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Projekt

Überwachung von Maschinenzustand

Entwicklung eines Systems, das den Maschinenzustand anhand der Vibration überwacht.



CPU

ARM Cortex

Hersteller

OS

Linux

Kompetenzen

Projektgröße:

Schwierigkeit:




Anfrage/Problem:

Der Kunde benötigte ein System zur Überwachung des Zustands seiner Maschine. Die bestehende Anlage sollte dabei mit einfacher Sensorik nachgerüstet werden, um eine Erfassung des Maschinenzustands möglichst kosteneffizient zu ermöglichen. Das System sollte dabei möglichst flexibel auf neue Zustände und andere Anlagen übertragen werden können.

Lösungsansatz:

Es wurde ein kosteneffizienter Vibrationssensor nachgerüstet und im Laufe mehrerer Tage Daten während des Normalbetriebs der Maschine gesammelt und in einer Datenbank gespeichert. Mithilfe unüberwachter Machine Learning Algorithmen wurden die Betriebszustände in charakteristische Bereiche gegliedert. Hierfür werden die Sensordaten zunächst mittels Fourier-Transformation aus der Zeitdomäne in die Frequenzdomäne übertragen. Durch Anomalieerkennung wird eine Abweichung von bekannten Betriebszuständen quantifiziert und bei Überschreitung einer Grenze eine Warnung ausgegeben.

Architektur:

Ergebnisse:

Das System war nach der Trainingsphase in der Lage mehrere Betriebszustände anhand der Schwingung zu unterscheiden. Da diese Zustände durch unüberwachtes ML erstellt werden, lässt sich dieser Ansatz auch für andere Maschinen diesen Typs schnell implementieren. Die Interpretation der erkannten Zustände erfolgt durch den Prozessexperten. Im laufenden Betrieb werden die erkannten Anomalien über längere Zeiträume mit den echten Fehlerzuständen verknüpft, um die Grundlage für Predictive Maintenance zu schaffen.

Screenshots:

Ressourcen: