EP3724735A2 - Verfahren und messvorrichtungen zum erkennen von ereignissen in einem materialbearbeitungs- oder -herstellungsprozess unter verwendung von ereignismustern - Google Patents

Verfahren und messvorrichtungen zum erkennen von ereignissen in einem materialbearbeitungs- oder -herstellungsprozess unter verwendung von ereignismustern

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Publication number
EP3724735A2
EP3724735A2 EP18830744.1A EP18830744A EP3724735A2 EP 3724735 A2 EP3724735 A2 EP 3724735A2 EP 18830744 A EP18830744 A EP 18830744A EP 3724735 A2 EP3724735 A2 EP 3724735A2
Authority
EP
European Patent Office
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operator
pattern
operators
decision
data
Prior art date
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Pending
Application number
EP18830744.1A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Ulrich Seuthe
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qass GmbH
Original Assignee
Qass GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Publication of EP3724735A2 publication Critical patent/EP3724735A2/de
Pending legal-status Critical Current

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    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/09—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool
    • B23Q17/0952—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool during machining
    • B23Q17/099—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool during machining by measuring features of the machined workpiece
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D5/00—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F8/00—Arrangements for software engineering
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    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the invention relates to methods (measuring) devices, and components thereof, for detecting events in a material processing or manufacturing process based on a multidimensional data stream obtained during the process with time resolved frequency and energy information using event patterns.
  • the invention is applicable to all processes in which by re insbesonde acoustic and / or magnetic sensors high-frequency information currency end and / or can be obtained after a material processing or production, as in eg WO 2010/051954 and WO 2017/071812 is described, for example, when machining, injection molding, forming, inductive hardening, welding or the like.
  • the invention will be described below for the purposes of illustration using the example of bending. However, the statements are also applicable to the other applications.
  • a stamp When bending on a straightening press a stamp acts on a component to be straightened for the purpose of plastic deformation repeatedly and at various points until a desired concentricity is reached.
  • a typical Bie-vor gang example of a trained hardened steel drive shaft for the automotive sector can last about one or two minutes with load phases in the order of magnitude of typically less than 1 second follows ge of substantially comparable length relief phases.
  • the deformation energy acting on the construction part can not visually cause obvious damage, in particular microcracks, on the component and also the bending straightening device can be damaged or worn out.
  • FIG. 1 illustrates the data stream detected as a function of the time t, the frequency f and the intensity I, as illustrated in WO 2010/051954.
  • the exemplary three-dimensional illustrated landscape has patterns that can be assigned ver different events.
  • a landscape can be discerned which deviates from the landscapes in the loading phase 2 or in the discharge phases 3. If the landscapes are compared with known patterns, for example, for a crack, it can be determined whether the component is faultless or faulty and therefore broke. Corresponds to a landscape 4 in the field of loading phase 1, for example, a pattern for a crack, the component is sorted out as faulty. On the other hand, if this landscape 4 corresponds to the pattern for an operating noise, as in the area of the preceding loading phase 2, the component is fault-free.
  • Difficult is the exact discrimination.
  • simple pattern recognition for example, by the known comparison of the recorded landscape with a comparison envelope of a comparison pattern, although a degree of agreement can be determined.
  • the match is well below 100%, and moreover, multiple patterns for different events of the same order of magnitude can be identified, for example, 80% probability for one pattern and 65% probability for another Template. Depending on the quality requirements for the component, this leads to faultless components being incorrectly sorted out as faulty or faulty components to passing through as faultless.
  • the adaptation to the respective process is complex.
  • databases for the process and the respective process environment must be prepared and / or adapted.
  • the individual adaptation of the comparison logic usually requires a reprogramming.
  • the optimal comparison logic is always different for different processes.
  • the object of the invention is to provide methods, devices and components thereof for detecting events in a material processing or manufacturing process on the basis of a multidimensional data stream with time-resolved frequency characteristics obtained during the process. and to provide energy information using event patterns that allow for improved discrimination with more flexible customizability.
  • the invention provides a measuring device, e.g. a measuring device, advantageously via a graphical user interface or the like easily to the respective material processing and / or manufacturing process customizable Ope ratore nnetztechnik with at least one decision operator and preferably other, in particular cascading and / or parallel operators, in particular pattern operators, and methods based thereon and devices.
  • the measuring device in some embodiments, enables fully automated decision making, e.g. OK or non-OK during or after material or component processing or manufacturing, and is intuitively, easily and accurately adaptable to the particular material, component, manufacturing, and / or processing constraints, advantageously using it as intended and / or parameterizable operators and / or operator networks and, if appropriate, use of predetermined standard parameters and / or patterns for particular materials, components, production, and / or processing standard frameworks or scenarios.
  • it may be provided to adapt such predefined as a template by: maps / parameterizations; additional operators and their links; and / or redefinition of Operato ren.
  • the measuring device may comprise a sensor for the high-frequency detection of a measured variable, such as sound, structure-borne noise, current, voltage, optical or magnetic measured values and the like, or may be connected thereto. be coupled and has an operator that can be bound in an operator network.
  • a measured variable such as sound, structure-borne noise, current, voltage, optical or magnetic measured values and the like
  • the operator system according to the invention represents quasi an own configuration environment or programming language, in particular for measuring devices.
  • certain sensors or general operators are provided which provide the measured values for the processing operators.
  • Support OPC-UA can be integrated via an OPC-UA operator.
  • the so programmable pattern recognition allows any signals, in the case of sound or structure-borne noise, these signals can be noises and well-known work emissions of machines to recognize, to calculate their concrete expression and to eliminate in real time from the data stream.
  • the invention thus makes it possible for a measuring device to precisely remove "loud” basic signals from the data stream and then to detect small peculiarities in the "remaining" data stream.
  • this can be solved by searching an input sensor data stream from pattern operators for known noises, these are then eliminated and a new data stream is created, which can be analyzed and processed by subsequent and / or parallel other pattern operators until the results are ready for decision and can be fed to a decision-making operator.
  • a decision operator is designed to decide whether, for example, a component in a material processing and / or production process (or the like) or the processing and / or manufacturing device is OK or not OK.
  • the decision operator has an input for a disturbance pattern recognition operator, an input for an event pattern recognition operator (8) and / or an input for a free pattern operator (9), possibly also several inputs, eg for a plurality of event pattern recognition operators and / or multiple inputs eg for several free pattern recognition operators.
  • An internal logic and internal parameters for parameterizable and / or programmable linkage of the input data, and with an output for an OK or non-OK signal are expediently provided.
  • the decision operator may comprise a multi-dimensional, in particular two, three four- or five-dimensional decision field, in particular with one or more allocation regions.
  • the decision operator can have several, in particular two, three or four, decision fields each having at least one time-varying borderline.
  • a pattern recognition operator may comprise an input for a data stream and an output for a data stream and / or value corresponding to a measure of a match to a pattern of a plurality of patterns of a pattern database.
  • the pattern recognition operator expediently recognizes event patterns and / or interference patterns, in particular based on a parameterization, a decision field and / or a pattern recognition.
  • the pattern recognition operator comprises a two-, three-, or more-dimensional map having one or more allocation regions.
  • Operator network comprising one, two or more pattern recognition operators (7, 8), possibly one or more free pattern operators (9) and at least one decision operator (6), and / or further operators.
  • the operator network may include a notification operator, a machine control operator and / or a difference operator.
  • operators in particular pattern operators, can be arranged in parallel or in cascading in the operator network.
  • a suitably provided multiple data transformations allows the step-by-step processing of data up to two- or multi-dimensional graphs, individual values and yes / no decisions. This results in application of the operator programming and possibly the use of various ex ternal sensors quite different measuring devices, only by the imple mentation of the different analysis algorithms, which are inserted by means of drag and drop in the operator networks.
  • Complete operator networks can also be stored as template networks and are available as a basis for similar or extended measuring systems.
  • the operator networks can be run on any compatible hardware system (gauges), providing a general analysis layer up to graphically usable gage programming.
  • connections also called connections, which transport the processed data between the individual operators.
  • connections can also be configured as a buffer with a pipeline function. They thus ensure asynchronous processing of the data, which is necessary in particular for the transition between operators or data streams operating at different speeds.
  • Connections are thus also able to connect distributed operator networks, which are connected on different hardware, via the Internet, with industrial bus systems or other widely connected to a complex network of analysis.
  • Mobile devices that support the operators of the invention may become part of an integrated operator network, either as a sensor or as a display module.
  • the invention therefore provides mobile, in particular current-autonomous devices, in particular in the form of a sensor or display module, which are designed as an operator with an input and / or output data stream for embedding in an operator network or in a measuring device.
  • the communication he follows in a known manner wired or wireless via a standard protocol, such as TCP / I P or the like.
  • the invention thus provides methods and apparatus, eg the measuring device, for detecting events in a material processing and / or production process on the basis of a multidimensional data stream obtained during the process (eg originating from a structure-borne sound sensor or other sensors called ge) time-resolved frequency and energy formations using disturbance and / or event patterns and / or energy data, the data passing through a pattern operator or a plurality of pattern operators arranged in parallel or successively and fed to a decision operator or to a plurality of decision operators arranged in parallel or in succession.
  • a multidimensional data stream obtained during the process (eg originating from a structure-borne sound sensor or other sensors called ge) time-resolved frequency and energy formations using disturbance and / or event patterns and / or energy data, the data passing through a pattern operator or a plurality of pattern operators arranged in parallel or successively and fed to a decision operator or to a plurality of decision operators arranged in parallel or in succession.
  • the invention further provides a graphical user interface for creating and / or editing an operator network according to the invention, and / or a measuring device comprising the graphical user interface, wherein the graphical positioning and connectivity of predetermined operators is made possible.
  • an operator network and / or a graphical user interface are provided for the creation and / or editing of the operator network.
  • An operator network 5 is shown in an exemplary configuration in FIG. 2 shown. It comprises a decision operator 6, which is here eingangssei tig with a noise pattern operator 7, an event pattern operator 8 and / or egg nem free pattern operator 9 and the output side connected to a signal operator 10, a counting operator 1 1 and / or a memory operator 12.
  • Each operator is a program module with predetermined input and / or output interfaces and internal logic, for filtering data, collecting data, preparing data, making decisions, storing data, interacting with computers, databases, users and / or Like, and / or activating devices such as signals, motors, switching devices and / or the like, etc.
  • the interference pattern operator 7 shown here can, as shown in Fiq. 3 shown to be constructed.
  • a data stream 13 for example, as a raw data stream of a sensor, in particular special sound signal sensor, or as by particular other operators be worked, e.g. frequency-filtered and / or smoothed data stream, arrives at a position determining operator 14 which, taking into account a process time provided by a time operator 15, determines the timing of the data within the process and supplies it to a pattern comparison operator 16.
  • An energy determination operator 17 is also connected to the operators 13, 15, determines the energy in the data stream, e.g. in terms of sound intensity and correlates with the process time to supply the result to the pattern comparison operator 16.
  • the time component from the time operator 15 and / or pattern data from a pattern operator 18, which is connected to a geographic database before geous or otherwise Mus ter can retrieve events determined
  • the pattern comparison operator 16 is a measure of the consistency of the data provided by the stream operator 13 with a pattern provided by the pattern operator 18, or multiple measures for multiple patterns.
  • the measure may e.g. a number between 0% and 100% or between 0 and 255 or the like.
  • the match score is provided at result output 19.
  • the pattern operator 18 accesses interference patterns, such as occur during the process, such as the impact of the stamp on the component to be straightened, a buzzing noise due to vibrations of the straightening device, environmental influences such as knocking by operators, grinding noises of the tool on the workpiece etc.
  • the probability of 67% can be output for the fact that a disturbance pattern has been identified.
  • the event pattern operator 8 may be constructed in much the same way as the noise pattern operator 7.
  • its logic may also include a data stream operator, a time operator, a position determining operator, an energy determining operator, a pattern matching operator, and / or a pattern operator, which may be similarly or identically connected and internally configured with weighting factors and the like, with the pattern operator checking for event patterns a pattern library, the disturbances represent len, such as patterns for stress cracks or tool breaks in cutting processing and the like.
  • the event pattern operator 8 provides at its result output 19, see Fig. 2, a value for such an event having occurred, eg, 82%.
  • the free-mode operator 9 may comprise, in addition to a data stream operator 13, a time operator 15 and a position-determining operator 14, as in FIG. 3, an energy-determination operator 20, e.g. the energy, such as the sound signal intensity, and / or duration, is calculated and provided at its result output 19.
  • an energy-determination operator 20 e.g. the energy, such as the sound signal intensity, and / or duration, is calculated and provided at its result output 19.
  • the energy-determination operator 20 e.g. the energy, such as the sound signal intensity, and / or duration
  • the operators can be arranged and configured in a graphical user interface. So they can be dragged and dropped with the mouse or the like from a list of operators and placed on a worksheet. Data connections between the inputs and outputs illustrated as lines in FIGS. 2, 3, 4 are likewise graphically configurable. By right-clicking or the like on an operator whose internal parameters or logic can be selected and / or changed.
  • the energy determination operator 20 the formula for the calculation of the energy value can be determined; in the pattern comparison operator 16, the algorithm can be selected on the basis of which the degree of correspondence between the acquired data and a pattern is determined (for example, by adding up the differences or the like), etc.
  • the graphical user interface enables the user to quickly and flexibly implement, adapt and maintain an operator network tailored to the respective process, without having to rely on the manufacturer or programmer.
  • the decision operator 6 is in the configuration of special significance to the effect that it allows the discrimination in error-free (OK) orCentral haf te (Not OK, NOK) components / workpieces in a reliable manner.
  • OK, NOK and NO inputs 22, 23, 24 of the decision operator 6 are connected to the result outputs 19 of the operators 7, 8 and 9.
  • a (probability) value along with further information is supplied by the interference pattern operator 7 for the purpose of detecting an insignificant interference signal at the time, ie the workpiece is "OK".
  • the event pattern operator 8 supplies a (probability) value together with further information for the fact that a considerable event, such as a stress crack, is currently being detected, ie the workpiece is not OK ("NOK").
  • Further information is provided at NO input 24 without pattern matching ("NO" pattern recognition, no pattern recognition).
  • the further information may include an energy value such as the sound intensity and / or a duration, such as the temporal duration of the energy from exceeding a threshold value to below the threshold or the like.
  • the decision operator 6 is configured to cascade multidimensional decision fields and, based on the result of the cascaded multidimensional decision, send a trigger signal to the signal operator 10 to reject a workpiece as faulty (or possibly error free). to mark, so that a faulty workpiece can be discharged.
  • the results and / or data may be stored by passing to the memory operator 12, and the counter 11 may record the shot per unit time or in total and display it on the visualization operator 21, for example in the form of a scale to visualize trends.
  • the first multidimensional decision box is shown in FIG. 5 illustrated. It applies the OK value from the disturbance operator 7 and the NOK value from the event pattern teroperator 8 against each other.
  • an OK value of 67% and an NOK value of 82% has been determined for loading phase 1 in FIG. This corresponds to the data point 25, which is above a configurable via the graphical user interface limit line 26.
  • Another data point 27 lies below the boundary line 26.
  • the data points 25, 26 are ambiguous assignments, i. the events could most likely be either a negligible noise signal or a significant event pattern signal, while other data points 28, 29 are unique because they are either 0% NOK or 0% OK.
  • the boundary line 26 serves as the first stage of discrimination.
  • the uneindeuti data points are for the next stage of a multidimensional NOK decision box according to Fiq. 6.
  • the data point 25 is plotted in each case with its further data, here by way of example the energy and the duration, and is located above an NOK borderline 30 in FIG. 5, below an OK borderline 31 in FIG. 6 and outside the hatched NOK boundary. Area 32 between the NO boundary lines 33, 34 in Fig. 7.
  • the parameters include energy, duration, temporal position, counter, time scaling tion, amplitude scaling and the like and / or instead of Borderline, an interface can be used.
  • the decision operator 6 is expediently configured to evaluate the data point 25 as NOK, since the data point 25 is in the NOK range 32 with regard to at least two of the three operators OK, NOK and NO.
  • the borderlines 26, 30, 31, 33, 34 are individually passable to the respective process.
  • FIG. 5 Another dimension in Figures 5, 6, 7, 8 may be time.
  • the force exerted on the workpiece at the bending levels force and thus the probability of breakage low while at the end of each loading phase 1, 3 is maximum.
  • it may be appropriate, at the beginning of the loading phase to set a boundary line 26 'that is more generous than the boundary line 26, while at the end of the loading phase, a boundary line 26 "is set at which, due to the high effecting force, an earlier NOK 5.
  • a data point 27 may thus be OK if it is detected at the beginning of the loading phase, while at the end it is above the boundary line 26 "and NOK.
  • the aforementioned operators can be arbitrarily cascaded and / or arranged in parallel.
  • a difference operator may be provided.
  • the difference operator is configured to have a known pattern, e.g. a more or less constant background noise or a recurring noise or other disturbances, recognizes the associated pattern as precisely as possible adapted to the magnitude of the data stream and subtracted from it with sufficient agreement. Then there remains as a difference an adjusted data stream, which can be supplied to the further operators.
  • a difference operator 35 is connected downstream of the disturbance pattern operator 7 'and extracts disturbance patterns from the data stream 13 on the basis of the disturbance pattern recognition and the adjusted data stream 36 of the further processing, e.g. as the input data stream in FIG. 2 for the operators 7, 8, 9, whereby the following operator 7 - if present - can be set differently, or the disturbance pattern operator 7 'recognizes only certain disturbance patterns, such as ripples, scatters, etc.
  • inventive operator model will be explained with reference to further case of games.
  • it can be executed on distributed, heterogeneous and asynchronously processing hardware and information technology systems.
  • Analyzes are performed in the measuring device according to the invention by a network of operators.
  • a measurement stream coming from an external source can sample 4-channel sensor data with up to 10 OOM samples and 16-bit or 4-M and 24-bit real-time FFT at 25,000 spectra / s per channel, providing both as an input data stream.
  • 32 digital lOs for machine control as well as Profibus and Profinet for machine communication can also be provided as inputs and outputs for the operators.
  • the analysis sequences are created in the graphical operator editor according to the invention, see for example FIG. 11.
  • processors At the top level, processors (clock slot) execute analysis programs (customer operators).
  • Custom operators represent containers for subroutines in which complex networks of further subroutines and ready-made operators can be implemented, see FIG. 12, which exemplifies a pattern analysis and decision making network.
  • the individual operators present in the editor more or less complex GUI components that define the connection to the data and parameterize the operation of the operators.
  • JSON objects are also exchanged with the GUI.
  • the integration of new operators can be done via plugin.
  • a new data source must therefore bring along an operator plugin.
  • the data are processed by the operators and, as shown in this example, the most suitable pattern is found, scaled and its counterpart analyzed in the data stream.
  • a microcrack is detected in a transmission shaft. It is a 50ms long section of structure-borne noise data from an industrial Richtma machine for transmission shafts shown.
  • the landscape is created on the basis of 25,000 spectra / s after FFT of the microphone data, which are evaluated in this case up to 800kHz.
  • All data can be stored on RAW-format measuring instruments and in various compressions and analyzed both in real time and after process (for learning processes).
  • sensors according to the invention are i.a. Structure-borne sound microphones and pmagnetic sensors, as well as broadband analogue amplifiers (> 100 MHz) for data acquisition in industrial processes.
  • the operator concept can be extended to distributed, heterogeneous and asynchronous hardware and information technology systems. Individual sections of a large operator network can run on distributed systems.
  • the sensors according to the invention can collect and preprocess data, ie be configured as smart sensors.
  • a real-time processing system can perform spectral analysis and know patterns.
  • a PC brings about complex decisions.
  • the hardware used and also the software used can be very different. As long as the inter- faces of the operator system, every device, every service can be integrated into the entire processing.
  • the manufacturer of a device provides not only the actual device but also a module for operator integration, via whose GUI the parameterization can be carried out, and that provides the inputs and outputs for the other participants in the network.
  • the data streams can be both analog and digital and transported on different carriers and also support various protocols, their respective operator provides access to the data in a compatible form.
  • an OS e.g., Linux system
  • TCP / IP connectivity can run on each sensor.
  • a sensor hub may be provided which incorporates the OS system and places the sensor in the network. The redirect can be wireless or wired.
  • a FPGA-based smart-switch can represent a collection point and further processing stage. This smart-switch performs parallel computing on the connected data streams and then provides its results again via TCP / IP or via PCIe, USB etc.

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Abstract

Die Erfindung betrifft eine Messvorrichtung umfassend einen Sensor zum hochfrequenten Erfassen einer Messgröße, wie etwa Schall, Körperschall, Strom, Spannung, optische oder magnetische Messwerte und dergleichen, mit einem Operatorennetzwerk umfassend wenigstens einen Operator. Die Erfindung betrifft ferner ein Operatorennetzwerk mit einem Benachrichtigungsoperator, einem Maschinensteuerungsoperator und/oder einem Differenzoperator, sowie die Operatoren. Zudem betrifft die Erfindung Verfahren oder Vorrichtungen zum Erkennen von Ereignissen in einem Materialbearbeitungs- und/oder Herstellungsprozess auf Basis eines während des Prozesses gewonnenen mehrdimensionalen Datenstroms mit zeitlich aufgelösten Frequenz- und Energieinformationen und der Verwendung von Störungsund/oder Ereignismustern und/oder Energiedaten, wobei die Daten einem Musteroperator oder mehreren parallel oder nacheinander angeordneten Musteroperatoren zugeführt werden.

Description

Verfahren, (Mess-)Vorrichtungen, und Komponenten davon, zum Erkennen von Ereignissen in einem Materialbearbeitungs- oder -herstellungsprozess unter Verwendung von Ereignismustern
Die Erfindung betrifft Verfahren, (Mess-)Vorrichtungen, und Komponenten davon, zum Erkennen von Ereignissen in einem Materialbearbeitungs- oder - herstellungsprozess auf Basis eines während des Prozesses gewonnenen mehrdi mensionalen Datenstroms mit zeitlich aufgelösten Frequenz- und Energieinformati onen unter Verwendung von Ereignismustern. Die Erfindung ist dabei auf alle Prozesse anwendbar, bei denen mittels insbesonde re akustischer und/oder magnetischer Sensoren hochfrequent Informationen wäh rend und/oder nach einer Materialbearbeitung oder -herstellung gewonnen werden können, wie dies z.B. in WO 2010/051954 und WO 2017/071812 beschrieben ist, z.B. beim zerspandenden Bearbeiten, beim Spritzgießen, beim Umformen, beim Induktivhärten, beim Schweißen oder dergleichen. Nachfolgend wird die Erfindung zum Zwecke der Illustration am Beispiel des Biegerichtens beschrieben. Die Aus führungen sind jedoch auch auf die anderen Anwendungen übertragbar.
Beim Biegerichten auf einer Richtpresse wirkt ein Stempel auf ein zu richtendes Bauteil zwecks plastischer Verformung wiederholt und an verschiedenen Stellen solange ein, bis ein gewünschter Rundlauf erreicht ist. Ein typischer Biegerichtvor gang beispielsweise einer aus gehärtetem Stahl ausgebildeten Antriebswelle für den Kraftfahrzeugbereich kann dabei etwa eine oder zwei Minute andauern mit Lastphasen im Größenordnungsbereich von typischerweise unter 1 Sekunde ge folgt von im wesentlichen vergleichbar langen Entlastungsphasen. Die auf das Bau teil einwirkende Verformungsenergie kann optisch nicht ohne Weiteres erkennbare Schäden, insbesondere Mikrorisse, am Bauteil hervorrufen und auch die Biege richtvorrichtung kann Schaden nehmen oder verschleißen. Zur Erkennung derarti ger Schäden bei Materialbearbeitungs- oder -herstellungsprozessen ist es aus der WO 2010/051954 bekannt, mittels eines Schallsensors Schallsignale während des Biegericht-Prozesses kontinuierlich zu erfassen und einer mehrdimensionalen Auswertung mit einer Mustererkennung zuzuführen, um typische Ereignisse wie etwa Risse oder Werkzeugbruch zu erkennen.
Fig. 1 illustriert den dabei erfassten Datenstrom als Funktion der Zeit t, der Fre quenz f und der Intensität I, wie dies in der WO 2010/051954 illustriert ist. Die hier beispielhaft dreidimensional illustrierte Landschaft weist dabei Muster auf, die ver schiedenen Ereignissen zugeordnet werden können.
So ist in der Belastungsphase 1 eine Landschaft erkennbar, die von den Land schaften in den Belastungsphase 2 oder in den Entlastungsphasen 3 abweicht. Werden die Landschaften mit bekannten Mustern beispielsweise für einen Riss verglichen, kann festgestellt werden, ob das Bauteil fehlerfrei oder fehlerbehaftet und damit Ausschuss ist. Entspricht eine Landschaft 4 im Bereich der Belastungs phase 1 beispielsweise einem Muster für einen Riss, wird das Bauteil als fehlerhaft aussortiert. Entspricht diese Landschaft 4 hingegen dem Muster für ein Betriebsge räusch, wie im Bereich der vorangehenden Belastungsphase 2, ist das Bauteil feh lerfrei.
Schwierig ist hierbei die genaue Diskriminierung. So kann mittels einfacher Muster erkennung, beispielsweise durch den bekannten Vergleich der aufgenommenen Landschaft mit einer Vergleichsumhüllenden eines Vergleichsmusters, zwar ein Übereinstimmungsgrad ermittelt werden. Allerdings zeigt sich in der Praxis, dass die Übereinstimmung häufig deutlich unterhalb von 100% liegt und zudem mehrere Muster für verschiedene Ereignisse mit größenordnungsmäßig gleichem Überein stimmungsgrad identifiziert werden können, beispielsweise mit 80% Wahrschein lichkeit für ein Muster und mit 65% Wahrscheinlichkeit für ein anderes Muster. Je nach Qualitätsanforderung an das Bauteil führt dies dazu, dass fehlerfreie Bauteile fälschlicherweise als fehlerhaft aussortiert werden oder fehlerbehaftete Bauteile als fehlerfrei durchgehen.
Zudem ist die Anpassung an den jeweiligen Prozess aufwändig. So müssen nicht nur Datenbanken für den Prozess und die jeweilige Prozessumgebung bereit ge stellt und/oder angepasst werden. Auch die individuelle Anpassung der Vergleichs logik erfordert in der Regel eine Neuprogrammierung. So weisen die Muster für er laubte Abweichungen und für Stör- bzw. Betriebsgeräusche beim Biegerichten er heblich von denjenigen beim Spritzgießen ab; auch die optimale Vergleichslogik ist bei unterschiedlichen Prozessen stets anders.
Ausgehend hiervon liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, Verfahren, Vorrich tungen, und Komponenten davon, zum Erkennen von Ereignissen in einem Materi- albearbeitungs- oder -herstellungsprozess auf Basis eines während des Prozesses gewonnenen mehrdimensionalen Datenstroms mit zeitlich aufgelösten Frequenz- und Energieinformationen unter Verwendung von Ereignis-Mustern zu schaffen, die bei flexiblerer Anpassbarkeit eine verbesserte Diskriminierung ermöglichen.
Diese Aufgabe wird entsprechend den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst.
Vorteilhafte Ausgestaltungen sind den Unteransprüchen zu entnehmen.
Die Erfindung schafft eine Messvorrichtung, z.B. ein Messgerät, mit vorteilhafter weise über eine grafische Benutzerschnittstelle oder dergleichen einfach an den jeweiligen Materialbearbeitungs- und/oder Herstellungsprozess anpassbarem Ope ratore nnetzwerk mit wenigstens einem Entscheidungsoperator und vorzugsweise weiteren, insbesondere kaskadierend und/oder parallel angeordneten Operatoren, insbesondere Musteroperatoren, sowie darauf aufbauende Verfahren und Vorrich tungen.
Die Messvorrichtung ermöglicht erfindungsgemäß in einigen Ausführungen eine vollautomatische Entscheidungsfindung, z.B. OK oder NichtOK bei oder nach einer Material- oder Bauteil-Bearbeitung oder .-Herstellung, und ist intuitiv, einfach und präzise an die jeweiligen Material-, Bauteil-, Herstellungs-, und/oder Bearbeitungs- Rahmenbedingungen anpassbar, vorteilhafterweise unter Verwendung vorgegebe ner und/oder parametrisierbarer Operatoren und/oder Operatorennetzwerke und ggf. Verwendung vorgegebener Standardparameter und/oder -muster für bestimm te Material-, Bauteil-, Herstellungs-, und/oder Bearbeitungs-Standard- Rahmenbedingungen oder -Szenarien. Insbesondere kann vorgesehen sein, derart als Template Vorgegebenes anzupassen durch: Kennfelder/Parametrisierungen; weitere Operatoren und deren Verknüpfung; und/oder Neudefinition von Operato ren.
Die erfindungsgemäße Messvorrichtung kann einen Sensor zum hochfrequenten Erfassen einer Messgröße, wie etwa Schall, Körperschall, Strom, Spannung, opti sche oder magnetische Messwerte und dergleichen, umfassen oder an diesen ge- koppelt sein und weist einen Operator auf, der in einem Operatorennetzwerk ein gebunden sein kann.
Das erfindungsgemäße Operatorensystem stellt quasi eine eigene Konfigurations umgebung oder Programmiersprache insbesondere für Messgeräte dar. Hierbei werden für bestimmte Sensoren oder allgemein Operatoren bereitgestellt, die die Messwerte für die verarbeitenden Operatoren bereitstellen.
Sensoren, die bereits existierende Kommunikationsprotokolle, wie z.B. OPC-UA unterstützen, können über einen OPC-UA Operator eingebunden werden.
Auf diese Weise können nahezu beliebig viele verschiedene Sensoren in program mierte Analysen einbezogen werden.
Die so programmierbare Mustererkennung erlaubt es beliebige Signale, im Falle von Schall oder Körperschall können diese Signale Geräusche und wohlbekannte Arbeitsemissionen von Maschinen darstellen, zu erkennen, ihre konkrete Ausprä gung zu berechnen und in Echtzeit aus dem Datenstrom zu eliminieren.
Damit erhält man hochdynamische Signal- bzw. Geräuschfilter, die alle Kriterien eine Noise-cancellation Funktion erfüllen.
Die Erfindung ermöglicht es damit einem Messgerät, extrem„laute“ Grundsignale präzise aus dem Datenstrom zu entfernen und dann im„restlichen“ Datenstrom kleine Besonderheiten zu erkennen.
Erfindungsgemäß kann dies so gelöst werden, dass ein Eingangssensordatenstrom von Musteroperatoren auf bekannte Geräusche hin durchsucht wird, diese werden dann eliminiert und es entsteht ein neuer Datenstrom, der durch nachfolgende und/oder parallele weitere Musteroperatoren analysiert und prozessiert werden kann, bis die Ergebnisse entscheidungsreif analysiert sind und einem Entschei dungsoperator zugeführt werden können. Ein derartiger Entscheidungsoperator ist erfindungsgemäß ausgestaltet zur Ent scheidung, ob z.B. ein Bauteil in einem Materialbearbeitungs- und/oder - herstellungsprozess (oder dergleichen) oder die Bearbeitungs- und/oder Herstell lungseinrichtung OK oder Nicht OK ist. Der Entscheidungsoperator weist einen Eingang für einen Stör-Mustererkennungsoperator, einen Eingang für einen Ereig- nis-Mustererkennungsoperator (8) und/oder einen Eingang für einen Frei- Musteroperator (9) auf, ggf. auch mehrere Eingänge z.B. für mehrere Ereignis- Mustererkennungsoperatoren und/oder mehrere Eingänge z.B. für mehrere Frei- Mustererkennungsoperatoren. Eine interne Logik und interne Parameter zur para- metrisier- und/oder programmierbaren Verknüpfung der Eingangsdaten, und mit einem Ausgang für ein OK oder Nicht-OK-Signal sind zweckmäßigerweise vorge sehen.
Der Entscheidungsoperator kann ein mehrdimensionales, insbesondere zwei-, drei vier- oder fünfdimensionales Entscheidungsfeld, insbesondere mit einem oder meh reren Zuordnungsbereich(en), umfassen.
Der Entscheidungsoperator kann mehrere, insbesondere zwei, drei oder vier, Ent scheidungsfelder mit jeweils wenigstens einer zeitlich variablen Grenzlinie aufwei sen.
Ergänzend zu Entscheidungsoperator(en) und/oder Mustererkennungsoperator(en) sind zweckmäßigerweise weitere Operatoren für die Kommunikation mit der Au ßenwelt, im industriellen Umfeld mit Maschinensteuerungen oder übergeordneten Datensystemen, vorgesehen.
Ein erfindungsgemäßer Mustererkennungsoperator kann einen Eingang für einen Datenstrom und einem Ausgang für einen Datenstrom und/oder Wert, der ein Maß für eine Übereinstimmung mit einem Muster einer Vielzahl von Mustern einer Mus terdatenbank entspricht, aufweisen. Der Mustererkennungsoperator erkennt zweckmäßigerweise Ereignismuster und/oder Störmuster, insbesondere anhand einer Parametrisierung, eines Ent scheidungsfelds und/oder einer Mustererkennung.
Zweckmäßigerweise weist der Mustererkennungsoperator ein zwei-, drei- oder mehrdimensionales Kennfeld auf mit einem oder mehreren Zuordnungsbereichen.
Mehrere Operatoren bilden ein erfindungsgemäßes Operatorennetzwerk, umfas send einen, zwei oder mehr Mustererkennungsoperatoren (7, 8), ggf. einen oder mehrere Frei-Musteroperator (9) und wenigstens einen Entscheidungsoperator (6), und/oder weitere Operatoren. Das Operatorennetzwerk kann einen Benachrichti gungsoperator, einen Maschinensteuerungsoperator und/oder einen Differenzope rator aufweisen.
Dabei können im Operatorennetzwerk mehrere Operatoren, insbesondere Muster operatoren, parallel oder kaskadierend angeordnet sein.
Eine zweckmäßig vorgesehene mehrfache Datentransformationen erlaubt dabei die schrittweise Verarbeitung von Daten bis hin zu zwei- oder mehrdimensionalen Gra phen, einzelnen Werten und Ja/Nein Entscheidungen. Damit entstehen durch An wendung der Operatorenprogrammierung und evtl dem Einsatz verschiedener ex terner Sensoren ganz verschiedene Messgeräte, lediglich durch die Implementie rung der unterschiedlichen Analysealgorithmen, die mittels Drag and Drop in die Operatorennetze eingefügt werden.
Einmal gefundene Parametrierungen einzelner Operatoren, die ja wie im Falle von Mustersuchen oder Entscheidungssuche, sehr komplex sein können, werden vor teilhafterweise als Template-Parametrierung gespeichert und können in anderen Messkontexten wiederverwendet werden.
Komplette Operatorennetze können ebenfalls als Template-Netze gespeichert wer den und stehen als Basis für ähnliche oder erweiterte Messsysteme zur Verfügung. Die Operatorennetze können auf allen kompatiblen Hardwaresystem (Messgeräten) ausgeführt werden und stellen damit eine allgemeine Analyseschicht bis hin zur grafischen Darstellung verwendbare Messgeräteprogrammierung dar.
Verbunden sind die Operatoren mit Verbindungen, auch Connections genannt, die zwischen den einzelnen Operatoren die jeweils verarbeiteten Daten transportieren.
Diese Verbindungen können als Zwischenspeicher auch mit Pipeline Funktion pa- rametriert werden. Sie gewährleisten damit eine asynchrone Abarbeitung der Da ten, was insbesondere beim Übergang zwischen verschieden schnell arbeitenden Operatoren oder Datenströmen notwendig ist.
Die Connections sind damit auch in der Lage verteilte Operatorennetze, die auf verschiedener Hardware, per Internet, mit industriellen Bussystemen oder ander weitig verbunden sind, zu einem komplexen Analysenetzwerk zu verbinden.
Mobile Geräte, die die erfindungsgemäßen Operatoren unterstützten, können Teil eines integrierten Operatorennetzes werden, entweder als Sensor oder auch als Anzeigemodul.
Die Erfindung sieht daher mobile, insbesondere stromautonome Vorrichtungen, insbesondere in Form eines Sensors oder Anzeigemoduls, vor, die als Operator mit einem Eingangs- und/oder Ausgangsdatenstrom zur Einbettung in ein Operatoren netzwerk oder in eine Messvorrichtung ausgestaltet sind. Die Kommunikation er folgt dabei auf bekannte Weise drahtgebunden oder drahtlos über ein Standardpro tokoll wie etwa TCP/I P oder dergleichen.
Die Erfindung schafft damit Verfahren und Vorrichtungen, z.B. das Messgerät, zum Erkennen von Ereignissen in einem Materialbearbeitungs- und/oder - herstellungsprozess auf Basis eines während des Prozesses gewonnenen mehrdi mensionalen Datenstroms (z.B. aus einem Körperschall-Sensor oder anderen ge nannten Sensoren stammend) mit zeitlich aufgelösten Frequenz- und Energiein- formationen unter Verwendung von Störungs- und/oder Ereignismustern und/oder Energiedaten, wobei die Daten einen Musteroperator oder mehrere parallel oder nacheinander angeordnete Musteroperatoren durchlaufen und einem Entschei dungsoperator oder mehreren parallel oder nacheinander angeordneten Entschei dungsoperatoren zugeführt werden.
Die Erfindung schafft ferner eine grafische Benutzerschnittstelle zum Erstellen und/oder Editieren eines erfindungsgemäßen Operatorennetzwerks, und/oder eine Messvorrichtung umfassend die grafische Benutzerschnittstelle, wobei die grafische Positionier- und Verknüpfbarkeit vorgegebener Operatoren ermöglicht wird.
Bei einer erfindungsgemäßen Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens sind ein Operatorennetzwerk und/oder eine grafische Benutzerschnittstellle zum Erstel len und/oder Editieren des Operatorennetzwerks vorgesehen.
Weitere Merkmale und Ausführungsformen ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung beispielhafter Ausführungen der Erfindung.
Nachfolgend werden Aspekte der Erfindung unter Bezugnahme auf in er beigefüg ten Zeichnung illustrierte Ausführungsformen beschrieben.
Ein erfindungsgemäßes Operatorennetzwerk 5 ist in beispielhafter Konfiguration in Fiq. 2 dargestellt. Es umfasst einen Entscheidungsoperator 6, der hier eingangssei tig mit einem Störmusteroperator 7, einem Ereignismusteroperator 8 und/oder ei nem Freimusteroperator 9 und ausgangsseitig mit einem Signaloperator 10, einem Zähloperator 1 1 und/oder einem Speicheroperator 12 verbunden ist.
Jeder Operator ist dabei ein Programmmodul mit vorgegebenen Eingangs und/oder Ausgangsschnittstellen und einer internen Logik, zum Filtern von Daten, Erfassen von Daten, Aufbereiten von Daten, Treffen von Entscheidungen, Spei chern von Daten, Interagieren mit Computern, Datenbanken, Benutzern und/oder dergleichen, und/oder Aktivieren von Vorrichtungen wie Signalen, Motoren, Ab schaltvorrichtungen und/oder dergleichen, usw.
Der hier dargestellte Störmusteroperator 7 kann wie in Fiq. 3 dargestellt aufgebaut sein. Ein Datenstrom 13, beispielsweise als Raw-Datenstrom eines Sensors, insbe sondere Schallsignalsensors, oder als durch insbesondere andere Operatoren be arbeiteter, z.B. frequenzgefilterter und/oder geglätteter Datenstrom, gelangt zu ei nem Positionsbestimmungsoperator 14, der unter Berücksichtigung einer von ei nem Zeitoperator 15 bereitgestellten Prozesszeit die zeitliche Position der Daten innerhalb des Prozesses feststellt und einem Mustervergleichsoperator 16 zuführt. Ein Energiebestimmungsoperator 17 ist ebenfalls mit den Operatoren 13, 15 ver bunden, bestimmt die Energie im Datenstrom z.B. in Form der Schallintensität und korreliert diese mit der Prozesszeit, um das Ergebnis dem Mustervergleichsopera tor 16 zuzuführen. Anhand dieser beiden Eingangsdatenströme sowie ggf. wie dar gestellt dem Datenstrom aus dem Datenstromoperator 13, der Zeitkomponente aus dem Zeitoperator 15 und/oder Musterdaten aus einem Musteroperator 18, der vor teilhafterweise an eine Musterdatenbank angeschlossen ist oder anderweitig Mus ter für Ereignisse abrufen kann, ermittelt der Mustervergleichsoperator 16 ein Maß für die Übereinstimmung der vom Datenstromoperator 13 gelieferten Daten mit ei nem vom Musteroperator 18 gelieferten Muster, oder mehrere Maße für mehrere Muster. Das Maß kann z.B. eine Zahl zwischen 0% und 100% sein oder zwischen 0 und 255 oder dergleichen. Das Übereinstimmungsmaß wird am Ergebnisausgang 19 bereitgestellt.
Der Musteroperator 18 greift dabei auf Störmuster zu, wie sie beim Prozess auftre- ten, wie etwa das Auftreffen des Stempels auf dem zu richtenden Bauteil, ein Brummgeräusch durch Vibrationen der Richtvorrichtung, Umwelteinflüsse wie etwa Klopfen durch Bedienpersonal, Schleifgeräusche des Werkzeugs auf dem Werk stück usw. Am Ergebnisausgang 19 kann beispielsweise die Wahrscheinlichkeit von 67% dafür ausgegeben werden, dass ein Störmuster identifiziert worden ist. Der Ereignismusteroperator 8 kann auf im Wesentlichen gleiche Weise wie der Störmusteroperator 7 aufgebaut sein. So kann seine Logik ebenfalls einen Daten stromoperator, einen Zeitoperator, einen Positionsbestimmungsoperator, einen Energiebestimmungsoperator, einen Mustervergleichsoperator und/oder einen Musteroperator umfassen, die ähnlich oder identisch verbunden und intern mit Ge wichtungsfaktoren und dergleichen konfiguriert sein können, wobei der Musterope rator auf Ereignismuster aus einer Musterbibliothek zugreift, die Störungen darstel len, wie etwa Muster für Spannungsrisse oder Werkzeugbrüche beim spanenden Verarbeiten und dergleichen. Der Ereignismusteroperator 8 gibt an seinem Ergeb nisausgang 19, siehe Fig. 2, einen Wert dafür bereit, dass ein derartiges Ereignis stattgefunden hat, z.B. 82 %.
Der Freimusteroperator 9 kann wie in Fig. 4 dargestellt neben einem Datenstrom operator 13, einem Zeitoperator 15 und einem Positionsbestimmungsoperator 14 wie in Fig. 3 einen Energiedeterminationsoperator 20 aufweisen, der z.B. die Ener gie, wie etwa die Schallsignalintensität, und/oder die Dauer, berechnet und an sei nem Ergebnisausgang 19 bereitstellt. Hier findet keine Mustererkennung statt, statt dessen die Analyse der Energie.
Zweckmäßigerweise werden sind die Vorgänge und/oder Ergebnisse mittels Visua lisierungsoperatoren 21 auf einem Bildschirm oder dergleichen darstellbar.
Die Operatoren sind erfindungsgemäß in einer grafischen Benutzerschnittstelle anord- und konfigurierbar. So können sie per Drag-and-Drop mit der Maus oder dergleichen aus einer Liste von Operatoren gezogen und auf einem Arbeitsblatt angeordnet werden. In den Fig, 2, 3, 4 als Linien illustrierte Datenverbindungen zwischen den Ein- und Ausgängen sind ebenfalls grafisch konfigurierbar. Durch Rechtsklick oder dergleichen auf einen Operator können dessen innere Parameter oder Logik gewählt und/oder verändert werden. So kann z.B. beim Energiedetermi- nierungsoperator 20 die Formel für die Berechnung des Energiewertes bestimmt werden, im Mustervergleichsoperator 16 kann der Algorithmus gewählt werden, anhand dessen das Maß der Übereinstimmung zwischen den erfassten Daten und einem Muster bestimmt wird (beispielsweise durch Aufaddieren der Differenzen oder dergleichen) usw.
Die grafische Benutzerschnittstelle ermöglicht es dem Benutzer, ein auf den jewei ligen Prozess individuell abgestimmtes Operatorennetzwerk schnell und felxibel zu implementieren, anzupassen und zu pflegen, ohne auf den Hersteller oder auf Pro grammierer angewiesen zu sein.
Dem Entscheidungsoperator 6 kommt bei der Konfiguration eine besondere Bedeu tung dahingehend zu, dass er die Diskriminierung in fehlerfreie (OK) oder fehlerhaf te (Nicht OK, NOK) Bauteile/Werkstücke in zuverlässiger Weise ermöglicht.
Im in Fig. 2 dargestellten Beispiel sind OK-, NOK- und NO-Eingänge 22, 23, 24 des Entscheidungsoperators 6 mit den Ergebnisausgängen 19 der Operatoren 7, 8, und 9 verbunden.
Am OK-Eingang 22 wird vom Störmusteroperator 7 ein (Wahrscheinlichkeits-)Wert nebst weiteren Informationen dafür geliefert, dass zur Zeit ein unerhebliches Stör signal detektiert wird, das Werkstück also„OK“ ist. Am NOK-Eingang 23 wird vom Ereignismusteroperator 8 ein (Wahrscheinlichkeits-)Wert nebst weiteren Informati onen dafür geliefert, dass zur Zeit ein erhebliches Ereignis wie etwa ein Span nungsriss detektiert wird, das Werkstück also nicht OK („NOK“) ist. Am NO-Eingang 24 werden weitere Informationen geliefert ohne Mustervergleich („NO“ pattern re- cognition, keine Mustererkennung). Die weiteren Informationen können dabei einen Energiewert wie etwa die Schallintensität und/oder eine Dauer, wie etwa die zeitli che Dauer der Energie ab Überschreiten eines Schwellenwerts bis zum Unter schreiten des Schwellenwerts oder dergleichen, umfassen.
Erfindungsgemäß ist der Entscheidungsoperator 6 so konfiguriert, dass er mehrdi mensionale Entscheidungsfelder kaskadierend enthält und basierend auf dem Er gebnis der kaskadierten mehrdimensionalen Entscheidung ein Trigger-Signal an den Signaloperator 10 sendet, um ein Werkstück als fehlerhaft (oder ggf. fehlerfrei) zu kennzeichnen, damit ein fehlerhaftes Werkstück ausgeschleust werden kann. Ebenso können die Ergebnisse und/oder Daten durch Weitergabe an den Spei cheroperator 12 gespeichert werden und über den Zähloperator 11 kann der Aus schuss pro Zeiteinheit oder insgesamt erfasst und am Visualisierungsoperator 21 angezeigt werden, beispielsweise in Form einer Skala, um Trends zu visualisieren.
Das erste multidimensionale Entscheidungsfeld ist in Fiq. 5 illustriert. Es trägt den OK-Wert aus dem Störungsoperator 7 und den NOK-Wert aus dem Ereignismus teroperator 8 gegeneinander auf. Im vorgenannten Beispiel ist zur Belastungsphase 1 in Fig. 1 ein OK-Wert von 67% und ein NOK-Wert von 82% ermittelt worden. Dies entspricht dem Datenpunkt 25, der oberhalb einer über die grafische Benutzer schnittstelle konfigurierbaren Grenzlinie 26 liegt. Ein weiterer Datenpunkt 27 liegt unterhalb der Grenzlinie 26. Bei den Datenpunkten 25, 26 handelt es sich um nicht eindeutige Zuordnungen, d.h. die Ereignisse könnten mit hoher Wahrscheinlichkeit entweder ein unerhebliches Störsignal oder ein erhebliches Ereignismustersignal sein, während weitere Datenpunkte 28, 29 eindeutig(er) sind, da sie entweder zu 0% NOK oder 0% OK sind.
Die Grenzlinie 26 dient hierbei als erste Stufe der Diskriminierung. Die uneindeuti gen Datenpunkte werden für die nächste Stufe einem multidimensionalen NOK- Entscheidungsfeld gemäß Fiq. 6. einem multidimensionalen OK-Entscheidungsfeld gemäß Fiq. 7 und/oder einem multidimensionalen NO-Entscheidungsfeld gemäß Fiq. 8 zugeführt.
So ist der Datenpunkt 25 jeweils mit seinen weiteren Daten, hier beispielhaft der Energie und der Dauer, aufgetragen und befindet sich oberhalb einer NOK- Grenzlinie 30 in Fig. 5, unterhalb einer OK-Grenzline 31 in Fig. 6 und außerhalb des schraffierten NOK-Bereichs 32 zwischen den NO-Grenzlinien 33, 34 in Fig. 7. In weiteren Ausführungsformen kann ein zwei- oder mehrdimensionales Entschei dungsfeld die Parameter Energie, Dauer, zeitliche Position, Zähler, zeitliche Skalie rung, Amplitudenskalierung und dergleichen umfassen und/oder anstelle einer Grenzlinie kann eine Grenzfläche verwendet werden. Der Entscheidungsoperator 6 ist zweckmäßigerweise so konfiguriert, dass er den Datenpunkt 25 als NOK wertet, da der Datenpunkt 25 hinsichtlich jedenfalls zwei der drei Operatoren OK, NOK und NO im NOK-Bereich 32 liegt.
Die Grenzlinien 26, 30, 31 , 33, 34 sind individuell an den jeweiligen Prozess an passbar.
Eine weitere Dimension in den Fig. 5, 6, 7, 8 kann die Zeit sein. So ist es zweck mäßig, die Grenzlinien 26, 30, 31 , 33, 34 abhängig von der Zeit im Prozess einzu stellen. Beispielsweise ist zu Beginn jeder Belastungsphase 1 , 3 die auf das Werk stück beim Biegerichten ausgeübte Kraft und damit die Bruchwahrscheinlichkeit gering, während sie am Ende der jeweiligen Belastungsphase 1 , 3 maximal ist. So kann es zweckmäßig sein, zu Beginn der Belastungsphase eine Grenzlinie 26‘ ein zustellen, die großzügiger ist als die Grenzlinie 26, während am Ende der Belas tungsphase eine Grenzlinie 26“ eingestellt wird, bei der wegen der hohen einwir kenden Kraft früher von einem NOK-Ereignis ausgegangen wird, siehe Fig. 5. Ein Datenpunkt 27 kann damit OK sein, wenn er zu Beginn der Belastungsphase er fasst wird, während er am Ende oberhalb der Grenzlinie 26“ liegt und NOK ist. Der zeitliche Verlauf zwischen der Grenzlinie 26‘ bei t=Belastungsphasenbeginn bei 0ms über die Grenzlinie 26 zur Grenzlinie 26“ bei t=Belastungsphasenende bei bspw. 1000ms kann beliebig, beispielsweise linear eingestellt werden.
Die vorgenannten Operatoren können beliebig kaskadiert und/oder parallel ange ordnet werden.
So ist es ggf. zweckmäßig, einen weiteren Entscheidungsoperator 6‘ vorzusehen, siehe FkL9, der den Wartungszustand der Biegevorrichtung überwacht. So können hier Muster für Ereignisse anders ausgewertet werden, z.B. führt lässt ein Daten punkt in Fig. 7 mit hoher Energie und langer Dauer auf ein Problem mit der Maschi ne schließen und es kann vorgesehen sein, die Maschine zu stoppen. Weitere Operatoren können vorgesehen sein, z.B. ein Benachrichtigungsoperator, der automatisiert eine E-Mail oder sonstige Nachricht mit relevanten Informationen an den Wartungsdienst und/oder den Prozessverantwortlichen sendet.
In einer weiteren Ausführungsform kann ein Differenzoperator vorgesehen sein. Der Differenzoperator ist so konfiguriert, dass er ein bekanntes Muster, z.B. ein mehr oder weniger konstantes Hintergrundgeräusch oder ein wiederkehrendes Störgeräusch oder andere Stördaten, erkennt, das zugehörige Muster möglichst präzise an die Größenordnung des Datenstroms anpasst und bei hinreichender Übereinstimmung davon subtrahiert. Dann bleibt als Differenz ein bereinigter Da tenstrom übrig, der den weiteren Operatoren zugeführt werden kann. Eine mögliche Anordnung ist in Fiq. 10 illustriert, bei der ein Differenzoperator 35 dem Störungs- musteroperator 7‘ nachgeschaltet ist und auf Basis der Störmustererkennung Stör muster aus dem Datenstrom 13 extrahiert und den bereinigte Datenstrom 36 der weiteren Verarbeitung, z.B. als Eingangsdatenstrom in Fig. 2 für die Operatoren 7, 8, 9, bereitstellt, wobei der nachfolgende Operator 7 - sofern vorhanden - anders eingestellt sein kann, bzw. der Störungsmusteroperator 7‘ nur bestimmte Stö rungsmuster erkennt, wie etwa Welligkeiten, Streuungen etc.
Nachfolgend wird das erfindungsgemäße-Operatorenmodell anhand weiterer Bei spiele erläutert. Insbesondere ist es auf verteilte, heterogene und asynchron arbei tende Hardware und Systeme der Informationstechnik ausführbar.
Analysen werden im erfindungsgemäßen Messgerät durch ein Netz von Operatoren durchgeführt.
Am Anfang steht ein Operator, der den Zugriff auf Eingangsdaten ermöglicht.
Ein Messdatenstrom, der von einer externen Quelle stammt, kann Sensordaten 4 kanalig mit bis zu l OOMsamples und 16bit bzw. 4Ms und 24bit abtasten und in Echtzeit eine FFT mit 25000 Spektren/s pro Kanal berechnen und beides als Input Datenstrom zur Verfügung stellen. 32 digitale lOs zur Maschinensteuerung sowie Profibus und Profinet zur Maschi nenkommunikation können ebenfalls als Inputs und Outputs für die Operatoren zur Verfügung gestellt werden.
Die Analyseabläufe werden im erdindungsgemäßen grafischen Operatoreneditor erstellt, siehe beispielhaft Fig. 11.
Auf der obersten Ebene führen Prozessoren (Clock Slot) Analyseprogramme (Cus- tom Operatoren) aus.
Custom Operatoren stellen Container für Unterprogramme dar, in denen komplexe Netzwerke aus weiteren Unterprogrammen und vorgefertigten Operatoren imple mentiert werden können, siehe Fig. 12, die ein Netzwerk zur Musteranalyse und Entscheidungsfindung beispielhaft darstellt.
Auf der nächsten Ebene ist ein Netzwerk sichtbar, dass Datenstrom, Filterkompo nenten und Mustervergleichsoperationen kombiniert, siehe Fig. 13.
Die einzelnen Operatoren präsentieren im Editor mehr oder weniger komplexe GUI Komponenten, die die Verbindung zu den Daten definieren und die Arbeitsweise der Operatoren parametrieren.
Über die Verbindungen werden Daten in Form einiger Grundtypen, Bool, Number, int64 etc. und komplexere Daten z.B. in Form von JSON Objekten ausgetauscht.
Zur Parametrierung werden ebenfalls JSON Objekte mit der GUI ausgetauscht.
Die Integration neuer Operatoren kann per Plugin vorgenommen werden.
Eine neue Datenquelle muss also v.a. einen Operator-Plugin mitbringen. Im Echtzeit Messablauf werden die Daten durch die Operatoren prozessiert und, wie in diesem Beispiel dargestellt, das am besten passende Muster gefunden, ska liert und sein Pendant im Datenstrom analysiert.
Gleichzeitig wird eine Bewertung entsprechend den Bedürfnissen des Prozesses vorgenommen und eine Entscheidung z.B. bzgl. der Qualität des Werkstückes oder der Performance eines Produktionsprozesses vorgenommen.
In Fig. 14 wird beispielsweise ein Mikroriss in einer Getriebewelle detektiert. Es ist ein 50ms langer Ausschnitt von Körperschalldaten aus einer industriellen Richtma schine für Getriebewellen dargestellt. Die Landschaft entsteht auf der Basis von 25000 Spektren/s nach FFT der Mikrofondaten, die in diesem Fall bis ca. 800kHz ausgewertet werden.
Alle Daten können auf Messgeräten im RAW-Format und in diversen Kompressio nen gespeichert und sowohl in Echtzeit als auch after process analysiert werden (für Lernprozesse).
Beispiele für erfindungsgemäße Sensoren sind u.a. Körperschallmikrofone und pmagnetische Sensoren, sowie breitbandige analoge Verstärker (>100MHz) zur Datengewinnung in industriellen Prozessen.
Das Operatorenkonzept kann auf verteilte, heterogene und asynchron arbeitende Hardware und Systeme der Informationstechnik ausgeweitet werden. Einzelne Ab schnitte eines großen Operatorennetzes können auf verteilten Systemen laufen.
Die erfindungsgemäßen Sensoren können Daten erheben und vorverarbeiten, also als Smart-Sensoren ausgestaltet sein.
Ein Echtzeit-Processing System kann Spektralanalyse durchführen und Muster er kennen. Ein PC führt komplexe Entscheidungen herbei. Die benutzte Hardware und auch die benutzte Software kann höchst unterschiedlich sein. Solange die Inter- faces des Operatorensystems unterstützt werden, kann jedes Device, jeder Service in die gesamte Abarbeitung integriert werden.
Der Hersteller eines Devices, eines Smart Sensors, stellt neben dem eigentlichen Device noch ein Modul zur Operatorenintegration bereit, über dessen GUI die Pa rametrierung vorgenommen werden kann, und dass die Inputs und Outputs für die anderen Teilnehmer des Netzwerkes zur Verfügung stellt.
Dabei können die Datenströme sowohl analog als auch digital sein und auf ver schiedenen Trägern transportiert werden und auch verschiedene Protokolle unter stützen, ihr jeweiliger Operator stellt den Zugriff auf die Daten in kompatibler Form zur Verfügung.
Es können in allen Ausführungen Lernphasen vorgesehen sein, in welchen die Sensoren große Datenmengen übertragen können, Lernen ist langsam. Auf der Basis der Lerndaten können Analysenetze erstellt und parametriert werden. Teile der Operationen werden dann im Sensor selbst ausgeführt, Daten bereits vorpro zessiert und ausgewertet und im besten Falle bereits Ergebnisse übermittelt.
Systeme mit drahtloser Energieversorgung und drahtloser Kommunikation können vollständig versiegelt und damit prozesssicher aufgebaut werden, ihr Einsatz kann wartungsfrei erfolgen.
Für die Netzwerkintegration kann auf jedem Sensor ein OS (z.B. Linux System) mit TCP/IP Connectivity laufen. Alternativ kann ein Sensorhub vorgesehen sein, der das OS System beinhaltet und den Sensor ins Netzwerk bringt. Die Weiterleitung kann drahtlos oder drahtgebunden sein.
Zur Versorgung von drahtlosen Komponenten wie Sensoren kommen erfindungs gemäß vorzugsweise neben Akku Speisung Methoden des Energy-Harvesting und der drahtlosen Energieübertragung zum Einsatz. In vorteilhafter Ausgestaltung kann, soweit die Daten überwiegend per TCP/IP vom Sensorsystem bereitgestellt werden, ein z.B. FPGA basierter smart-switch eine Sammelstelle und weitere Verarbeitungsstufe darstellen. Dieser smart-switch führt parallel computing auf den angeschlossenen Datenströmen aus und stellt seine Ergebnisse dann wiederum per TCP/IP oder auch per PCIe, USB usw. bereit.
Bezugszeichenliste
1 Belastungsphase
2 Belastungsphase
3 Entlastungsphase
4 Landschaft
5 Operatorennetzwerk
6 , 6‘ Entscheidungsoperator
7 Störmusteroperator
8 Ereignismusteroperator
9 Freimusteroperator
10 Signaloperator
1 1 Zähloperator
12 Speicheroperator
13 Datenstromoperator
14 Positionsbestimmungsoperator
15 Zeitoperator
16 Mustervergleichsoperator
17 Energiebestimmungsoperator
18 Musteroperator
19 Ergebnisausgang
20 Energiedeterminationsoperator
21 Visualisierungsoperator
22 OK-Eingang
23 NOK-Eingang
24 NO-Eingang
25 Datenpunkt
26 , 26‘, 26 Grenzlinie
27 Datenpunkt
28 Datenpunkt
29 Datenpunkt
30 NOK-Grenzlinie OK-Grenzlinie NOK-Bereich NO-Grenzlinie NO-Grenzlinie Differenzoperator Datenstrom

Claims

Ansprüche
1. Messvorrichtung umfassend einen Sensor zum hochfrequenten Erfassen ei ner Messgröße, wie etwa Schall, Körperschall, Strom, Spannung, optische oder magnetische Messwerte und dergleichen, gekennzeichnet durch ein Operatorennetzwerk nach einem der nachfolgenden Ansprüche mit wenigs tens einem Operator nach einem der nachfolgenden Ansprüche.
2. Entscheidungsoperator (6) zur Entscheidung, ob ein Bauteil in einem Materi- albearbeitungs- und/oder -herstellungsprozess oder die Bearbeitungs und/oder Herstelllungseinrichtung OK oder Nicht OK ist, mit einem Eingang für einen Stör-Mustererkennungsoperator (7) , einem Eingang für einen Er eignis-Mustererkennungsoperator (8) und/oder einem Eingang für einen Frei-Musteroperator (9), mit interner Logik und internen Parametern zur pa- rametrisier- und oder programmierbaren Verknüpfung der Eingangsdaten, und mit einem Ausgang für ein OK oder Nicht-OK-Signal.
3. Entscheidungsoperator nach Anspruch 2, gekennzeichnet durch ein mehr dimensionales, insbesondere zwei- oder dreidimensionales Entscheidungs feld.
4. Entscheidungsoperator nach Anspruch 3, gekennzeichnet durch drei Ent scheidungsfelder mit jeweils wenigstens einer zeitlich variablen Grenzlinie (26, 26‘, 26“, 30, 31 , 33, 34).
5. Mustererkennungsoperator mit einem Eingang für einen Datenstrom und ei nem Ausgang für einen Datenstrom und/oder Wert, der ein Maß für eine Übereinstimmung mit einem Muster einer Vielzahl von Mustern einer Mus terdatenbank entspricht.
6. Mustererkennungsoperator nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass er Ereignismuster (8) und/oder Störmuster (7) erkennt.
7. Mustererkennungsoperator nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeich net, dass er ein zwei-, drei- oder mehrdimensionales Kennfeld aufweist mit einem oder mehreren Zuordnungsbereichen (32).
8. Operatorennetzwerk (5) umfassend einen, zwei oder mehr Mustererken nungsoperatoren (7, 8), ggf. einen Frei-Musteroperator (9) und wenigstens einen Entscheidungsoperator (6) nach einem der vorhergehenden Ansprü che.
9. Operatorennetzwerk nach Anspruch 8, gekennzeichnet durch einen Benach richtigungsoperator, einen Maschinensteuerungsoperator und/oder einen Differenzoperator (35).
10. Operatorennetzwerk nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Operatoren, insbesonder Musteroperatoren, parallel oder kaskadierend angeordnet sind.
1 1. Mobile, insbesondere stromautonome Vorrichtung, insbesondere Sensor oder Anzeigemodul, gekennzeichnet durch eine Ausgestaltung als Operator mit einem Eingangs- und/oder Ausgangsdatenstrom zur Einbettung in ein Operatorennetzwerk oder in eine Messvorrichtung nach einem der Ansprü che.
12. Verfahren oder Vorrichtung zum Erkennen von Ereignissen in einem Materi- albearbeitungs- und/oder -herstellungsprozess auf Basis eines während des Prozesses gewonnenen mehrdimensionalen Datenstroms mit zeitlich aufge lösten Frequenz- und Energieinformationen unter Verwendung von Stö- rungs- und/oder Ereignismustern und/oder Energiedaten, dadurch gekenn zeichnet, dass die Daten einem Musteroperator oder mehreren parallel oder nacheinander angeordneten Musteroperator durchlaufen und einem Ent scheidungsoperator (6) oder mehreren parallel oder nacheinander angeord neten Entscheidungsoperatoren (6) nach einem der vorhergehenden An sprüche zugeführt werden.
13. Grafische Benutzerschnittstelle zum Erstellen und/oder Editieren eines Ope ratore nnetzwerks nach einem der vorhergehenden Ansprüche, und/oder Messvorrichtung umfassend die grafische Benutzerschnittstelle, gekenn zeichnet durch grafische Positionier- und Verknüpfbarkeit vorgegebener Operatoren nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
14. Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens nach einem der vorstehenden Ansprüche, umfassend ein Operatorennetzwerk nach einem der vorgste- henden Ansprüche und/oder eine grafische Benutzerschnittstellle zum Erstellen und/oder Editieren des Operatorennetzwerks nach einem der vor hergehenden Ansprüche.
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