العربية
English
كشف الأعطال في الآلات الصناعية باستخدام التعلم الآلي وتحليل البيانات الصوتية Machine Learning-Based Acoustic Anomaly Detection in Industrial Machines
منذ 6 أيام
عرض العمل
الوصف
تم تطوير نظام ذكاء اصطناعي لاكتشاف الأعطال غير الطبيعية في الآلات الصناعية اعتمادًا على تحليل الإشارات الصوتية. تم استخدام مكتبة Librosa لمعالجة الملفات الصوتية، مع إجراء تحليل شامل يشمل رسم الموجة الصوتية (Waveplot)، الطيف الترددي (Spectrogram)، Log-Mel Spectrogram، واستخراج معاملات MFCC، بالإضافة إلى تقليل الأبعاد باستخدام PCA لأغراض التحليل الاستكشافي.
بعد تطبيع البيانات واستخراج ميزات MFCC، تم تدريب نموذج Autoencoder لتعلم الأنماط الطبيعية لتشغيل الآلة واكتشاف الانحرافات بناءً على خطأ إعادة البناء (Reconstruction Error). حقق النموذج دقة اختبار بلغت 98.7% وقيمة AUC بلغت 99.9%، مما يعكس كفاءة عالية في تطبيقات الصيانة التنبؤية والمراقبة الصناعية.
التقنيات المستخدمة: Python، Librosa، NumPy، PCA، Autoencoder، التعلم العميق
مجالات التركيز: معالجة الإشارات الصوتية، كشف الشذوذ، الصيانة التنبؤية
التفاصيل
| المشاهدات | 1 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات |
