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Machine Monitoring Assistant (MMA/160) …

 
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kdw



Anmeldedatum: 05.05.2006
Beiträge: 1309

BeitragVerfasst am: 18.09.2020, 15:32    Titel: Machine Monitoring Assistant (MMA/160) … Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Mit Hilfe des KI-basierten Maschinenüberwachungs- und Fernwartungsassistenten MMA/160 wollen wir die Zustandsüberwachungs- und Benachrichtigungsaufgaben in Fernwartungsanwendungen automatisieren, um ungeplante Maschinenstillstände möglichst vollständig zu vermeiden. Die dafür erforderlichen Maschinendaten liefert dem Assistenten ein MLS/160A als Retrofit-Sensor, der einfach an der zu überwachenden Maschine befestigt wird.



Der MMA/160 besteht aus dem MLS/160A-Sensor und verschiedenen Softwarekomponenten zur Datenerfassung, Datenanalyse und Visualisierung. Mit den adaptiven Analysefunktionen lassen sich Zustandsüberwachungen, virtuelle Betriebsstunden- und Ereigniszähler, Ereignismelder und Leistungskennzahlmessysteme (Maschinen-KPI-Anzeigen) realisieren und an die jeweilige Maschine anpassen. Die Rohdaten für die Zählfunktionen, Benachrichtigung und KPI-Messung liefert der MLS/160A. Alles Weitere ist in den speziellen MMA/160-Softwarefunktionen enthalten, die als Mapping Function auf einem VPN-Gateway ablaufen.



Über die Mapping Function des RMG/941 wird der MLS/160A in die Lage versetzt, die verschiedenen Betriebszustände einer Maschine so sicher wie möglich zu erkennen. Die beiden grundlegenden Zustände einer rotierenden Maschine sind zunächst einmal An (Aktiv) und Aus (Inaktiv). Da ein Inertialsensor, wie der MLS/160A, auf Grund des internen Messverfahrens und der großen Empfindlichkeit, immer irgendwelche Schwingungen in Form von Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit erkennt, ist für die An- und Aus-Erkennung schon eine besondere Datenanalyse erforderlich. Für diese Unterscheidung nutzen wir das Echtzeitfrequenzspektrum (RTFS = Real Time Frequency Spectrum) der jeweiligen Maschine. Dafür werden periodisch (z. B. einmal pro Sekunde) die Beschleunigungswerte einer MLS/160A-Achse mit einer festen Frequenz (512 Hz) abtastet. Die dadurch entstandenen 512 Datenwerte durchlaufen dann eine Diskrete Fourier-Transformation (DFT). Anschließend wird aus dem errechneten DFT-Spektrum die Frequenz mit der größten Amplitude zusammen mit dem Amplitudenwert (Max.Power) extrahiert.

Auf Grund der Rotationsfrequenz einer Maschine lässt sich im An-Zustand ein Max.Power-Wert im RTFS messen, der sich eindeutig von „Rauschen“ im Aus-Zustand unterscheidet. Mit anderen Worten: Die Klassifizierung zwischen den Maschinenzuständen Aktiv und Inaktiv erfolgt an Hand der völlig unterschiedlichen Echtzeitfrequenzspektren.

Die folgenden beiden Abbildungen visualisieren die Zusammenhänge. Das erste Bild zeigt das RTFS für den ausgeschalteten Zustand einer Lüfterbaugruppe. Der MLS/160A liefert Vibrationsdaten mit unterschiedlichen Frequenzen und kleinen Amplituden (Rauschen).



Die hier folgende Abbildung zeigt ein RTFS für die gleiche Lüfterbaugruppe, allerdings im An-Zustand. Die Rotationsfrequenz ist deutlich erkennbar. Sie besitzt einen Max-Power-Wert, der sich klar erkennbar von den Werten der Rauschfrequenzen unterscheidet.



Falls Sie sich als Betreiber eines Service-VPNs jetzt fragen „Wofür brauche ich virtuelle Betriebsstunden- und Ereigniszähler?“, hier als Beispiel eine User Story aus dem Bereich der technischen Gebäudeausrüstung: Ich habe für meine Gebäudeautomatisierung eine individuelle Programmierung für jeden einzelnen Wochentag. Um die Energieeffizienz weiter zu optimieren, möchte ich die Anzahl der Motorenstarts und die Betriebsstunden der Gebäudebelüftung für jeden einzelnen Wochentag zählen. Der Anwendernutzen dieser virtuellen Instrumente ist, dass Sie aussagefähige Messwerte erhalten, mit deren Hilfe Sie die Anlagenkonfiguration per VPN-Fernzugriff gemäß Ihren Optimierungszielen anpassen können.



Die Kombination eines Betriebsstunden- bzw. Ereigniszählers und dem Event Messenger ermöglicht z. B. die Feinplanung zeit- und zustandsabhängiger Wartungsarbeiten (Optimierung der Serviceintervalle aufgrund der Einsatzzeiten). Dafür lässt sich beispielsweise automatisch eine Benachrichtigung beim Erreichen eines bestimmten Betriebsstundenschwellwerts oder einer vorgegebenen Anzahl von Motorenstarts verschicken.

VG KDW


Zuletzt bearbeitet von kdw am 06.10.2020, 09:56, insgesamt einmal bearbeitet
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kdw



Anmeldedatum: 05.05.2006
Beiträge: 1309

BeitragVerfasst am: 22.09.2020, 16:23    Titel: MMA/160-Softwarebausteine … Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Der Machine Monitoring Assistant MMA/160 besteht aus zahlreichen Softwarebausteinen. Bis auf eine Ausnahme laufen die alle auf dem RMG/941 ab. Die Ausnahme ist der DSUlogAnalyzer. Diese Jupyter Notebook-Anwendung lässt sich sowohl auf einem PC als auch in verschiedenen Clouds ausführen. Hier eine Übersicht der Bausteine:

RTFS Engine: Periodisch ablaufende Softwarefunktion, um die Beschleunigungswerte einer MLS/160A-Achse mit einer festen Frequenz abzutasten und mit Hilfe der Diskreten Fourier Transformation (DFT) in ein Frequenzspektrum umzuwandeln. Die Frequenz mit der größten Amplitude (Max.Power) wird aus dem DFT-Spektrum extrahiert und anderen Funktionen für die Weiterverarbeitung zur Verfügung gestellt.

DSU Log, DSU Log Recorder: Ein DSU Log ist eine CSV-Datei im Zeitreihenformat (Time Series Format). Sie wird mit einem Sekundenintervall aus den Ausgangsdaten der RTFS Engine erzeugt. Die einzelnen Zeilen bestehen, neben dem Zeitstempel, aus der jeweiligen Frequenz und dem dazugehörenden Max.Power-Wert. Der DSU Log wird mit einem DSU Log Recorder erfasst. In der Regel werden jeweils 24-Betriebsstunden in einer DSU Log-CSV-Datei gespeichert.

DSUlogAnalyzer: Jupyter Notebook, das sowohl auf einem PC als auch in der Cloud für die deskriptive Datenanalyse und Visualisierung einer DSU Log-CSV-Datei eingesetzt werden kann. Die 24-Stunden-Datenerfassung des DSU Log wird als Liniendiagramm (Plot) ausgegeben. Einzelne Zeitabschnitte lassen sich aus-wählen und vergrößern. Für den jeweiligen Zeitabschnitt werden verschiedene statistische Kennzahlen zur Verteilung der Frequenz- und Max.Power-Messwerte errechnet.



Virtuelle Betriebsstundenzähler: Bei einem virtuellen Betriebsstundenzähler wird der zu zählende Wert mit Hilfe einer adaptiven Datenanalyse aus den jeweils zur Verfügung stehenden Eingangsdaten gewonnen. Die Datenanalyse erfolgt z. B. mit Hilfe eines Entscheidungsbaums (Decision Tree) oder eines endlichen Zustandsautomaten (Finite State Machine). Alternativ kann auch ein zur Aufgabe passendes Klassifizierungs- oder Regressionsmodell zum Einsatz kommen. Die erforderlichen Eingangsdaten werden von der RTFS Engine geliefert.

Virtuelle Ereigniszähler: Auch bei einem virtuellen Ereigniszähler entsteht die zu zählende Größe durch eine Datenanalyse. In der Regel werden durch Auswertung der Eingangsdaten die Zustandsübergänge gezählt, zum Beispiel der Wechsel von Aus- in den Ein-Zustand (entspricht beispielsweise einem Motorenstart). Wenn eine Maschine mehrere unterschiedliche aktive Zustände besitzt, die mittels der RTFS Engine-Ausgangsdaten klassifizierbar sind, lässt sich mit einem virtuellen Ereigniszähler auch ermitteln, wie oft jeweils ein bestimmter Zustand eingenommen wurde.

Ereignismelder (Event Messenger): Der Event Messenger erzeugt bei bestimmten Zustandswechseln einen Datensatz mit Zeitstempel (z. B. im ISO 8061-Format) und einem Kennzeichen, aus dem der jeweilige Zustands-wechsel hervorgeht. Die Ereigniserkennung selbst erfolgt, analog zu Betriebsstunden- und Ereigniszähler, eben-falls mittels einer adaptiven Datenanalyse der RTFS Engine-Ausgangsdaten. Der zu einem Ereignis gehörende Datensatz lässt sich über unterschiedliche Kommunikationskanäle an den Adressaten verschicken.

Funktionskombinationen: Die Kombination eines Betriebsstunden- bzw. Ereigniszählers und dem Event Messenger ermöglicht z. B. die Feinplanung zeit- und zustandsabhängiger Wartungsarbeiten (Optimierung der Serviceintervalle aufgrund der Einsatzzeiten). Dafür lässt sich beispielsweise beim Erreichen eines bestimmten Betriebsstundenschwellwerts oder einer vorgegebenen Anzahl von Motorenstarts automatisch eine Benachrichtigung verschicken.

VG KDW
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kdw



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Beiträge: 1309

BeitragVerfasst am: 24.09.2020, 06:29    Titel: Datenqualität … Antworten mit Zitat

Hallo Forum

Durch die digitale Messdatenaufbereitung der MLS/160A-Rohdaten ergibt sich in Bezug auf die Ein-Zustände (aktiver Betrieb) einer Maschine eine hohe Datenqualität. Die beiden folgenden Abbildungen aus dem DSUlogAnalyzer liefern ein Beispiel.

Das erste Bild zeigt die Verteilung der Max.Power-Frequenzen und der Max-Power-Messwerte in einem zweidimensionalen Raum. Man erkennt, dass in diesem Betriebszustand alle Max.Power-Werte bei zwei Frequenzen auftreten (52,0 und 53,0 Hz). Die Max.Power-Messungen selbst oszillieren mit unterschiedlichen Abweichungen um den Mittelwert (gestrichelte Linie in dem Diagramm).



Der hier folgende Box-Plot als zweite Abbildung zeigt die Verteilung der Max.Power-Messwerte insgesamt bei 52,0 Hz und 53,0 Hz. Es gibt praktisch keinerlei Ausreißer (Outlier). Die Maschine, an der diese Messdaten entstanden sind, ist in einem sehr guten Zustand.



VG KDW
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