Chẩn đoán lỗi máy móc công nghiệp dựa trên phân tích tín hiệu âm thanh sử dụng mô hình được huấn luyện trước

Tóm tắt

Chẩn đoán lỗi máy công nghiệp là một bài toán quan trọng để đảm bảo hiệu suất cho toàn hệ thống sản xuất, song các phương pháp truyền thống dựa trên cảm biến vật lý thường thiếu linh hoạt và khó mở rộng. Bài báo này đề xuất một hướng tiếp cận mới dựa trên phân tích tín hiệu âm thanh, sử dụng mô hình WavLM được huấn luyện trước để trích đặc trưng bậc cao trực tiếp từ âm thanh thô. Kiểm chứng trên bộ dữ liệu MIMII cho thấy kiến trúc đề xuất có hiệu năng tốt so với phương pháp dùng mô hình DAE gốc, đặc biệt trong môi trường nhiễu cao. Nghiên cứu đã khẳng định tiềm năng to lớn của việc ứng dụng các mô hình âm thanh được huấn luyện trước cho bài toán chẩn đoán lỗi máy trong môi trường công nghiệp, đồng thời gợi mở các hướng cải tiến trong tương lai như sử dụng kiến trúc lai và chiến lược tinh chỉnh mô hình theo miền ứng dụng