CN114846419A - 对机器中故障的早期识别和响应 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于对机器(11，111)中故障进行早期识别和响应的系统(10，110)，所述系统具有：a.机器(11，111)、特别是机床，其中，所述机器(11，111)具有用于检测机器内部的信号的检测设备(12‑14，112，113，116)以及用于对所检测的机器内部的信号进行宽带传输的数据传输接口(15)，b.至少一个机器外部的检测设备(17，18，117，118)，其用于检测至少一个机器外部的信号，其中，所述外部的检测设备(17，18，117，118)具有用于对所检测的机器外部的信号进行宽带传输的数据传输接口(19，20)，c.具有宽带数据传输接口(22)的数据处理系统(21，122)，d.用于在所述数据传输接口(15，19，20，22)之间进行信号传输的宽带数据传输通道(23，123)，e.其中，所述数据处理系统(21，122)设置为用于根据基于共同时基的机器内部的信号和机器外部的信号来进行故障探测并直接对所述机器(11，111)产生影响。

Description

对机器中故障的早期识别和响应

技术领域

本发明涉及一种用于对机器中故障进行早期识别和响应的方法和系统。

背景技术

迄今为止，无法在生产操作中实时监测机器，因为数据流所需的数据量太大，而且没有处理该数据量所需的计算能力。精确的诊断功能需要外部观察器信号和机器内部的传感器信号和过程信号。

发明内容

本发明的任务是提供一种方法和一种系统，利用该方法和该系统可以实时监测机器，从而可以及时识别出故障并对其作出反应。

根据本发明，该任务通过一种对用于机器中故障进行早期识别和响应的方法来解决，该方法具有以下方法步骤：

a)检测机器内部的信号和机器外部的信号，

b)将所检测的信号宽带传输到数据处理系统，

c)由该数据处理系统根据基于共同时基的所传输的信号进行故障探测，

d)在识别出故障的情况下由该数据处理系统直接干预该机器，和/或，由该数据处理系统输出故障消息。

例如，被监测的机器可以是机床(Werkzeugmaschine)。特别地，被监测的机器可以是在生产操作中的机器。

机器内部的信号可以是传感器信号和/或过程信号。机器内部的传感器信号可以例如是电流值、速度值、位置实际值和/或目标值。过程信号可以例如是激光功率、气压、散射光等。此外，机器内部的信号可以来自控制器，例如来自可编程逻辑控制器(PLC)或数字控制器(NC)。机器内部的信号也可以来自驱动装置。

机器外部的信号可以例如是声学信号、光学信号或运动信号。机器外部的信号可以来自麦克风、微机电系统(MEMS)传感器、相机等。

检测测量变量和过程变量。这些变量表示数据。测量变量和过程变量作为信号传输。在传输之后，对信号中包含的数据进行处理。信号传输和数据传输在下文中同义使用。

宽带数据传输被理解为特别是以超过30Mbit/s进行传输。宽带传输可以以有线方式进行(例如经由光纤电缆)，或者以无线方式进行(例如根据5G标准)。

数据处理系统可以是可扩展的。特别地，数据处理系统可以构造为处理平台。处理平台可以是复合系统，其包含用于处理数据流和批处理(基于文件)的部件以及用于分布式数据处理和数据存储的部件。处理平台可以适合于并且设置为用于接收各种形式的数据，无论是流还是文件，然后(以分布式方式)处理(分析)所述数据，适当地管理和存储它们，并且在必要时要还适当地将它们可视化。此外，数据处理系统可以构造为云环境中的高性能计算机。这可以是外部的、远程的和/或基于互联网的云或企业内部的云。云被理解为特别是具有宽带网络连接、高计算能力和大容量存储的计算中心。云可以包括服务器形式的程序和硬件。在外部的云中，来自多个不同企业(甚至来自非相关联企业)的数据也可以被匿名化、收集和关联。这可以进一步改善故障探测结果。

基于故障探测，数据处理系统可以直接干预机器。由此可以确保最高的加工质量。还可以保护机器免受破坏。还可以设想，仅向操作员输出指示(特别是故障消息)，该操作员然后可以干预机器。

宽带高速数据传输或高速信号传输使得可以在云环境中将数据几乎实时地移植到特别是可扩展的高性能计算机，在云环境中可以执行相关数据评估以实现故障早期识别。这种功能可以用作机床和其他设备的预警系统。可以基于所有可用测量变量和过程变量的共同时基来提供在线诊断功能。因此，由于即时数据处理，可以在正在进行的操作中进行早期故障探测并对加工过程进行可能的干预。由于提供宽带数据传输，可以实现原始数据流。计算密集型信号处理(例如包含基于AI的方法)可以完全在可扩展的计算集群中进行。

这些信号可以在传输之前至少部分地同步。例如，通过提供精确同步的参考时钟，可以在所考虑的系统内以时间同步的方式进行信号记录。

在线诊断功能意味着即时数据处理，以便在识别出偏差时能够及时为用户提供指示，使得用户可以在必要时干预正在进行的过程，例如在要加工的工件中发生振动的情况下或在形成毛刺的情况下。同样可以设想自动地、受控地干预加工过程。这可以在线和几乎实时地进行。

这些信号可以在传输之后至少部分地同步。后面的同步可以在云中例如基于已知的信号模式来进行。可以设想混合形式。因此，各个信号可以在传输之前在时间上彼此同步被检测或者被同步，并且其他信号可以在传输之后在稍后的过程中才被同步。

还可以设想形成信号组，其中，将在一个信号组内的信号同步。然后，一个信号组的信号可以与另一信号组的信号或与其他单个信号同步。

至少一些信号可以是用不同的时间分辨率检测的。同步可以在数据传输之前或之后进行。具有不同时间分辨率的信号也可以彼此同步。

故障探测可以是在群体比较的基础上执行的。为此，可以预先求取和/或存储信号模式和/或故障图像。可以从信号模式和/或故障图像中确定应用于所有至今可用的(测量)数据(不仅机器系列的数据而且单个机器的机器历史数据)的故障标志(以及标记等)。基于此，然后可以进行故障探测以及在必要时甚至进行故障选择。因此，也可以在足够可用的领域知识的情况下进行故障辨识。领域知识全面描述了机器部件的振动激励、轴动力学、运动链的绝对位置(可能与工作空间相关)、致动器(例如阀)、加工单元的操作状态和噪音排放(声波)的关系。

例如，激光器、冲压设备、压力机、铣头、锯、钻头和水射流可以作为加工单元。在机床中，加工单元通过驱动装置和可能连接在它们之间的机械部件(比如齿轮或龙门架)在确定的轴方向上运动。这通常简称为轴。所有有助于加工单元运动的部件(特别是轴)都称为运动链。此外，领域知识包括各个部件(特别是基础设施)、运动轨线、加工过程和所有相关部件的属性的关系。

也可以存储用于故障探测的数据模型。群体比较可以基于结构相同的机器(机器系列)或该机器本身在相同或相似操作状态下的测量数据(历史测量数据记录)来执行。测量数据可以连续被检测，以基于专家和自学习的方式被评价，并被存储在数据模型中。

在这种情况下，可以在单个对象的时间序列上递归地进行故障探测。来自相同机器的历史数据也可以用于此任务。可以与已记录的相同且可比较的操作状态进行比较。

在物理上技术上变化缓慢的变量(例如温度)的情况下，可以通过插值来补充测量值检测。

特别是在系统知识足够的情况下，可以自适应地匹配(上采样/下采样)各个信号的数据速率、分辨率和/或量化。因此可以确保为评估提供足够的数据库。

本发明的范围还包括一种用于对机器中故障进行早期识别和响应的系统，该系统具有：

a)机器、特别是机床，其中，该机器具有用于检测机器内部的信号的检测设备，

b)至少一个机器外部的检测设备，其用于检测至少一个机器外部的信号，

c)数据处理系统，

d)用于进行信号传输的宽带数据传输通道，

e)其中，该数据处理系统设置为用于根据基于共同时基的机器内部的信号和机器外部的信号来进行故障探测并直接对该机器产生影响和/或输出故障消息。

该机器可以具有用于对所检测的信号进行宽带传输的数据传输接口。特别地，机器内部的信号可以经由该数据传输接口进行传输。如果机器外部的检测设备不是完全独立的，则机器外部的信号也可以经由该机器的数据传输接口进行传输。特别地，机器控制器可以设置为用于宽带数据传输。

该至少一个外部的检测设备可以具有用于对所检测的该机器外部的信号进行宽带传输的数据传输接口。

该数据处理系统可以具有宽带数据传输接口。

宽带数据传输通道可以在该机器和/或至少一个机器外部的检测设备和该数据处理系统之间传输数据。特别地，宽带数据传输通道可以在数据传输接口之间传输数据。

根据本发明的系统、特别是数据处理系统可以是可扩展的。可扩展的数据处理系统可以构造为处理平台。数据处理系统特别地设置为用于进行即时数据处理，以便在识别出偏差或故障时能够及时提供指示，和/或能够以自动受控的方式干预机器的加工过程。故障探测可以在群体比较的基础上进行，或者基于统计变量、模式识别、时间序列、所计算的变量等在单个对象的时间序列上递归地进行。可以为群体比较求取和提供模式、故障图像或数据模型。数据处理系统设置为用于处理对应的数据量并实施诊断所需的算法。

可以设置中央检测和数据传输单元。例如，这可以构造为具有实时能力的数据检测单元，该数据检测单元具有至少一个物理通信接口并且特别是具有数据存储功能。中央检测和数据传输单元可以组合和同步不仅外部信号而且内部信号，并且可以以收集的形式传输数据。在大量信号源的情况下，可以设置多个这样的检测和数据传输单元，并且可以在云中的数据处理系统中组合和/或同步数据。可以以双向方式传输信号。可以设置一个宽带传输通道或多个宽带传输通道。中央检测和数据传输单元既可以是发射器也可以是接收器，并且可以直接与机器控制器和机器驱动装置通信，并因此可以直接影响由机器实施的过程。

可以在数据处理系统侧和/或在机器侧设置用于同步信号的同步设备。可以以不同的时间分辨率检测信号，但在数据传输之前(需要通过确保精确同步的时钟在所考虑的系统内进行时间同步信号记录)或在数据传输之后需要进行时间同步。也可以设置混合形式，从而各个信号在传输之前在时间上彼此同步，并且其他信号在传输之后在用于时间同步的后续过程中才被同步。也可以设想簇形成。可能存在多个信号组，在信号组中各个信号在时间上彼此同步。

该数据处理系统可以在云环境中实现。这可能是互联网云或本地边缘云(复合结构(Verbunds)边缘的分散数据处理)。

如上面已经提到地，可以设置具有多个时间同步信号的信号簇。

可以设置机器控制器，该数据处理系统对该机器控制器产生影响。在这种情况下，数据处理系统可以直接或经由上面提到的检测和数据传输单元对机器控制器产生影响。同样可以设想对多个机器控制器产生影响。

可以设置用于存储信号模式、故障图像和/或数据模型的存储器，该存储器与该数据处理系统连接。可以基于所存储的数据进行与所检测和所传输的数据的比较。由此可以实时识别出故障。

对所检测的信号尽可能地高频采样，并且在模拟信号的情况下，尽可能精细地进行解析/量化。在系统知识足够的情况下，可以设想对各个信号的数据速率和分辨率进行自适应匹配(不仅减少而且增加)。这种匹配可能取决于当前或未来计划的操作状态。

本发明的进一步的特征和优点从以下对本发明示例性实施例的详细描述中、参考示出本发明重要细节的附图以及从权利要求中得出。这里示出的特征应被理解为不一定是按比例绘制的，并且被以使得根据本发明的特别特征可以变得明显的方式展示。在本发明的变体中，各种特征可以在各自的情况下自己单独地实现或者可以以任意的组合作为多个实现。

附图说明

示意图中展示了本发明的示例性实施例，并且在下面的描述中更详细地解释了这些示例性实施例。

在附图中：

图1示出了根据本发明的系统的第一实施方式；

图2示出了根据本发明的系统的第二实施方式；

图3示出了用于解释根据本发明的方法的流程图。

具体实施方式

图1示出了用于对机器11中故障进行早期识别和响应的系统10的第一实施方式。例如，机器11可以构造为机床。机器11具有用于捕获机器内部的信号的检测设备12、13、14。检测设备12至14可以是机器11的传感器和/或控制器和/或驱动装置。检测设备12至14的信号可以经由数据传输接口15进行传输，该数据传输接口构造为用于对所检测的机器内部的信号进行宽带传输。

系统10还具有机器外部的检测设备17、18，其用于检测机器外部的信号。例如，检测设备17、18可以是麦克风或相机。外部的检测设备17、18可以各自具有用于对所检测的机器外部的信号进行宽带传输的数据传输接口19、20。

所检测的信号可以经由宽带传输通道23传输到数据处理系统21，其中，数据处理系统21同样具有宽带数据传输接口22。数据处理系统21设置为用于根据基于共同时基的机器内部和机器外部的信号来进行故障探测，并且可以直接对机器11(特别是机器控制器16)产生影响。

为了使数据能够由数据处理系统21处理和评估，这些数据必须具有共同时基。为了同步所检测的信号，一方面，可以在机器侧设置同步设备24。另一方面，可以在数据处理系统侧设置可以具有未展示的数据传输接口的同步设备25。在这种情况下，还可以设想在机器侧同步一些信号和在数据处理系统侧同步其他信号。存储器27中可以存储例如信号模式、故障图像和/或数据模型，数据处理系统21可以基于此执行数据处理和分析以及故障识别。数据处理系统21在云环境26中实现。

图2示出了根据本发明的系统110的替代实施方式。在机器111侧上设置检测设备112、113、116至118，其中，检测设备112、113、116可以位于机器内部，而检测设备117、118可以位于机器外部。例如，检测设备117、118可以是麦克风和相机。如果检测设备117、118是完全独立的，则它们需要自己的(宽带)数据传输接口。否则，它们的数据可以经由检测和数据传输单元119被检测，可能被聚合并且然后被传输。例如，检测设备112可以构造为MEMS传感器。检测设备113、116可以是机器控制器。

检测设备112、113、116至118与中央检测和数据传输单元119(其可以构造为传感器盒(网络))通信。特别地，其可以构造为具有实时能力的外部数据检测单元，该外部数据检测单元具有至少一个物理通信接口并且特别是具有数据存储功能。检测和数据传输单元119具有用于宽带信号传输的接口。该接口可以表示机器111的宽带数据传输接口。

在机器侧，可以设置细分为传感器/致动器级120和通信级121，其中，可以在通信级上进行数据收集和预处理。

中央检测和传输单元119可以经由宽带数据传输通道123与基于云的数据处理系统122通信。为此，数据处理系统122具有宽带数据传输接口。在数据处理系统122中，可以基于预定的算法、群体诊断、领域知识等对所传输的信号和数据进行分析和处理。特别地，可以以这种方式和方法探测故障。

数据传输通道123可以构造为双向的，从而可以经由数据处理系统122直接对机器111产生影响。特别地，为此，数据可以被传送到中央检测和数据传输单元119，并且从中央检测和数据传输单元被传送到控制器113、116。以这种方式和方法可以直接干预机器111。替代性地或附加地，可以设想设置另外的数据传输通道126，经由所述数据传输通道可以直接干预控制器113。

为了能够执行数据分析，必须创建共同时基。这由标有箭头的区域124、125指示。在区域124中，可以进行硬实时同步。特别地，可以以时间同步的方式检测信号。在区域125中，硬实时同步不是绝对必要的，但是与信号有关的时间信息是必要的，以便可以在数据传输之后执行时间同步。

如果例如在机器111上执行激光切割过程，则可以在识别出故障时在下一个要切割的轮廓之后引起切割过程的中止。替代性地，可以在切割轮廓上实现定义的中止。还可以设想数据处理系统122主动干预机器11的轴调节或匹配激光加工过程的参数。

图3示出了用于展示根据本发明的方法的流程图。在方法步骤200中，检测机器内部的信号和机器外部的信号。

在步骤201中，将所检测的信号宽带传输到数据处理系统。在步骤202中，由数据处理系统根据基于共同时基的所传输的信号来进行故障探测。

在步骤203中，在识别出故障或者输出故障消息时，由数据处理系统直接干预机器。

Claims (16)

1.一种用于对机器(11，111)中故障进行早期识别和响应的方法，所述方法具有以下方法步骤：

a.检测机器内部的信号和机器外部的信号，

b.将所检测的信号宽带传输到数据处理系统(21，122)，

c.由所述数据处理系统(21，122)根据基于共同时基的所传输的信号进行故障探测，

d.在识别出故障的情况下，由所述数据处理系统(21，122)直接干预所述机器(11，111)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使所述信号在所述传输之前至少部分地同步。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，使所述信号在所述传输之后至少部分地同步。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，形成信号组，其中，使一个信号组内的信号同步。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，至少一些信号是用不同的时间分辨率检测的。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述故障探测是在群体比较的基础上执行的。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述故障探测是在单个对象的时间序列上递归地进行的。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，通过插值来补充至少一个检测的信号。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，自适应地匹配各个信号的数据速率、分辨率和/或量化。

10.一种用于对机器(11，111)中故障进行早期识别和响应的系统(10，110)，所述系统具有：

a.机器(11，111)、特别是机床，其中，所述机器(11，111)具有用于检测机器内部的信号的检测设备(12-14，112，113，116)，

b.至少一个机器外部的检测设备(17，18，117，118)，其用于检测至少一个机器外部的信号，

c.数据处理系统(21，122)，

d.用于进行信号传输的宽带数据传输通道(23，123)，

e.其中，所述数据处理系统(21，122)设置为用于根据基于共同时基的所述机器内部的信号和所述机器外部的信号来进行故障探测并用于直接对所述机器(11，111)产生影响。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，在数据处理系统侧和/或在机器侧设置了用于同步信号的同步设备(24，25)。

12.根据权利要求10或11所述的系统，其特征在于，所述数据处理系统(21，122)特别是构造为可扩展的处理平台。

13.根据权利要求10至12中任一项所述的系统，其特征在于，所述数据处理系统(21，122)在云环境(26)中实现。

14.根据权利要求10至11中任一项所述的系统，其特征在于，设置了具有多个时间同步信号的信号簇。

15.根据前述权利要求10至14中任一项所述的系统，其特征在于，设置了机器控制器(16，113，116)，所述数据处理系统(21，122)对所述机器控制器产生影响。

16.根据前述权利要求10至15中任一项所述的系统，其特征在于，设置了用于存储信号簇、故障图像和/或数据模型的存储器(27)，所述存储器与所述数据处理系统(21，122)连接。

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