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Modellgestützte Diagnose auf Basis von Betriebsgrößen in Umformmaschinen

Modellgestützte Diagnose auf Basis von Betriebsgrößen in Umformmaschinen

E-Mail:  umformmaschinen@ifum.uni-hannover.de
Jahr:  2020
Förderung:  EFB e.V. , IGF – 19651N , AiF e.V. , BMWi
Laufzeit:  2 Jahre

Motivation:

Unvorhergesehene Maschinenausfälle gehen mit Produktionseinbußen und Lieferengpässen einher. Aufgrund des Fehlens relevanter Informationen über den Zustand von Maschinen-Werkzeug-Systemen im Betrieb ist eine rechtzeitige zustandsorientierte Instandhaltung kaum möglich, so dass entweder präventiv (für viele Bauteile zu früh) oder ausfallorientiert (zu spät) gewartet wird.

Ziel:

Im diesem Vorhaben soll ein Diagnoseverfahren erforscht werden, welches eine rechtzeitige Detektion von sich abzeichnenden Systemfehlern und somit eine planbare zustandsorientierte Instandhaltung ermöglicht. In Hinblick auf die optimale Ausnutzung bestehender Ressourcen setzt das Verfahren keine zusätzliche Messtechnik voraus und arbeitet auf Basis der bereits vorhandenen messbaren Betriebsgrößen wie Motorstrom/-drehmoment.

Lösungsschritte:

- Erstellung und Validierung geeigneter Maschinenmodelle

- Modellbasierte Fehleranalyse, Generierung von Fehlermerkmalen und Erzeugung von Trainingsdaten

- Klassifikation mittels künstlicher neuronaler Netze

Nutzen:

- Nutzung der bereits verfügbaren Informationen

- Zustandsorientierte Wartung, höhere Verfügbarkeit, im Mittel höhere Ausbringung

- Bei der Konzeption neuer Maschinen nutzbare Kenntnisse

- Modellierungsansätze für künftige Pressen

- Höherwertige, ausfallsichere Maschinen, Wettbewerbsvorteile