Zustandsbewertung industrieller Prozesse mittels multivariater Sensordatenanalyse am Beispiel hydraulischer und elektromechanischer Antriebssysteme

In industriellen Maschinen und Anlagen werden zunehmend Sensoren zur Prozessregelung und -überwachung verwendet. Die Analyse komplexer Multisensordaten mit dem Ziel, relevante Information zu extrahieren, etwa zur Prozess- und Instandhaltungsoptimierung, ist von hoher wirtschaftlicher Bedeutung. Bei komplexen Systemen spielen hierbei datengetriebene Verfahren, insbesondere das maschinelle Lernen, eine zunehmende Rolle. In dieser Arbeit wird ein teilautomatisierter Ansatz zur Merkmalsextraktion, -selektion und Klassifikation auf Basis heterogener Sensordaten vorgeschlagen und anhand zweier Anwendungen evaluiert. Zum einen ist dies die Detektion und Quantifizierung von typischen Schäden eines hydraulischen Systems auf Basis von Prozesssensoren. Hierbei werden in einem Prüfstand künstliche Schadenszustände bei einem konstant und randomisiert ablaufenden Prozess emuliert. Zudem wird die Anfälligkeit der Analyse gegenüber Sensorstörungen untersucht und ein Vorgehen zur Detektion und Kompensation von letzteren vorgeschlagen und erprobt. Die zweite Anwendung ist die Zustandsüberwachung elektromechanischer Zylinder mit dem Fokus auf der Komponente Kugelgewindetrieb. Mittels eines entwickelten Dauerlaufprüfstands erfolgt die zyklische Belastung und Charakterisierung der Zylinder vom Neuzustand bis zum Ausfall auf Basis verschiedener Messgrößen. Ziel ist es hierbei, mittels der multivariaten Sensordatenanalyse eine Verschleiß- und Lebensdauerabschätzung zu ermöglichen.Industrial machines and plants are increasingly equipped with sensors for process control and monitoring. The systematic analysis of complex multi sensor data aiming at extracting relevant information, e.g. to improve the process or maintenance strategy, is of great economic interest. Regarding complex industrial systems, data driven methods, especially machine learning, gain in importance. In this work, a partially automated approach for feature extraction, selection and classification based on heterogeneous sensor data is proposed and evaluated in two scenarios. The first application is the detection and quantification of typical faults in a hydraulic system based on process sensors. Here, artificial fault states are emulated in a test bench during cyclic and randomized processes. In addition, susceptibility of analysis in case of sensor disturbances and failures is studied proposing an approach for the detection and compensation of sensor faults. The second application is the condition monitoring of electromechanical cylinders focusing on the ball screw drive. The lifetime characterization of cylinders from new state to failure is performed by a specifically developed endurance test system monitoring several measurands. Based on these sensor data and the multivariate approach, a statistical model for wear and residual lifetime estimation is derived

Model-based condition and process monitoring based on socio-cyber-physical systems

Die produzierende Industrie strebt im Rahmen der vierten industriellen Revolution, Industrie 4.0, die Optimierung der klassischen Zielgrößen Qualität, Kosten und Zeit sowie Ressourceneffizienz, Flexibilität, Wandlungsfähigkeit und Resilienz in globalen, volatilen Märkten an. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Smart Factories, in denen sich relevante Objekte, Produktions-, Logistik- und Informationssysteme sowie der Mensch vernetzen. Cyber-physische Systeme (CPS) tragen als sensorisierte und aktorisierte, resiliente und intelligente Gesamtsysteme dazu bei, Produktionsprozesse und -maschinen sowie die Produktqualität zu kontrollieren. Vordergründig wird die technische Komplexität von Produktionssystemen und damit auch zugehöriger Instandhaltungsprozesse durch die Anforderungen an deren Wandlungsfähigkeit und den zunehmenden Automatisierungsgrad ansteigen. Heraus-forderungen bei der Entwicklung und Implementierung von CPS liegen in fehlenden Interoperabilitäts- und Referenzarchitekturkonzepten sowie der unzureichend definierten Interaktion von Mensch und CPS begründet. Sozio-cyber-physische Systeme (Sozio-CPS) fokussieren die bidirektionale Interaktion von Mensch und CPS und adressieren diese Problemstellung. Gegenstand und Zielstellung dieser Dissertationsschrift ist die Definition von Sozio-CPS in der Domäne der Zustands- und Prozessüberwachung von Smart Factories. Untersucht werden dabei Nutzungsszenarien von Sozio-CPS, die ganzheitliche Formulierung von Systemarchitekturen sowie die Validierung der entwickelten Lösungsansätze in industriellen Anwendungsszenarien. Eine erfolgreiche Umsetzung von Sozio-CPS in drei heterogenen Validierungsszenarien beweist die Korrektheit und Anwendbarkeit der Lösungsansätze.Within the scope of the fourth industrial revolution, Industry 4.0, the manufacturing industry is trying to optimize the traditional target figures of quality, costs and time as well as resource efficiency, flexibility, adaptability and resilience in volatile global markets. The focus is on the development of smart factories, in which relevant objects and humans are interconnected . Cyber-physical systems (CPS) are used as sensorized and actuatorized, resilient and intelligent overall systems to control production processes, machines and product quality . The technical complexity of production systems and their associated maintenance processes are rising due to the demands on their adaptability and the increasing automation. Challenges in the development and implementation of CPS include the lack of interoperability and reference architecture concepts as well as the insufficiently defined interaction of people and CPS. Socio-cyber-physical systems (Socio-CPS) focus on bidirectional interaction of humans and CPS to address this problem. The scope and objective of this dissertation is to define Socio-CPS in the condition and process monitoring of smart factories. This dissertation utilizes scenarios of Socio-CPS, holistically defines system architectures and validates the solutions developed in industrial applications. The successful implementation of Socio-CPS in three heterogeneous validation scenarios proves the correctness and applicability of the solutions

Development of a continous casting monitoring system

Entwicklung eines Überwachungssystems für Strangguss – Kokillen Zusammenfassung In der vorliegenden Arbeit wird ein neues Überwachungskonzept für hydraulisch angetriebene Strangguss – Kokillen vorgestellt, das die bewährte thermische Überwachung von Kokillen um ein zu entwickelndes Überwachungsverfahren der Reibkräfte zwischen Kokille und Strang ergänzt. Anhand von Prüstandversuchen wurden verschiedene Ansätze zur Erfassung der Reibkraft bewertet. Die hierbei durchgeführten Untersuchungen zeigen, dass das Hystereseverfahren, das den Flächeninhalt der durch die Antriebskraft und den Hub aufgespannten Hysterese als Reibungsäquivalent nutzt, die gestellten Anforderungen an die quantitative Darstellung der Reibungsverhältnisse erfüllt und darüber hinaus als Indikator für weitere Anlagenfehler wie z.B. Lose im Antriebsstrang genutzt werden kann In einer anschließend durchgeführten Feldstudie in einer Stranggießanlage wurden die Veränderungen der Reibkraft, die mittels Hystereseauswertung gewonnen wurde, unter den unterschiedlichsten Prozessparametern untersucht. Zur Anlage eines repräsentativen Datenstammes von Reibkraftverläufen wurde ein Datenlogger programmiert und in der Stranggießanlage installiert. Der auf diese Weise generierte Datenstamm bildet die Grundlage eines Systementwurfes für ein kombiniertes Reibkraft / Temperatur - Überwachungssystem für hydraulisch angetriebene blattfedergelagerte Kokillen. Hierbei wurde das vom Anlagenbetreiber verwendete Regelgerüst zur Beurteilung der Kokillenwandtemperaturen in einen durch die Reibkraft und deren zeitlichen Ableitungen ergänzten Fuzzy – Klassifikator eingearbeitet. Die Entwicklung eines Neuro – Klassifikators, der radiale Basisfunktionen als Aktivierungsfunktionen verwendet, ermöglicht die Überwachung der mechanischen Komponenten von Blockkokillen, die nur durch einen Hydraulikzylinder angetrieben werden. Die durch die Zusammenführung entstehenden Synergieeffekte führen zu einer Verbesserung der Diagnosesicherheit. Durch die frühzeitige Detektion von Änderungen in den Reibungsverhältnissen zwischen Strang und Kokille können Kleber vermieden werden, die zur Abqualifikation der Brammenabschnitte führen. Die rechtzeitige Initiierung von Gegenmaßnahmen durch das Überwachungssystem erhöht die Produktivität der Stranggussanlage

Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion aus Auftrags- und Produktsicht : Ein Überblick

Machine learning as a subfield of artificial intelligence can contribute to accelerating the design of processes in manufacturing, reducing cycle times, improving quality, and making better use of production capacities. This article provides a systematized overview of machine learning applications for product- and order-related processes and supports practitioners in identifying application areas in a focused manner and exploiting valueadded potential.Das maschinelle Lernen als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz kann in der Fertigung dazu beitragen, Prozesse beschleunigt auszulegen, Zykluszeiten und Ausschuss zu reduzieren und Produktionskapazitäten besser auszuschöpfen. Dieser Beitrag gibt einen systematisierten Überblick über Anwendungen des maschinellen Lernens für produkt- und auftragsbezogene Prozesse und unterstützt Praxisanwender dabei, Einsatzfelder gezielt zu identifizieren und Wertschöpfungspotenziale zu erschließen