■將橙盒（上圖）布置在工業(yè)環(huán)境中，能收集機器設(shè)備運轉(zhuǎn)的噪聲（下圖）。
莊焰
譚熠
瞿千上
臺海網(wǎng)11月7日訊 據(jù)廈門晚報報道 在廣東的一家鋼鐵廠車間里，飛剪機組正斬切著從精軋機組轉(zhuǎn)出的鋼帶。這里發(fā)出的噪聲轟鳴刺耳，工人們不得不帶上耳塞進行檢查作業(yè)。在廈門火炬高新區(qū)企業(yè)碩橙科技的首席科學家譚熠看來，正是這讓常人難以忍受的聲音，卻反映著設(shè)備的健康狀態(tài)和運行情況。
碩橙科技主營產(chǎn)品“機器聽診大師”通過布置在工業(yè)環(huán)境中的橙盒（SC Box）收集機器設(shè)備運轉(zhuǎn)噪聲，從中提取聲音特征值，利用機器學習和AI算法,識別工業(yè)設(shè)備的實時運行狀態(tài)以及各零部件的健康指標。
校園起步:
發(fā)現(xiàn)噪聲后的“玄機”
清華校友一拍即合
想到用聲音識別來監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，故事還得從清華大學的校園說起。
碩橙科技核心團隊都是來自清華大學的“學霸”。董事長莊焰是清華大學機械工程系學士、工商管理碩士；首席科學家譚熠是清華大學工程物理系博士；而總裁瞿千上則是清華大學電子工程系學士、德國達姆施塔特工業(yè)大學碩士。
當時，譚熠在清華主要從事可控核聚變的研究，在實驗中要用到一種球形托卡馬克裝置。這種裝置需24小時不間斷工作，出現(xiàn)故障的概率也比較大，為監(jiān)控裝置部件的狀態(tài)，需要使用多種不同類型的傳感器。很多時候，傳感器往往由于各種故障而先于被監(jiān)控設(shè)備失效，變得形同虛設(shè)。
疲于解決各種異常的譚熠博士嘗試通過設(shè)備運行噪聲來監(jiān)控它們的運行狀態(tài)，因為長期的運行維護經(jīng)驗告訴他:設(shè)備的工作狀態(tài)與其噪聲特征有著非常緊密的聯(lián)系。機器工作時通常會發(fā)出大量噪聲。嘈雜的噪聲雖然令人厭煩，卻蘊含著豐富的機械狀態(tài)設(shè)備信息，并且提供了一種非接觸的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測途徑。
彼時，同在清華的莊焰正在從事機械無損檢測方面的研究，他對機械故障的類型和原因都很熟悉，二人一拍即合，希望把聲音識別的技術(shù)帶到預測性維護領(lǐng)域。
