分布式托辊监测系统的正常工作需要以下几个步骤： 1) 声呐布置——将具备本地边缘运算能力的声呐节点利用 4 芯同轴线串联，每台声呐节点配 备双声传感器。声呐节点通过 RS-485 串行总线串联，在传送带的一端通过 485 转以太网，通过网络连接到后台服务器。 2) 声呐校准——由监测中心服务器向各节点发送指令，控制节点修改检测门限阈值以完成声 呐校准、声呐自检等功能，确保传送带沿线拾音器都正常工作。该校准过程可在声呐布置前统一完成，也可以在布置完成后依据现场环境做适当修正。 3) 监测异响——托辊监测系统启动后，各个节点会不断读取当前的声音信号数据并做频谱分 析，当信号特征分量超过设定的正常阈值后，信号处理器会将该处的托辊列为异常状态，同时监测中心会循环轮询各个节点，获取信息后及时处理。 4) 异常监控与修复——监测中心服务器在收到节点的异常报告后，会实时地将托辊损坏的位置与损坏情况报告给值班人员，值班人员可以实时监听现场异常节点的声音判断是否出现严重异常，如果出现异常，在相应人员完成托辊修复工作后解除异常告警。
根据信号特征向量将声信号样本转化为数据集，数据集包括训练集、验证集和集。选择合适的机器学习模型，将数据集应用于机器学习模型进行训练、验证和，通过多次循环，通过优化分析，在数据集的基础上，获取机器学习面向具体工程问题的最优参数，包括最优的特征向量、机器学习算法和异音检测法则，这几个环节可能需要多次循环才能得到最优的参数组合。最后，机器学习得到的分类法需要导入异音在线检测系统，在实际的生产线上进行运行调试，最终在生产线上完成部署。
在线异音检测可以说是人工智能技术在家电生产过程中的一个合适应用场景，但要想与家电生产流程真正无缝结合，真正替代人工声检，还需要解决很多技术和管理上的难题，技术难题包括产线节拍匹配、信号采集、环境噪声消除、训练样本选择、合适学习模型确定等，管理难题包括检测规范与标准的制定以及检测流程的重构等，解决这些难题的方法和思路将在后续详细深入讨论。
