TWI472890B - 故障預警方法 - Google Patents

Description

故障預警方法

本發明涉及一種儀器設備的故障預警系統，尤指一種以聲紋辨識判斷儀器設備是否發生異常的故障預警系統。

為了達到大量生產的目的，在生產線上會使用各種的儀器設備來製造生產，然而無論何種儀器設備在長時間的運轉之下都會發生機械老化疲乏的現象。當儀器設備發生老化疲乏的現象之後將會使產品的良率下降，若未能及時察覺維修而讓機台持續運轉下甚至會使機台及其中的模具損傷故障，造成整條生產線嚴重的損失。

因此，若能在生產用的儀器設備發生嚴重故障之前即時察覺，並在故障仍屬輕微的情形下及早停機修復檢查，將可有效的把損失降到最低。

現今市面上雖有各種故障檢測方式，例如針對模具內部進行的影像檢查、壓力檢測、溫度檢測、合模壓力檢測等，或是針對儀器設備進行的機械震動強度偵測，但以上各種檢測方式均只針對單一種特定的物理量進行監控，當工具機台的加工方式及種類不同時就必須重新設計監控的物理量。且此類既有的檢測裝置無法對儀器設備與模具之間互相配合作動的情況進行偵測。因此當故障 的狀況未對上述檢測監控的物理量造成影響時，便難以發揮早期預警的效果了。

以塑膠射出成形機為例，當射出成形機中的模具發生輕微變形的異狀時，對於射料的壓力、溫度或合模壓力並不會有明顯的改變。因此難以用目前既有的檢測方式判斷這類的異常，而多半是檢測到產品上的缺陷後才會停機對機台及模具進行檢修，然確已造成產線上嚴重的損失。

有鑑於上述缺點，實有必要對現有的故障預警系統加以改進，提供一種可以更廣泛的察覺不同異常狀況的故障預警系統。

本發明的主要目的在於提供一種能夠監控各式不同儀器設備，以及各種不同異常狀況的故障預警系統。在機台發生故障的初期便能夠發出警告通知相關人員，及早將出狀況的機台停機維修。

為達上述目的，本發明的故障預警系統係監聽機台運作聲音的方式，以即時監控機台的各種異常狀況，其中包含：一訊號匯流排，在故障預警系統內傳遞資料以及控制邏輯；一收音裝置，與訊號匯流排連接並持續接收機台運轉時產生的運作聲音；一聲音處理單元，與訊號匯流排連接以將收音裝置取得的運作聲音轉換為語音特徵向量；一儲存單元，與訊號匯流排連接並將語音特徵向量儲存為歷史資料；一比對單元，與訊號匯流排連接並將即時的語音特徵向量與儲存於儲存單元中的歷史資料比對，以判斷機台是否產生異狀；以及一預警單元，與訊號匯流排連接並在判斷出機台發生異常時向監控人員發出異常警告。

在一較佳實施例中，所述收音裝置設為一指向性麥克風，而所述預警單元設為一顯示器。

本發明的故障預警方法詳細步驟如下：首先，以麥克風對正常運作中的機台進行收音，接收正常運轉時的運作聲音，並經聲音處理單元轉換為對照語音特徵向量後儲存於儲存單元之中，建立歷史資料庫；持續以收音裝置對運作中的機台進行收音，以取得機台工作時的運作聲音；將運作聲音經聲音處理單元轉換為語音特徵向量，並與歷史資料庫中的歷史資料比對；以及當語音特徵向量與歷史資料比對的結果機台異常時，將語音特徵向量存入歷史資料庫中並透過預警單元向監控人員發出異常警告。

在一較佳實施例中，將運作聲音轉換為語音特徵向量的步驟包含：對運作聲音進行端點偵測，取出有聲段資料；將有聲段資料音框化，使有聲段資料分割為許多短時距的音框，各個音框中均包含一小段聲音資料；對音框中的聲音資料進行預強調處理，使聲音資料通過濾波器以強調音框中所需頻率的共振峰值，並消除其他的雜訊；對音框中的聲音資料加上窗；對窗化的音框進行快速傅立葉轉換，使聲音資料由時域轉換至頻域；利用梅爾濾波器組及離散餘弦轉換求取各個音框中聲音資料的梅爾倒頻譜係數及語音特徵向量。

在一較佳實施例中，比對語音特徵向量與歷史資料的方式是以動態時間校正方式計算，判斷待測語音特徵向量與歷史資料中機台正常運作時的語音特徵向量的差異程度。

在另一較佳實施例中，故障預警方法的步驟進一步包含當語音特徵向量與歷史資料比對的結果顯示機台異常時，將工作機台自動停機，並且將語音特徵向量與機台異常時的歷史資料比對以判斷機台異常的原因。

在另一較佳實施例中，故障預警方法的步驟進一步包含當語音特徵向量與歷史資料比對的結果顯示機台正常運作時，將語音特徵向量存入歷史資料庫中。

在一較佳實施例中，將音框加上窗的步驟中採用漢明窗，以加強音框左右兩端資料的連續性。

綜上所述，本發明用監聽運作聲音的方式監控工作機台是否產生異狀。因此能夠提供更為全面的故障監控。且所有運作聲音的語音特徵向量均被儲存進資料庫中作為歷史資料，因此當異常發生時本發明能夠判斷可能的故障原因，減少檢修時間。

10‧‧‧故障預警系統

11‧‧‧訊號匯流排

12‧‧‧收音裝置

13‧‧‧聲音處理單元

14‧‧‧儲存單元

15‧‧‧比對單元

16‧‧‧預警單元

20‧‧‧工作機台

21‧‧‧合模裝置

22‧‧‧模具

23‧‧‧射出裝置

第一圖係本發明的系統方塊圖。

第二圖係本發明配合工作機台裝設的示意圖。

第三圖係本發明進行故障監控的流程圖。

第四圖係本發明計算運作聲音的聲音特徵向量的流程圖。

為詳細說明本發明之技術內容、構造特徵、所達成目的及功效，以下茲舉例並配合圖式詳予說明。

現請參閱第一圖及第二圖，本發明中的故障預警系統10採取監聽工作機台20運轉聲音的方式判斷工作機台20運轉是否發生 異常。該故障預警系統10中包含：一訊號匯流排11，裝設於故障預警系統10之中以交換各種訊號及控制邏輯；一收音裝置12，連接訊號匯流排11且持續對工作機台20收音以取得即時的運作聲音；一聲音處理單元13，連接訊號匯流排11，並將收音裝置12取得的運作聲音轉換為語音特徵向量；一儲存單元14，連接訊號匯流排11並將轉換後的聲音特徵向量儲存為歷史資料；一比對單元15，連接訊號匯流排11，並將即時收音取得的語音特徵向量與歷史資料比對，以判斷工作機台20是否產生異狀；以及一預警單元16，與訊號匯流排11連接並在判斷工作機台20發生異常時向監控人員發出警告。

由上可知，本發明以監聽運轉聲音與歷史資料比對下是否正常的方式監控工作機台20。因此可適用於各種不同的工作機台20，而且不須重新設計其中所裝設的感應器及監控物理量。

現請參閱第二圖，在此一實施例中的工作機台20設為一射出成形機，為了能夠詳細監控射出成形機各部位的運作狀況，本發明中的故障預警系統10包含多個收音裝置12，並分別裝設在合模裝置21、模具22以及射出裝置23等各部。而且為了減少環境雜音的影響，上述各收音裝置12均設為指向性麥克風，利用指向性麥克風定向收音的特性準確的監控工作機台20中特定部位的運作聲音。

而預警單元16則設為一顯示器，顯示出目前工作機台20的運作情形，並提供監控人員一控制故障預警系統10的輸出介面。

請參閱第二圖及第三圖，利用本發明監控工作機台20是否產生 異常的步驟如下：為了判斷工作機台20是否正常運作，首先需要建立工作機台20正常運作時的歷史資料以供對照。因此在實際開始監控前將會收集正常運作中的工作機台20以及模具22一定次數或時距的運作聲音。事先收集到的運作聲音經過聲音處理單元13計算求取其語音特徵向量後，便儲存在儲存單元14中以建立對照用的歷史資料。

歷史資料庫建立完成後，便可讓工作機台20繼續生產運轉，同時以本發明的故障預警系統10持續對工作機台20進行收音監控。各個收音裝置12所收錄的運作聲音將同樣經過聲音處理單元13以數學演算法求取語音特徵向量，並與歷史資料比對。

若是運作聲音與歷史資料的比對結果相近，並顯示工作機台20為正常運作中，則將該段聲音資料的語音特徵向量儲存為歷史資料並繼續監控；反之若是運作聲音與歷史資料的比對結果明顯不同且顯示工作機台20誤動作或是模具22產生異狀，則將異常運作時的語音特徵向量儲存為歷史資料後，接著利用預警單元16通知監控人員到場查看。且在此一實施例中，故障預警系統10在發現工作機台20異常時將自動停止工作機台20的運作、並進一步將語音特徵向量與歷史資料庫中工作機台20異常時的歷史資料進行比對，協助監控人員判斷工作機台20異常的原因。

請參閱第四圖，比對工作機台20運轉聲音的一可行步驟如下：為求取運轉聲音的語音特徵向量，需要先將運作聲音轉換至頻域 ，而將運作聲音由時域轉換至頻域的步驟如下：首先將收音裝置12取得的運作聲音進行端點偵測(End Point Detection)，並取出其中的有聲段資料。接著將有聲段資料音框化(Frame Blocking)，使有聲段資料分割為許多短時距的音框(Frame)，且各個音框中均包含一小段聲音資料。經過音框化的處理後，連續的運作聲音被分割為有限數量的音框以便於分析比對。每個音框中都包含了一定時距內的聲音資料，因此只要依序將工作機台20運作時收音取得的音框與歷史資料庫中的音框加以比對便能得知目前工作機台20運作的聲音是否正常。

但收音時除了工作機台20及模具22所發出的聲音之外，也有可能收錄到環境中的雜音。為了避免雜音影響判斷結果，因此接著對各個音框進行預強調處理(Pre-emphasis)，使聲音資料通過濾波器以強調音框中所需頻率的共振峰值，並消除其他的雜訊。

接著便可將音框中的聲音資料轉換至頻域。為了進行轉換，首先需要將音框加上窗(Windowing)，在此實施例中的窗採用漢明窗(Hamming Window)以加強音框左右兩端資料的連續性。接著取各個音框的對數量值並對窗化的音框進行快速傅立葉轉換(Fast Fourier Transform)，使聲音資料由時域轉換至頻域。

接著再使轉換至頻域後的聲音資料通過梅爾濾波器組(Mel-filter Band)並取對數能量值，接著進行離散餘弦 轉換(Discrete Cosine Transform)，並使用對數能量值求取各個音框中聲音資料的梅爾倒頻譜係數(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients)及語音特徵向量。

以上述步驟求得的待測聲音資料的語音特徵向量以及歷史資料中的語音特徵向量將以動態時間校正(Dynamic Time Warping)的方式比對計算，判斷待測語音特徵向量與歷史資料中工作機台20正常運作時的語音特徵向量的差異程度。

而要判斷工作機台20異常原因時，便是將待測語音特徵向量與歷史資料中異常發生時的歷史資料逐一透過動態時間校正的方式計算比對，並將較為相近的異常運作聲音的異常原因列表給監控人員參考。

藉此，本發明用監聽運作聲音的方式監控工作機台是否產生異狀。因此能夠提供更為全面的故障監控。且所有的運作聲音均被儲存進歷史資料庫中作為對照資料，因此當異常發生時本發明能夠判斷可能的故障原因，減少檢修時間。

10‧‧‧故障預警系統

11‧‧‧訊號匯流排

12‧‧‧收音裝置

13‧‧‧聲音處理單元

14‧‧‧儲存單元

15‧‧‧比對單元

16‧‧‧預警單元

20‧‧‧工作機台

21‧‧‧合模裝置

22‧‧‧模具

23‧‧‧射出裝置

Claims (5)

1. 一種故障預警方法，步驟如下：首先，以麥克風對正常運作中的機台進行收音，接收正常運轉時的運作聲音，並經聲音處理單元轉換為對照語音特徵向量後儲存於儲存單元之中，建立歷史資料庫；其次，持續以收音裝置對運作中的機台進行收音，以取得機台工作時的運作聲音；嗣，將運作聲音經聲音處理單元轉換為語音特徵向量，並與歷史資料庫中的歷史資料比對；以及最後，若語音特徵向量與歷史資料比對的結果顯示機台異常時，將語音特徵向量存入歷史資料庫中並透過預警單元向監控人員發出異常警告。其特徵在於：將該運作聲音轉換為語音特徵向量的步驟包含：對運作聲音進行端點偵測，取出有聲段資料；將有聲段資料音框化，使有聲段資料分割為許多短時距的音框，各個音框中均包含一小段聲音資料；對音框中的聲音資料進行預強調處理，使聲音資料通過濾波器以強調音框中所需頻率的共振峰值，並消除其他的雜訊；對音框中的聲音資料加上窗；對窗化的音框進行快速傅立葉轉換，使聲音資料由時域轉換至頻域；利用梅爾濾波器組及離散餘弦轉換求取各個音框中聲音資料 的梅爾倒頻譜係數及語音特徵向量。
2. 如申請專利範圍第1項所述之故障預警方法，其中，比對語音特徵向量與歷史資料的方式是以動態時間校正方式計算，判斷待測語音特徵向量與歷史資料中機台正常運作時的語音特徵向量的差異程度。
3. 如申請專利範圍第1項所述之故障預警方法，其中，當語音特徵向量與歷史資料比對的結果顯示機台異常時，進一步將工作機台自動停機，並且將語音特徵向量與機台異常時的歷史資料比對以判斷機台異常的原因。
4. 如申請專利範圍第1項所述之故障預警方法，其中，當語音特徵向量與歷史資料比對的結果顯示機台正常運作時，進一步將語音特徵向量存入歷史資料庫中。
5. 如申請專利範圍第1項所述之故障預警方法，其中，將音框加上窗的步驟採用漢明窗，以加強音框左右兩端資料的連續性。