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Technisches
Gebiet
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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.
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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.
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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.
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Hintergrund-Stand
der Technik
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Einige Verfahren und Vorrichtungen
zur Überwachung
des Status bzw. des Zustands einer Maschine sind aus dem Stand der
Technik bekannt.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Zusammenfassung der Erfindung
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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.
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Anspruch 1 offenbart den Gegenstand
dieser Erfindung.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften
Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung können
die Daten komprimiert werden, die an die Datenbank übertragen
oder von ihr empfangen werden.
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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.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften
Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung sind die mit der Datenbank verbundenen
Maschinen vorzugsweise elektrische Maschinen.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften
Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung enthält
die Datenbank vorzugsweise Belastungspunktwerte, die an verschiedenen
Zeitpunkten für
jede verbundene Maschine genommen werden.
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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.
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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.
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Die Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung
werden durch Lesen der folgenden Beschreibung in Bezug auf die begleitenden
Zeichnungen klarer, in denen:
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Kurze Beschreibung
der Zeichnungen
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1 veranschaulicht
schematisch eine Vielzahl von Betriebsdaten, die gemessen werden
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2 veranschaulicht
schematisch eine Abbildung von Referenzdaten
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3 veranschaulicht
schematisch die Schritte des Verfahrens gemäß einer Ausführungsform
der Erfindung; und
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4 veranschaulicht
eine Ausführungsform
eines Systems zur Ausführung
des Verfahrens der vorliegenden Erfindung.
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Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
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1 zeigt
eine Tabelle von Betriebsdaten, die für eine einzelne Maschine gemessen
werden.
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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.
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2 zeigt
einen Plot von ersten, aus Messungen von Betriebsdaten gebildeten
Referenzdaten und zweiten (simulierten) Referenzdaten.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.