P1 - Intelligentes Condition Monitoring von hydraulischen Anlagen
- Event
- AHMT 2014 - Symposium des Arbeitskreises der Hochschullehrer für Messtechnik
2014-09-18 - 2014-09-20
Saarbrücken - Chapter
- Posterpräsentationen
- Author(s)
- N. Helwig - Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik gGmbH, Saarbrücken/D, A. Schütze - Lehrstuhl für Messtechnik, Universität des Saarlandes, Saarbrücken/D
- Pages
- 121 - 128
- DOI
- 10.5162/AHMT2014/P1
- Price
- free
Abstract
In diesem Beitrag wird eine Zustandsüberwachung für Hydraulikaggregate vorgestellt, welche aus einer Vielzahl von Sensordatenströmen automatisiert Merkmale extrahiert und diese mittels Korrelationsanalyse auf die Eignung zur Detektion unterschiedlicher Schadenszustände überprüft. Die jeweils signifikantesten Merkmale werden zum Training einer linearen Diskriminanzanalyse genutzt und anhand der Diskriminanzfunktionen klassifiziert. Das Verfahren wurde auf eine hydraulische Anlage angewendet und erfolgreich validiert. Des Weiteren wurde untersucht, inwieweit der Ausfall einzelner Sensoren von den übrigen funktionsfähigen Sensoren kompensiert werden kann.