Approach for Improved Signal-Based Fault Diagnosis of Hot Rolling Mills

Der hier vorgestellte Ansatz ist in der Lage, zwei spezifische schwere Fehler zu erkennen, sie zu identifizieren, zwischen vier verschiedenen Systemzuständen zu unterscheiden und eine Prognose bezüglich des Systemverhaltens zu geben. Die vorliegende Arbeit untersucht die Zustandsüberwachung des komplexen Herstellungsprozesses eines Warmbandwalzwerks. Eine signalbasierte Fehlerdiagnose und ein Fehlerprognoseansatz für den Bandlauf werden entwickelt. Eine Literaturübersicht gibt einen Überblick über die bisherige Forschung zu verwandten Themen. Es wird gezeigt, dass die große Anzahl vorheriger Arbeiten diese Thematik nicht gelöst hat und dass weitere Untersuchungen erforderlich sind, um eine zufriedenstellende Lösung der behandelten Probleme zu erhalten. Die Entwicklung einer neuen Signalverarbeitungskette und die Signalverarbeitungsschritte sind detailliert dargestellt. Die Klassifikationsaufgabe wird in Fehlerdiagnose, Fehleridentifikation und Fehlerprognose differenziert. Der vorgeschlagene Ansatz kombiniert fünf verschiedene Methoden zur Merkmalsextraktion, nämlich Short-Time Fourier Transformation, kontinuierliche Wavelet Transformation, diskrete Wavelet Transformation, Wigner-Ville Distribution und Empirical Mode Decomposition, mit zwei verschiedenen Klassifikationsalgorithmen, nämlich Support-Vektor Maschine und eine Variation der Kreuzkorrelation, wobei letztere in dieser Arbeit entwickelt wurde. Kombinationen dieser Merkmalsextraktion und Klassifikationsverfahren werden an Walzkraft-Daten aus einer Warmbreitbandstraße angewendet.The approach introduced here is able to detect two specific severe faults, to identify them, to distinguish between four different system states, and to give a prognosis on the system behavior. The presented work investigates the condition monitoring of the complex production process of a hot strip rolling mill. A signal-based fault diagnosis and fault prognosis approach for strip travel is developed. A literature review gives an overview about previous research on related topics. It is shown that the great amount of previous work does not cope with the problems treated in this work and that further investigation is necessary to provide a satisfactory solution. The design of a new signal processing chain is presented and the signal processing steps are detailed. The classification task is differentiated into fault detection, fault identification and fault prognosis. The proposed approach combines five different methods for feature extraction, namely short time Fourier transform, continuous wavelet transform, discrete wavelet transform, Wigner-Ville distribution, and empirical mode decomposition, with two different classification algorithms, namely support vector machine and a variation of cross-correlation, the latter developed in this work. Combinations of these feature extraction and classification methods are applied to rolling force data originating from a hot strip mill

Development of new diagnostic procedures based on multivariate methods and their application in a software information system for plant monitoring

Die vorliegende Arbeit beinhaltet Aufgabenstellungen aus dem Gebiet der multivariaten Fehlerdetektion an mechatronischen Systemen. Die entwickelten Verfahren erlauben, über das Anlernen des fehlerfreien Zustandes und Generieren eines Modells im statistischen Sinne die Fehlerdetektion an einem komplexen Prozess durchzuführen. Der Nachweis der Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Methoden erfolgt an einem komplexen mechatronischen System. Als Benchmark dient ein Massentransportprozess aus dem Kupferbergbau. Zur Vorbereitung der Integration der entwickelten Verfahren in ein neues Softwaremodul des Asset-Management-Systems zedas® asset wird das Design der neuen Softwarearchitektur vorgestellt. Mit der Anwendung der beiden Schritte off-line-Training und on-line-Überwachung an dem mechatronischen System Gurtförderanlage, mit vier im praktischen Betrieb der Anlage aufgetretenen Fehlerzuständen, erfolgt die Bestätigung der Funktionalität der entwickelten Algorithmen.The following work contains tasks in the field of multivariate fault detection in mechatronic systems. By learning of the fault-free state and generating a model in a statistical sense, the developed methods allow the performance of fault detection in a complex process. The proof of the applicability of the proposed methods is demonstrated by a complex mechatronic system. The mass transport process from copper mining serves as a benchmark. In preparation for the integration of the developed methods into a new software module of the Asset-Management-Systems zedas®asset the design of the new software architecture is introduced. By applying both off-line training and on-line monitoring of the mechatronic system belt conveyor, with four of the plants practical operation error states occurring, the functionality of the developed algorithms is confirmed