KI zur Schwingungsüberwachung und Anomalie-Erkennung

Der KI-Doktor

Condinet, eine gemeinsame Entwicklung von Ai-omatic Solutions und Avibia, ist eine IoT-fähige Überwachungsplattform, die konventionelle Schwingungs- und Lagerüberwachung mit KI-Methoden kombiniert. Sie liefert intelligent vorverdichtete Informationen, um Änderungen und Anomalien im Betriebsverhalten frühzeitig zu erkennen. Eingesetzt wird sie an Motoren, Pumpen, Ventilatoren, Generatoren und sonstigen rotierenden Maschinen und Produktionsanlagen.
 Die Überwachungsplattform Condinet kombiniert Schwingungs- und Lagerüberwachung mit KI-Methoden und ermöglicht es, Änderungen und Anomalien im Betriebsverhalten frühzeitig zu erkennen.
Die Überwachungsplattform Condinet kombiniert Schwingungs- und Lagerüberwachung mit KI-Methoden und ermöglicht es, Änderungen und Anomalien im Betriebsverhalten frühzeitig zu erkennen. Bild: Avibia GmbH

Condinet überwacht rotierende Maschinen und Anlagen hinsichtlich unzulässig hoher Schwingungen wie Unwucht oder Fehlausrichtung nach DIN ISO 10816. Gleichzeitig werden Wälz- oder Gleitlager mit bewährten Signalanalyseverfahren nach DIN 3832 auf Zustandsänderungen und Verschleiß überwacht. Neben diesen Standardverfahren kombiniert die Plattform Schwingungsmonitoring mit Methoden der künstlichen Intelligenz und liefert im Ergebnis neue und aussagekräftige Kennwerte, die Hinweise auf Änderungen im Betriebsverhalten einer Maschine geben. Diese Veränderungen sind bei der bloßen Betrachtung der bekannten Messwerte oft nicht klar oder sogar überhaupt nicht zu erkennen. Damit ist auch die Einbeziehung von Prozessmesswerten möglich, welche über Kommunikationsschnittstellen, z.B. OPC UA, eingebunden und in Condinet zusammenhängend mit den Schwingungswerten analysiert werden.

Bild: AVIBIA GmbH

Warum KI und Schwingungsüberwachung kombinieren?

Ein Wälzlager ist nur ein Bauteil in einer komplexen Maschine und ist von vielen Komponenten umgeben, die sich gegenseitig beeinflussen und Wechselwirkungen untereinander haben. Einen relevanten Einfluss für die Maschinengesundheit haben dabei nicht nur die Lager, sondern auch die korrelierenden Prozessmessgrößen, wie z.B. Durchfluss, Druck etc. In einer solchen komplexen Anordnung ist der Einsatz von KI-Methoden besonders effektiv. Und genau an diesem kritischen Punkt setzt Condinet an. Die KI lernt automatisch, und unter dynamischen Betriebsbedingungen, die Wechselwirkungen und Abhängigkeiten der Messsignale untereinander und erstellt einen digitalen Zwilling. Nach der Anlernphase wird auf Überwachungsbetrieb umgeschaltet. Dabei werden KI-Methoden eingesetzt, die den Anlagenbetreiber warnen, wenn der Algorithmus eine Anomalie feststellt. Das zugrundeliegende KI-System wurde von Ai-omatic solutions entwickelt. Ein Condinet System zeigt eindeutig an, ob die Schwingungen in einer Anlage im Normalbereich liegen oder es Abweichungen zum Normalverhalten gibt.

Wenn sich das System verändert und eine Abweichung festgestellt wird, können Anwender bereits sehr frühzeitig mit der Ursachenforschung beginnen und die Relevanz der Veränderung für den Prozess bestimmen. Nicht jede Änderung des Prozesses muss automatisch eine Fehlerursache haben oder zu Ausfällen führen. Condinet ermöglicht es, dass Änderungen überhaupt (und rechtzeitig) bemerkt werden. Nach der Anlernphase, die eine Anbindung an das Internet erfordert, wird von dem System ein dynamisches Modell erstellt. In einer zukünftigen Ausbaustufe von Condinet ist geplat, dass eine Internetanbindung nach der Anlernphase nicht mehr zwingend erforderlich ist. Die KI Überwachung kann dann auf einem autarken Feld-PC installiert werden und somit unabhängig von der IT-Infrastruktur oder dem Internet arbeiten. Das System kann bei geänderten Randparametern nach-trainiert werden. Zu diesem Zweck ist eine neue Trainingsphase nötig. Condinet Projekte werden in Kooperation zwischen Avibia und ai-omatic solutions angeboten und realisiert.

Störungen anhand KI-Index finden

Anhand der schwingungstechnischen Kennwerte und Rohsignale, sowie der gleichzeitigen Bestimmung von Prozessmesswerten und deren Störungsmeldungen, berechnet sich kontinuierlich ein KI-Index (100% = optimal). Je höher dieser ist, umso stabiler ist das System. Ändert sich der Wert, liegt eine Anomalie vor. Ein KI-Index kann für das ganze System einmalig, pro Messstellengruppe oder für jede einzelne Messstelle berechnet werden. Werden die Alarmgrenzen überschritten, folgt zunächst eine Warnung und ggf. eine Abschaltung. Der KI-Index wird im Trend beobachtet und permanent überwacht. Die Interpretation der Änderungen muss den realen Störungen zugeordnet werden. Ist dies geschehen, erfolgen Meldungen im Klartext. Einen Internetzugriff benötigt Condinet nur in der Trainingsphase zur Modellbildung. Später kann die Software On-Premise oder als SaaS-Lösung eingesetzt werden. Die Plattform richtet sich an die Instandhaltung, Fachabteilungen, die sich mit der Prozessoptimierung und komplexen Fehlersuche in Maschinen und Produktionsanlagen beschäftigen, die Qualitätssicherung, Hersteller von Maschinen und Anlagen und an Servicegesellschaften aus dem Bereich rotierender Maschinen.

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