随着物联网和工业4.0的兴起，制造商越来越多地使用各种类型的传感器来收集机器健康的相关信息。本文提出了问题，是否声学传感器能够有效诊断机器健康。传统上，我们通常根据听到的噪音来判断机器的问题。然而，人类只能听到20-22000 Hz范围内的声音，而一些对机器健康非常重要的声音超出了人类听力范围。因此，声学传感器的出现非常有意义。
相比之下，光或超声传感器并不是理想的选择。光无法穿过机器部件，因此无法确定关键问题。超声波传感器可以检测微小的声音，但设备价格昂贵，并且需要在机器周围移动发射器和接收器。此外，工业运营商也不喜欢侵入式解决方案，而声学传感器则可以提供非侵入式设置，对工作空间侵入最小。
结合预测算法，非侵入式声学传感器可以在机器出现故障之前检测到微弱的噪声。此外，声学相机可以捕捉声波并以热成像方式将其可视化，然后通过算法分析这些信息，确定故障的根本原因。声学传感器可以放置在机器中的目标位置，并将它们连接到无线边缘设备来收集数据。无线边缘设备直接将数据发送和上传到云服务器，然后可以对数据进行分析。
使用声学传感器来发现机器缺陷可以帮助制造商在这些缺陷导致大量能源损耗之前修复机器。这可以减少停机时间和电力成本，并延长机器的使用寿命。根据一些研究，高达40%的工厂能源成本可能是由于损耗造成的。因此，使用声学传感器可以节省大量成本。
总的来说，声学传感器和相机可以成为物联网预测分析的强大工具。希望小学生们能够理解和学习到这些关于声学传感器在工业应用中的知识。