KI-Motordiagnose: Sound-Spenden für S1000-Analyse gesucht!

[phke.il]

Hallo Zusammen!

Da dies mein erster Beitrag im Forum ist, zuerst kurz zu mir: Ich bin Philip, 25 Jahre alt, aus der Schweiz, fahre eine 2015er S1000R und habe beruflich als Software Ingenieur mit KI und Datenanalyse zu tun.


Am Wochenende habe ich mit einem Kollegen eine gebrauchte R besichtigt, und wir sind beide immer etwas paranoid betreffend komischer Geräusche welche auf einen Defekt hindeuten könnten, ich denke da sind wir nicht die Einzigen. Mir ist dann eine Idee für ein kleines Projekt gekommen: Ich möchte ein Tool entwickeln, das mithilfe von Audio-Analysen das „Gesundheitsbild“ unserer Motoren prüft. Ziel ist es, über akustisch hörbare Frequenzmuster normale Betriebsgeräusche von potenziellen Anomalien (z. B. Steuerkette, Ventilspiel) unterscheiden zu können.
Um eine Datenbasis für die S1000RR, S1000R und S1000XR zu schaffen und zu testen, ob eine solche Analyse überhaupt zuverlässig möglich ist, benötige ich nun eine Sammlung an Referenzgeräuschen. Und hier kommt ihr ins Spiel!

Habt ihr Lust, mir 30 Sekunden eures Motorsounds zu spenden?
Damit die Daten vergleichbar bleiben, wäre es super, wenn ihr die Aufnahmen nach folgendem Schema macht:

Zustand: Motor ist betriebswarm.
Position: Handy ca. 20–30 cm entfernt auf der rechten Seite des Motorblocks.
Ablauf:
1. Start der Aufnahme im Leerlauf (ca. 10–15 Sek. einfach laufen lassen).
2. Dann ein langsamer, gleichmässiger „Sweep“: Drehzahl über ca. 10 Sek. von Leerlauf auf ca. 6.000 u/min steigern und wieder abfallen lassen.
Format: Bitte als Original-Datei (m4a, wav, mp3 der Sprachmemo-App). Ich wäre froh wenn ihr die Aufnahme nicht mit WhatsApp macht, da die starke Kompression die Frequenzen für die Analyse unbrauchbar macht.

Zusatz-Infos, die mir enorm helfen:
- Modell u. Baujahr
- Aktueller Kilometerstand
- Welches Öl ihr fahrt (falls bekannt)
- Kilometer seit dem letzten Service/Ölwechsel
- Aufnahmegerät (welches Smartphone)

Falls ihr wisst dass euer Motor aus irgendeinem Grund spezielle Geräusche macht, oder ihr von einem Defekt wisst, schreibt das unbedingt dazu, solche "negativ-Beispiele" sind goldwert!

Ich werde die Ergebnisse und den Fortschritt des Tools natürlich hier im Forum teilen. Mitmachen könnt ihr über folgenden Google Forms Link, bei dem ihr dann auch direkt die Audiodatei hochladen könnt:
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfpC9IXAKtZKIMNOgR30QmngFVF0dhpYptg2HJSjfL1C4RGEA/viewform?usp=publish-editor

Ich bin froh um jede Audioaufnahme die ich kriegen kann, je mehr Aufnahmen ich habe desto besser wird am Schluss die Analyse!
Vielen Dank für euren Support und gute Fahrt!
Beste Grüsse, Philip

[applemax]

Hallo,

klingt interessant. Ist der Ton der „RR“ explizit nicht erwünscht oder hast Du die in Deiner Aufzählung nur vergessen?

Grüße
Max

[phke.il]

Hallo,

klingt interessant. Ist der Ton der „RR“ explizit nicht erwünscht oder hast Du die in Deiner Aufzählung nur vergessen?

Grüße
Max

Hey Max
Danke für deine Antwort! da ist mir ein Tippfehler unterlaufen, habe diesen soeben korrigiert!
Gruss Philip

[-mat-]

Ciao Philip

Spielt der Auspuff nicht auch noch eine Rolle? Ich mache gerne eine Aufnahme, wird aber noch 2-3 Woche dauern, bis ich dazu komme.

Grüsse

[phke.il]

Spielt der Auspuff nicht auch noch eine Rolle? Ich mache gerne eine Aufnahme, wird aber noch 2-3 Woche dauern, bis ich dazu komme.

Danke für den Hinweis. Zwar gehe ich davon aus, dass ein Zubehörauspuff das Frequenzspektrum in einem anderem Umfang verändert als ein allfälliger Defekt am Motor, aber ziemlich sicher wird ein Zubehörauspuff (da dieser vermutlich in allen Fällen lauter ist als Serie) das Rauschen auf dem Audiosignal erhöhen. Es schadet also sicher nicht wenn ich diese Information habe und dem Modell mitgeben bzw. Audiosignale mit Zubehörauspuff stärker filtern kann.

Ich habe den Fragebogen in Google Forms noch entsprechend angepasst.

Super, vielen Dank schonmal im Voraus für deine Mithilfe!

[phke.il]

Hallo Zusammen
Ich habe zwar noch nicht massenweise Daten, aber ich konnte es nicht lassen, habe mich an die erste Analyse gewagt und einen ersten echten Erfolg erzielt!
Da ich noch nicht so viele Aufnahmen habe, habe ich auf YouTube nach weiteren Motoraufnahmen gesucht, welche von der rechten Seite des Motors gemacht wurden (und nicht direkt auf den Auspuff halten ). Ich habe zusätzlich zu den von euch bereits hochgeladenen Aufnahmen sowohl normal klingende Motoren als auch solche mit Auffälligkeiten (z.B. Steuerkettenrasseln) verwendet und damit ein Modell trainiert.
Mein erstes Modell kann mittlerweile mit über 90% Sicherheit sagen, ob es sich bei einer Audioaufnahme um einen rund laufenden S1000 Motor im Leerlauf handelt oder nicht.

Wie funktioniert das Ganze? (Für die Technik-Interessierten )
Mein KI-Modell basiert auf einem sogenannten „Convolutional Autoencoder“. Man kann sich das wie einen extremen Kompressor vorstellen:
- Die KI nimmt 1-sekündigen Schnipsel des Spektrums vom Motorgeräusch
- Es quetscht diese Information durch einen „Flaschenhals“ und komprimiert ihn auf gerade einmal 256 Zahlen.
- Danach versucht die KI, aus diesen wenigen Zahlen das komplette Geräusch wieder originalgetreu aufzubauen.

Der Clou dabei:
Ich habe die KI ausschließlich mit „normal“ klingenden Aufnahmen im Leerlauf trainiert. Das Modell hat also gelernt, was die charakteristischen Merkmale eines gesund laufenden S1000-Motors sind. Da ich Aufnahmen von verschiedenen Maschinen an unterschiedlichen Orten und mit diversen Aufnahmegeräten (verschiedene Handys, YouTube) verwendet habe, musste die KI im Training einen Weg finden, sich rein auf die mechanischen Merkmale zu konzentrieren und störende Nebengeräusche oder unterschiedliche Aufnahmequalitäten auszublenden. Das Modell kennt nun also das „Idealbild“ einer gesunden S1000. Spiele ich ihr einen gesunden Motor vor, erkennt sie die Muster sofort und kann das Geräusch fast fehlerfrei rekonstruieren. Der Unterschied zum Original ist verhältnismässig klein. Wenn der Motor aber rasselt oder tickert (Anomalie), kennt die KI diese Frequenzbänder nicht. Sie versucht zwar, das Geräusch nachzubauen, scheitert aber an den ihr unbekannten Defekt-Mustern. Die Rekonstruktion weist dann massive Unterschiede zum Originalbild auf, und genau diesen Unterschied nutze ich als Indikator für einen Defekt.

Rekonstruktion einer Maschine im normalen Zustand (https://www.youtube.com/watch?v=B2tEtrTPdiA)

Rekonstruktion einer Maschine mit Steuerkettenrasseln (https://www.youtube.com/watch?v=E2wloCgHSsk)

Um nun objektiv festzulegen, ab wann ein Geräusch als „verdächtig“ gilt, habe ich alle Aufnahmen von normal laufenden Motoren statistisch ausgewertet. Der durchschnittliche Anomaliewert dieser intakten Motoren dient mir als Baseline (Nullpunkt).
Daraus ergibt sich ein Schwellenwert: In meinen Tests liegt der Grenzwert (Threshold) beim 2.3-fachen des normalen Werts. Das bedeutet: Ein Motor, der verdächtig klingt, weist eine mehr als doppelt so hohe Abweichung vom gelernten Idealzustand auf wie eine gesunde Maschine.
Damit das System nicht bei jedem kleinen Knacken oder einem Windstoss sofort von einem Defekt ausgeht, wird das Ganze zeitlich geglättet: Es wird ein gleitendes Fenster von 2 Sekunden analysiert, und erst wenn der Wert im gesamten Zeitraum im Schnitt zu hoch ist, wird eine Auffälligkeit erkannt.

Das Ergebnis ist eine einfache Ja/Nein-Aussage:
- Unter dem Grenzwert: Alles im grünen Bereich, eine typische, intakte S1000 im Leerlauf.
- Über dem Grenzwert: Hier stimmt etwas nicht. Das Geräusch passt nicht zur gelernten Signatur, sprich der Motor ist entweder defekt (z.B. Steuerkette), befindet sich nicht im Leerlauf oder es ist schlichtweg keine S1000, die da gerade aufgenommen wurde.

Hier noch wie sich der Wert im Verlauf einer etwas längeren Sequenz verändert. Bei der ersten, intakten Maschine bewegt sich der Wert konstant unter dem Grenzwert, bei der zweiten, mit Steuerkettenrasseln, überhalb. Ich verwende dazu nochmals die Audios aus den Youtube Videos.

Audiosequenz und zeitlicher Verlauf des relativen Anomaliewerts einer Maschine im normalen Zustand (https://www.youtube.com/watch?v=B2tEtrTPdiA)

Audiosequenz und zeitlicher Verlauf des relativen Anomaliewerts einer Maschine mit Steuerkettenrasseln (https://www.youtube.com/watch?v=E2wloCgHSsk)

Falls du bis hierhin alles gelesen hast und gerne mehr Details erfahren würdest, schreib mir gerne eine PN.

Wichtig: Dies ist erstmal ein erster Test welcher die technische Machbarkeit untersuchen soll und zeigt, dass durchaus wertvolle Informationen in der Audioaufnahme stecken. Um das Modell robuster und präziser zu machen, brauche ich noch mehr Daten (und mehr Zeit zum auswerten ). Ich bin also weiterhin froh um Jeden der mithilft und mir seine Soundaufnahme zur Verfügung stellt (https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfpC9IXAKtZKIMNOgR30QmngFVF0dhpYptg2HJSjfL1C4RGEA/viewform?usp=header).


Gruss und schönes WE
Philip

[Daramcik]

Wenn ich das Bike die Tage mal rausfahren sollte, dann würde ich dir ein Video davon schicken.

Finde deine Arbeit mega gut und sehr interessant!

Hätte ein Video einer 25er S1000 RR (Urheberrecht gehört mir) mit 1000km:

https://www.youtube.com/watch?v=3YoiJ3jCkA0

Wenn du das runterladen kannst dann nutz es Sound ist sehr klar.

[Stratos-Schorsch]

Hallo Philip und herzlich willkommen hier.

Toller Einstand ins Forum und sehr interessanter Ansatz.

Mit Soundfiles kann ich leider im Moment nicht dienen, meine beiden M1000 wurden mir Anfang Dezember aus meiner Garage gestohlen.

Viel Spaß weiterhin bei deiner Arbeit.

Gruß Jörg