西拉斐特，IN-的研究人员在美国普渡大学开发高效，低成本的监控机器运行状况，包括综合素质，条件和运行状态的系统。

Purdue团队的创新采用基于音频的人工智能技术来监测工厂，医院和其他地点的机器的整体条件。PURDUE系统使用听诊器样系统作为传感器，并通过基于神经网络的框架分析数据。

“我们的解决方案是使用医生听了体的概念，以评估初始条件或专家听机器声音就知道是怎么回事，”马丁君，普渡大学的创新和机械工程副教授说。“我们正在使用人工智能从机器培养了广泛的声音，并自主地确定有关机器或过程中的许多事情。”

军说该系统能够检测异常而不被馈送的训练集和比加速计或声发射传感器更容易和更经济有效。普渡技术被设计为使用内部声音从机器以确定机器的状态，评估工艺条件，诊断机器状况和预测的机器故障。

“由于只有声音时，它可以被用于许多不同的应用，”笔记六月。“有许多不同的目的可以解决大部分的解决方案都相当定制，以在该地区目前面临的挑战一个低成本的传感器具体问题“。