DragonMatcher

Ausgangslage

Zum Portfolio von Siemens Fire Safety gehören neben Brandmeldern und Handtastern auch Alarmierungsgeräte. Im Brandfall werden damit sich im Gebäude befindende Personen mit optischen und akustischen Signalen evakuiert. Diese Alarmierungsgeräte können verschiedene Soundpattern ausgeben und müssen für die Entwicklung und die Qualitätskontrolle auf korrekte Funktion überprüft werden können. Die Programmierung dieser Soundpattern wird aktuell noch manuell getestet und soll in diesem Projekt durch ein System ersetzt werden, welches autonom Soundpattern einem Referenzsignal zuordnen kann.
Siemens Logo
Siemens Fire Safety Portfolio
Siemens Fire Safety Portfolio - Alarmierungsgeräte (rechts unten)

Ziele

Die beiden zentralen Elemente dieses Projektes sind die Bestimmung der Grundfrequenz und das anschliessende Matching der Pattern mit den Referenzsignalen. Als Resultat wird die Nummer des erkannten Signales ausgegeben.

Die folgenden Soundpattern sollen verarbeitet werden:
Siemens Fire Safety Portfolio
Alle möglichen Soundpattern die der Sounder-Beacon FDSB228 wiedergeben kann

Grundfrequenz-Bestimmung

Es wurde ein Algorithmus entwickelt, der mittels Fast-Fourier-Transformation und der Autokorrelation den Frequenzverlauf eines Signales berechnen kann und die einzelnen Bestandteile dieses Signales in einer Tabelle abspeichert. Aufgrund dieser Segmentierung wird im Anschluss ein Matching mit den Referenzwerten durchgeführt. Wenn eine Übereinstimmung erkannt wurde, wird die Nummer des entsprechenden Signales ausgegeben (Nachricht an Testsystem von Siemens).

Frequenzgang
Frequenzgang 0dB
Frequenzgang
Frequenzgang -10dB

Frequenzgang
Frequenzgang -20dB
Frequenzgang
Frequenzgang -40dB

Frequenzgang
Frequenzgang Signal 11

Abstand Oberwellen
Abstand der Oberwellen
Autokorrelation
Autokorrelation

Hardware

Als Hardware für die akustische Aufzeichnung werden ein Sound-Interface und ein Mikrofon benötigt. Der aufgezeichnete Audio-Stream wird anschliessend über USB an den Computer übermittelt und dort vom Python-Programm verarbeitet.
Hardware DragonMatcher
Hardware DragonMatcher

Ergebnisse

DragonMatcher
Als Ergebnis dieses Projektes entstand ein einfach zu verwendendes System, genannt Dragon- Matcher, bestehend aus einer Python-Software und einem Audio-Interface. Dieses System ist in der Lage, das abgespielte Soundpattern rasch und völlig autonom zu erkennen. Die Software lässt sich dabei gut in das bestehende Testsystem des Auftraggebers integrieren. Durch den automatischen Ablauf des Tests, wird in Zukunft die mühsame und kostenintensive manuelle Prüfung in der Entwicklungsabteilung von Siemens hinfällig und es können zusätzlich auch Langzeittests über mehrere Tage durchgeführt werden.
DragonMatcher Use-Case
Software Use-Case
Software API
Software API

Kontakt

Josua Stierli

Josua Stierli

josua.stierli@students.fhnw.ch

Simon Wyss

Simon Wyss

simon.wyss2@students.fhnw.ch

fhnw@simonwyss.com

https://simonwyss.com

LinkedIn

Auftraggeber

Thomas von Wyl

Thomas von Wyl

Siemens Building Technologies

Betreuer

Prof. Dr. Markus Loepfe

Prof. Dr. Markus Loepfe

markus.loepfe@fhnw.ch

FHNW

 

Prof. Dr. Heinz Burtscher

Prof. Dr. Heinz Burtscher

heinz.burtscher@fhnw.ch

FHNW



© Copyright 2017 Josua Stierli & Simon Wyss

FHNW Elektro- und Informationstechnik