CN112513757A - 使用音频监测工业设备 - Google Patents

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Abstract

本文描述了用于使用音频监测工业设备的系统、方法和装置。一种系统包括两个计算装置。第一计算装置可从音频传感器接收在工业设备的操作期间感测的音频，从音频提取多个特征，确定音频的任何部分是否异常，并且在确定音频的一部分是异常的时，将音频的异常部分发送到远程定位的第二计算装置。第二计算装置可向用户提供音频的异常部分以确定音频的异常部分是否对应于设备中发生的故障，并且在确定音频的异常部分对应于设备中发生的故障时，从用户接收指示音频的异常部分对应于故障的输入，以获知设备中的故障模式。

Description

使用音频监测工业设备
技术领域
本公开整体涉及用于使用音频监测工业设备的系统、方法和装置。
背景技术
加热、通风和空调(HVAC)系统可用于控制设施(例如，建筑物)内的环境，并且是可与该设施相关联的工业系统的一个示例。例如，HVAC系统可包括多个部件(例如，设备)，这些部件可用于控制设施的不同区(例如，房间、区域、空间和/或楼层)的空气温度，以便为这些区的乘员保持舒适状态。作为设施是零售设施的附加示例，HVAC设备可用于连续操作(例如，冷却)商业冷藏机和/或冷冻机。
然而，在工业系统诸如HVAC系统的操作期间，系统中(例如，在系统的设备中)有时可能发生故障。例如，检测和校正系统的设备中的故障对于为设施的乘员提供和保持舒适的环境、防止故障对系统造成进一步损坏、防止设备中的停机时间(其可导致重大损失)和/或避免系统的低效操作(其可导致更高的能耗)可能是重要的。
附图说明
图1示出了根据本公开的实施方案的用于使用音频监测工业设备的系统的示例。
图2示出了根据本公开的实施方案的用于使用音频监测工业设备的方法的概念示例。
图3示出了根据本公开的实施方案的提供给用户的异常音频部分的警报的示例性显示。
图4示出了根据本公开的实施方案的用于使用音频监测工业设备的计算装置的示例。
具体实施方式
本文描述了用于使用音频监测工业设备的系统、方法和装置。例如，一个实施方案包括两个计算装置。第一计算装置可从音频传感器接收在工业设备的操作期间由该传感器感测的音频，从音频提取多个特征，确定音频的任何部分是否异常，并且在确定音频的一部分是异常的时，将音频的异常部分发送到远程定位的第二计算装置。第二计算装置可向用户提供音频的异常部分以确定音频的异常部分是否对应于设备中发生的故障，并且在确定音频的异常部分对应于设备中发生的故障时，从用户接收指示音频的异常部分对应于故障的输入，以获知设备中的故障模式。
用于监测工业设备(诸如例如HVAC系统的设备)的先前方法可使用振动传感器来检测设备中发生的故障。然而，为了有效地检测故障，此类振动传感器需要与设备直接接触(例如，附接和/或安装到设备)，这导致校准和/或修复传感器需要附加停机时间。因此，此类振动传感器可被认为是相对于HVAC系统的侵入式传感器。此外，此类振动传感器可仅用于某些类型的HVAC设备(例如，此类振动传感器可为设备特定的)。因此，此类振动传感器可不被认为相对于HVAC系统的设备是不可知的。
相比之下，本公开的实施方案可使用音频传感器来检测工业(例如，HVAC)设备中发生的故障。此类音频传感器可不需要与设备直接接触以有效地检测设备中的故障，并且因此可被认为是相对于HVAC系统的非侵入性传感器。此外，此类音频传感器可用于所有类型的工业设备(例如，可不为设备特定的)，并且因此可被认为相对于设备是不可知的。此外，此类音频传感器可比振动传感器更便宜和/或更容易安装。
此外，用于监视工业设备以检测故障的先前方法可能是反应性的。例如，在先前方法中，可仅在已检测到故障之后采取校正故障所需的任何动作，这可导致不可预测的设备停机时间和/或技术人员手动努力来校正故障。此外，技术人员可能仅能够在手动现场检查时评估和校正故障，这增加了校正故障所需的时间量，并且不利地影响技术人员的生产率。此外，在一些情况下，由于例如技术人员缺乏知识和/或技能，技术人员可能难以快速和/或准确地评估和校正故障。
相比之下，本公开的实施方案可能够主动检测和校正工业(例如，HVAC)设备中发生的故障。例如，使用音频监测设备可提供在设备中发生故障的早期指示(例如，在故障引起显著问题之前)，使得在设备中的停机时间最短或没有停机时间的情况下可检测和/或校正故障。此外，本公开的实施方案可能够自动检测和/或校正设备中发生的故障(例如，可检测和/或校正故障，而无需技术人员访问站点并手动检查设备)。此外，本公开的实施方案可有利于经由众包随时间推移获知故障模式以用于识别异常音频，使得可以更快且更有效的方式跨多个设施准确地检测和校正未来故障。例如，本公开的实施方案可不必预先配置；相反，可教导实施方案来辨别系统环境的独特模式。此外，本公开的实施方案可在部署时自行获知设备的噪声轮廓和/或特征。此外，本公开的实施方案可有利于跨不同设施中的类似设备捕获和分布专家技术人员知识。
在以下具体实施方式中，参考形成其一部分的附图。附图以举例说明的方式示出了可以实践本公开的一个或多个实施方案的方式。
这些实施方案被描述得足够详细，以使得本领域普通技术人员能够实践本公开的一个或多个实施方案。应当理解，可以利用其他实施方案并且可以做出机械、电气和/或过程改变而不脱离本公开的范围。
应当理解，可添加、交换、组合和/或消除本文各实施方案中所示的元件，以便提供本公开的多个另外实施方案。附图中提供的元件的比例和相对尺寸旨在示出本公开的实施方案，并且不应该是限制性的。
本文的附图遵循如下编号惯例：一个或多个第一位数字对应于附图编号，而其余数字标识附图中的元件或部件。在不同附图之间的类似元件或部件可通过使用类似的数字来标识。
如本文所用，“一个”或“几个”事物可指一个或多个这样的事物，而“多个”事物可指多于一个这样的事物。例如，“几个故障”可指一个或多个故障，而“多个故障”可指多于一个故障。另外，如本文所用，特别是相对于附图中附图标号而言的标号“N”、“M”和“P”指示由此指定的多个特定特征可被包括在本公开的多个实施方案内。
图1示出了根据本公开的实施方案的用于使用音频监测工业设备的系统100的示例。工业设备可以是例如设施(例如，建筑物)(诸如例如办公楼(例如，商业办公楼)或零售设施(例如，具有商业冷藏机和/或冷冻机的零售设施))的加热、通风和空调(HVAC)系统的设备。然而，本公开的实施方案不限于特定类型的设施或不限于特定类型的工业设备。例如，本公开的实施方案可用于工艺工厂系统、传送带系统或生成可被捕获的噪声的任何其他类型的工业设置。
HVAC系统可用于控制设施内的环境。例如，HVAC系统可包括多个部件(例如，图1所示的设备102-1、102-2、...、102-N)，这些部件可用于控制设施的不同区(例如，房间、区域、空间和/或楼层)的空气温度，以便为这些区的乘员保持舒适状态。作为附加示例，HVAC系统的设备可用于连续操作(例如，冷却)设施的商业冷藏机和/或冷冻机。
HVAC系统的设备(例如，设备102-1、102-2、...、102-N)可包括例如阀门诸如加热和/或冷却阀门、冷却器(例如，冷却工厂)、锅炉(例如，锅炉工厂)、泵诸如热水和/或冷水泵、风扇、压缩机、空气阻尼器诸如可变空气体积(VHV)阻尼器、空气处理单元(AHU)(例如AHU工厂)、盘管诸如加热和/或冷却盘管、空气过滤器和/或冷却塔以及其他设备。HVAC系统还可包括设备之间的连接件(例如，物理连接件)，诸如连接HVAC系统的部件的设备链(例如，管道系统、管道、通风和/或电气和/或气体分布设备)以及其他连接件。
如图1所示，系统100可包括位于设施内的多个音频传感器104-1、104-2、...、104-M。音频传感器104-1、104-2、...、104-M可以是例如麦克风。然而，本公开的实施方案不限于特定类型的音频传感器。
音频传感器104-1、104-2、...、104-M可以感测(例如，收集和/或记录)在HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的操作期间发生(例如，由其产生)的音频(例如，噪声)。例如，音频传感器104-1可以感测在设备102-1的操作期间发生的音频，音频传感器104-2可以感测在设备102-2的操作期间发生的音频，并且音频传感器104-M可以感测在设备102-N的操作期间发生的音频。然而，本公开的实施方案不限于设备和音频传感器之间的这种一一对应(例如，在一些实施方案中，一个音频传感器可感测在多个设备的操作期间发生的音频)。音频传感器104-1、104-2、...、104-M可连续地在数天时间内将音频感测为音频剪辑片段(例如，10秒音频剪辑片段)，以便封装设备的典型操作噪声轮廓。
作为附加示例，音频传感器104-1、104-2、...、104-M可以感测在与HVAC系统相关联的事件期间发生的音频。例如，音频传感器104-1、104-2、...、104-M可以感测在与HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的操作相关联的事件期间(例如，在其期间发生)的音频。此类事件的示例将在本文中进一步描述。
音频传感器104-1、104-2、...、104-M可不与HVAC设备102-1、102-2、...、102-N直接接触。例如，音频传感器104-1、104-2、...、104-M可不附接或安装到设备102-1、102-2、...、102-N。因此，音频传感器104-1、104-2、...、104-M可为设备不可知的非侵入性传感器。
如图1所示，系统100可包括计算装置106。计算装置106可位于设施处(例如，设施内)。在本文中将进一步描述此类计算装置的示例(例如，结合图4)。例如，此类计算装置可包括存储器、处理器和用户界面，如在本文中将进一步描述的(例如，结合图4)。
如图1所示，计算装置106可从音频传感器104-1、104-2、...、104-M接收由该音频传感器感测的音频。例如，计算装置106可接收在HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的操作期间由音频传感器感测的音频，并且确定在设备的操作期间感测的音频的任何部分(例如，剪辑片段)是否异常。例如，计算装置106可确定音频的任何部分是否是设备的正常操作的异常值。计算装置106可以连续的(例如，24/7)无监督方式(例如，自动地，在不使用或不需要设施处的用户输入的情况下)进行该确定。例如，计算装置106可为设备建立正常操作噪声轮廓以确定正常操作的边界，其然后可用于自动检测异常设备噪声。此外，计算装置106可以是可使用无监督机器学习作为边缘分析的一部分来执行对异常设备噪声的检测的边缘装置。
例如，计算装置106可通过将感测的音频与在设备102-1、102-2、...、102-N的正常操作期间由音频传感器104-1、104-2、...、104-M感测的音频的轮廓(例如，特征和/或模式)进行比较，来确定在该设备的操作期间由该音频传感器感测的音频的任何部分是否异常。在比较结果指示音频的该部分与在设备的正常操作期间感测的音频的轮廓偏离(例如，在轮廓的边界之外)时，可将感测的音频的一部分确定为异常的。此类偏离可被标记为异常，并且该异常部分(例如，对应的音频剪辑片段)可由计算装置106存储(例如，用于未来回放给技术人员以优先考虑和/或计划设备检查和/或维护)。
计算装置106可通过从在设备的正常操作期间感测的音频提取多个特征并组合多个所提取的特征以确定轮廓的边界，来生成(例如，识别)在设备102-1、102-2、...、102-N的正常操作期间由音频传感器104-1、104-2、...、104-M感测的音频的轮廓。多个所提取的特征可包括例如在设备的正常操作期间由音频传感器感测的音频的基于时间的特征(例如，时间统计)和/或基于频率的特征(例如，频率统计)。例如，音频传感器可使用从宽带频率范围提取的多个特征来捕获设备的聚合操作音频特征，这可反映感测的音频中的特定伪影。基于该特征，计算装置106可将设备的正常操作的边界确定(例如，获知)为音频伪影的组合。以这种方式，计算装置106可以自行获知设备的噪声轮廓，以便表征设备在其部署环境中的正常操作噪声。
如图1所示，系统100可包括附加计算装置110。计算装置110可与设施远程定位(例如，与计算装置106远程定位)。例如，计算装置110可以是集中式、基于云的分析服务(例如，服务器和/或数据库)的一部分。在本文中将进一步描述此类计算装置的示例(例如，结合图4)。例如，此类计算装置可包括存储器、处理器和用户界面，如在本文中将进一步描述的(例如，结合图4)。
在确定由音频传感器104-1、104-2、...、104-M感测的音频的一部分是异常的时，计算装置106可以将音频的异常部分发送(例如，传输)到计算装置110(例如，计算装置110可以从计算装置106接收音频的异常部分)。然而，可不由计算装置106将感测的音频的未被确定为异常的部分发送到计算装置110(例如，可由计算装置106仅将异常音频部分发送到计算装置110)。
如图1所示，计算装置106可经由网络108将音频的异常部分发送到计算装置110(例如，计算装置110可经由网络108从计算装置106接收音频的异常部分)。网络108可以是有线或无线网络。例如，网络108可为网络关系，计算装置106和110可通过该网络关系进行通信。这种网络关系的示例可包括分布式计算环境(例如，云计算环境)、诸如互联网的广域网(WAN)、局域网(LAN)、个人局域网(PAN)、校园网(CAN)或城域网(MAN)，以及其他类型的网络关系。例如，网络可包括多个服务器，该多个服务器接收来自计算装置106的异常音频部分，并且经由有线或无线网络将异常音频部分传输到计算装置110。
如本文所用，“网络”可提供直接或间接地链接两个或更多个计算机和/或外围装置并且允许用户访问其他计算装置上的资源并与其他用户交换消息的通信系统。网络可允许用户与其他网络用户共享自己系统上的资源，并访问位于中心位置的系统或位于远程位置的系统上的信息。例如，网络可将多个计算装置连接在一起以形成分布式控制网络(例如，云)。
网络可提供到互联网和/或到其他实体(例如，组织、机构等)的网络的连接。用户可与启用网络的软件应用程序交互来发出网络请求，以获取文件或在网络打印机上打印。应用程序还可与网络管理软件通信，网络管理软件可与网络硬件交互以在网络上的设备之间传输信息。
计算装置110可向用户(例如，技术人员)提供接收的异常音频部分以确定该异常音频部分是否对应于设备中发生的故障。例如，计算装置110可向用户提供该异常音频部分的警报并为用户播放该异常音频部分，该用户可收听该异常音频部分并确定该异常音频部分是否对应于设备中发生的故障。在本文中将进一步描述此类警报的示例(例如，结合图3)。
如本文所用，设备中发生的故障可包括和/或指设备不正确地工作和/或导致HVAC系统和/或设施中的异常行为，和/或指发生以使设备不正确地工作或导致异常行为的事件。例如，设备中的故障可包括和/或指设备崩溃、发生故障、停止正确地操作或以意外方式操作。作为附加示例，故障可包括和/或指设备的异常(例如，反常)行为。
在用户确定异常音频部分对应于设备中发生的故障时，计算装置110可从用户接收指示异常音频部分对应于故障的输入。例如，用户可将异常音频部分识别(例如，标记、注释和/或验证)为对应于故障。此外，用户可以文本输入的形式添加关于故障的注释和/或评论。
因此，计算装置110可以用户(例如，技术人员)监督方式获知异常音频部分对应于故障(例如，该特定类型的故障)，并且相应地存储异常音频部分。例如，计算装置110可以使用监督机器学习将异常音频分类为故障，并且针对不同故障类别构建音频语料库(例如，音频文件的数据库)。该过程在本文中可称为“训练模式”。
然后，计算装置110可以使用该知识来检测(例如，以无监督方式)HVAC设备102-1、102-2、...、102-N中可能发生的后续故障。因此，计算装置110可经由众包随时间推移获知设备中的故障模式以用于识别异常音频，使得计算装置110可以更快且更有效的方式准确地检测设备中的后续(例如，未来)故障，而不必预先配置。该过程在本文中可称为“测试模式”。
例如，在HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的后续操作期间，音频传感器104-1、104-2、...、104-M可以感测发生的音频，并且将该附加音频发送到计算装置106(例如，计算装置106可以从音频传感器接收附加音频)。然后，计算装置106可以类似于本文先前针对先前感测的音频所述的方式，确定该附加音频的任何部分是否异常。在确定附加音频的一部分是异常的时，计算装置106可以类似于本文先前针对先前感测的音频所述的方式将附加音频的异常部分发送到计算装置110(例如，计算装置110可以从计算装置106接收附加音频的异常部分)。
然后，计算装置110可至少部分地基于先前从用户接收的输入(例如，指示先前异常音频部分对应于故障的输入)来确定附加音频的异常部分是否对应于设备中发生的故障。例如，计算装置110可将附加音频的异常部分(例如，附加音频的附加异常部分的轮廓)与先前异常音频部分(例如，先前异常音频部分的轮廓)进行比较，该先前异常音频部分由用户指示对应于故障以确定附加音频的异常部分是否匹配先前异常音频部分。如果比较结果指示匹配，则计算装置110可确定附加音频的异常部分对应于故障(例如，与先前异常音频部分对应于的故障相同类型的故障)。
在确定附加音频的异常部分对应于故障时(例如，如果比较结果指示匹配)，计算装置110可向计算装置110的用户提供指示正在发生故障的警报。然而，如果比较结果不指示匹配(例如，从而指示附加音频的异常部分不对应于与先前异常音频部分对应于的故障相同类型的故障)，则计算装置110可以类似于本文先前针对先前异常音频部分所述的方式，向用户提供附加音频的异常部分，以确定附加音频的异常部分是否对应于设备中发生的故障(例如，不同类型的故障)。
在用户确定附加音频的异常部分对应于设备中发生的故障时，计算装置110可以类似于本文先前针对先前故障所述的方式从用户接收指示附加音频的异常部分对应于故障的输入。因此，计算装置110可获知附加音频的异常部分对应于故障，并且还相应地存储该异常音频部分。然后，计算装置110可以类似的方式使用该附加知识来检测HVAC设备102-1、102-2、...、102-N中可能发生的后续故障。可在HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的整个操作中继续执行该过程，使得计算装置110可以在设备的操作期间以主动方式继续获知和检测附加故障(例如，附加类型的故障)(例如，使得计算装置110可继续经由众包随时间推移获知设备中的故障模式以用于识别异常音频，使得计算装置110可以更快且更有效的方式准确地检测设备中的未来故障，而不必预先配置)。
作为附加示例，计算装置106可接收在与HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的操作相关联(例如，在其期间发生)的事件期间由音频传感器104-1、104-2、...、104-M感测的音频，并且经由网络108将该音频发送到计算装置110。计算装置110可向用户(例如，技术人员)提供该音频以确定事件是否对应于设备102-1、102-2、...、102-N中发生的故障。例如，计算装置110可向用户提供事件的警报并为用户播放在事件期间感测的音频，该用户可收听该音频并确定(例如，基于用户的专家知识)该音频是否对应于设备中发生的故障。
在用户(例如，技术人员)确定事件对应于设备中发生的故障时，计算装置110可从用户接收指示在事件期间感测的音频对应于故障的输入。例如，用户可将在事件期间感测的音频识别(例如，注释)为对应于故障，并且相应地存储该识别的音频(例如，音频的轮廓)。
因此，计算装置110可以用户(例如，技术人员)监督方式获知对应于故障(例如，特定类型的故障)的音频。即，计算装置110可在确定听觉范围内的噪声是否对应于故障时捕获技术人员的专家知识。例如，计算装置110可以使用监督机器学习将音频分类为故障，并且针对不同故障类别构建音频语料库(例如，音频文件的数据库)。
然后，计算装置110可以使用该知识来检测(例如，以无监督方式)HVAC设备102-1、102-2、...、102-N中可能发生的后续故障。此外，计算装置110可使用该知识来检测可能在不同设施中的类似设备中发生的故障，如本文将进一步描述的。即，计算装置110可跨不同设施中的类似设备分布技术人员的专家知识。因此，计算装置110可经由众包随时间推移获知设备中的故障模式以用于识别异常音频，使得计算装置110可以更快且更有效的方式准确地检测设备中的后续(例如，未来)故障，而不必预先配置。
例如，音频传感器104-1、104-2、...、104-M可以感测在与HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的操作相关联的附加(例如，后续)事件期间发生的音频，并且将该附加音频发送到计算装置106(例如，计算装置106可以从音频传感器接收该附加音频)。然后，计算装置106可经由网络108将该附加音频发送到计算装置110。
然后，计算装置110可至少部分地基于先前从用户接收的输入(例如，指示在先前事件期间感测的音频对应于故障的输入)来确定附加事件是否对应于设备中发生的故障。例如，计算装置110可将在附加事件期间感测的音频(例如，在附加事件期间感测的音频的轮廓)与先前由用户指示为对应于故障的音频(例如，由计算装置110存储的音频的轮廓)进行比较，以确定在附加事件期间感测的音频(例如，音频的轮廓)是否与先前指示为对应于故障的音频(例如，音频的轮廓)匹配。如果比较结果指示匹配，则计算装置110可确定附加事件对应于故障(例如，与先前事件对应于的故障相同类型的故障)。
在确定附加事件对应于故障时(例如，在比较结果指示匹配时)，计算装置110可向计算装置110的用户提供指示正在发生故障并且设备可能需要维护的警报。然而，如果比较结果不指示匹配(例如，从而指示附加事件不对应于与先前事件对应于的故障相同类型的故障)，则计算装置110可以类似于本文先前针对先前事件期间感测的音频所述的方式，向用户提供附加事件期间感测的音频，以确定附加事件是否对应于设备中发生的故障(例如，不同类型的故障)。
在用户确定附加事件对应于设备中发生的故障时，计算装置110可以类似于本文先前针对先前事件所述的方式从用户接收指示附加事件对应于故障的输入。因此，计算装置110可获知附加事件对应于故障，并且相应地存储在附加事件期间感测的音频。然后，计算装置110可以类似的方式使用该附加知识来检测HVAC设备102-1、102-2、...、102-N中可能发生的后续故障。可在HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的整个操作中继续执行该过程，使得计算装置110可以在设备的操作期间以主动方式继续获知和检测附加故障(例如，附加类型的故障)(例如，使得计算装置110可继续经由众包随时间推移获知设备中的故障模式以用于异常音频，使得计算装置110可以更快且更有效的方式准确地检测设备中的未来故障，而不必预先配置)。
此外，该过程可用于经由众包获知和检测在跨多个设施分不同HVAC设备的设备中发生的故障(例如，故障模式)以用于识别异常音频，使得计算装置110可准确地检测跨多个设施的故障，而不必预先配置。例如，虽然为了简单起见并且为了不模糊本公开的实施方案而在图1中未示出，但是系统100可包括位于附加设施内的附加音频传感器，该附加音频传感器可以感测在与该设施的HVAC系统的设备的操作相关联的事件期间发生的音频。系统100还可包括位于附加设施处的附加计算装置，该附加计算装置可接收由附加音频传感器感测的音频，并且经由网络108将该音频发送到计算装置110。
然后，计算装置110可至少部分地基于先前从用户接收的输入(例如，指示在与HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的操作相关联的事件期间感测的音频对应于故障的输入)来确定与附加设施的HVAC设备相关联的事件是否对应于设备中发生的故障。例如，计算装置110可将在与附加设施的HVAC设备相关联的事件期间感测的音频(例如，音频的轮廓)与在与HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的操作相关联的事件期间感测的先前由用户指示为对应于故障的音频(例如，由计算装置110存储的音频的轮廓)进行比较，以确定在与附加设施的HVAC设备相关联的事件期间感测的音频是否与在与HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的操作相关联的事件期间感测以及先前指示为对应于故障的音频匹配。如果比较结果指示匹配，则计算装置110可以确定与附加设施的HVAC设备相关联的事件对应于匹配故障。
在确定与附加设施的HVAC设备相关联的事件对应于故障时(例如，在比较结果指示匹配时)，计算装置110可向计算装置110的用户提供指示正在发生故障并且设备可能需要维护的警报。然而，如果比较结果不指示匹配(例如，从而指示与附加设施的HVAC设备相关联的事件不对应于与HVAC设备102-1、102-2、...、102-N的操作相关联的事件相同类型的故障)，计算装置110可以类似于本文先前所述的方式，向用户提供在与附加设施的HVAC设备相关联的事件期间感测的音频，以确定该事件是否对应于设备中发生的故障(例如，不同类型的故障)。在用户确定事件对应于附加设施的设备中发生的故障时，计算装置110可以类似于本文先前针对先前事件所述的方式从用户接收指示事件对应于故障的输入。因此，计算装置110可以使用该知识来检测可能在跨多个设施(例如，环境)的HVAC设备中上发生的后续故障。
作为附加示例，计算装置106可接收由音频传感器104-1、104-2、...、104-M在与设施的HVAC系统相关联的事件期间感测的音频。事件可以是例如与HVAC系统相关联的安全、保障或维护事件，包括在正常操作期间命令和控制HVAC系统(例如，命令和控制HVAC设备102-1、102-2、...、102-N)、在HVAC系统的操作期间观察强制安全规程、HVAC系统的性能退化检查、HVAC系统上的修理工作的性能、HVAC系统上的升级的性能、HVAC系统的校准、安全漏洞或安全违反的发生等等。音频可包括例如由与事件相关联(例如，参与)的个体所说的语音命令、问题和/或观察和/或个体之间的交互。
计算装置106可至少部分地基于在事件期间由音频传感器感测的音频来识别事件，并且经由网络108将对事件的识别发送到计算装置110(例如，计算装置110可经由网络108从计算装置106接收对事件的识别)。例如，计算装置106可以对音频源进行分类和定位，以确定音频与哪种类型的事件相关。此外，计算装置106可区分HVAC设备生成的音频和人为生成的音频以识别该事件。
然后，计算装置110可至少部分地基于对事件的识别来发起对事件的响应。例如，计算装置110可以确定HVAC系统(例如，HVAC系统的控制系统)响应于所识别的事件而采取的动作，并且自动地指示(例如，触发)HVAC系统采取所确定的动作，或者向计算装置110的用户(例如，技术人员)提供(例如，推荐)所确定的动作。
因此，计算装置106和110可以获知对应于事件(例如，特定类型的事件)的音频，以及对该事件(例如，该类型的事件)的适当响应。然后，计算装置106和110可以使用该知识(例如，自校准)来识别与HVAC系统相关联的后续事件并对其作出响应(例如，以无监督方式)。
例如，音频传感器104-1、104-2、...、104-M可以感测在与HVAC系统相关联的附加(例如，后续)事件期间发生的音频，并且将该附加音频发送到计算装置106(例如，计算装置106可以从音频传感器接收该附加音频)。计算装置106可以至少部分地基于在附加事件期间由音频传感器感测的音频和对先前事件的识别来识别附加事件。
例如，计算装置106可将在和HVAC系统相关联的附加事件期间感测的音频(例如，音频的轮廓)与和HVAC系统相关联的由计算装置106先前识别的先前事件期间感测的音频(例如，音频的轮廓)进行比较，以确定在附加事件期间感测的音频是否匹配在由计算装置106识别的先前事件期间感测的音频。如果比较结果指示匹配，则计算装置106可以确定与HVAC系统相关联的附加事件对应于与先前识别的事件相同类型的事件，并且相应地识别附加事件。如果比较结果不指示匹配，则附加事件可对应于不同类型的事件，并且计算装置106可相应地识别附加事件。
然后，计算装置106可以经由网络108将对附加事件的识别发送到计算装置110(例如，计算装置110可以经由网络108从计算装置106接收对附加事件的识别)。然后，计算装置110可至少部分地基于对附加事件的识别和对先前识别的事件发起的响应来发起对事件的响应。例如，如果对附加事件的识别指示附加事件是与先前识别的事件相同类型的事件，则计算装置110可发起针对先前识别的事件发起的相同响应；如果对附加事件的识别指示附加事件是与先前识别的事件不同类型的事件，则计算装置110可发起对该不同类型的事件的响应。可在HVAC系统的整个操作中继续执行该过程，使得计算装置106和110可以主动方式继续识别与HVAC系统相关联的后续事件并对其作出响应。
图2示出了根据本公开的实施方案的用于使用音频监测工业(例如，HVAC)设备的方法201的概念示例。方法201可以例如由先前结合图1所述的系统100执行。例如，方法201的在图2的设施侧示出的部分可由先前结合图1所述的计算装置106执行，并且方法201的在图2的远程侧示出的部分可由先前结合图1所述的计算装置110执行。
如图2所示，可在框220处接收感测的(例如，原始)音频。可例如从先前结合图1所述的音频传感器104-1、104-2、...、104-M接收感测的音频(例如，感测的音频可类似于先前结合图1所述的感测的音频)。
如图2所示，可在框222处从感测的音频提取多个特征，并且可在框224处聚类与所提取的特征相关联的数据。所提取的特征以及提取特征的方式可类似于先前结合图1所述的方式。
在框226处，分析模块(例如，无监督分析模块)可以确定感测的音频的任何部分是否异常。可以与先前结合图1所述的方式类似的方式进行该确定。例如，可使用无监督(例如，自动)机器学习作为边缘分析的一部分来检测异常音频，如先前结合图1所述。如本文所用，“模块”可包括可由处理资源(例如，处理器)执行以执行特定功能的计算机可读指令。模块还可包括可执行特定功能的硬件、固件和/或逻辑。
在将感测的音频的一部分确定为异常的时，可以与先前结合图1所述的方式类似的方式(例如，经由网络108)将音频的该部分从方法201的设施侧(例如，从计算装置106)发送到方法201的远程侧(例如，发送到计算装置110)。然后，可使用训练模式或测试模式在方法201的远程侧上确定音频的异常部分是否对应于故障，如本文先前结合图1所述。
例如，在训练模式下，可在框228处向用户播放音频的异常部分，以确定该异常音频部分是否对应于故障，如先前结合图1所述。在用户确定异常音频部分对应于故障时，用户可将异常音频部分标记为对应于故障。例如，用户可将故障分类为属于故障类别230-1、230-2、...、230-P中的一者，如图1所示。然后，可在框232处由分析模块(例如，监督分析模块)存储标记的(例如，分类的)异常音频部分，以用于检测在测试模式期间可能发生的后续故障。以这种方式，监督机器学习可用于将异常音频分类为故障，并且针对不同故障类别构建音频语料库(例如，音频文件的数据库)。
在训练模式期间，可在框232处将音频的异常部分输入到分析模块中，以确定异常音频部分是否对应于故障。例如，分析模块可以类似于先前结合图1所述的方式将音频的异常部分与在框228处被用户确定为(例如，标记为)异常的先前音频部分进行比较。
图3示出了根据本公开的实施方案的向用户(例如，技术人员)提供(例如，显示)的异常音频部分的警报342-1至342-10(在本文中统称为警报342)和警报344的示例性显示(例如，屏幕截图)340。可通过例如先前结合图1所述的计算装置110向用户提供显示。
如图3所示，显示340包括在整个特定一天在设施的HVAC系统的设备(例如，AHU)的操作期间感测的音频的量值的图形表示(例如，时间线)。如图3所示，图形表示包括警报342和344，这些警报各自对应于音频的不同异常部分的发生(例如，对应于感测到音频的每个相应异常部分的时间)。例如，警报342-1对应于大约6:45感测到的音频的异常部分，警报342-2对应于大约8:30感测到的音频的异常部分，等等。
在图3所示的示例中，警报342是已知警报。例如，音频的对应于警报342的异常部分对应于(例如，匹配)先前识别的故障的音频，如本文先前所述。此外，在图3所示的示例中，警报344是未知警报。例如，音频的对应于警报344的异常部分不对应于(例如，不匹配)任何先前识别的故障的音频，如本文先前所述。
此外，虽然为了清楚起见并且为了不模糊本公开的实施方案而在图3中未示出，但是显示340可包括供用户收听音频的异常部分的机构(例如，回放特征部)。显示340还可包括供用户识别(例如，选择)音频的异常部分是否对应于故障或误报警的机构(例如，可选择按钮)、以及供用户添加关于故障的注释和/或评论的机构(例如，文本输入字段)。
图4示出了根据本公开的实施方案的用于使用音频监测工业(例如，HVAC)设备的计算装置450的示例。计算装置450可以是例如先前结合图1所述的计算装置106和110的示例。
计算装置450可以是例如膝上型计算机、台式计算机或移动装置(例如，智能电话、平板电脑、PDA等)。然而，本公开的实施方案不限于特定类型的计算装置。
如图4所示，计算装置450可包括处理器452和存储器454。存储器454可为任何类型的存储介质，其可由处理器452访问以执行本公开的各种示例。例如，存储器454可为在其上存储有计算机可读指令(例如，计算机程序指令)的非暂态计算机可读介质，处理器454能够执行该指令以根据本公开使用音频监测HVAC系统的设备。即，处理器452可执行存储在存储器454中的可执行指令以根据本公开使用音频监测HVAC系统的设备。
存储器454可为易失性或非易失性存储器。存储器454还可为可移除(例如，便携式)存储器或不可移除(例如，内部)存储器。例如，存储器454可为随机访问存储器(RAM)(例如，动态随机访问存储器(DRAM)、阻抗随机访问存储器(RRAM)和/或相变随机访问存储器(PCRAM))、只读存储器(ROM)(例如，电可擦可编程只读存储器(EEPROM)和/或光盘只读存储器(CD-ROM))、闪存存储器、激光光盘、数字通用光盘(DVD)或其他光盘存储装置、和/或磁介质诸如磁带盒、磁带或磁盘等存储器类型。
此外，尽管存储器454被示出为定位在计算装置450内，但本公开的实施方案不限于此。例如，存储器454还可位于另一个计算资源的内部(例如，使计算机可读指令能够通过互联网或另一个有线或无线连接下载)。
如图4所示，计算装置450可包括用户界面456。计算装置450的用户(例如，操作员)，诸如例如HVAC系统的技术人员，可以经由用户界面456与计算装置450进行交互。例如，用户界面456可向计算装置450的用户提供(例如，显示)信息，并且/或者从该计算装置的用户接收(例如，由该计算装置的用户输入)信息。
在一些实施方案中，用户界面456可以是可包括显示器(例如，屏幕)的图形用户界面(GUI)，该显示器可向计算装置450的用户提供信息和/或从该计算装置的用户接收信息。显示器可为例如触摸屏(例如，GUI可包括触摸屏功能)。作为附加示例，用户界面456可包括用户可用于将信息输入到计算装置460中的键盘和/或鼠标，和/或可向用户播放音频的扬声器。然而，本公开的实施方案不限于特定类型的用户界面。
尽管本文已说明和描述了特定实施方案，但所属领域的技术人员将了解，经计算以实现相同技术的任何布置可替代所展示的特定实施方案。本公开旨在覆盖本公开的各种实施方案的任何和所有修改或变化。
应当理解，以上描述是以说明而不是限制的方式给出的。通过阅读以上描述，上述实施方案的组合以及本文未特别描述的其他实施方案对于本领域技术人员将是显而易见的。
本公开的各种实施方案的范围包括使用上述结构和方法的任何其他应用。因此，应当参考所附权利要求以及这些权利要求所赋予的等价物的全部范围来确定本公开的各种实施方案的范围。
在上述具体实施方式中，出于简化本公开的目的，在附图中示出的示例实施方案中将各种特征组合在一起。该公开方法不应被解释为反映本公开的实施方案需要比每个权利要求中明确记载的更多特征的意图。
相反，如以下权利要求所反映的，发明主题在于少于单个公开实施方案的所有特征。因此，以下权利要求在此并入到具体实施方式中，每个权利要求自身作为单独的实施方案。

Claims (15)

1.一种用于监测工业设备的系统，所述系统包括：
第一计算装置和与所述第一计算装置远程定位的第二计算装置；
其中所述第一计算装置被配置为：
从音频传感器接收在工业设备的操作期间由所述音频传感器感测的音频；
从由所述音频传感器感测的所述音频提取多个特征；
确定所述音频的任何部分是否异常；以及
在确定所述音频的一部分是异常的时，将所述音频的所述异常部分发送到所述第二计算装置；并且
其中所述第二计算装置被配置为：
从所述第一计算装置接收所述音频的所述异常部分；
向所述第二计算装置的用户提供所述音频的所述异常部分，以基于所述用户的知识确定所述音频的所述异常部分是否对应于所述设备中发生的故障；以及
在确定所述音频的所述异常部分对应于所述设备中发生的故障时，从所述用户接收指示所述音频的所述异常部分对应于所述设备中发生的所述故障的输入，以获知所述设备中的故障模式。
2.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述第一计算装置被配置为：
从所述音频传感器接收在所述工业设备的所述操作期间由所述音频传感器感测的附加音频；
确定所述附加音频的任何部分是否异常；以及
在确定所述附加音频的一部分是异常的时，将所述附加音频的所述异常部分发送到所述第二计算装置；并且
所述第二计算装置被配置为：
从所述第一计算装置接收所述附加音频的所述异常部分；以及
至少部分地基于从所述用户接收的所述输入来确定所述附加音频的所述异常部分是否对应于所述设备中发生的故障。
3.根据权利要求2所述的系统，其中所述第二计算装置被配置为在确定所述附加音频的所述异常部分对应于所述设备中发生的故障时，向所述用户提供指示在所述设备中正在发生所述故障的警报。
4.根据权利要求2所述的系统，其中所述第二计算装置被配置为通过以下方式来确定所述附加音频的所述异常部分是否对应于所述设备中发生的故障：
将所述附加音频的所述异常部分与所述音频的由所述用户指示为对应于所述设备中发生的所述故障的所述异常部分进行比较，以确定所述附加音频的所述异常部分是否匹配所述音频的由所述用户指示为对应于所述故障的所述异常部分。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一计算装置被配置为通过将所述音频与在所述设备的正常操作期间由所述音频传感器感测的音频的获知轮廓进行比较来确定所述音频的任何部分是否异常。
6.根据权利要求5所述的系统，其中在所述比较结果指示所述音频的一部分偏离在所述设备的所述正常操作期间由所述音频传感器感测的所述音频的所述获知轮廓时，所述音频的所述一部分是异常的。
7.根据权利要求5所述的系统，其中所述第一计算装置被配置为通过以下方式生成在所述设备的所述正常操作期间由所述音频传感器感测的所述音频的所述获知轮廓：
从在所述设备的所述正常操作期间由所述音频传感器感测的所述音频提取所述多个特征；以及
组合所述多个所提取的特征以确定所述获知轮廓的边界。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述多个所提取的特征包括：
在所述设备的所述正常操作期间由所述音频传感器感测的所述音频的基于时间的特征；和
在所述设备的所述正常操作期间由所述音频传感器感测的所述音频的基于频率的特征。
9.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一计算装置被配置为存储所述音频的所述异常部分。
10.根据权利要求1所述的系统，其中所述音频传感器包括不与所述设备直接接触的麦克风。
11.一种用于监测工业设备的方法，所述方法包括：
由第一计算装置从音频传感器接收在与工业设备的操作相关联的事件期间由所述音频传感器感测的音频；
由所述第一计算装置将所述音频发送到与所述第一计算装置远程定位的第二计算装置；
由所述第二计算装置向所述第二计算装置的用户提供所述音频，以基于所述用户的知识确定所述事件是否对应于所述设备中发生的故障；以及
在确定所述事件对应于所述设备中发生的故障时，由所述第二计算装置从所述用户接收指示所述音频对应于所述设备中发生的所述故障的输入，以获知所述设备中的故障模式。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述方法包括：
由所述第一计算装置从所述音频传感器接收在与所述工业设备的所述操作相关联的附加事件期间由所述音频传感器感测的音频；
由所述第一计算装置将在所述附加事件期间感测的所述音频发送到所述第二计算装置；以及
由所述第二计算装置至少部分地基于从所述用户接收的所述输入来确定所述附加事件是否对应于所述设备中发生的故障。
13.根据权利要求12所述的方法，其中确定所述附加事件是否对应于所述设备中发生的故障包括由所述第二计算装置将在所述附加事件期间感测的所述音频与由所述用户指示为对应于所述设备中发生的所述故障的所述音频进行比较。
14.根据权利要求13所述的方法，其中在所述比较结果指示在所述附加事件期间感测的所述音频的轮廓匹配由所述用户指示为对应于所述设备中发生的所述故障的所述音频的轮廓时，所述附加事件对应于所述设备中发生的所述故障。
15.根据权利要求12所述的方法，其中所述方法包括在确定所述附加事件对应于所述设备中发生的故障时，由所述第二计算装置向所述用户提供指示在所述设备中正在发生所述故障的警报。
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