Das Team von Prof. Andreas Schütze (l.) zeigt das Verfahren mit einem Hydraulik-Teststand, den Ingenieur Nikolai Helwig mitentwickelt hat.

Das Team von Prof. Andreas Schütze (l.) zeigt das Verfahren mit einem Hydraulik-Teststand, den Ingenieur Nikolai Helwig mitentwickelt hat.Oliver Dietze

Lange bevor ein technisches Gerät seinen Dienst versagt, ändert sich sein Zustand. Die Maschine macht andere Geräusche, vibriert stärker, wird mitunter sogar heiß. „Unser Sensorsystem macht den aktuellen Zustand einer Anlage transparent. Wir arbeiten daran, dass es in einem sehr frühen Stadium warnt, wenn sich ein Schadensfall ankündigt. Indem wir mehrere Sensoren kombinieren, können wir auch kleinste Veränderungen erfassen, die mit einem einzelnen Sensor nicht erkennbar sind“, erläutert Teamleiter Andreas Schütze.

Die Messtechniker bringen dafür Vibrationssensoren an mehreren Stellen einer Maschine an, die ununterbrochen Messdaten liefern, beziehen aber auch die Messwerte von standardmäßig bereits installierten Prozesssensoren mit ein. „Wir forschen daran, die Sensormuster – etwa die Frequenz von Schwingungen – typischen Schadens- und Fehlerzuständen wie Abnahme der Kühlleistung oder des Speicherdrucks zuzuordnen“, erklärt Schütze. Hierzu untersuchen die Forscher die Muster Tausender Messdaten und identifizieren aus der Masse der Daten diejenigen, die mit bestimmten Veränderungen der Maschine in Zusammenhang stehen.

„Wir filtern aus der Datenmasse eine überschaubare Menge an aussagekräftigen Sensormessdaten heraus, die für bestimmte Schadenszustände charakteristisch sind“, erklärt Ingenieur Nikolai Helwig. „Hierdurch wollen wir Störungen im Arbeitszyklus schon während sie sich anbahnen zuverlässig erkennen und mathematische Modelle für die verschiedenen Fehlergrade erstellen“, sagt der Ingenieur.

Mit diesen Informationen über die Beziehung zwischen Sensormustern und beginnenden Fehlfunktionen und Schäden der Anlage lernen die Ingenieure ihr System an, damit es die Zusammenhänge künftig automatisch selbst erkennt. „Wir werten die Sensordaten mit statistischen Methoden aus. Damit die späteren Nutzer die Zahlen richtig deuten, erforschen wir, wie wir den Ergebnissen automatisch ihre Bedeutung zuordnen und sie für den Menschen leicht verständlich übersetzen. Das System soll so weiterentwickelt werden, dass es auf Maschinen und Anlagen angelernt, auf deren spezifische Bedürfnisse maßgeschneidert angepasst werden kann“, sagt Schütze.

Je nachdem wie sich das Zustandsbild darstellt, soll das System Maßnahmen empfehlen, etwa wann ein Ersatzteil ausgetauscht werden sollte. „Auf diese Weise wird die Instandhaltung großer und auch schwer erreichbarer Anlagen planbar. Es können Schäden, Stillstände und Produktionsausfälle vermieden werden, aber auch überflüssige Wartungsarbeiten“, sagt Schütze. „Außerdem kann das System analysieren, ob Maschinen während eines Fertigungsprozesses in einwandfreiem Zustand gearbeitet haben, sodass es auch bei der Qualitätskontrolle zum Einsatz kommen kann.“

Die Sensoren überwachen im Verbund auch, ob sie selbst noch einwandfrei funktionieren. „Das System überprüft ununterbrochen, ob die einzelnen Sensoren verlässliche Messdaten liefern. Ist dies bei einem Sensor nicht der Fall, werden seine Daten automatisch aus der Wertung genommen. Das System läuft also robust und verkraftet Ausfälle einzelner Sensoren ohne Problem, indem es diese überbrückt“, erläutert Schütze.

Die Ingenieure arbeiten mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und der Firma Hydac an einem Hydraulik-Teststand zusammen.

Hannover Messe 2015
Halle 2, Stand B46