Browsing by Author "Dierolf, Christian"

Now showing 1 - 1 of 1

Open Access
Identifikation und Klassifikation von Druckluft-Leckagen mit Methoden des maschinellen Lernens in Maschinen
(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2022) Dierolf, Christian; Sauer, Alexander (Univ.-Prof. Dr.-Ing.)
In der Industrie wird Druckluft vielseitig eingesetzt. Als teure Energieform steigt zunehmend die Relevanz, denn noch heute existieren Druckluft-Leckageraten von 15 % bis 50 % und verursachen hohe Kosten. Es sind viele Produkte und Methoden zur Leckage-Erkennung in Druckluftnetzen bekannt und etabliert. Für Maschinen sind diese jedoch nur teilweise marktreif. Es ist also nicht möglich, automatisiert mit wenig Messtechnik sowie geringem Implementierungsaufwand Leckagen zu lokalisieren. Die Unterscheidung von Leckage-Ursachen war bislang Aufgabe von Fachkräften. Sie erfolgte bei wiederkehrenden Inspektionen der druckluftbetriebenen Maschine. Im Fokus der Arbeit steht, wie automatisiert in einem Druckluftsystem in Maschinen Pneumatikaktoren detektiert und Ursachen von Druckluft-Leckagen klassifiziert werden können. Durch die zentrale Druck- und Durchflussmessungen am Maschinenanschlusspunkt bleibt der Messaufwand gering. Die Arbeit beschreibt ein methodisches Vorgehen in fünf Schritten, das mit einem maschinell erlernten, datenbasierten Modell endet. Beginnend mit der Detektion des Beginns einer Aktoraktion werden Merkmale erstellt, hinsichtlich ihrer Relevanz ausgewählt und im nächsten Schritt damit Klassifikatoren erzeugt. Das Modell ist die Verknüpfung von Detektor und Klassifikator. Das Modell klassifiziert Aktorarten, -dimensionierungen und -aktionen, die häufig in der Industrie eingesetzt werden sowie hierbei auftretende Ursachen von Leckagen. Unter Berücksichtigung der 37 möglichen Klassen, konnten die Leckagen in einer druckluftbetriebenen Maschine anhand von vier Anwendungsszenarien kontinuierlich und automatisiert lokalisiert sowie die Ursachen mit guten Ergebnissen unterschieden werden. Diese Eigenschaften machen die Lösung gegenüber dem aktuellen Stand der Technik und Wissenschaft einzigartig. Bislang wirtschaftlich nicht vertretbare jedoch technisch mögliche Einsparpotenziale sind jetzt durch diese Leckage-Erkennung für druckluftbetriebene Maschinen nutzbar.