WO2009037077A2 - Sensoreinrichtung und überwachungssystem für geräusche - Google Patents

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WO2009037077A2
WO2009037077A2 PCT/EP2008/061223 EP2008061223W WO2009037077A2 WO 2009037077 A2 WO2009037077 A2 WO 2009037077A2 EP 2008061223 W EP2008061223 W EP 2008061223W WO 2009037077 A2 WO2009037077 A2 WO 2009037077A2
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sensor
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signals
classification
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Harald Höge
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Siemens AG
Siemens Corp
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H3/00—Measuring characteristics of vibrations by using a detector in a fluid
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37337—Noise, acoustic emission, sound

Definitions

  • the invention relates to a sensor device for detecting and / or classifying noises, as occur, for example, in manufacturing processes, traffic flows or industrial installations. Furthermore, the invention relates to a monitoring device which is suitable as a monitoring system, in particular for monitoring industrial installations.
  • One possibility is to record the acoustic signals as noises, which arise during the respective process or process through the installations, and to map them to a process state or to classify them.
  • noises which arise during the respective process or process through the installations.
  • corresponding noise analysis it is possible to obtain conclusions about the respective process states from the acoustic emissions so that, if appropriate, control systems or regulations can intervene.
  • some sensors use a physical modeling of the respective process, whereby noises of different process states were determined from this physical model for the respective process, such as a fluid flow.
  • a classification for example an error detection, must then take place.
  • this approach is very time-consuming and computationally complex and difficult to transfer to other processes, because in each case the physical models have to be newly developed or adapted.
  • the object of the present invention is to provide an improved sensor device.
  • a sensor device for detecting noises comprises at least one control device and an interface device.
  • the control device generates classification signals as a function of detected noise signals, and the interface device is suitable for transmitting the classification signals as monitoring signals to an evaluation device.
  • the control device is designed such that in a first operating mode of the Sensor device, a noise detection method is performed, and in a second mode of operation a training method for the sound detection method is carried out.
  • the sensor device flexibly and universally in different applications.
  • the advantage results in particular from the fact that in the training method, which can precede the actual operation, simply the internal noise detection method is adapted according to generally known algorithms.
  • the only task is simply to record the occurring noises present in the process, and to classify them manually in training mode, for example, just before the sensor device is put into the first operating mode.
  • automatic adaptation of parameters of the noise detection method preferably takes place as a function of the detected noise signals.
  • the sensor device has an analog front end for detecting acoustic noise signals and providing digital noise signals coupled to the control device.
  • the front-end can be a microphone or other sound transducer, such as a microphone
  • Structure-borne sound pickup have an analog-to-digital converter and / or an amplifier device.
  • the microphone can also record sound signals that are inaudible to humans, such as infra-or ultrasound, which are digitized by an analog-to-digital converter and, if appropriate, previously suitably amplified or equalized.
  • the control device preferably comprises a feature extraction unit which determines noise characteristics from the digital noise signals. These may be, for example, psycho-acoustic coefficients, such as MFC coefficients, which are also used in speech recognition. On the basis of the characteristics, in a classification unit which implements such can be performed, the usual noise detection method are applied, a classification of the detected sounds are made. As the noise detection method to be implemented, various methods are known. For example, a similar kind of
  • Classifications of the classification unit stored.
  • the control device is designed as a programmable microcontroller and the classification unit, the feature extraction unit and / or the logging unit are implemented as parts of a control program for the control device.
  • the sensor device is designed as an embedded system. Embedded systems make small, handy sensor devices that are also conceivable as mobile devices possible, so that their use is flexible. Due to the two operating modes, it is also easily possible to change the specific application for the sensor device, with only a new training with the new sounds to be classified is necessary.
  • the sensor device is therefore integrated with the control device, the front end and the interface device in a small handy housing.
  • the invention provides a monitoring device with a plurality of above-described sensor devices and a monitoring device coupled via a communication channel by means of interface devices of the sensor device.
  • This monitoring system with, for example, a central monitoring device or control center then allows Furthermore, a control or regulation of the monitored and acoustic signals emitting devices.
  • a wireless transmission protocol can be used for the communication channel.
  • a corresponding monitoring device or a monitoring system based on the standardized sensor devices creates a platform for use in various monitoring situations.
  • the invention provides monitoring systems for the applications exemplified below.
  • burglar detection such as drilling into a safe or pipeline, picking up broken glass panes, steps in locked rooms, cutting wire fences, jingling noises on blinds, or barking a guard dog.
  • material quantities such as gas flow through pipelines, the size and number of bulk particles, the amount of foaming material or liquids that are generated, can be detected.
  • cavitation can be detected, and malware can be detected and regulated by means of different rotational speeds and associated noises.
  • Engine noises such as with fans or the occurrence of resonances can be detected.
  • the noise monitoring device offers the possibility of traffic flows, such as quantity, speed, number and monitor the type of vehicles on roads or tunnels, classify aircraft at airports or detect rolling stock. It is also possible to monitor and classify the sounds imitated by different animals in order to initiate appropriate control or regulatory measures.
  • FIG. 1 shows a block diagram of an embodiment of a sensor device
  • Figure 2 is a schematic representation of a monitoring system.
  • FIG. 1 shows a block diagram of a sensor device.
  • the sensor device 1 is used to noise G from a noise source 9, for example, a technical
  • a Monitoring Device were created in a system to classify and transmit these classifications to a monitoring device 4, for example, the control station of an industrial plant.
  • the sensor device has an analog front-end 5, which may be equipped, for example, with a microphone 10, an analog-to-digital converter 11 and amplifier devices 12.
  • the acoustical signals or noises G are then detected via the microphone 10 and prepared by suitable preamplification or equalization for an analog-to-digital conversion in the AD converter 11.
  • the analog front end 5 outputs digital noise signals DG.
  • These are received by a control device 2, which performs a classification as part of a noise recognition G, preferably in the manner of a static classifier.
  • the control device 2 supplies corresponding monitoring signals or display signals MS which indicate, for example, normal operation, maintenance operation or fault operation of the respective monitored installation or noise source 9.
  • These display signals MS are transmitted via an interface device 3 to the respective monitoring device 4 as monitoring signals MSS.
  • the interface device 3 can establish a connection to the monitoring computer 4, for example via a wireless protocol such as UMTS, GPS, WLAN, ZigBee, Bluetooth or other known methods. Also conceivable are other data transmission methods, for example via the Internet or LAN networks.
  • a wireless protocol such as UMTS, GPS, WLAN, ZigBee, Bluetooth or other known methods.
  • other data transmission methods for example via the Internet or LAN networks.
  • the analog front end 5, the control device 2 and the interface device 3 are provided on a unitary board in a unitary housing, so that there is a standard device for the construction of sensor networks for the user.
  • a software-implemented feature extraction unit 6, a classification unit 7 and a logging unit 8 are provided in the control device, which can be used as a programmable microcontroller.
  • MFC MEL Frequency Cepstrum Coefficient
  • the classification unit 7 classifies the previously detected noise G by means of suitable algorithms.
  • a classification can mean, for example, an alarm state, that is to say a fault state of the monitored device 9.
  • the classification unit 7 supplies corresponding classification signals KS to the logging unit 8, which, for example, stores the classification data KS over a predetermined period of time.
  • classification unit 7 is independent and can be adjusted by an automatic adaptation of parameters for noise detection.
  • a class affiliation of the recorded noise data is determined on the basis of the feature distributions estimated from the training data, that is to say the previously recorded noises.
  • other inputs from other sensors may be used to improve the classification. This may be, for example, in addition to the acoustic detection by the sensor device 1, a temperature or information from inertial sensors in a monitoring system.
  • the sensor device can be used uniformly in a large number of application fields. There is only a minimum amount of adjustment required by the training mode of operation to deploy the sensor in various monitoring situations. As a result, the development of many sensors results in lower overall development costs. The uniform design of all sensor devices in a corresponding monitoring system also results in lower production costs, since uniform components can be used. An adaptation to special Applications can take place in a correspondingly standardized sensor 1, for example also by the choice of the microphone 10 or preamplifier 12, special feature extractions or types of logging, as well as the type of transmission to the central monitoring device 4.
  • FIG. 2 shows by way of example a monitoring system 20 with a plurality of sensor devices.
  • the noise sources 9 and 90 are to be monitored.
  • sensor devices 1, 100, 101, 102 which each transmit monitoring data MSS, MSS1-MSS3 to a central monitoring device 4 via a suitable communication link.
  • the sensor devices are also equipped with input means, such as buttons 13, 113, so that before the commissioning of the actual monitoring function, first the training mode can be set.
  • the sensor device 1 has two buttons 13A, 13B for starting the respective operating mode.
  • the monitoring system 20 also offers the possibility of taking control measures depending on the detected and classified sounds.
  • the noise source 90 can be understood as a machine device that can be controlled by the control station or the central monitoring computer 4 via suitable control signals CT.
  • CT control signals
  • the noise source 90 represents a pump which, in the event of a fault, i. Occurrence of an untypical noise, which is detected by the sensors 1 or 100, must be brought to shutdown.
  • other application scenarios as indicated earlier, conceivable.
  • the invention thus provides a flexibly deployable system or a platform with sensor devices, which can be easily adapted to the respective application situation without great effort on the basis of the standardized elements.
  • using uniform static classification units in each case results in advantages for the user for setting up respective monitoring networks in comparison with customary very special sensors.
  • the development of different sensors reduces the development costs.
  • product development for new sensors and sensor networks can be accelerated, and the use of unified components results in lower overall production costs.

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Abstract

Sensoreinrichtung (1) zum Erkennen von Geräuschen (G) mit einer in Abhängigkeit von erfassten Geräuschsignalen Klassifizierungssignale (KS) erzeugende Steuereinrichtung (2) und einer Schnittstelleneinrichtung (3), wobei die Steuereinrichtung (2) derart ausgestaltet ist, dass in einem ersten Betriebsmodus der Sensoreinrichtung (1) ein Geräuscherkennungsverfahren durchgeführt wird und ein einem zweiten Betriebsmodus ein Trainingsverfahren für das Geräuscherkennungsverfahren erfolgt, und wobei die Schnittstelleneinrichtung (3) geeignet ist, die Klassifizierungssignale (KS) als Überwachungssignale (MSS) an eine Auswerteeinrichtung (4) zu übertragen.

Description

Beschreibung
Sensoreinrichtung und Überwachungssystem für Geräusche
Die Erfindung betrifft eine Sensoreinrichtung zum Erkennen und/oder zum Klassifizieren von Geräuschen, wie sie zum Beispiel bei Fertigungsprozessen, Verkehrsflüssen oder Industrieanlagen auftreten. Ferner betrifft die Erfindung eine Überwachungsvorrichtung, die als Überwachungssystem insbeson- dere zum Überwachen von Industrieanlagen geeignet ist.
Es ist häufig erforderlich bei industriellen oder Anlagenprozessen, wie zum Beispiel bei Fertigungsverfahren, Verkehrsflüssen, Maschinen oder Industrieanlagen Informationen über den jeweiligen Zustand zu erhalten. Es ist beispielsweise wichtig, normale Betriebszustände von Wartungs- oder Fehlerzuständen zu unterscheiden und zu erfassen. Diese Prozesszu- stände können insbesondere bei großtechnischen Anlagen oder auch räumlich kompakten Anordnungen nur schwer zugänglich sein. Beispielsweise kann aufgrund von Temperatur oder besonderen räumlichen Gegebenheiten auch nicht die direkte Umgebung einer Anlage oder Maschine betrachtet werden.
Eine Möglichkeit besteht darin, die akustischen Signale als Geräusche, welche bei dem jeweiligen Prozess oder Verfahren durch die Anlagen entstehen, zu erfassen und auf einen Pro- zesszustand abzubilden bzw. zu klassifizieren. Durch eine entsprechende Geräuschanalyse lassen sich aus den akustischen Abstrahlungen Rückschlüsse auf die jeweiligen Prozesszustände erhalten, so dass gegebenenfalls Regelungen oder Steuerungen eingreifen können.
In der Vergangenheit wurden daher sehr spezielle dezidierte Sensoren für einzelne Anlagenteile oder spezielle Gegebenhei- ten entwickelt. Es sind zum Beispiel spezialisierte Sensoren bekannt, die aufgrund der durch Rohrleitungen fließenden Fluide und die durch den Fluss entstehenden Geräusche und Vibrationen erlauben, zum Beispiel auf die Flussgeschwindigkeit zurückzuschließen. Es wurden auch akustische Sensoren entwickelt, die durch Messung von Körperschall an Förderventilen von oszillierenden Pumpen Leckagen detektieren. Ungünstig bei den bekannten Vorgehensweisen ist insbesondere, dass stets individuelle akustische Sensoren entwickelt werden müssen, so dass zum Beispiel bei der Integration von verschiedenen Akustiksensoren, die auf unterschiedliche Geräusche ansprechen, aufwendige Abgleiche erforderlich sind.
Einige Sensoren setzen zum Beispiel eine physikalische Modellierung des jeweiligen Prozesses ein, wodurch aus diesem physikalischen Modell für den jeweiligen Prozess, wie beispielsweise ein Fluidfluss, Geräusche von unterschiedlichen Pro- zesszuständen ermittelt wurden. Durch Vergleich einer tat- sächlichen Aufnahme der akustischen Geräusche mit den Modellberechnungen muss dann eine Klassifizierung, beispielsweise eine Fehlererkennung, erfolgen. Insgesamt ist diese Vorgehensweise sehr zeit- und rechenaufwendig und schwierig auf andere Prozesse zu übertragen, weil jeweils die physikali- sehen Modelle neu entwickelt oder angepasst werden müssen.
Es ist daher wünschenswert, universeller einsetzbare Vorrichtungen zur Überwachung von Prozesszuständen mittels akustischer Signale zu schaffen. Somit besteht die Aufgabe der vor- liegenden Erfindung darin, eine verbesserte Sensoreinrichtung bereitzustellen.
Diese Aufgabe wird durch eine Sensoreinrichtung gemäß Patentanspruch 1 gelöst.
Demgemäß weist eine Sensoreinrichtung zum Erkennen von Geräuschen zumindest eine Steuereinrichtung und eine Schnittstelleneinrichtung auf. Die Steuereinrichtung erzeugt in Abhängigkeit von erfassten Geräuschsignalen Klassifizierungssigna- Ie, und die Schnittstelleneinrichtung ist geeignet, die Klassifizierungssignale als Überwachungssignale an eine Auswerteeinrichtung zu übertragen. Die Steuereinrichtung ist dabei derart ausgestaltet, dass in einem ersten Betriebsmodus der Sensoreinrichtung ein Geräuscherkennungsverfahren durchgeführt wird, und in einem zweiten Betriebsmodus ein Trainingsverfahren für das Geräuscherkennungsverfahren erfolgt.
Es ist damit möglich, die Sensoreinrichtung flexibel und universell in unterschiedlichen Anwendungsfällen einzusetzen. Der Vorteil ergibt sich insbesondere dadurch, dass beim Trainingsverfahren, welches dem eigentlichen Betrieb vorausgehen kann, einfach das interne Geräuscherkennungsverfahren gemäß allgemein bekannter Algorithmen angepasst wird. Für den Anwender stellt sich lediglich die Aufgabe, einfach bevor die Sensoreinrichtung in den ersten Betriebsmodus versetzt wird, die auftretenden, im Prozess vorliegenden Geräusche, zu erfassen und im Trainingsmodus zum Beispiel händisch zu klassi- fizieren.
Vorzugsweise erfolgt in dem zweiten Betriebsmodus in Abhängigkeit von den erfassten Geräuschsignalen eine automatische Anpassung von Parametern des Geräuscherkennungsverfahrens.
In einer bevorzugten Ausführungsform weist die Sensoreinrichtung ein analoges Frontend zum Erfassen akustischer Geräuschsignale und Bereitstellen digitaler, an die Steuereinrichtung gekoppelter Geräuschsignale auf. Das Frontend kann zum Bei- spiel ein Mikrophon oder anderen Schallwandler, wie einen
Körperschallaufnehmer, einen Analog-Digital-Wandler und/oder eine Verstärkereinrichtung aufweisen. Das Mikrophon kann dabei auch für den Menschen nicht hörbare Schallsignale wie Infra- oder Ultraschall aufnehmen, die von einem Analog- Digital-Wandler digitalisiert werden und gegebenenfalls zuvor geeignet verstärkt oder entzerrt wurden.
Die Steuereinrichtung umfasst vorzugsweise eine Merkmalextraktionseinheit, welche Geräuschmerkmale aus den digitalen Geräuschsignalen ermittelt. Dies können zum Beispiel psycho- akustische Koeffizienten wie MFC-Koeffizienten sein, die auch bei der Spracherkennung verwendet werden. Anhand der Merkmale kann in einer Klassifikationseinheit, die derart implemen- tiert werden kann, das übliche Geräuscherkennungsverfahren angewendet werden, eine Klassifizierung der erfassten Geräusche vorgenommen werden. Als zu implementierende Geräuscherkennungsverfahren sind vielfältige Verfahren bekannt. Bei- spielsweise kann ein der Spracherkennung ähnliches Hidden-
Markov-Modell oder neuronale Netze eingesetzt werden. Es sind jedoch auch weitere proprietäre Geräuscherkennungsverfahren bekannt, die rechenaufwandsgünstig arbeiten.
Vorzugsweise werden in einer Protokollierungseinheit die
Klassifizierungen der Klassifikationseinheit abgespeichert. Insbesondere ist dabei denkbar, dass die Steuereinrichtung als programmierbarer Mikrocontroller ausgestaltet ist und die Klassifikationseinheit, die Merkmalextraktionseinheit und/oder die Protokollierungseinheit als Teile eines Steuerprogramms für die Steuereinrichtung implementiert sind.
Insbesondere wird die Sensoreinrichtung in einer besonders bevorzugten Ausführungsform als Embedded System ausgeführt. Durch Embedded Systems sind kleine handliche und auch als mobile Einrichtungen denkbare Sensoreinrichtungen möglich, wodurch der Einsatz flexibel möglich ist. Durch die beiden Betriebsmodi ist es auch einfach möglich, die konkrete Anwendung für die Sensoreinrichtung zu ändern, wobei lediglich ein erneutes Trainieren mit den neuen zu klassifizierenden Geräuschen notwendig ist. Vorzugsweise wird die Sensoreinrichtung daher mit der Steuereinrichtung, dem Frontend und der Schnittstelleneinrichtung in einem kleinen handlichen Gehäuse integriert .
Ferner schafft die Erfindung eine Überwachungsvorrichtung, mit mehreren vorbeschriebenen Sensoreinrichtungen und einer über einen Kommunikationskanal mittels Schnittstelleneinrichtungen der Sensoreinrichtung angekoppelte Überwachungsein- richtung.
Dieses Überwachungssystem mit beispielsweise einer zentralen Überwachungseinrichtung oder auch Leitstelle ermöglicht dann ferner eine Regelung oder Steuerung der zu überwachenden und akustische Signale emittierenden Einrichtungen. Zum Beispiel kann für den Kommunikationskanal jeweils ein Drahtlosübertra- gungsprotokoll verwendet werden.
Insofern schafft eine entsprechende Überwachungsvorrichtung oder ein Überwachungssystem auf Basis der standardisierten Sensoreinrichtungen eine Plattform zum Einsatz in mannigfaltigen Überwachungssituationen.
Insbesondere werden durch die Erfindung Überwachungssysteme für die im Folgenden beispielhaft genannten Anwendungen geschaffen. Im Sicherheitsbereich eine Einbruch-Detektierung, wie beispielsweise das Anbohren eines Safes oder einer Pipe- line, das Erfassen von zerbrechenden Glasscheiben, Schritten in abgeschlossenen Räumen, das Durchschneiden von Drahtzäunen, scheppernden Geräuschen an Jalousien oder das Bellen eines Wachhundes.
Eine Personenüberwachung durch auftretende Schritte in zum Beispiel einer Bank, das Nachvollziehen von Gesprächen, Erfassen von Schüssen oder Hilferufen. Ferner ist eine Unfall- detektion, beispielsweise in Tunneln oder an Straßenkreuzungen, das Erkennen von Vandalismus, wie beispielsweise Zerstö- rungsgeräusche, lautes Schreien oder Störungen der Nachtruhe, denkbar. Bei der Überwachung von Prozessen auf Basis akustischer Signale können Materialmengen, wie beispielsweise ein Gasfluss durch Pipelines, die Größe und Anzahl von Schüttgutpartikeln, die Menge von entstehenden Schaummaterialien oder Flüssigkeiten erkannt werden. In chemischen oder physikalischen Prozessen lässt sich Kavitation erkennen, Malwerke durch unterschiedliche Rotationsgeschwindigkeiten und damit einhergehende Geräusche erkennen und regeln.
Motorgeräusche, wie beispielsweise bei Ventilatoren oder das Auftreten von Resonanzen können erkannt werden. Die Geräuschüberwachungsvorrichtung bietet die Möglichkeit, Verkehrsflüsse, wie zum Beispiel die Menge, die Geschwindigkeit, Anzahl und den Typ von Fahrzeugen auf Straßen oder Tunneln zu überwachen, Flugzeuge auf Flughäfen zu klassifizieren oder Schienenfahrzeuge zu erkennen. Es ist auch möglich, die von verschiedenen Tieren imitierten Geräusche zu überwachen und zu klassifizieren, um entsprechende Steuer- oder Regelmaßnahmen einzuleiten .
Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche sowie der im Folgenden beschrie- benen Ausführungsbeispiele. Im Weiteren wird die Erfindung anhand bevorzugter Ausführungsbeispiele unter Bezugnahme auf die Figuren näher erläutert. Es zeigt dabei:
Figur 1 ein Blockdiagramm einer Ausführungsform einer Sensor- einrichtung, und
Figur 2 eine schematische Darstellung eines Überwachungssystems .
In den Figuren sind gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit denselben Bezugszeichen versehen worden.
Die Figur 1 zeigt ein Blockdiagramm einer Sensoreinrichtung. Die Sensoreinrichtung 1 dient dazu Geräusche G, die von einer Geräuschquelle 9, die beispielsweise von einer technischen
Einrichtung in einer Anlage erzeugt wurden, zu klassifizieren und diese Klassifizierungen an eine Überwachungseinrichtung 4, beispielsweise den Leitstand einer Industrieanlage zu ü- bermitteln .
Die Sensoreinrichtung weist dazu ein analoges Frontend 5 auf, das zum Beispiel mit einem Mikrophon 10, einem Analog- Digital-Wandler 11 und Verstärkereinrichtungen 12 ausgestattet sein kann. Über das Mikrophon 10 werden dann die akusti- sehen Signale bzw. Geräusche G erfasst und durch geeignete Vorverstärkung oder Entzerrung für eine Analog-Digital- Wandlung im AD-Wandler 11 vorbereitet. Das analoge Frontend 5 gibt digitale Geräuschsignale DG aus. Diese werden von einer Steuereinrichtung 2 empfangen, die eine Klassifizierung im Rahmen einer Geräuscherkennung G, vorzugsweise in der Art eines statischen Klassifikators durch- führt. Die Steuereinrichtung 2 liefert entsprechende Überwachungssignale oder Anzeigesignale MS, welche beispielsweise einen Normalbetrieb, Wartungsbetrieb oder Fehlerbetrieb der jeweiligen überwachten Anlage oder Geräuschquelle 9 anzeigen. Diese Anzeigesignale MS werden über eine Schnittstellenein- richtung 3 an die jeweilige Überwachungseinrichtung 4 als Ü- berwachungssignale MSS übertragen.
Die Schnittstelleneinrichtung 3 kann dabei zum Beispiel über ein Drahtlos-Protokoll wie UMTS, GPS, WLAN, ZigBee, Bluetooth oder weiterer bekannter Verfahren eine Verbindung zum Überwachungsrechner 4 herstellen. Denkbar sind auch andere Datenübertragungsverfahren, wie zum Beispiel über das Internet o- der LAN-Netzwerke .
Vorzugsweise ist das analoge Frontend 5, die Steuereinrichtung 2 und die Schnittstelleneinrichtung 3 auf einer einheitlichen Platine in einem einheitlichen Gehäuse vorgesehen, so dass für den Verwender ein Standardbauelement zum Aufbau von Sensornetzwerken vorliegt. Es ergibt sich somit eine akusti- sehe Sensorplattform, die ohne besonderen Aufwand an den jeweiligen Einsatzbereich angepasst werden kann. Dies erfolgt durch Trainieren des eingesetzten Geräuscherkennungsalgorithmus in einem Trainingsbetriebsmodus der Sensoreinrichtung 1.
Zum Beispiel wird in der Steuereinrichtung, die als programmierbarer MikroController eingesetzt werden kann, eine Soft- ware-implementierte Merkmalsextraktionseinheit 6, eine Klassifikationseinheit 7 und eine Protokollierungseinheit 8 vorgesehen. Durch die Merkmalsextraktionseinheit 6 werden bei- spielsweise psychoakustische Koeffizienten, wie beispielsweise MFC-Koeffizienten (MFC = MEL Frequency Cepstrum Coeffi- cient) ermittelt und über ein entsprechendes Merkmalsignal FE an die Klassifizierungseinheit 7 weitergeleitet. In Abhängigkeit von den jeweiligen Merkmalen, die aus den Geräuschdaten DG ermittelt wurden, klassifiziert die Klassifizierungseinheit 7 mittels geeigneter Algorithmen das zuvor erfasste Geräusch G. Eine Klassifizierung kann zum Beispiel einen Alarmzustand, also einen Fehlerzustand des überwachten Gerätes 9 bedeuten. Die Klassifizierungseinheit 7 liefert entsprechende Klassifizierungssignale KS an die Protokollie- rungseinheit 8, welche zum Beispiel über einen vorgegebenen Zeitraum die Klassifizierungsdaten KS abspeichert.
Insbesondere bei der Implementierung mit einem statischen Klassifikationsverfahren, bei dem ein statischer Klassifika- tor mit den aufgenommenen Trainingsdaten, also im zuvor lie- genden Trainingsprinzipmodus trainiert wurde, können anwendungsspezifische Modelle trainiert und gespeichert werden. Die Klassifikationseinheit 7 ist dabei unabhängig und lässt sich durch eine automatische Anpassung von Parametern für die Geräuscherkennung einstellen. Beim statischen Klassifikator wird eine Klassenzugehörigkeit der erfassten Geräuschdaten anhand der aus den Trainingsdaten, also den zuvor aufgenommenen Geräuschen geschätzten Merkmalsverteilungen bestimmt. Ferner können weitere Eingaben von anderen Sensoren zur Verbesserung der Klassifikation verwendet werden. Dies kann zum Beispiel neben der akustischen Erfassung durch die Sensoreinrichtung 1 eine Temperatur oder Informationen von Trägheitssensoren in einem Überwachungssystem sein.
Die Sensoreinrichtung kann in einer Vielzahl von Applikati- onsfeldern einheitlich eingesetzt werden. Es muss lediglich ein minimaler Anpassungsaufwand durch den Trainingsbetriebsmodus vorgenommen werden, um den Sensor in verschiedenen Überwachungssituationen einzusetzen. Dadurch ergeben sich bei der Entwicklung vieler Sensoren insgesamt geringere Entwick- lungskosten. Durch die einheitliche Ausgestaltung aller Sensoreinrichtungen in einem entsprechenden Überwachungssystem entstehen auch geringere Produktionskosten, da einheitliche Bauteile verwendet werden können. Eine Anpassung an spezielle Anwendungen kann in einem entsprechend standardisierten Sensor 1, zum Beispiel ferner durch die Wahl des Mikrophons 10 oder Vorverstärkers 12, spezielle Merkmalsextraktionen oder Protokollierungsarten, sowie die Übertragungsart an die zent- rale Überwachungseinrichtung 4 erfolgen.
In der Figur 2 ist beispielhaft ein Überwachungssystem 20 mit mehreren Sensoreinrichtungen dargestellt. Dabei sind zum Beispiel die Geräuschquellen 9 und 90 zu überwachen.
Es sind vier Sensoreinrichtungen 1, 100, 101 ,102 dargestellt, die jeweils über eine geeignete Kommunikationsverbindung Überwachungsdaten MSS, MSS1-MSS3 an eine zentrale Überwachungseinrichtung 4 übermitteln. Die Sensoreinrichtungen sind darüber hinaus mit Eingabemitteln, wie beispielsweise Tasten 13, 113 ausgestattet, so dass vor der Inbetriebnahme der eigentlichen Überwachungsfunktion zunächst der Trainingsmodus eingestellt werden kann. Beispielsweise hat die Sensoreinrichtung 1 zwei Tasten 13A, 13B zum Start des jeweiligen Betriebsmodus.
Das Überwachungssystem 20 bietet dabei ferner die Möglichkeit in Abhängigkeit von den erkannten und klassifizierten Geräuschen regelungstechnische Maßnahmen zu ergreifen. Beispiels- weise kann die Geräuschquelle 90 als eine Maschineneinrichtung aufgefasst werden, die über geeignete Steuersignale CT von der Leitstelle bzw. dem zentralen Überwachungsrechner 4 gesteuert werden kann. Es ist beispielsweise denkbar, dass die Geräuschquelle 90 eine Pumpe darstellt, welche im Fehler- fall, d.h. Auftreten eines untypischen Geräusches, welches durch die Sensoren 1 oder 100 erkannt wird, zur Abschaltung gebracht werden muss. Selbstverständlich sind auch andere Anwendungsszenarien, wie bereits zuvor angedeutet, denkbar.
Die Erfindung schafft damit ein flexibel einsetzbares System bzw. eine Plattform mit Sensoreinrichtungen, die einfach und ohne großen Aufwand aufgrund der standardisierten Elemente auf die jeweilige Anwendungssituation angepasst werden kann. Insbesondere über einheitliche jeweils statische Klassifikationseinheiten ergeben sich für den Anwender zum Aufbau von jeweiligen Überwachungsnetzen gegenüber üblichen sehr speziellen Sensoren Vorteile. Die Entwicklung verschiedener Sen- soren sind die Entwicklungskosten reduziert. Durch Bereitstellen der einheitlichen Plattform kann die Produktentwicklung für neue Sensoren und Sensornetzwerke beschleunigt werden, und durch die Verwendung einheitlicher Bauteile ergeben sich insgesamt geringere Produktionskosten.

Claims

Patentansprüche
1. Sensoreinrichtung (1) zum Erkennen von Geräuschen (G) mit einer in Abhängigkeit von erfassten Geräuschsignalen Klassi- fizierungssignale (KS) erzeugende Steuereinrichtung (2) und einer Schnittstelleneinrichtung (3), wobei die Steuereinrichtung (2) derart ausgestaltet ist, dass in einem ersten Betriebsmodus der Sensoreinrichtung (1) ein Geräuscherkennungsverfahren durchgeführt wird und ein einem zweiten Betriebsmo- dus ein Trainingsverfahren für das Geräuscherkennungsverfahren erfolgt, und wobei die Schnittstelleneinrichtung (3) geeignet ist, die Klassifizierungssignale (KS) als Überwachungssignale (MSS) an eine Auswerteeinrichtung (4) zu übertragen .
2. Sensoreinrichtung (1) nach Anspruch 1, wobei ein analoges Frontend (5) zum Erfassen akustischer Geräuschsignale (G) und Bereitstellen digitaler an die Steuereinrichtung (2) gekoppelter Geräuschsignale (DG) vorgesehen ist.
3. Sensoreinrichtung (1) nach Anspruch 2, wobei das analoge Frontend (5) ein Mikrofon oder anderen Schallwandler wie zum Beispiel ein Körperschallaufnehmer (10), einen Analog- Digital-Wandler (11) und/oder eine Verstärkereinrichtung (12) aufweist.
4. Sensoreinrichtung (1) nach einem der Ansprüche 1 - 3, wobei in dem zweiten Betriebmodus in Abhängigkeit von den erfassten Geräuschsignalen (G) eine automatische Anpassung von Parametern des Geräuscherkennungsverfahrens erfolgt.
5. Sensoreinrichtung (1) nach einem der Ansprüche 2 - 4, wobei die Steuereinrichtung (2) eine Merkmalextraktionseinheit
(6) umfasst, welche Geräuschmerkmale (FE) aus den digitalen Geräuschsignalen (DG) , insbesondere psychoakustische Koeffizienten, ermittelt.
6. Sensoreinrichtung (1) nach Anspruch 5, wobei die Steuereinrichtung (2) eine Klassifikationseinheit (7) umfasst, welche in Abhängigkeit von den Geräuschmerkmalen (FE) eine Klassifizierung der erfassten Geräusche (G) vornimmt.
7. Sensoreinrichtung (1) nach Anspruch 6, wobei die Steuereinrichtung (2) eine Protokollierungseinheit (8) umfasst, welche die Klassifizierungen der Klassifikationseinheit (7) abspeichert .
8. Sensoreinrichtung (1) nach einem der Ansprüche 1 - 7, wobei die Steuereinrichtung (2) als programmierbarer Mikrocont- roller ausgestaltet ist, und die Klassifikationseinheit (7), die Merkmalextraktionseinheit (6) und/oder die Protokollie- rungseinheit (8) als Teile eines Steuerprogramms für die Steuereinrichtung (2) implementiert sind.
9. Sensoreinrichtung (1) nach einem der Ansprüche 6 - 8, wobei die Schnittstelleneinrichtung (8) Überwachungssignale (MSS) in Abhängigkeit von einer Klassifizierung der Geräusche (G) sendet.
10. Sensoreinrichtung (1) nach einem der Ansprüche 1 - 9, wobei Eingabemittel (13A, 13B), insbesondere Tasten, zum Akti- vieren des ersten und/oder des zweiten Betriebsmodus vorgesehen sind.
11. Sensoreinrichtung (1) nach einem der Ansprüche 1 - 10, wobei die Sensoreinrichtung (1) als Embedded System ausge- führt ist.
12. Sensoreinrichtung (1) nach einem der Ansprüche 1 - 11, wobei die Sensoreinrichtung (1) als integrierte mobile Einrichtung ausgestaltet ist.
13. Sensoreinrichtung (1) nach einem der Ansprüche 2 - 12, wobei die Steuereinrichtung (2), das Frontend (5) und die Schnittstelleneinrichtung (3) in einem Gehäuse integriert sind.
14. Überwachungsvorrichtung (20) mit mehreren Sensoreinrich- tungen (1, 100, 101, 102) nach einem der Ansprüche 1 - 13 und einer über einen jeweiligen Kommunikationskanal mittels der Schnittstelleneinrichtungen der Sensoreinrichtungen (1, 100, 101, 102) gekoppelte Überwachungseinrichtung (4).
15. Überwachungsvorrichtung (20) nach Anspruch 14, wobei die Überwachungseinrichtung (4) über ein Drahtlosprotokoll mit den Sensoreinrichtungen (1, 100, 101, 102) gekoppelt ist.
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