【導讀】高明的中醫總是能通過把脈的方式來從脈搏的跳動中微弱差異（脈象）中神奇地找到病因，而今天普遍使用的聽診器，則將脈搏的震動轉換為耳朵可以清晰聽到的聲音波動，一樣可以幫助輔助判斷病情、病因。
與人體會生老病死一樣，世間萬物都有其運行規律。在工業領域，設備一樣面臨“生老病死”的命運，其運行規律和健康狀況與工業效率與安全息息相關，生產設備的健康必須得到有效的監測和維護，而過去的設備健康狀態監測需要依靠工作人員通過對設備運行振動、聲音和產品質量的觀察進行判斷。與中醫對脈象的判斷通常需要幾十年的經驗積累類似，這在以前是只有少數具備數十年機器振動、聲音觀察分析經驗的一線專業人員才能駕馭的檢測工作。
任何深諳設備維護必要性的人都知道，設備發出的聲音和振動有多重要。通過聲音和振動進行適當的設備健康監測，可以將維護成本降低一半，使用壽命大大延長。很明顯，這類監測方法需要進行狀態信息的傳感拾取、以及微弱傳感信號的變換和數字化采集，以及數字化信息的分析解讀，因此這對于擅長模擬信號信號鏈和數字化采集分析的ADI公司來說，是一個必須抓住也必然可以抓住的商業應用領域，ADI團隊在過去20年里一直致力于理解人類是如何解讀聲音和振動的，其目標是建立一個系統，能夠學習來自設備的聲音和振動，破譯它們的含義，以檢測異常行為并進行診斷。
設備是否健康？“把脈”一下就知道
中醫的把脈又稱為切脈，是中醫師用手按病人的動脈，根據脈象，以了解疾病內在變化的診斷方法。把脈是由動脈搏動的顯現部位（深、淺）、速率（快、慢）、強度（有力、無力）、節律（整齊與否、有無歇止）和形態等方面組成的。脈象是中醫辨證的一個重要依據，對分辨疾病的原因、推斷疾病的變化、識別病情的真假，以及判斷疾病的預后等，都具有重要的臨床意義。
在早期的機械加工生產中，有經驗的操作人員往往憑直觀感覺來判斷刀具是否已經磨鈍：當工件加工表面粗糙度開始增大，切屑的形狀和顏色發生變化，工件表面出現擠亮的帶，切削過程產生振動或刺耳噪聲等，都標志著刀具已經磨鈍。
后來，陸續出現手持式振動檢查設備，不需要操作者具備豐富經驗即可對設備的振動進行分析判斷。然而，此類設備的一個主要局限是測量結果不可重復，探頭位置或角度稍有改變，就會產生不一致的振動剖面，從而難以進行精確的時間比較。因此，維護技術人員首先需要弄清所觀察到的振動偏移是由機器內部的實際變化所致，還是僅僅因為測量技術的變化所致。
理想情況下，這樣的監測傳感器應當結構緊湊并且充分集成，能夠直接永久性地嵌入目標設備內部，從而消除測量位置偏移問題，并且可以實時地進行監測。例如具有先進的系統級功能并可用于嵌入式應用的ADXL100x系列加速度計，以及具備低噪聲等級特性（噪聲低至20 μg/√Hz，帶寬為1500 Hz）、在更嚴格的帶寬范圍內觀察發現的ADXL35x系列產品。
ADXL100x系列具有寬帶寬和低噪聲特點。但是，它們采用單軸，需要配備相關的處理電子設備。為了簡化設計，ADI公司提供了一套完整的解決方案，采用 ADcmXL3021型號實施三軸測量。這款產品包括三個基于ADXL1002的測量鏈、一個溫度傳感器、一個處理器和一個FIFO。整個裝置封裝在一個鋁殼 (23.7 mm × 26.7 mm × 12mm) 內，可以即時安裝在旋轉機器上，具有僅 25 μg/√Hz的極 低噪聲水平和10 kHz帶寬，這些特點使其能夠在大量應用中捕捉振動特征。
這類監測模塊除了為預測性維護構建模型之外，與人工智能和云訪問結合還開啟了通向諸多可能性的大門。例如，將振動測量數據與來自其他傳感器的數據（壓力、溫度、旋轉、功率等）相關聯，可以推斷出關于系統狀態的許多信息，不僅可用于檢測機械故障，還能夠處理諸如空輸送帶、內部沒有流液的泵、不含膏體的攪拌器等。
設備健康監測創新，對設備健康“聽診”分析
人類對聲音具有天然的敏感性，通過了解設備發出的正常聲音，當聲音出現變化時，就可以確認出現異常。傳統上，我們依靠經驗豐富的技工人員和工程師帶來人工成本和獨特人才資源的壓力。聲音拾取和智能分析能力與技術日漸成熟的今天，通過電子系統來實現已經變得可行。ADI的OtoSense的體系結構就是這樣一種設備健康監測系統，通過對設備運行中的噪聲采集、處理和分析，支持基于計算機聽覺理解設備行為，實現無接觸的性能檢測和分析。
OtoSense的系統設計理念就從人類神經學中獲得靈感，它是一名研究失聰兒童和患有精神疾病兒童的語言病理學家（上圖為OtoSense系統的創建者、ADI公司OtoSense產品開發團隊負責人Sebastien Christian）的杰作，并在2019年被ADI成功并購。傳感解譯技術依賴于傳感數據，而ADI在這方面顯然更勝一籌。傳感模式經信號鏈轉換為數字模式以及數字處理能力，與先進的ADI模擬信號鏈和數字信號處理技術整合，這樣一來OtoSense的優勢不僅僅是算法，還在于能夠通過信號鏈接收高度準確可靠的信號。
OtoSense系統是一種致力于傳感解譯的人工智能，它能夠使用數據進行學習，并與人類交互，以實現在邊緣、實時、離線檢測異常事件。其可用于機器監控、簡化專業維護人員的工作，以及避免人們接近即將出現重大故障的機器，大大降低了工業環境運行風險。
本文總結
中醫將人體作為一個復雜的系統，認為各種疾病能在脈象、舌苔等身體特征中表現出不同的差異，對于工業設備的安全監測應用來說何嘗不是呢？設備的機械特征變化也會在振動、噪聲特征中必然有反應。有意思的是，ADI的OtoSense技術就已在醫療保健應用中進行了成功測試，實現對慢性阻塞性肺病患者的咳嗽監測、睡眠呼吸暫停檢測、胸聲監測、老年人身體監測，等等。OtoSense高級預測性維護系統、基于MEMS的振動監測系統將越來越多的應用到工業設備預測維護中，以及在汽車、樓宇監測等更多領域獲得廣泛拓展。
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