A1.1 - Merkmalsbasierte luftakustische Diagnose von Druckluftleckage mithilfe maschineller Lernverfahren
- Event
- 22. GMA/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2024
2024-06-11 - 2024-06-12
Nürnberg - Band
- Vorträge
- Chapter
- A1 - Maschinelles Lernen
- Author(s)
- D. Diaz Ocampo, M. Heizmann - Institut für Industrielle Informationstechnik,Karlsruhe, M. Lyashenko, S. von Dosky - Siemens AG,Karlsruhe
- Pages
- 18 - 25
- DOI
- 10.5162/sensoren2024/A1.1
- ISBN
- 978-3-910600-01-0
- Price
- free
Abstract
Druckluftsysteme sind ein wichtiger Bestandteil der technischen Infrastruktur in einer industriellen Anlage. Druckluft ist ein sehr teurer Energieträger in der Industrie. In jedem Drucklufterzeugungs- und -verteilsystem treten Leckagen auf, die den Energieverbrauch und somit die entstehenden Kosten unnötig erhöhen können. Die frühzeitige Erkennung von Leckagen und die Minimierung von Leckagemengen ist daher essenziell für den wirtschaftlichen Betrieb von Anlagen.