DE69910800T2 - Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung des Betriebszustandes einer einzelnen Maschine - Google Patents

Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung des Betriebszustandes einer einzelnen Maschine Download PDF

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Description

  • Technisches Gebiet
  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Überwachung des Zustands einer einzelnen Maschine, die zu einer ausgewählten Klasse von Maschinen gehört, wie in dem Oberbegriff vom unabhängigen Patentanspruch 1 definiert, sowie ein System zur Ausführung des Verfahrens.
  • Die industrielle Wirtschaftlichkeit ist ein komplexes System aus Leuten, Objekten, Maschinen und Prozessen, die miteinander wechselwirken, um Produkte zu erzeugen, herzustellen und verbrauchen. Es wird erwartet, dass alle Elemente dieses Systems gemäß bestimmten Werten arbeiten, um es tätig zu halten. Was die technische Seite des Systems anbelangt, muss der Status der Prozesse und Maschinen überwacht werden, um in der Lage zu sein, zu entscheiden, ob sie den Output liefern können, für den sie ausgelegt wurden. Eine Statusüberwachug enthält im Allgemeinen eine wiederholte oder stetige Betrachtung von kritischen Werten wie Temperatur, Druck, Geschwindigkeit usw., die dafür bekannt sind, einen Haupteinfluss auf ein Prozess- oder Maschinenverhalten zu haben, oder die dafür bekannt sind, eine Fehlfunktion anzuzeigen.
  • Es ist bekannt, eine Statusüberwachung von Maschinen, wie beispielsweise elektrische Maschinen durch Vergleichen von Daten durchzuführen, die mittels Sensoren oder äquivalenten Maßnahmen für die gleiche Maschine bei verschiedenen Zeitpunkten gesammelt wurden. Das Problem bei dieser Durchführung ist, dass es trotz der Tatsache, dass wertvolle Daten für diese einzelne Maschine gesammelt werden können, eine lange Zeit dauert, einen Datenpool für die zu überwachende Maschine aufzubauen, sodass bestimmte Verhalten und Trends in Bezug auf den Status der Maschine auf der Basis derartiger Daten nur vorhergesagt werden kann, nachdem die Maschine für eine lange Zeit gelaufen ist. Eine ähnliche Überwachung wurde ebenfalls für industrielle Prozesse durchgeführt. Dies ist nicht nur ineffektiv, sondern auch kostspielig und folglich wirtschaftlich nachteilig.
  • Hintergrund-Stand der Technik
  • Einige Verfahren und Vorrichtungen zur Überwachung des Status bzw. des Zustands einer Maschine sind aus dem Stand der Technik bekannt.
  • Dokument US-A-5,737,215 offenbart eine Vorrichtung zum Vergleichen einer Maschine in einer Flotte von Maschinen, wobei die Vorrichtung eine Vielzahl von Charakteristiken jeder Maschine in der Flotte abfühlt und einen Satz an Flottendaten ansprechend bestimmt. Zudem bestimmt die Vorrichtung einen Satz an Referenzmaschinendaten und erzeugt ansprechend ein Abweichungssignal.
  • Dokument WO 98/39718 A offenbart ein verteiltes Diagnosesystem, in dem eine Vielzahl von lokalen Überwachungsvorrichtungen lokale Informationen sammeln, die verschiedene Maschinen betreffen, und die Informationen gemäß den neudefinierten Diagnoseparametern für Diagnosezwecke verarbeiten. Die lokalen Informationen, die durch die Vielzahl von lokalen Überwachungsvorrichtungen gesammelt werden, werden einem globalen Prozessor bereitgestellt, der die gesammelten Informationen global verarbeitet, um den lokalen Überwachungsvorrichtungen aktualisierte Diagnoseparameter bereitzustellen.
  • Dokument US 5,251,151 offenbart ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Diagnostizieren des mechanischen Zustands einer Maschine. Das Verfahren umfasst die Schrittes des Abfühlens eines Referenzschwingungssignals der Maschine; Erzeugen eines Referenzsatzes von Ereignissen von dem Referenzschwingungssignal der Maschine; Sichern eines Testschwingungssignals der Maschine; Erzeugen eines ersten Testsatzes von Ereignissen mit dem Referenzsatz von Ereignissen zur Bestimmung des mechanischen Zustands der Maschine.
  • Weiterhin offenbart Dokument WO 97/20224 ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Testen einer Vielzahl von elektrischen Vorrichtungen, wodurch Messwerte gleichzeitig für die Vielzahl elektrischer Vorrichtungen gesammelt werden und die Signale, die die Werte beschreiben, mit vorrichtungsspezifischen Identifikationscodes bereitgestellt werden. Die dann identifizierten Signale werden dann ununterbrochen online einem Datenverarbeitungssystem zugeführt, wo sie mit Nennwerten verglichen werden. Wenn ein Signal von einem Nennwert abweicht, wird die Vorrichtung, von der das Signal ausging, als defekt angezeigt.
  • Schließlich offenbart EP 0 775 335 B1 ein Verfahren zur Überwachung von multivariaten Prozessen, in dem der Verlauf des Prozesses von einer Vielfalt von Variablen des Prozesses abhängt. Das Verfahren involviert eine Beschreibung der relevanten Variablen als einen mehrdimensionalen Raum, wobei jede Variable eine unabhängige Komponente in dem Raum darstellt, wobei die Beobachtungen der variablen Werte bei einer bestimmten Zeit einen Punkt in dem mehrdimensionalen Raum darstellen, wobei die Beobachtungen einer Zahl von Zeiten einen Punktschwarm bzw. -schar in dem Raum bilden, wobei wenigstens eine erste und eine zweite Hauptrichtung des Punktschwarms bzw. -schar berechnet werden, wobei die Projektionen der Beobachtungen dieser ersten und zweiten Richtung bestimmt werden, wobei die Beobachtungen in der Ebene grafisch veranschaulicht werden, die durch die erste und die zweite Hauptrichtung in dem Punktschwarm gebildet wird, wobei weiterhin die Hauptrichtungen während des Verlaufs des Prozesses kontinuierlich aktualisiert werden, wodurch die grafischen Informationen dynamisch werden und wobei schließlich der Betreiber oder das Überwachungsglied des Prozesses, basierend auf den vorliegenden Informationen, Glieder anpasst, die variable Größen in dem Prozess derart beeinflussen, dass der Prozess auf optimale Betriebszustände gesteuert wird. Informationen über den Verlauf des Prozesses werden durch Projizieren gemessener Daten auf eine Ebene erhalten, die in dem variablen Raum enthalten ist, der den Prozess beschreibt. Die Ebene, zu der gemessene Daten gemäß dem PCA- und PLS-Verfahren projiziert werden, folgt dem Fluss neuer Reihen gemessener Prozessdaten dynamisch, wobei die Projektionsebene in der Lage ist, in dem multivariaten Raum zu drehen, der den Prozess beschreibt. Dies stellt eine konstante Überwachung des Prozesses in Bezug auf die vorliegende Stufe bereit und nicht in Bezug auf eine prozesshistorische Stufe bereit.
  • Obwohl die vorstehenden Verfahren eine Anzahl von vorteilhaften Merkmalen bereitstellen, verbleibt jedoch ein wesentliches Problem, nämlich ein Mangel an Referenzdaten, wenn eine neue Maschine, ein neues Verfahren oder ein neuer Prozess entwickelt wird. Insbesondere gibt es einen Datenmangel an Fehlern und Problemen mit neuen Maschinen/Prozessen, usw.
  • Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es deshalb, ein Verfahren und ein System zur Überwachung des Zustands einer einzelnen Maschine eines bestimmten Typs bereitzustellen, wobei das Verfahren und das System Statusdaten zum schnellen und zuverlässigen Vergleich bereitstellen, Referenzdaten für eine neue Maschine/einen neuen Prozess schnell verfügbar machen, sodass Fehler oder Probleme mit einer neuen Maschine oder einem neuen Prozess schnell detektiert werden können.
  • Diese Aufgabe wird durch die Merkmale vom unabhängigen Patentanspruch 1 gelöst, wobei vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung durch die Merkmale beschrieben werden, wie in den abhängigen Ansprüchen enthalten.
  • Zusammenfassung der Erfindung
  • Die Grundidee der vorliegenden Erfindung ist, dass anstelle des Sammeln eines Datenpools für ein einzelnes Objekt, z. B. nur eine Maschine, das Objekt mit ähnlichen Maschinen mittels einer gemeinsamen, möglicherweise globalen Datenbank verglichen wird, wobei eine viel größere statistische Basis erhalten wird, die zu viel mehr Möglichkeiten führt, um Bedürfnisse und Nachfragen für Korrekturmaßnahmen in Bezug auf die überwachte Maschine zuvorzukommen. Durch Vergleichen von Daten einer Maschine mit Daten von vielen anderen des gleichen Typs mittels einer globalen Datenbank und einer Analysenfunktion, kann man den absoluten und tatsächlichen Zustand für die Maschine bestimmen und auf eine derartige Weise eine Verschlechterung viel schneller erfassen. Es wird folglich ein Verfahren zur Bestimmung des absoluten/tatsächlichen Status für eine Maschine, elektrisch oder nicht, durch eine globale Datenbank bereitgestellt. Dies wird durch Vergleichen von Daten einzelner Maschinen mit einer Kompilation von Daten vieler anderer Maschinen durchgeführt. Der Vorteil ist mehr bestimmte Informationen, Erfassungen, eine viel frühere Detektion einer Änderung oder Verschlechterung für eine neu entwickelte Maschine oder ein neu entwickeltes Verfahren, vom Betriebszustand und dadurch eine bessere Wartungsplanung und dadurch geringere Kosten für Abnehmer.
  • Anspruch 1 offenbart den Gegenstand dieser Erfindung.
  • Es gibt verschiedene Typen von Daten, die verwendet werden können, um ein Objekt, eine Maschine oder ein Aggregat mit allen anderen Objekten oder Maschinen des gleichen Typs zu vergleichen. Ein Weg ist, die Änderungsrate von z. B. einer Lager- bzw. Einflusstemperatur mit Mittelwerten der Änderungsrate für alle anderen Maschinen zu vergleichen, wie in der Datenbank enthalten. Ein anderer Weg kann sein, die bei spezifischen Belastungen, z. B., 100%, gemessenen Maschinendaten mit den anderen Maschinen zu vergleichen, wie in der Datenbank bei 100% Belastung enthalten. Obwohl jede Maschine einzeln ist, sollten der Mittelwert von vielen Maschinen im Wesentlichen konstant sein, während jede einzelne Maschine variieren kann. Elektrische Generatoren des PowerformerTM Typs können als ein spezifischer Maschinentyp oder als eine ausgewählte Klasse von Maschinen angesehen werden. Sogar etwas unterschiedliche Maschinen können bestimmte Auswahlen an Parametern haben, die sich in einer allgemeinen Weise verhalten. Zum Beispiel können PowerformerTM Generatoren einer allgemein ähnlichen Ausgabe zur sowohl Hydrogeneration als auch zur Turbogeneration zusammen eine ausgewählte Klasse von Maschinen, insbesondere in Bezug auf eine Auswahl interessierender Parameter bilden, von denen erwartet wird, auf eine gemeinsame oder ähnliche Weise zu wirken.
  • Das Verfahren der vorliegenden Erfindung zur Überwachung des Zustands einer einzelnen Maschine, die zu einer ausgewählten Klasse von Maschinen gehört, wobei für diesen Zustand bedeutende bzw. wichtige Betriebsdaten mit Referenzdaten gemäß einem vorbestimmten Kriterium verglichen werden, wie in der Referenzdatenbank enthalten, mit der andere Objekte der gleichen ausgewählten Klasse wie das einzelne Objekt verbunden werden können, und wobei die zentrale Datenbank eine Kompilation der Betriebsdaten aller mit der Datenbank verbundenen Maschinen, wie beispielsweise Datenmodelle, die unter Berücksichtigung des Typs von mit der Datenbank verbundenen Objekten erzeugt werden, das Alter der Objekte usw., andere Einflüsse, wie beispielsweise Erneuerungen, bekannte Fehler usw. sowie Wandlerdaten des einzelnen Objekts enthält, und wobei ein Ausgangssignal gebildet wird, das das Resultat des Vergleichs anzeigt, enthält die Schritte des Erzeugens eines ersten Satzes Betriebsdaten für die ausgewählte Klasse von Maschinen auf Basis von in einer Referenzdatenbank gespeicherten Daten, des Erzeugens eines zweiten Satzes Betriebsdaten für die einzelne Maschine basierend auf an der Maschine durchgeführten Messungen, des Bildens von ersten Referenzdaten in Abhängigkeit von Werten von wenigstens einer Auswahl des ersten Satzes Betriebsdaten, des Bilden von zweiten Referenzdaten in Abhängigkeit von Werten des zweiten Satzes Betriebsdaten, des Vergleichens der zweiten Referenzdaten mit den ersten Referenzdaten gemäß dem ersten vorbestimmten Kriterium, und des Bildens des Ausgangssignals in Abhängigkeit des Resultats des Vergleichs.
  • Nach Verbinden mit der zentralen Datenbank können Wandlerdaten der einzelnen Maschine auf die zentrale Datenbank übertragen werden, um in einer einzelnen Datenbank gespeichert zu werden die an der Referenzdatenbank angeordnet ist, und Modelldaten, die mittels Analysentools an der zentralen Datenbank erzeugt wurden, können zu einem Speicher an dem einzelnen Objekt, d. h. der einzelnen Maschine, zum Vergleich mit Wandlerdaten des einzelnen Objekts während einer Vorverarbeitung übertragen werden.
  • Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung umfasst das Verfahren die Schritte des Durchführens einer Fehlerüberprüfung an dem zweiten Satz Betriebsdaten vor dem Schritt des Hochladens und Speicherns des zweiten Satzes Betriebsdaten in der Referenzdatenbank.
  • Vorzugsweise werden die Referenzdaten oder das Modell, wie von der zentralen Datenbank bereitgestellt, nicht unter Berücksichtigung der Daten, wie mittels des Wandlers in der einzelnen Maschine erhalten, geändert, bevor Funktionen an dem Objekt selber, z. B. Wartungsmaßnahmen oder Komponentenauswechselungen, durchgeführt wurden, sodass das Modell immer noch den Stand des Objekts in der Situation vor einer Änderung darstellt.
  • Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung umfasst der Schritt des Bildens von ersten Referenzdaten den Schritt des Auswählens von Betriebsdaten für eine ausgewählte Gruppe von Parametern in der Referenzdatenbank und des Bildens der ersten Referenzdaten in Abhängigkeit von Betriebsdaten für die ausgewählte Gruppe von Parametern, und umfasst der Schritt des Bildens von zweiten Referenzdaten den Schritt des Auswählens von Betriebsdaten für die ausgewählte Gruppe von Parametern in dem zweiten Satz Betriebsdaten.
  • Gemäß einer anderen Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann eine statistische Analyse gemäß einem vorbestimmten statistischen Verfahren der in der Referenzdatenbank gespeicherten Betriebsdaten zum Vergleichen der Betriebsdaten der einzelnen Maschine mit der Kompilation von Daten in der Datenbank, entweder zur Erzeugung von Reports lokal an dem einzelnen Objekt im Anschluss an einen. Vergleich von Daten oder zentral an der zentralen Datenbank, zur Erzeugung der ersten Referenzdaten in Abhängigkeit des Resultats der statistischen Analyse verwendet werden.
  • Die Kriterien zum Vergleichen von „Betriebsdaten", die von dem Wandler bereitgestellt wurden und vorverarbeitet wurden, mit „Referenzdaten", wie in einem Modell enthalten, ist, dass der Wert in Frage in dem Betriebspunkt außerhalb Sollwerten liegt, d. h. dass ein normierter Wert (die Abweichung bzw. der Rest) einen feststehenden Grenzwert überschritten hat, wodurch Grenzwerte zum Alarmieren sowie für kritische Gegebenheiten festgesetzt werden können.
  • Weiterhin kann die Referenzdatenbank eine Zeitreihe von Werten für einen oder mehrere Parameter der Betriebsdaten für jede einzelne Maschine enthalten, die mit der Referenzdatenbank verbunden sein kann.
  • Gemäß dem Verfahren, wie von der vorliegenden Anmeldung vorgeschlagen, können die zweiten Referenzdaten entweder an der lokalen Maschine gebildet werden, oder sie können zentral in einem System gebildet werden, das die Referenzdatenbank einschließt. Genauso können die ersten Referenzdaten von einer Kopie der einzelnen Datenbank gebildet werden, die an der lokalen Maschine angeordnet ist, sodass die ersten Referenzdaten mit den zweiten Referenzdaten an der lokalen Maschine verglichen werden können, oder die ersten
  • Referenzdaten können mit den zweiten Referenzdaten zentral in einem System verglichen werden, das die Referenzdatenbank einschließt, wobei die zweiten Referenzdaten von der einzelnen Datenbank erhalten werden können, die an dem System angeordnet ist, das die Referenzdatenbank einschließt.
  • Zwei oder mehrere erste Referenzdaten können jeweils in Abhängigkeit der von der ausgewählten Klasse von Maschinen gesammelten Betriebsdaten gebildet werden, und zwei oder mehrere zweite Referenzdaten können jeweils in Abhängigkeit der von der einzelnen Maschine gesammelten Betriebsdaten gebildet werden.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann die statistische Analyse eine multivariate Analyse sein. Im Grunde ist jede einzige Maschine, zum Beispiel Stromgeneratoren und dergleichen, ein Individuum mit seinen eigenen Vorraussetzungen. Durch statistische Korrelation von Daten einer Anzahl von Generatoren in einem Modell, können jedoch Abweichungen/Divergenzen vom normalen Verhalten für einzelne Generatoren detektiert werden. Für die statistische Behandlung der gesammelten Daten ist eine multivariate Analyse (MVA) ein geeignetes Tool. Durch Abfühlen einer Variablen, nämlich durch einen Sensor oder äquivalenten Mitteln, zum Beispiel bei einer Zeit, wenn jede der Maschinen, Generatoren usw. bei einer maximalen Leistung sind, können sogar Daten von verschiedenen Generatoren mit exakt dem gleichen Verfahren korreliert werden. Multivariate Alarme sind sehr informativ, weil sie auf allen Betriebsdaten basieren. Es ist nicht unüblich für eine Störung, mit kleinen Abweichungen bei verschiedenen Betriebsvariablen zur gleichen Zeit zu beginnen. Derartige kleine Drifts sind normalerweise schwierig zu detektieren. Was die Darstellung eines multivariaten Werts betrifft, kann die letztere (normierte Abweichung bzw. normierter Rest) zum Beispiel in einem xy Plot dargestellt werden und kann Angaben darüber geben, welche der gemessenen Werte eine mögliche Abweichung von dem Modell verursacht hat (größere Abweichung bzw. größerer Rest). Bis zu 60 Trendkurven oder sogar mehr können als ein „Snakeplot" in zwei Abmessungen beurteilt werden. Eine statistische Behandlung mit MVA wird verwendet, um Referenzdaten in der Form eines Graphen oder Bilds, wie beispielsweise ein Punktschwarm oder Snakeplot, herzustellen, das zusätzlich auf einem Computerbildschirm angezeigt werden kann.
  • Was durch einen „multivariaten Alarm" gezeigt werden kann und wie ein derartiger Alarm zur Verwendung eingefügt werden kann, hängt davon ab, welcher Typ Kriterien für den Vergleich von „Betriebsdaten" mit „Referenzdaten" erzeugt wird. Es kann ein multivariater Alarm erzeugt werden, der in Abhängigkeit einer Kriterienwahl Zustände, wie Alarm und kritische Werte, anzeigen soll. Geeignete ausgewählte kritische Werte- oder sogar Stop-Indikatoren können Schutzmaßnahmen bereitstellen. Eine derartige Schutzmessung ist in Bezug auf Genauigkeit sehr anspruchsvoll und ist für klar definierte Signalpegel geeignet.
  • Es gibt zwei verschiedene Techniken zur Modellierung von Prozessen. Eine mechanistische Modellierung, die als Hard-Modellierung bekannt ist, und eine empirische, oder Soft-Modellierung. Hard-/Mechanistische Modelle werden allgemein, zum Beispiel, in der Physik verwendet. Sie werden aus Axiomen oder grundlegenden Theorien formuliert. Wirkliche Daten werden 'nur' verwendet, um das Modell zu verifizieren oder zu verwerfen. Ein gutes mechanistisches Modell weist den Vorteil auf, auf gesicherten Theorien zu basieren und ist im Allgemeinen über einen breiten Bereich zuverlässig. Während eine mechanistische Modellierung ein realisierbarer Zugang für relativ kleine Systeme ist, ist es schwierig und manchmal sogar unmöglich, ein Axion um einen komplexen Industrienprozess zu bilden.
  • Vollständig im Gegensatz dazu basiert das Modell bei einer empirischen Modellierung auf wirklichen Daten. Die Technik ist offensichtlich auf diese Daten angewiesen, die von sehr hoher Qualität sind. Prozessdaten bestehen aus vielen verschiedenen gemessenen Werten, was sie multivariat macht.
  • Es gibt verschiedene statistische Verfahren für multivariate Modellierung. Traditionelle multivariate Modellierungstechniken, wie beispielsweise MLR (Multiple Linear Regression) setzen fehlerfreie, unabhängige Daten voraus. Derartige Techniken werden deshalb bei der vorliegenden Erfindung nicht funktionieren, weil sie hoch korreliert sind und manchmal auch ziemlich empfindlich auf Rauschen sind.
  • Eine Lösung dieses Problems ist, Projektionstechniken zu verwenden. Diese sind fähig, den systematischen Teil der Daten zu extrahieren und diese Informationen als latente Variablen auszudrücken. Projektionstechniken sind für schnelle Überblicke eines komplexen Prozesses ideal und deshalb für den vorliegenden Fall sehr gut geeignet. Zwei Techniken, die zur Prozessüberwachung, Identifizierung von Beziehungen zwischen Prozessparametern und qualitätsbezogenen Parametern usw. maßgeschneidert sind, sind die Projektionstechniken PCA (Principal Component Analysis) und PLS (Projection to Latent Structures), die für die statistische Analyse in dem Verfahren der vorliegenden Erfindung verwendet werden können.
  • Die unter Verwendung dieser zwei Verfahren aufgebauten Modelle können online in der Betriebsdateninformationssystemumgebung ausgeführt werden und dann verwendet werden, um ein oder mehrere Referenzdaten für Statusüberwachungszwecke bereitzustellen.
  • Die Grundidee hinter PCA ist, ein „Projektionsfenster" zu konstruieren, das die Referenzdaten als das optimale Bild der mehrdimensionalen Daten bereitstellt. Die PCA sichert folglich das bestmögliche Fenster, wobei ein optimales Bild der Daten gegeben wird. Die PCA vom Prozess oder von Betriebsdaten involviert typischerweise das Finden einer sehr starken ersten Komponente, einer weniger wichtigen zweiten Komponente und einer dritten Komponente, die eine kleine, aber immer noch systematische Struktur in den Daten beschreibt. Das PCA-Verfahren ist zur Analysierung eines Blocks vom Prozess oder von Betriebsdaten geeignet. Typische Bereiche, die unter Verwendung von PCA analysiert werden können, sind Datenüberblick, -klassifizierung, wenn der Prozess unter oder außer Kontrolle ist, und Echtzeitüberwachung, um die Prozesszustände zu verfolgen und ein herannahendes Ereignis oder Abweichung so früh wie möglich zu detektieren.
  • PLS ist eine Projektionstechnik, mit der komplexe Prozessbeziehungen modelliert werden können. Sie zerlegt zwei Blöcke von Daten, X und Y, in komponentenartige Hauptprojektionen. In der PLS werden die Projektionen konstruiert, um die bestmögliche Korrelation zwischen X und Y zu erhalten. Zudem dient die PLS-Lösung dazu, den X-Block derart zu modellieren, dass das beste Modell zum Vorhersagen von Y erhalten wird. Ein PLS-Modell kann folglich zum Vorhersagen von qualitätsbezogenen Parametern sehr nützlich sein, die im Allgemeinen sowohl kostspielig als auch schwierig zu messen sind. Anstatt eine bestimmte Zeit darauf warten zu müssen, den kritischen Wert zu erhalten; kann er sofort mit einem derartigen Modell vorhergesagt werden.
  • Weil das vorstehend beschriebene Verfahren allgemein ist und auf einem statistischen Modell statt auf einem physikalischen Modell aufgebaut ist, ist die Frage, welche oder welche Art von Signalen in dem Modell dargestellt sind, eher irrelevant. Die Tatsache, dass Signale nicht notwendigerweise mit dem Objekt korreliert sind, bedeutet nicht, dass sie keinen Einfluss aufweisen. Vollständig im Gegenteil wird auf sie geachtet, wenn das Modell aufgebaut wird. Das Verfahren, wie beschrieben, ist trotzdem für Messungen irgendeines Werts, z. B., akustische Signale, manuelle Eingangswerte, Ölabfälle, Druck, Ozonfreisetzung, Ölqualität usw., offen.
  • Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird der Schritt des Durchführens einer Fehlerüberprüfung an dem zweiten Satz Betriebsdaten vor den Schritten des Hochladens und Speicherns vom Verwerfen von Betriebsdaten über vorbestimmte Wertgrenzen der Betriebsdaten hinaus gefolgt, die anschließend auf der zentralen Datenbank aktualisiert werden. Zudem kann der Schritt des Verwerfens von Betriebsdaten über vorbestimmte Wertgrenzen hinaus vom Sammeln von verworfenen Werten in einer zusätzlichen Datenbank zur Fehlermodellierung und/oder Ausfallartmodellierung gefolgt werden.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann die Verbindung der einzelnen Maschine mit der Datenbank an vorgeschriebenen Zeitpunkten durchgeführt werden und für die einzelne Maschine gemessene Daten können mit Betriebsdaten verglichen werden, die vorher für die gleiche Maschine gesammelt wurden.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung können die Betriebsdaten der einzelnen Maschine mit entsprechenden Daten in der Datenbank verglichen werden, die durch Maschinen des gleichen Typs und Alters geliefert wurden. Durch diese Handlungen kann entschieden werden, ob sich die besondere Maschine mehr als die anderen entsprechenden Maschinen ändert.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung werden die Änderungen über die Zeit in den für die einzelne Maschine gesammelten Betriebsdaten mit Änderungen über die Zeit von Referenzdaten für alle mit der Datenbank verbundenen Maschinen verglichen.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung können die Daten komprimiert werden, die an die Datenbank übertragen oder von ihr empfangen werden.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann das Alter der in der Datenbank enthaltenen Daten bewertet werden und die Daten, die ein vorbeschriebenes Alter erreicht haben, können entsprechend komprimiert werden, um z. B. für Langzeitstudien verwendet zu werden. In diesem Fall wird eine Komprimierung ebenfalls Verwerfen von nicht-essentiellen Elementen der Datensätze, zum Beispiel, oder durch ein Verfahren des Reduzierens der Informationsdetailtiefe einschließen. Die Vertraulichkeit der gesammelten Daten ist geschützt, aber jede einzelne Maschine kann in dem Zusammenhang eines Vergleichs mit den gesamten Daten getrennt werden.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung sind die mit der Datenbank verbundenen Maschinen vorzugsweise elektrische Maschinen.
  • Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung enthält die Datenbank vorzugsweise Belastungspunktwerte, die an verschiedenen Zeitpunkten für jede verbundene Maschine genommen werden.
  • Gemäß einer weitern vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung können die Betriebsdaten für eine einzelne Maschine mit vorher gesammelten Betriebsdaten für die gleiche Maschine verglichen werden.
  • Was den Besitz von Daten zwischen dem Abnehmer eines Objekts oder Maschine in Frage und einem Datenbankbesitzer betrifft, so sollte die lokale Ausrüstung einfach und kostengünstig sein, sodass viele Objekte oder Maschinen mit der zentralen Datenbank verbunden werden können. Die Besitzrechte des Besitzen des lokalen Objekts sollen sich auf jene Reports erstrecken, die durch das System basierend auf den Daten hergestellt werden, die der lokale Besitzer dem System gegeben hat. Der lokale Besitzer kauft ein Abonnement und zahlt für die Reports. Das Model, das lokal installiert ist, erzeugt einen Wert, mit einem bestimmten Werdegang, der ausgelesen, in einem Anzeigeinstrument oder in einem auf die einzelne Maschine bezogenen Automatisierungssystem gezeigt werden kann.
  • Die Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden durch Lesen der folgenden Beschreibung in Bezug auf die begleitenden Zeichnungen klarer, in denen:
  • Kurze Beschreibung der Zeichnungen
  • 1 veranschaulicht schematisch eine Vielzahl von Betriebsdaten, die gemessen werden
  • 2 veranschaulicht schematisch eine Abbildung von Referenzdaten
  • 3 veranschaulicht schematisch die Schritte des Verfahrens gemäß einer Ausführungsform der Erfindung; und
  • 4 veranschaulicht eine Ausführungsform eines Systems zur Ausführung des Verfahrens der vorliegenden Erfindung.
  • Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
  • 1 zeigt eine Tabelle von Betriebsdaten, die für eine einzelne Maschine gemessen werden.
  • Messungen von Betriebsdaten, wie jenen, die in 1 gezeigt sind, werden einer Vielzahl von ähnlichen Maschinen in einer ausgewählten Klasse von Maschinen entnommen und in einer Referenzdatenbank 10, 30 gespeichert. Wenigstens ein erster Referenzwert bzw. erste Referenzdaten werden aus den gespeicherten Betriebsdaten bei Punkt 12 unter Verwendung einer oder mehrerer Analysentechniken gebildet und in der Referenzdatenbank 10, 30 gespeichert.
  • 2 zeigt einen Plot von ersten, aus Messungen von Betriebsdaten gebildeten Referenzdaten und zweiten (simulierten) Referenzdaten.
  • Der Plot nimmt die Form eines Schwarms bzw. Schar von Punkten an und demonstriert, wie eine (simulierte) schwache Störung in den zweiten Referenzdaten D von einer einzelnen Maschine klar angezeigt wird, wenn sie zusammen mit den ersten Referenzdaten R einer Vielzahl von ähnlichen Maschinen aufgetragen werden.
  • 3 zeigt Schritte eines Verfahrens zur Überwachung eines Status einer einzelnen Maschine gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Bei Punkt 2 werden die Betriebsdaten der einzelnen Maschine, vorzugsweise mittels eines Wandlers 16, wie in 2, gemessen. Die bei Punkt 2 gemessenen Daten werden bei Punkt 4 mittels eines Datenerfassungstools 18 gesammelt. Der zweite Satz Betriebsdaten für die einzelne Maschine wird in einer einzelnen Datenbank gespeichert, von der vorzugsweise wenigstens eine Kopie der einzelnen Datenbank lokal an der einzelnen Maschine angeordnet ist. Im Anschluss an das Sammeln von Daten bei Punkt 4 werden die erfassten Daten bei Punkt 6 vorverarbeitet. Die Vorverarbeitung kann in wenigstens zwei Modi ausgeführt werden, wobei Modus 1 ein Modellvergleich mit Wandlerdaten für eine Aufsicht des Objekts ist, und Modus 2 eine Rohdatenfilterung ist, die zur Datenmodellierung oder -fokussierung bestimmt sind. Wenigstens ein zweiter Referenzwert bzw. zweite Referenzdaten werden bei Punkt 6b aus den gemessenen Betriebsdaten der einzelnen Maschine gebildet. Die zweiten Referenzdaten werden unter Verwendung der gleichen statistischen Analysentechnik auf den gleichen Betriebsdaten oder der Auswahl von Betriebsdaten gebildet wie die ersten Referenzdaten. Die zweiten Referenzdaten werden vorzugsweise als ein grafischer Plot oder ein Bild dargestellt, wie in 2 gezeigt. Die so gebildeten zweiten Referenzdaten werden lokal bei Punkt 6a mit vorhandenen ersten Referenzdaten verglichen, die in einer zentralen Datenbank 10 aus Messungen einer Vielzahl ähnlicher Maschinen in einer ausgewählten Klassen von Maschinen gebildet werden, wie vorstehend beschrieben. Alternativ können die zweiten Referenzdaten zu der zentralen Datenbank 10, 30 übertragen werden und ein bei Punkt 14 zentral ausgeführter Vergleich und der Vergleich oder das Resultat des Vergleichs werden dann zurück zu Punkt 8 zur Anzeige bei 8b und/oder Speicherung bei 8a übertragen. In der Praxis kann mehr als eine statistische Analyse für eine einzige Maschine eingesetzt und mehr als eine Auswahl aus allen gemessenen Betriebsdaten durchgeführt werden. Das bedeutet, dass es eine Reihe von verschiedenen ersten Referenzdaten geben kann, wobei jede von ihnen mit entsprechenden zweiten Referenzdaten vergleichen werden kann.
  • In einer alternativen Ausführungsform der Erfindung können die gemessenen Betriebsdaten der Maschine zu der zentralen Datenbank 30 übertragen werden und zentral verarbeitet werden, um die zweiten Referenzdaten zu bilden. Wie vorstehend werden die zweiten Referenzdaten dann mit den vorhandenen ersten Referenzdaten verglichen, die von einer Vielzahl ähnlicher Maschinen in einer ausgewählten Klasse von Maschinen gebildet werden. Der Vergleich kann entweder zentral oder lokal durchgeführt werden und der Vergleich oder sein. Resultat kann anschließend lokal angezeigt und lokal gespeichert werden. Diese Alternative der zentralen Verarbeitung und/oder des zentralen Vergleichs kann bevorzugt sein, wenn lokale Datenverarbeitungseinrichtungen an der einzelnen Maschine begrenzt sind.
  • An Punkt 2 genommene Messungen von Betriebsdaten der einzelnen Maschine werden vorzugsweise bei Punkt 6b verarbeitet, bevor sie an die zentrale Datenbank 10, 30 übertragen werden. An der zentralen Datenbank werden die Messungen zu den Daten von einer Vielzahl ähnlicher Maschinen in einer ausgewählten Klassen von Maschine zugefügt, von denen die vorhandenen zweiten Referenzdaten gebildet wurden. Anschließend werden die zweiten Referenzdaten aktualisiert, um die letzten gemessenen Betriebsdaten aufzunehmen.
  • Vor der Tätigkeit des Hochladens von für die einzelne Maschine gemessenen Betriebswerten auf die zentrale Datenbank, wird eine Fehlerüberprüfung durchgeführt. Datenwerte über bestimmte Wertgrenzen hinaus als ein Resultat von, zum Beispiel, eines nahe bevorstehenden Versagens oder eines Komponentenversagens werden aus den Betriebsdaten verworfen, die anschließend auf der zentralen Datenbank aktualisiert werden. Derartige Daten werden statt dessen in Fehleranalysen-Datenbanken zur Bildung von Ausfall- bzw. Störungsmodellen oder Fehlermodellen und dergleichen gesammelt.
  • Derartige Ausfall- bzw. Störungsmodellinformationen können als alternative zweite Referenzdaten zur Verwendung, wenn erste Referenzdaten bestimmt werden, gemäß vorbestimmten Werten verwendet werden, um eine Abweichung zu zeigen, die gegen eine Ausfall- bzw. Störungsart oder Modell getestet werden soll.
  • Die Vorverarbeitung kann alternativ bei Punkt 6a für einen Modellvergleich mit Wandlerdaten für eine Aufsicht des Objekts und bei Punkt 6b für eine Rohdatenfilterung ausgeführt werden, die zum Datenmodellierung oder -fokussieren oder beidem bestimmt ist. Gemäß dem Verfahren können die lokalen Resultate entweder bei Punkt 8b angezeigt werden oder bei Punkt 8a zu einem Speicher für das einzelne Objekt zur Einführung in eine zentrale Datenbank 10 übertragen werden, oder beides. Zur gleichen Zeit wird ein Modell, das auf den Daten vieler Objekte des gleichen Typs in der zentralen Datenbank 10 basiert, die Referenzdaten, zurück zu dem einzelnen Objekt übertragen und für zukünftige Verwendung bei Punkt 6a für einen Modellvergleich mit Wandlerdaten für eine Aufsicht des Objekts gespeichert. Das Modell oder die ersten Referenzdaten, die auf den in der Datenbank gesammelten Daten basieren, werden bei Punkt 12, vorzugsweise unter Verwendung eines multivariaten Modellierungsverfahrens erzeugt. Zudem können zentrale Reports bei Punkt 14 für eine globale Analyse der gesammelten Daten erzeugt werden. Die zwei Rahmen in 3, die aus gestrichelten Linien gemacht sind, zeigen jeweils die Schritte, die einerseits bei dem einzelnen Objekt ausgeführt werden, und die Schritte an, die andererseits zentral in einer Ausführungsform der Erfindung ausgeführt werden.
  • In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung können die an der einzelnen Maschine gemessenen Betriebsdaten zudem mit Betriebsdaten verglichen werden, die vorher für die gleiche Maschine gesammelt und lokal oder zentral gespeichert wurden. Die gesammelten Betriebsdaten können untersucht werden und Änderungen bei den Betriebsdaten über die Zeit können analysiert und mit Änderungen über die Zeit bei den ersten, von der Vielzahl ähnlicher Maschinen gesammelten Referenzdaten verglichen werden.
  • 4 veranschaulicht eine Ausführungsform eines Systems zur Ausführung des Verfahrens der vorliegenden Erfindung. Ein einzelnes Objekt, vorzugsweise eine elektrische Maschine, wird mit Wandler 16 bereitgestellt, der mit einem Mittel zur Datenerfassung 18, vorzugsweise einem Computersystem, verbunden ist, um Messungen in Bezug auf wenigstens einen Betriebswert bzw. Betriebsdaten des Objekts in Frage, z. B. die Lager- bzw. Einflusstemperatur, die Ölqualität, usw., wie in 1 gezeigt, auszuführen (nicht gezeigt). Das Datenerfassungsmittel 18 ist mit einer Vorverarbeitungseinheit 20 verbunden, wobei eine Vorverarbeitung der gesammelten Daten in wenigstens zwei Modi ausgeführt werden kann, wobei Modus 1 ein Modellvergleich unter Verwendung der ersten Referenzdaten zusammen mit den Wandlerdaten für eine Aufsicht des Objekts sind, und Modus 2 eine Rohdatenfilterung ist, die zur Datenmodellierung oder -fokussierung bestimmt ist. Die Vorverarbeitungseinheit 20 ist mit einem Reportmodul 22 verbunden, um Reports für das einzelne Objekt zu erzeugen. Das erste Referenzdatenmodell, mit dem die gesammelten Wandlerdaten verglichen werden, wird mittels einer Sende/Empfangs-Verbindung zwischen einer Kommunikationsschnittstelle 24 auf der Seite des Objekts in Frage und einer Kommunikationsschnittstelle 26 auf der Seite einer zentralen Datenbank 30 erhalten, die Speicher 28 für die Wandlerdaten des Objekts in Frage sowie für andere Objekte des gleichen oder ähnlichen Typs bereitstellt, die mit der zentralen Datenbank 30 außerdem verbunden werden können. Gemäß der Ausführungsform, wie in 3 gezeigt, ist die Datenbank 30 mit einem Analysentool zur Erzeugung von statistischen Modellen verbunden, die auf den in der Datenbank 30 gesammelten Daten basieren. Vorzugsweise ist der Analysentool zur multivariaten Modellierung fähig. Die statistische Analyse wird vorzugsweise unter Verwendung einer Software für statistische Analyse ausgeführt. Eine geeignete Software zur Durchführung des Modell-Aufbaus zur Bereitstellung der ersten Referenzdaten ist zum Beispiel Simca-P®. Die Simca-P® Software wurde speziell zur multivariaten Modellierung von Prozessdaten unter Verwendung von PCA und PLS entwickelt. Offensichtlich kann ein geeignetes Modell ebenfalls online mittels der zentralen Datenbank ausgeführt werden, die zur multivariaten Darstellung aufgebaut ist. Zudem kann die statistische Signifikanz durch Prädiktionsvermögen sowie andere fortgeschrittene statistische Diagnostiken offline mit der geeigneten Software an der Stelle des einzelnen Objekts ausgeführt werden.
  • Unter Verwendung der Software für statistische Analyse kann die Modellierung bei dem vollständigen Betriebsdatensatz in der Datenbank 30 durchgeführt werden, oder separate Modelle können auf Teilsätzen der Daten hergestellt werden. Alternativ können irgendwelche Datensätze zu einem Datensatz gemischt werden. Es ist sogar möglich, externe Daten (z. B. Labordaten) oder wirtschaftliche Parameter (z. B. laufende Kosten) in die Analyse einzubeziehen.
  • Obwohl ein einzelnes Objekt vorzugsweise eine elektrische Maschine ist, kann es auch ein Transformator, eine Drossel, ein Strom- oder Spannungswandler, eigentlich irgendeine elektrische Vorrichtung in dem Gebiet elektrischer Stromerzeugung, -übertragung und – verteilung sein. Es ist innerhalb dem Schutzumfang der Ansprüche, dass das Objekt ebenfalls irgendeine andere Maschine oder der ganze Prozess oder irgendein Teil eines industriellen Prozesses sein kann.

Claims (25)

  1. Verfahren zur Überwachung des Zustands einer einzelnen Maschine, die zu einer ausgewählten Klasse von Maschinen gehört, wobei für diesen Zustand bedeutende Betriebsdaten mit Referenzdaten gemäß einem vorbestimmten Kriterium verglichen werden, und wobei ein Ausgangssignal gebildet wird, das das Resultat des Vergleichs anzeigt, umfassend die Schritte: – des Erzeugens eines ersten Satzes Betriebsdaten für die ausgewählte Klasse von Maschinen auf Basis von in einer Referenzdatenbank gespeicherten Daten, – des Erzeugens eines zweiten Satzes Betriebsdaten für die einzelne Maschine basierend auf an der Maschine durchgeführten Messungen, – des Bildens von ersten Referenzdaten in Abhängigkeit von Werten von wenigstens einer – Auswahl des ersten Satzes Betriebsdaten, – des Bilden von zweiten Referenzdaten in Abhängigkeit von Werten des zweiten Satzes Betriebsdaten, – des Vergleichens der zweiten Referenzdaten mit den ersten Referenzdaten gemäß dem ersten vorbestimmten Kriterium, und – des Bildens des Ausgangssignals in Abhängigkeit des Resultats des Vergleichs, dadurch gekennzeichnet, dass die ersten Referenzdaten, wie von der Referenzdatenbank (10, 30) bereitgestellt, von den gemessenen Betriebsdaten der einzelnen Maschine unbeeinflusst bleiben, bis Wartungsmaßnahmen oder Komponentenauswechslungen durchgeführt wurden.
  2. Verfahren gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass es die Schritte umfasst: – Hochladen des zweiten Satzes Betriebsdaten auf der Referenzdatenbank (10, 30), und – Speichern von ihm in der Referenzdatenbank (10, 30).
  3. Verfahren gemäß Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass es die Schritte des Durchführens einer Fehlerüberprüfung an dem zweiten Satz Betriebsdaten vor dem Schritt des Hochladens und Speicherns des zweiten Satzes Betriebsdaten in der Referenzdatenbank umfasst.
  4. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Erzeugens des zweiten Satzes Betriebsdaten den Schritt des Speicherns des zweiten Satzes Betriebsdaten in einer einzelnen Datenbank umfasst, die an der Referenzdatenbank angeordnet ist.
  5. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Bildens von ersten Referenzdaten den Schritt des Auswählen von Betriebsdaten für eine ausgewählte Gruppe von Parametern in der Referenzdatenbank und des Bildens der ersten Referenzdaten in Abhängigkeit von Betriebsdaten für die ausgewählte Gruppe von Parametern umfasst, und dass der Schritt des Bildens von zweiten Referenzdaten den Schritt des Auswählens von Betriebsdaten für die ausgewählte Gruppe von Parametern in dem zweiten Satz Betriebsdaten umfasst.
  6. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es die Schritte – des Durchführens von wenigstens einer statistischen Analyse gemäß einem vorbestimmten statistischen Verfahren der in der Referenzdatenbank (10, 30) gespeicherten Betriebsdaten, und – des Erzeugens der ersten Referenzdaten in Abhängigkeit des Resultats der statistische Analyse umfasst.
  7. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehendes Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Referenzdatenbank (10, 30) eine Zeitreihe von Werten für einen oder mehrere Parameter der Betriebsdaten für jede einzelne Maschine enthält, die mit der Referenzdatenbank (10, 30) verbunden sein kann.
  8. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die zweiten Referenzdaten an der lokalen Maschine gebildet werden.
  9. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die zweiten Referenzdaten zentral in einem System gebildet werden, das die Referenzdatenbank (10, 30) einschließt.
  10. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die ersten Referenzdaten mit den zweiten Referenzdaten an der lokalen Maschine verglichen werden.
  11. Verfahren gemäß Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die ersten Referenzdaten von einer Kopie der einzelnen Datenbank gebildet werden, die an der lokalen Maschine angeordnet ist.
  12. V erfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die ersten Referenzdaten mit den zweiten Referenzdaten zentral in einem System verglichen weiden, das die Referenzdatenbank (14, 30) einschließt.
  13. Verfahren gemäß Patentanspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass die zweiten Referenzdaten von der einzelnen Datenbank erhalten werden, die an dem System angeordnet ist, das die Referenzdatenbank (10, 30) einschließt.
  14. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zwei oder mehrere erste Referenzdaten jeweils in Abhängigkeit der von der ausgewählten Klasse von Maschinen gesammelten Betriebsdaten gebildet werden.
  15. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zwei oder mehrere zweite Referenzdaten jeweils in Abhängigkeit der von der einzelnen Maschine gesammelten Betriebsdaten gebildet werden.
  16. Verfahren gemäß Patentanspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass das verwendete statistische Verfahren eine multivariate Analyse ist.
  17. Verfahren gemäß Patentanspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass das verwendete statistische Verfahren multivariate Analysenprojektionstechniken einschließt.
  18. Verfahren gemäß Patentanspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass die multivariate Analyse eine PCA (Principal Component Analysis) ist.
  19. Verfahren gemäß Patentanspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass die multivariate Analyse eine PLS (Projection to Latent Structures) ist.
  20. Verfahren gemäß Patentanspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Durchführens einer Fehlerüberprüfung an dem zweiten Satz Betriebsdaten vor den Schritten des Hochladens und Speicherns vom Verwerfen von Betriebsdaten über vorbestimmte Wertgrenzen der Betriebsdaten hinaus gefolgt wird, die anschließend auf der zentralen Datenbank aktualisiert werden.
  21. Verfahren gemäß Anspruch 20, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Verwerfens von Betriebsdaten über vorbestimmte Wertgrenzen hinaus von Sammeln von verworfenen Werten in einer zusätzlichen Datenbank zur Fehlermodellierung und/oder Ausfallartmodellierung gefolgt wird.
  22. Verfahren gemäß Patentanspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass Herunterladen von Referenzdaten auf die einzelne Maschine und/oder Hochladen auf die Referenzdatenbank (10, 30) an vorbestimmten Zeitpunkten durchgeführt wird.
  23. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die für die einzelne Maschine gemessenen Betriebsdaten mit Betriebsdaten verglichen werden, die vorher für die gleiche Maschine gesammelt wurden.
  24. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Änderungen über die Zeit in den Betriebsdaten der einzelnen Maschine mit Änderungen über die Zeit in den Referenzdaten verglichen werden, die von einer Vielzahl ähnlicher Maschinen gebildet werden.
  25. Verfahren gemäß irgendeinem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Alter der in der Referenzdatenbank (10, 30) enthaltenen Daten bewertet wird und die Daten, die ein vorbeschriebenes Alter aufweisen, entsprechend durch Reduzierens der Informationsdetailtiefe komprimiert werden.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3396485A1 (de) * 2017-04-25 2018-10-31 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und vorrichtung zur bewertung zumindest einer mechatronischen kenngrösse einer produktions- oder werkzeugmaschine
DE112019007470B4 (de) 2019-07-25 2023-06-29 Mitsubishi Electric Corporation Vorrichtung zum überwachen eines zustands einer vorrichtung und verfahren zum überwachen eines zustands einer vorrichtung

Families Citing this family (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020019722A1 (en) * 2000-07-19 2002-02-14 Wim Hupkes On-line calibration process
FR2836226B1 (fr) * 2002-02-18 2004-05-14 Airbus France Procede d'identification d'une source d'un signal
TWI240881B (en) * 2002-05-09 2005-10-01 Taiwan Semiconductor Mfg Monitor and diagnostic system and its method for breakdown facilities
US7467054B2 (en) * 2003-05-02 2008-12-16 Bio-Rad Laboratories, Inc. System and method for integrating the internal and external quality control programs of a laboratory
DE10345948B4 (de) * 2003-10-02 2018-08-23 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Bewertung und zeitlichen Stabilisierung von Klassifizierungsergebnissen
US7171586B1 (en) * 2003-12-17 2007-01-30 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for identifying mechanisms responsible for “no-trouble-found” (NTF) events in computer systems
DE102004006848A1 (de) * 2004-02-12 2005-09-01 Deere & Company, Moline Verfahren und Überwachungssystem zur Überwachung des Zustands von Arbeitsmaschinen
US7392295B2 (en) 2004-02-19 2008-06-24 Microsoft Corporation Method and system for collecting information from computer systems based on a trusted relationship
US7584382B2 (en) * 2004-02-19 2009-09-01 Microsoft Corporation Method and system for troubleshooting a misconfiguration of a computer system based on configurations of other computer systems
US7203864B2 (en) * 2004-06-25 2007-04-10 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system for clustering computers into peer groups and comparing individual computers to their peers
US7380177B2 (en) * 2004-06-25 2008-05-27 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system for comparing individual computers to cluster representations of their peers
FR2878031A1 (fr) * 2004-11-15 2006-05-19 Vibrasoft Sarl Procede et dispositif pour le diagnostic et l'etat de fonctionnement d'au moins un organe d'une installation
EP1907966B1 (de) * 2005-06-30 2017-12-13 Life Technologies Corporation Verfahren und system zur automatisierten qualitätskontrolle zur genetischen analyse
US7843359B2 (en) * 2005-12-01 2010-11-30 Electronics And Telecommunications Research Institue Fault management system using satellite telemetering technology and method thereof
US7856100B2 (en) * 2005-12-19 2010-12-21 Microsoft Corporation Privacy-preserving data aggregation using homomorphic encryption
JP6030278B2 (ja) * 2006-03-16 2016-11-24 アプライド マテリアルズ インコーポレイテッドApplied Materials,Incorporated 電子デバイス製造システムの操作を改善する方法及び装置
US20080059080A1 (en) * 2006-08-31 2008-03-06 Caterpillar Inc. Method and system for selective, event-based communications
US20090037155A1 (en) * 2007-04-13 2009-02-05 Bernhard Glomann Machine condition monitoring using a flexible monitoring framework
US20080270074A1 (en) * 2007-04-30 2008-10-30 Caterpillar Inc. User customized machine data acquisition system
US8019987B2 (en) * 2008-02-11 2011-09-13 International Business Machines Corporation System configuration analysis
US8560903B2 (en) 2010-08-31 2013-10-15 Cisco Technology, Inc. System and method for executing functional scanning in an integrated circuit environment
US8677191B2 (en) * 2010-12-13 2014-03-18 Microsoft Corporation Early detection of failing computers
US8560474B2 (en) 2011-03-07 2013-10-15 Cisco Technology, Inc. System and method for providing adaptive manufacturing diagnoses in a circuit board environment
EP2701020A1 (de) * 2012-08-22 2014-02-26 Siemens Aktiengesellschaft Überwachung einer ersten Ausrüstung einer technischen Anlage zur Herstellung eines Produkts
US9761027B2 (en) 2012-12-07 2017-09-12 General Electric Company Methods and systems for integrated plot training
US20140160152A1 (en) * 2012-12-07 2014-06-12 General Electric Company Methods and systems for integrated plot training
US10380704B2 (en) 2014-01-14 2019-08-13 Deere & Company Operator performance recommendation generation
US10453018B2 (en) 2014-01-14 2019-10-22 Deere & Company Agricultural information sensing and retrieval
CN103839302B (zh) * 2014-02-24 2016-03-02 西安西热控制技术有限公司 一种火电厂智能巡检系统及方法
US10430038B2 (en) * 2014-07-18 2019-10-01 General Electric Company Automated data overlay in industrial monitoring systems
DE102015211313A1 (de) * 2015-06-19 2016-12-22 Robert Bosch Gmbh Werkzeugsystem mit einer Überlagerung von Prozesskurven von mindestens einer Montageanlage und ein Verfahren für ein Werkzeugsystem einer Montageanlage
US10694668B2 (en) 2017-06-19 2020-06-30 Deere & Company Locally controlling settings on a combine harvester based on a remote settings adjustment
US10437243B2 (en) 2017-06-19 2019-10-08 Deere & Company Combine harvester control interface for operator and/or remote user
US10310455B2 (en) 2017-06-19 2019-06-04 Deere & Company Combine harvester control and communication system
US11589507B2 (en) 2017-06-19 2023-02-28 Deere & Company Combine harvester control interface for operator and/or remote user
US11789413B2 (en) 2017-06-19 2023-10-17 Deere & Company Self-learning control system for a mobile machine
EP3428756B1 (de) * 2017-07-10 2019-06-19 Siemens Aktiengesellschaft Integritätsüberwachung bei automatisierungssystemen
US10782672B2 (en) 2018-05-15 2020-09-22 Deere & Company Machine control system using performance score based setting adjustment

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4536849A (en) * 1982-09-08 1985-08-20 Cincinnati Milacron Inc. Machine operation monitor
SE8303785L (sv) * 1983-07-01 1985-01-02 Jan Ludwik Liszka System for driftkontroll av en maskin
US5251151A (en) 1988-05-27 1993-10-05 Research Foundation Of State Univ. Of N.Y. Method and apparatus for diagnosing the state of a machine
SE463338B (sv) * 1989-06-14 1990-11-05 Ludwik Liszka Saett att oevervaka och/eller diagnosticera aktuella drifttillstaand hos komplicerade maskiner
US5442562A (en) * 1993-12-10 1995-08-15 Eastman Kodak Company Method of controlling a manufacturing process using multivariate analysis
SE9304246L (sv) * 1993-12-22 1995-06-23 Asea Brown Boveri Förfarande vid övervakning av multivariata processer
US5602761A (en) * 1993-12-30 1997-02-11 Caterpillar Inc. Machine performance monitoring and fault classification using an exponentially weighted moving average scheme
US5629870A (en) * 1994-05-31 1997-05-13 Siemens Energy & Automation, Inc. Method and apparatus for predicting electric induction machine failure during operation
US5566091A (en) * 1994-06-30 1996-10-15 Caterpillar Inc. Method and apparatus for machine health inference by comparing two like loaded components
ZA962305B (en) * 1995-03-22 1996-09-27 Idt Deutschland Gmbh Method and apparatus for coordination of motion determination over multiple frames
US5710723A (en) * 1995-04-05 1998-01-20 Dayton T. Brown Method and apparatus for performing pre-emptive maintenance on operating equipment
US6208266B1 (en) * 1995-08-23 2001-03-27 Scientific Telemetry Corporation Remote data acquisition and processing system
US5864773A (en) * 1995-11-03 1999-01-26 Texas Instruments Incorporated Virtual sensor based monitoring and fault detection/classification system and method for semiconductor processing equipment
CN1084478C (zh) 1995-11-30 2002-05-08 西门子公司 用于检查电气驱动装置的方法和装置
US5737215A (en) * 1995-12-13 1998-04-07 Caterpillar Inc. Method and apparatus for comparing machines in fleet
US5852351A (en) * 1996-08-22 1998-12-22 Csi Technology Machine monitor
US6138078A (en) * 1996-08-22 2000-10-24 Csi Technology, Inc. Machine monitor with tethered sensors
US5852793A (en) * 1997-02-18 1998-12-22 Dme Corporation Method and apparatus for predictive diagnosis of moving machine parts
EP0965092A4 (de) * 1997-03-04 2002-10-30 Emerson Electric Co Verteiltes diagnostiksystem
US6260004B1 (en) * 1997-12-31 2001-07-10 Innovation Management Group, Inc. Method and apparatus for diagnosing a pump system
US6078874A (en) * 1998-08-04 2000-06-20 Csi Technology, Inc. Apparatus and method for machine data collection
US6221011B1 (en) * 1999-07-26 2001-04-24 Cardiac Intelligence Corporation System and method for determining a reference baseline of individual patient status for use in an automated collection and analysis patient care system
US6262550B1 (en) * 1999-12-17 2001-07-17 General Electric Company Electrical motor monitoring system and method

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3396485A1 (de) * 2017-04-25 2018-10-31 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und vorrichtung zur bewertung zumindest einer mechatronischen kenngrösse einer produktions- oder werkzeugmaschine
DE112019007470B4 (de) 2019-07-25 2023-06-29 Mitsubishi Electric Corporation Vorrichtung zum überwachen eines zustands einer vorrichtung und verfahren zum überwachen eines zustands einer vorrichtung
US11821639B2 (en) 2019-07-25 2023-11-21 Mitsubishi Electric Corporation Device for monitoring state of apparatus and method for monitoring state of apparatus

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Publication number Publication date
ATE248412T1 (de) 2003-09-15
DE1111550T1 (de) 2002-04-18
EP1111550A1 (de) 2001-06-27
DE69910800D1 (de) 2003-10-02
US20010005821A1 (en) 2001-06-28
EP1111550B1 (de) 2003-08-27
US6694286B2 (en) 2004-02-17

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