Виброакустический интеллектуальный датчик

NT Adaptive ™ .VAS

O NT Adaptive .VAS é um sensor vibroacústico inteligente para monitorizar equipamento de rotação, equipamento de debulha e trituração e motores elétricos.

O NT Adaptive .VAS refere-se a dispositivos eletrónicos com software interno concebido para processar a aceleração vibratória em três eixos e o som proveniente de um acelerómetro de três eixos e microfone localizados no interior da caixa. Em termos de construção, o NT Adaptive .VAS é formado por uma caixa em que a base tem as dimensões 56x56x36 mm, na qual é fixada uma haste metálica com rosca, que serve para fixação em equipamento industrial (aparafusar no equipamento) através da qual a aceleração da vibração da máquina controlada é efetivamente transmitida.

É utilizado um algoritmo de autoaprendizagem não supervisionado para a deteção precoce de avarias em equipamento industrial com base no algoritmo combinado de análise vibroacústica de sinais agregados e posterior reconhecimento utilizando o chip neuromórfico NM500. Na fase de configuração e formação, o NT Adaptive .VAS estuda dados sem qualquer conhecimento prévio dos modos de falha e quando os modos de funcionamento estudados dos nós ou agregados convergem para um determinado número (à medida que os dados de entrada são agregados, o número de novos clusters para de crescer), assume-se que o dispositivo conhece todos os modos de funcionamento do equipamento. Depois, durante o funcionamento, as distâncias entre os clusters dos dados de entrada processados são comparadas com os dados previamente estudados (centros de cluster) utilizando o chip neuromórfico NM500. Se o vetor numérico composto pelas características do cluster atual que caracteriza o modo de funcionamento do equipamento não coincidir com os vetores anteriormente aprendidos compilados de acordo com o mesmo princípio, é feita uma conclusão sobre a presença de um novo modo de funcionamento, anteriormente desconhecido, do equipamento. Assim, o sistema é capaz de detetar novos dados anómalos, anteriormente desconhecidos. Neste caso, supõe-se que as categorias (clusters) descobertas e aprendidas na “fase de aprendizagem” são categorias que podem ser atribuídas ao estado “condicionalmente bom” do equipamento. Na fase de reconhecimento, o cluster emergente pertence à categoria de novo e desconhecido, que é comunicada ao pessoal de manutenção, que deve responder adequadamente.

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