Een nieuw proces, dat detoestand van machines continu in het oog houdt, is ontwikkeld door het onderzoeksprojectteam van prof. Andreas Schütze van de Universität des Saarlandes. Met behulp van een Tablet PC informeert het systeem over de toestand van de industriële installatie, wanneer een reservedeel moet worden vervangen of welke reparatie nog kan wachten. Sensoren verzamelen hiervoor permanent meetdata zoals over trillingsfrequenties en temperatuur. De ingenieurs werken samen met het Deutsche Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI) en Hydac aan een systeem, dat datapatronen automatisch koppelt aan specifieke storingstoestanden.
Het verschijnsel is bekend: ruim voordat een technisch apparaat uitvalt verandert zijn toestand. De machine maakt een ander geluid, trilt harder en wordt soms ook heter. Wat in principe voor de wasmachine thuis geldt, heeft ook betrekking op grote installaties zoals windturbines of industriële installaties. Raakt een onderdeel defect, dan functioneert plotseling een klep of een pomp niet meer, valt de koeling weg of is de druk te laag en de hele installatie staat stil. Dat kan knap duur worden.
“Ons sensorsysteem maakt de actuele toestand van een installatie transparant. Wij werken aan een procedure waardoor al in een zeer vroeg stadium wordt gewaarschuwd dat de storing zich aankondigt. Doordat we meerdere sensoren combineren kunnen we ook de kleinste veranderingen opnemen, die met een aparte sensor niet direct herkenbaar zijn”, verduidelijkt Andreas Schütze.
Testopstelling met sensoren
De meettechnici plaatsen daarvoor meerdere trillingssensoren op diverse plekken aan de machine, die continu meetdata aanleveren en betrekken daarin ook de meetwaardes van de standaard al geïnstalleerde processensoren. Op de Hannover Messe demonstreren ze dit aan de hand van een hydrauliek testopstelling.
“Wij doen onderzoek om de sensorpatronen zoals de frequentie van trillingen, specifieke schade en storingstoestanden als de vermindering van koelvermogen of drukvoorraad in te schalen. Hiervoor onderzoeken we de patronen van duizenden meetdata en identificeren uit deze massa de specifieke data, die met bepaalde veranderingen van de machine in verband staan.
“Wij filteren uit de datamassa een overzichtelijke hoeveelheid relevante sensor meetdata, die karakteristiek zijn voor bepaalde storingen of schades”, verklaart Nikolai Helwig, die heeft bijgedragen aan de ontwikkeling van de hydrauliek teststand. “Hierdoor willen we storingen in de arbeidscyclus al in het beginstadium betrouwbaar herkennen en wiskundige modellen opstellen voor de verschillende foutgradaties”.
Met deze informatie over het verband tussen de sensorpatronen en de beginnende storingen en schades van de installatie leren ze hun systeem in, zodat het in de toekomst de samenhang automatisch zelf herkent. Het ingenieursteam van Schütze van de Saar-Uni en het Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik (ZeMa) werken samen met onderzoekers van het DFKI en Hydac. Ze beoordelen de sensordata met statistische methodes.
Interpretatie gegevens
Om te zorgen dat de latere gebruikers de getallen op de juiste manier gebruiken, onderzoeken we hoe we de resultaten automatisch kunnen koppelen aan hun betekenis, zodat ze voor de mensen gemakkelijk zijn te begrijpen. Het systeem moet verder zo worden ontwikkeld, dat het op machines en installaties kan worden ingeleerd en kan worden aangepast aan de specifieke op maat gesneden behoeftes”.
Afhankelijk van de situatie moet het systeem maatregelen aanbevelen zoals wanneer een reservedeel moet worden vervangen. “Op deze manier wordt het plannen van groot onderhoud of van moeilijk bereikbare installaties gemakkelijker. Vermeden kan worden dat er schade is, stilstand of productie-uitval ontstaat, maar ook niet noodzakelijk onderhoudswerk, zoals het uitvoeren volgens een vast onderhoudsplan, waarbij een onderdeel wordt vervangen dat eigenlijk nog in orde is. Bovendien kan het systeem analyseren, of machines tijdens het productieproces in een optimale toestand hebben gewerkt, zodat het ook bij de kwaliteitscontrole een functie heeft. Er ontstaan dus veel toepassingsmogelijkheden vooral voor Industrie 4.0”, vult hij aan.
De sensoren bewaken in het samenspel ook, of ze zelf nog goed werken. “Het systeem controleert ononderbroken, of de aparte sensoren betrouwbare meetdata leveren. Als dit bij een sensor niet het geval is, worden deze data automatisch uit de beoordeling gehaald. Het systeem functioneert dus robuust en werkt ook nog zonder problemen als aparte sensoren uitvallen”, aldus Schütze.
