列數據。

Figure 1: Architecture Diagram

開始

安裝引用實施

選定配置 下載下載參考執行,然后按以下步驟安裝。

配置 下載

打開一個新的終端, 轉到下載的文件夾, 并打開 RI 軟件包 。

unzip vibration_based_anomaly_detection.zip

跳轉到振動_基于_anomaly_ 檢測/ 目錄 。

cd vibration_based_anomaly_detection/

更改可執行的邊緣軟件文件的權限 。

chmod 755 edgesoftware

在下面運行命令以安裝“引用實施” 。

./edgesoftware install

安裝期間, 您將被提示獲取產品鍵。 產品鍵包含在您從英特爾收到的郵件中, 以確認您的下載 。
Figure 2: Product Key

安裝完成后,您將會看到消息“包件完整包件裝填”每個模塊的安裝狀態。
Figure 3: Install Success

運行應用程序

轉到工作目錄 :

cd vibration_based_anomaly_detection/Intel_Vibration_Based_Anomaly_Detection_for_Industrial_Equipment_1.0.0/vibration_based_anomaly_detection/anomaly_detection 

設置 Python 虛擬環境 。 (這只在第一次運行此引用執行時才有必要 。) 命令將創建虛擬環境并安裝必要的依賴性 。

source ./setup_env.sh

集集集集集集集Pythonpath 脈沖病算法二進制.so通過運行以下命令來激活虛擬環境。

source activate_env.sh

使用下面的命令運行引用應用程序。 此命令將讀取所提供的. csv 數據文件, 并生成 Microsoft Excel* 圖表 。

python3 main.py

解釋和使用成果

應用程序分析振動傳感器所有3個頻道(軸)的正常(后修復)和異常(前修復)信號,產生4套輸出文件,共12個文件。

注:包件中所包含的.csv數據文檔是使用CeberOptics* Wafersense* Auto振動系統* (AVS)和Parker* Lord* Microstrain* 振動傳感器生成的,但參考實施可使用任何類型傳感器的任何時間序列數據。

應用程序從一個時間序列信號中提取了17個時間和頻率域域特性,產生以下一組輸出文件:

avs- boxplot. xlsx :
顯示振動傳感器所有3個頻道正常(后修復)和異常(修復前修復)數據的6個最有區別的時間和頻率域特性的框圖。
此文件是為CeberOptics Wafersense AVS 和 Parker Lord Microstrain 振動傳感器創建的。

avs- 頻率繪圖. xlsx:
顯示頻率頻譜圖和中位頻率欄,以顯示振動傳感器所有3個頻道的正常和異常數據。
此文件是為CeberOptics Wafersense AVS 和 Parker Lord Microstrain 振動傳感器創建的。

s22482-1-01_avs_yaskawa_后修_arm-b.xlsxx:
顯示從振動傳感器所有3個頻道提取的所有17個參數的運行窗口值。
此文件是為預反應狀態創建的, 并為網絡設備WaferSense AVS 和 Parker Lord Microstrain 振動傳感器創建的。

s22482-1-01_avs_yaskawa_后補_arm-bgraphs.xlsx:
顯示振動傳感器所有三個頻道的所有參數的繪圖。
此文件是為預反應狀態創建的, 并為網絡設備WaferSense AVS 和 Parker Lord Microstrain 振動傳感器創建的。

使用此應用程序,您可以運行一種單一的方法,檢索一套詳盡無遺的時間和頻率域參數,并在正常和異常條件下評估其趨勢和價值的變化。

概述和下一步步驟

您已經成功安裝并運行了基于振動的工業設備異常檢測。

工業設備使用以振動為基礎的異常探測,用于:

根據振動信號對工業設備進行狀況監測。

設備健康實時監測。

參數分析的好壞條件。

學習更多

繼續學習,見以下指南和軟件資源。

這些鏈接提供了從時域信號中提取的頻率域參數的詳情:

ScienceDirect Topics: Median Frequency 概覽概覽

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排除故障

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要完全卸載軟件包, 請使用命令 :

./edgesoftware uninstall -a

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審核編輯 黃宇