DE102019133491A1

DE102019133491A1 - Vorrichtung und Verfahren zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder

Info

Publication number: DE102019133491A1
Application number: DE102019133491.8A
Authority: DE
Inventors: Michael Österreicher; Jürgen Bopp; Hans-Peter Lavergne
Original assignee: Liebherr Components Kirchdorf GmbH
Current assignee: Liebherr Components Kirchdorf GmbH
Priority date: 2019-12-09
Filing date: 2019-12-09
Publication date: 2021-06-10
Also published as: US20230008702A1; WO2021116219A1; EP4058769A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, umfassend: einen ersten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer ersten Druckkammer eines Hydraulikzylinders, einen zweiten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer zweiten Druckkammer des Hydraulikzylinders, eine Auswerteeinheit zum kontinuierlichen Erfassen der Druckwerte von dem ersten Drucksensor und dem zweiten Drucksensor, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, aufgrund der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, des Hydraulikzylinders zu erkennen.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, insbesondere einem Differenzialzylinder.
Hydraulikdichtungen, insbesondere Kolbendichtungen, unterliegen einem Verschleiß und müssen während der Lebensdauer des Hydraulikzylinders gewechselt werden. Weiter kann es vorkommen, dass nicht vorhersehbare Betriebszustände oder im Hydraulikfluid enthaltene Verschmutzungen zu einem vorzeitigen Verschleiß der Kolbendichtung oder anderer Dichtungen des Hydraulikzylinders führen.
Abgenutzte oder beschädigte Dichtungen führen zu einer ungewollten Leckage. Schwer zu erkennen ist dabei vor allem eine Beschädigung an der Kolbendichtung, da bei einem Differenzialzylinder die dadurch hervorgerufene Leckage nicht von außen an dem Hydraulikzylinder erkennbar ist. So kommt es lediglich zu einem Übertritt von Hydraulikflüssigkeit von einer unter hohen Druck stehenden Hydraulikkammer zu der unter weniger hohen Druck stehenden Hydraulikkammer. Nachteilhaft hieran ist, dass für ein Halten des Hydraulikzylinders eine höhere Pumpleistung erforderlich ist, da das aufgrund der Leckage abfließende Hydraulikfluid nachgepumpt werden muss. Im schlimmsten Fall kann es neben den bereits angesprochenen Wirkungsgradverlusten zu einem Totalausfall des Hydraulikzylinders kommen, was in der Regel eine ungewollte Stillstandszeit der mit dem Hydraulikzylinder versehenen Maschine mit sich bringt.
Es ist demnach das Ziel der vorliegenden Erfindung Leckagen, insbesondere bei einer Kolbendichtung frühzeitig bereits dann zu erkennen, wenn diese erst einen unmerklich geringen Wirkungsgradverlust mit sich bringen und/oder von außen noch keinerlei sichtbare Anzeichen für eine Leckage erkennbar sind.
Mit einer solchen Information einer sich ankündigenden Leckage bzw. einer bereits entstandenen sehr geringen Leckage kann rechtzeitig eine Wartung oder eine Reparatur in Auftrag gegeben werden, so dass unvorhergesehene Stillstandszeiten der mit dem Hydraulikzylinder versehenen Maschine nicht mehr auftreten. Weiter kann der Hydraulikzylinder betriebsgerechter gewartet werden, da der Verschleißzustand rechtzeitig detektiert wird, so dass Betriebs- Wartungs- und Energiekostengespart werden können.
Das vorliegend diskutierte Problem wird mit einer Vorrichtung nach Anspruch 1 bzw. einem Verfahren nach Anspruch 8 gelöst, das sämtliche Merkmale des Anspruchs 1 aufweist.
Gemäß der Erfindung umfasst die Vorrichtung zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder einen ersten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer ersten Druckkammer eines Hydraulikzylinders, einen zweiten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer zweiten Druckkammer des Hydraulikzylinders, und eine Auswerteeinheit zum kontinuierlichen Erfassen der Druckwerte von dem ersten Drucksensor und dem zweiten Drucksensor, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, aufgrund der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, des Hydraulikzylinders zu erkennen.
Der Hydraulikzylinder kann nach einer Fortbildung der Erfindung ein doppeltwirkender Hydraulikzylinder sein, der je Druckkammer einen dafür vorgesehenen Drucksensor aufweist.
Die Auswerteeinheit ist nun dazu in der Lage, die erhaltenen Druckwerte der beiden mit den zwei Druckkammern verbundenen Drucksensoren zu analysieren und hinsichtlich einer unnormal hohen Leckage zu bewerten. Dabei gehen sowohl mindestens ein Druckwert des ersten Drucksensors wie auch mindestens ein Druckwert des zweiten Drucksensors in die Auswertung ein.
Die Auswertung ermöglicht demnach eine Überprüfung, ob die Dichtung, insbesondere die Kolbendichtung des Hydraulikzylinders weiterhin funktioniert oder bereits eine Leckage zulässt.
Nach einer optionalen Modifikation der Erfindung kann ferner vorgesehen sein, dass die Auswerteeinheit zur Auswertung der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors ein neuronales Netz verwendet oder ein neuronales Netz ist. Vorteilhaft hieran ist, dass ein neuronales Netz bei entsprechenden Trainingsdaten eigene Kriterien bzw. Klassifikationsparameter entwickelt, anhand der es erkennt, ob ein Hydraulikzylinder eine Leckage aufweist oder nicht. Selbstverständlich ist es aber auch möglich, Vorgaben zu machen, anhand derer das neuronale Netz Entscheidungen treffen soll.
Nach der Erfindung kann ferner vorgesehen sein, dass die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, durch maschinelles Lernen Kombinationen von Druckwerten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors als in der Norm liegend oder außerhalb der Norm liegend zu klassifizieren.
Dabei kann die Auswertung der erfassten Druckwerte während des laufenden Betriebs des Hydraulikzylinders durchgeführt werden, so dass eine kontinuierliche Überwachung des Hydraulikzylinders auch während des Betriebs erfolgt.
Die Auswerteeinheit kann ausgelegt sein, durch maschinelles unüberwachtes Lernen (auch genannt: Unsupervised Learning) die Klassifikationsparameter zum Erkennen einer von der Norm abweichende Leckage des Hydraulikzylinders zu bilden.
Beim Machine-Learning-Verfahren des Unsupervised Learnings steht das Gruppieren von Daten im Vordergrund. Basis hierfür sind meist statistische Verfahren, so dass Abhängigkeiten in den zugeführten Daten erkannt werden können. So werden spezifischen Werten von Druckwert-Kombinationen der beiden Drucksensoren, bzw. von Abfolgen davon, mit einem normalen Betrieb des Hydraulikzylinders oder mit einem von der Norm abweichenden Zustand verknüpft. Weiter ist eine Anomalie-Erkennung möglich, die durch geeignete Bildung von Clustern (Klassifikationsparametern) ermittelt, welche Datensätze der Norm entsprechen, und welche eher auffällig sind. Die Auswertung basiert dabei vorzugsweise auch auf von der Maschine erstellten Regeln und Zusammenhänge. So gelingt es, dass ein undichter Kolben in dem Hydraulikzylinder frühzeitig erkennbar ist.
Dabei kann vorgesehen sein, dass zum Trainieren des maschinellen unüberwachten Lernens Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem defekten Hydraulikzylinder sowie entsprechende Messdaten von einem nicht defekten Hydraulikzylinder herangezogen werden.
Dabei kann ferner vorgesehen sein, dass nach einem Trainieren des maschinellen unüberwachten Lernens die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, eine Kombination von Druckwerten der beiden Drucksensoren einer Plausibilitätsprüfung zu unterziehen, die auf dem Prinzip des überwachten Lernens basiert.
Die Erfindung betrifft ferner ein Verfahren zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, wobei in dem Verfahren Druckwerte eines ersten Drucksensors, der den Druck in einer ersten Kammer eines Hydraulikzylinders misst, und Druckwerte eines zweiten Drucksensors, der den Druck in einer zweiten Kammer des Hydraulikzylinders misst, kontinuierlich aufgenommen werden, und auf eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, anhand der erfassten Druckwerte geschlossen wird.
Eine innere Leckage bei einem Hydraulikzylinder ist ein Fluss von Hydraulikfluid über den Kolben hinweg von der einen Druckkammer zu der anderen Druckkammer. Eine solche Strömung wird durch eine intakte Kolbendichtung verhindert.
Nach dem Verfahren kann vorgesehen sein, dass die Abweichung von der Norm durch die Klassifikation von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern oder einer Reihe von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern erfolgt.
Die durch die Drucksensoren zu einem Zeitpunkt gemessenen Daten bilden einen Datensatz oder einen Teil eines Datensatzes, der von der Auswerteeinheit auf Auffälligkeiten hin überprüft wird. Der Datensatz kann dabei bspw. noch mit einem Verfahrzustand des Kolbens verknüpft sein, so dass auch eine Bewegungsabweichung des Kolbens bei unauffälligen Druckwerten erkannt wird.
Die erzeugten Datensätze können dabei auch Datensätze eines gewissen zeitlichen Ablaufs darstellen, so dass sich die Auswertung nicht auf einen bestimmten Zeitpunkt beschränken muss und auch sich über die Zeit verändernde Umstände sichtbar werden.
Nach dem erfindungsgemäßen Verfahren kann ferner vorgesehen sein, dass für eine Beurteilung, ob eine Abweichung von der Norm vorliegt, maschinelles Lernen genutzt wird, insbesondere unüberwachtes maschinelles Lernen, vorzugsweise indem Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem defekten Hydraulikzylinder sowie Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem nicht defekten Hydraulikzylinder für eine Trainingssequenz des maschinellen unüberwachten Lernens herangezogen werden.
Die Besonderheit des unüberwachten Lernens ist, dass der erwartete Output am Anfang des Lernvorgangs nicht bekannt ist. Es werden zwar Datensätze eines defekten Hydraulikzylinders und eines intakten Hydraulikzylinders beim unüberwachten Lernen zugeführt, es wird aber nicht vorgegeben, in welche Kategorien (bspw. Kolbendichtung intakt oder nicht intakt) die ausgewerteten Daten einzuteilen sind. Der Ansatz beim unüberwachten Maschinenlernen ist ergebnisoffen. Der Lernvorgang vollzieht sich dadurch, dass der Algorithmus versucht, Daten in einer bestimmten Art und Weise zu clustern, also zu gruppieren, oder Anomalien zu identifizieren.
Ferner kann nach einer Fortbildung der Erfindung vorgesehen sein, dass die Ausgabe der Beurteilung, ob einer Abweichung von der Norm vorliegt, die aufgrund von unüberwachtem maschinellen Lernen erhalten wird, als Trainingsdaten für ein überwachtes Lernen herangezogen werden, um zu verifizieren, ob die für das überwachte Lernen genutzten Annahmen korrekt sind.
Man nutzt also die vom unüberwachten Lernen erhaltenen Datensätze als gelabelte Datensätze und verwendet diese als Trainingsdaten für ein nachgeschaltetes überwachtes Lernen. Hieraus ergibt sich ein Modell das mit den gelabelten Daten getestet werden kann.
Nach einer optionalen Modifikation der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, während des Betriebs des Hydraulikzylinders durchgeführt wird.
Weiter kann vorgesehen sein, dass die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, durch die Klassifikation von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern oder einer zeitlichen Abfolge von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern erfolgt.
Ebenfalls möglich ist, dass zur Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, nicht nur die Druckwerte der beiden Drucksensoren sondern auch der Verfahrzustand des Hydraulikzylinders herangezogen werden.
Dabei kann ein Druckwert des ersten Drucksensors, ein Druckwert des zweiten Drucksensors und der Verfahrzustand des Hydraulikzylinders für einen gemeinsamen Zeitpunkt einen Datensatz bilden, und die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, auf Grundlage dieses Datensatzes oder einer zeitlichen Abfolge mehrerer dieser Datensätze erfolgen.
Weitere Merkmale, Einzelheiten und Vorteile der Erfindung werden anhand der nachfolgenden Figurenbeschreibung ersichtlich. Dabei zeigen:

1: eine schematische Darstellung der erfindungsgemäßen Vorrichtung an einem Hydraulikzylinder, und
2: ein Ablaufdiagramm für das Verfahren der Leckageerkennung.

1 zeigt eine schematische Darstellung eines Differenzialzylinders, der durch einen Kolben in eine erste Druckkammer 3 und eine zweite Druckkammer 4 unterteilt wird. Der Kolben besitzt dabei eine Dichtung 6, so dass die beiden Druckkammern fluidisch voneinander getrennt sind. Wird der Kolben bewegt, erfolgt dies über die Zufuhr und entsprechende Abfuhr eines Hydraulikfluids über die beiden Fluidanschlüsse 7.
Ist die Dichtung 6 jedoch defekt oder schon über das zulässige Maß hinaus abgenutzt, kommt es zu einer Leckage 5, so dass Hydraulikfluid von einer unter hohem Druck stehenden Kammer 3 zu einer unter weniger hohem Druck stehenden Kammer 4 strömt.
Da eine solche Leckage nicht von außen zu sehen ist, jedoch zu erhöhten Pumpaufwand des Hydraulikfluids führt und schlimmstenfalls sogar zu einer Beschädigung des Hydraulikzylinder führen kann, ist es von Vorteil, diesen Leckagezustand rechtzeitig zu erkennen.
Hierzu ist an jeder der beiden Druckkammern 3, 4 je ein Drucksensor 2 vorgesehen, um Druckwerte an eine Recheneinheit 1 zu übermitteln. In dieser Recheneinheit findet dann eine Auswertung statt, die anhand der ermittelten Druckwerte der beiden Druckkammern ein Leckage zwischen den beiden Kammern über den Kolben hinweg erkennen kann. Typischerweise ist dabei die Kolbendichtung verschlissen, so dass es eine Fluidpassage zwischen den beiden eigentlich durch den Kolben getrennten Druckkammern gibt.
Dabei werden in der Recheneinheit mittels maschinellen Lernen die Druckzustände klassifiziert, welche eindeutig den Leckagezustand des Hydraulikzylinders identifizieren. Während des Betriebs des Hydraulikzylinders werden die Drucksignale aus den beiden Kammern ausgewertet und auf den Betriebszustand der Kolbendichtung geschlossen.
Die Auswertung ist dabei anhand eines Flow-Charts erläutert, das in 2 dargestellt ist.
In S1 und S2 ist angegeben, dass sowohl ein vollständig intakter Hydraulikzylinder als Referenz wie auch ein defekter Hydraulikzylinder, der über eine verschlissene Kolbendichtung verfügt, erforderlich sind, um in S3 entsprechende Messdaten der beiden Hydraulikzylinder zu erzeugen. In S3 wird also der Druck eines Differenzialzylinders stangen- und kolbenseitig erfasst. Die Erfassung kann dabei über einen bestimmten Verfahrweg bei unterschiedlichen Druckbelastungen des Zylinders erfolgen und zudem auch auf Werte aus dem Wegmesssystem des Hydraulikzylinders zurückgreifen.
Nachdem die Messdaten von dem intakten Hydraulikzylinder erstellt worden sind, bilden diese Referenzmessdaten (S4). Analog dazu bilden die Messdaten des defekten Hydraulikzylinders Messdaten des defekten Zylinders (S5).
In S6 werden die Messdaten des intakten und des defekten Hydraulikzylinders zu einem gemeinsamen Datensatz vereinigt, um als Grundlage für ein unüberwachtes maschinelles Lernen verwendet zu werden. Dabei ist es vorliegend von Vorteil, wenn das zugrundeliegende Cluster-Verfahren ein dichtebasiertes Verfahren ist, das auf Algorithmen zur Daten-Dichte und Distanzfunktionen zurückgreift.
Hieraus erhält man dann die gelabelten Daten (S8), welche in S9 als Trainingsdaten für ein überwachtes maschinelles Lernen (S10) genutzt werden.
Das so trainierte neuronale Netz bildet auf Grundlage hiervon ein Modell (S11), das mit Testdaten (S12), die aus den gelabelten Daten (S8) gewonnen werden, getestet werden kann, so dass man im Ergebnis ein getestetes Modell (S13) erhält.
Dieses getestete Modell (S13) wird durch die Recheneinheit 1 angewandt, so dass man bei entsprechenden Druckwerten der beiden Drucksensoren zuverlässig auf einen Defekt in der Kolbendichtung schließen kann.
Dazu werden einfach kontinuierlich die erzeugten Druckwerte an die Recheneinheit 1 weitergegeben, die unter Zugrundelegung des getesteten Modells das Vorliegen einer von der Norm abweichenden Leckage erkennen kann, die durch eine defekte Kolbendichtung bedingt ist.

Claims

Vorrichtung zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, umfassend: einen ersten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer ersten Druckkammer eines Hydraulikzylinders, einen zweiten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer zweiten Druckkammer des Hydraulikzylinders, und eine Auswerteeinheit zum kontinuierlichen Erfassen der Druckwerte von dem ersten Drucksensor und dem zweiten Drucksensor, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, aufgrund der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, des Hydraulikzylinders zu erkennen.
Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Auswerteeinheit zur Auswertung der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors ein neuronales Netz verwendet oder ein neuronales Netz ist.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, durch maschinelles Lernen Kombinationen von Druckwerten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors als in der Norm liegend oder außerhalb der Norm liegend zu klassifizieren.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, die Auswertung der erfassten Druckwerte während des laufenden Betriebs des Hydraulikzylinders durchzuführen.
Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, durch maschinelles unüberwachtes Lernen die Klassifikationsparameter zum Erkennen einer von der Norm abweichende Leckage des Hydraulikzylinders zu bilden.
Vorrichtung nach Anspruch 5, wobei zum Trainieren des maschinellen unüberwachten Lernens Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem defekten Hydraulikzylinder sowie Messdaten von einem nicht defekten Hydraulikzylinder herangezogen werden.
Vorrichtung nach Anspruch 5 oder 6, wobei nach einem Trainieren des maschinellen unüberwachten Lernens die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, eine Kombination von Druckwerten der beiden Drucksensoren einer Plausibilitätsprüfung zu unterziehen, die auf dem Prinzip des überwachten Lernens basiert.
Verfahren zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, wobei in dem Verfahren: Druckwerte eines ersten Drucksensors, der den Druck in einer ersten Kammer eines Hydraulikzylinders misst, und Druckwerte eines zweiten Drucksensors, der den Druck in einer zweiten Kammer des Hydraulikzylinders misst, kontinuierlich aufgenommen werden, und auf eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, anhand der erfassten Druckwerte geschlossen wird.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Abweichung von der Norm durch die Klassifikation von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern oder einer Reihe von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern erfolgt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 8 oder 9, wobei für eine Beurteilung, ob eine Abweichung von der Norm vorliegt, maschinelles Lernen genutzt wird, insbesondere unüberwachtes maschinelles Lernen, vorzugsweise indem Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem defekten Hydraulikzylinder sowie Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem nicht defekten Hydraulikzylinder für eine Trainingssequenz des maschinellen unüberwachten Lernens herangezogen werden.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei die Ausgabe der Beurteilung, ob einer Abweichung von der Norm vorliegt, die aufgrund von maschinellen Lernen, insbesondere unüberwachtem maschinellen Lernen erhalten wird, als Trainingsdaten für ein überwachtes Lernen herangezogen werden, um zu verifizieren, ob die für das überwachte Lernen genutzten Annahmen korrekt sind.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 8 bis 11, wobei die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, während des Betriebs des Hydraulikzylinders durchgeführt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 8 bis 12, wobei die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, durch die Klassifikation von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern oder einer zeitlichen Abfolge von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern erfolgt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 8 bis 13, wobei zur Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, nicht nur die Druckwerte der beiden Drucksensoren sondern auch der Verfahrzustand des Hydraulikzylinders herangezogen wird.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei ein Druckwert des ersten Drucksensors, ein Druckwert des zweiten Drucksensors und der Verfahrzustand des Hydraulikzylinders für einen gemeinsamen Zeitpunkt einen Datensatz bilden, und die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, auf Grundlage dieses Datensatzes oder einer zeitlichen Abfolge mehrerer dieser Datensätze erfolgt.