FFT · Welch PSD · Zarf analizi · Sinir ağı

Motorun sesi, arızayı ortaya çıkmadan söyler.

Motor sesini yükleyin; sistem frekans spektrumunu çıkarır, 26 akustik öznitelik hesaplar, referans arıza imzalarıyla karşılaştırır ve kendi veri setinizle eğittiğiniz modelle sınıflandırır. Her şey tarayıcıda çalışır, ses dosyanız hiçbir sunucuya gitmez.

0analiz edilen kayıt

0veri seti satırı

—model doğruluğu

İlk kez mi kullanıyorsunuz? 4 dakikalık kullanım rehberi

Kaydı alın. Motor kaputu açıkken, mikrofonu motora 30–50 cm mesafede tutarak 10–20 saniyelik kayıt alın. Rölanti ve 2000 d/d için ayrı kayıtlar alın. Rüzgâr, konuşma ve radyo sesi olmasın; telefon kılıfını çıkarın.
Motor bilgisini girin. Silindir sayısı ve devri (d/d) girerseniz sistem ateşleme frekansını hesaplar ve spektrum üzerine harmonik çizgileri koyar; bu, gerçek arıza tepesini motorun normal tepelerinden ayırmanızı sağlar.
"Frekans analizi yap" düğmesine basın. Spektrum grafiği, baskın frekans, enerji bandı ve öznitelik tablosu oluşur. Grafiğin altındaki bantlar hangi frekans bölgesinde ne kadar enerji olduğunu gösterir.
Darbe tekrar frekansını okuyun. Sistem, anormal sesin kaç hertzde tekrarladığını bulup motorun devriyle karşılaştırır. Krank hızında tekrarlıyorsa piston/biyel, kam mili hızında (devrin yarısı) tekrarlıyorsa supap-triger takımı, hiç tekrarlamıyorsa dönen bir aksesuar (rulman, kayış, turbo) işaret edilir. Ses dosyasını yüklerken devri doğru girmeniz bu yüzden önemlidir.
Ön teşhisi okuyun. Bu, referans arıza imzalarına dayalı kural tabanlı bir tahmindir; model eğitmeden önce fikir verir. Kesin sonuç değildir.
Etiketleyip veri setine ekleyin. Kaydın gerçek durumunu (sağlam / supap tıkırtısı / rulman vb.) seçip "Veri setine ekle" deyin. Her sınıf için en az 8–10 kayıt toplayın; sınıflar arası sayı dengeli olsun.
Modeli eğitin. En az 2 sınıf ve toplam 12 satır olunca "Modeli eğit" aktifleşir. Eğitim bitince doğruluk, kayıp eğrisi ve karışıklık matrisi görünür. Sonrasında yüklediğiniz her yeni kayıt otomatik olarak sınıflandırılır.
Yedekleyin. Veri seti tarayıcı belleğinde tutulur; sayfayı kapatmadan önce JSON olarak dışa aktarın. Sonra "İçe aktar" ile kaldığınız yerden devam edersiniz.

Ses kaydı ve motor bilgisi

kayıt yok

Ses dosyasını buraya bırakın WAV, MP3, M4A, OGG, FLAC · önerilen süre 10–20 sn · en fazla 60 sn analiz edilir

Silindir

Çevrim

Devir (d/d)

Yakıt

Ateşleme frekansı = (d/d ÷ 60) × silindir ÷ 2 (4 zamanlı). Girdiğiniz değerlerle hesaplanan 26,7 Hz ve harmonikleri spektruma çizilir.

Frekans spektrumu

—

Güç spektral yoğunluğu · Welch · Hann · dB

Kural tabanlı ön teşhis

referans imza eşleştirme

Henüz analiz yokBir kayıt yükleyip analiz ettiğinizde referans arıza imzalarıyla karşılaştırma burada görünür.

Bu bölüm eğitimli modeli değil, aşağıdaki referans tablosundaki tipik frekans bantlarını ve darbe/tonal karakteri kullanır. Kesin teşhis için mekanik kontrol şarttır.

Model tahmini

model eğitilmedi

Model bekleniyorVeri setini oluşturup 5. adımda modeli eğitin; sonra yüklediğiniz her kayıt burada sınıflandırılır.

Veri seti oluşturma

0 satır · 0 sınıf

Bu kaydın gerçek durumu (etiket)

veya kendi etiketinizi yazın

Not (opsiyonel)

#	Dosya	Etiket	d/d	Baskın f	Bant	Merkez f	Kurtosis	Not
Veri seti boşBir kayıt analiz edip etiketleyerek ilk satırı ekleyin.

Makine öğrenmesi ile model eğitimi

MLP · 26 öznitelik

Epok

Öğrenme oranı

Gizli katman

Doğrulama %

Eğitim doğruluğu—

Doğrulama doğruluğu—

Kayıp—

Epok—

Eğitim için en az 2 farklı sınıf ve toplam 12 satır gerekir. Sağlıklı sonuç için sınıf başına 10+ kayıt önerilir.

Kayıp / doğruluk eğrisi

Karışıklık matrisi (doğrulama kümesi)

Eğitim sonrası burada görünür.

Referans kütüphanesi

tipik değerler · doğrulama gerektirir

Sağlam (stok) motorların akustik imzası

rölanti + genel spektrum

Motor tipi	Örnek motorlar	Rölanti d/d	Ateşleme frek. (rölanti)	Baskın enerji bandı	Genel spektrum	Karakter

Değerler tipik/yaklaşık referanslardır; egzoz sistemi, kaput yalıtımı, mikrofon konumu ve motor sıcaklığı ölçümü belirgin biçimde değiştirir. Kendi aracınızın sağlam hâlini mutlaka veri setine ekleyin, en güvenilir referans odur.

Arıza türlerinin frekans imzaları

satıra tıklayın → spektrumda işaretlenir

Arıza	Frekans bandı	Tepe bölgesi	Karakter	Devirle ilişkisi	Ayırt edici ipucu