EP3948460A1 - Verfahren zur überwachung der vitalität einer anzahl von teilnehmern eines verteilten technischen systems - Google Patents

Verfahren zur überwachung der vitalität einer anzahl von teilnehmern eines verteilten technischen systems

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Publication number
EP3948460A1
EP3948460A1 EP20715833.8A EP20715833A EP3948460A1 EP 3948460 A1 EP3948460 A1 EP 3948460A1 EP 20715833 A EP20715833 A EP 20715833A EP 3948460 A1 EP3948460 A1 EP 3948460A1
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EP
European Patent Office
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participants
vitality
parameters
electronic components
technical system
Prior art date
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Pending
Application number
EP20715833.8A
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English (en)
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Inventor
Christoph Weishaar
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Pilz GmbH and Co KG
Original Assignee
Pilz GmbH and Co KG
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
Application filed by Pilz GmbH and Co KG filed Critical Pilz GmbH and Co KG
Publication of EP3948460A1 publication Critical patent/EP3948460A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0286—Modifications to the monitored process, e.g. stopping operation or adapting control
    • G05B23/0291—Switching into safety or degraded mode, e.g. protection and supervision after failure
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
    • G01R31/2832—Specific tests of electronic circuits not provided for elsewhere
    • G01R31/2836—Fault-finding or characterising
    • G01R31/2837—Characterising or performance testing, e.g. of frequency response
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B23/0208—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the configuration of the monitoring system
    • G05B23/0213—Modular or universal configuration of the monitoring system, e.g. monitoring system having modules that may be combined to build monitoring program; monitoring system that can be applied to legacy systems; adaptable monitoring system; using different communication protocols

Definitions

  • the present invention relates to a method for monitoring the vitality of a number n> 1 of participants in a distributed
  • These technical devices are connected to a common communication system, in particular to a bus system or to a communication system based on an Internet protocol, and are in communication with one another via this, so that a
  • a failure of one or more participants can mean that the entire distributed technical system no longer works or no longer works with sufficient reliability.
  • Distributed technical systems or the participants of these distributed technical systems themselves often have a high technical complexity, so that the failure of an electronic component of one of the participants can have a negative effect on the functionality of this participant or of the entire distributed technical system.
  • Probability of failure per hour is an important statistical parameter for the probability of failure of an electronic component or a system. The calculation of this parameter is required in the IEC 61508 standard, for example.
  • Another statistical parameter for the probability of failure which also results from the IEC 61508 standard and which is important from a safety perspective, is the so-called probability of failure on demand (PFD).
  • PFD probability of failure on demand
  • mean another statistical parameter that is relevant from a safety point of view
  • mean operating time between failures for repairable units (English: “mean time between failures", short: MTBF). In the standard IEC 60050 (191), this is the expected value of
  • MTTF mean time to failure
  • This statistical parameter is also a measure of the reliability of a
  • the availability A of an electronic component of a participant in a distributed technical system can also be derived from this mean operating time until failure (MTTF).
  • MTTF mean operating time until failure
  • A MTTF / (MTTF + MTTR), whereby MTTR (“mean time to repair”) for repairable electronic components indicates the expected value of the repair time.
  • the statistical parameters listed above can in particular be based on knowledge of the failure rates of the electronic components or the components that are in the electronic
  • the stress profile and its failure mechanisms are calculated. These parameters are also to be referred to below as
  • Vitality parameters are called because they provide information about the vitality of the participants in a distributed technical system.
  • Safety-related electrical / electronic / programmable electronic systems Part 6 Application guideline for IEC 61508-2 and IEC 61508-3 "), for example, the mean probability of failure when a group of channels is required for a two-channel safety-related system in which each of the channels can trigger a corresponding safety function, calculated as follows:
  • PFFIG Average frequency of a dangerous failure for a group of channels
  • ß Proportion of unrecognized failures due to a common cause
  • ßD Proportion of failures due to a common cause caused by a
  • tce Average downtime of a channel.
  • the values l ⁇ and l ⁇ u are derived in particular from the failure rates and the stress factors in the electronic
  • each of the participants has a number of electronic components
  • the statistical parameters which represent the security and / or the reliability and / or the availability of a participant in the distributed technical system and which are also to be referred to below as vitality parameters can in particular be one or more of the statistical parameters explained in detail at the beginning . These should therefore not be explained again at this point.
  • Component-internal storage means with a cloud storage is basically possible. This results in a higher level of data security.
  • Vitality i.e. the functionality of one or more participants in a distributed technical system during operation offers the following technical and economic advantages in particular:
  • Tasks can only be assigned to functional, vital participants.
  • a resource allocation can preferably be made to the participant who is assessed as most vital on the basis of the vitality parameters and who currently has free system resources.
  • Data processing can be further processed.
  • Vitality parameters and the underlying measurement data in particular the real operating hours and the temperature, the participants in the distributed technical system can advantageously be operated for longer.
  • Fig. 1 shows a typical course of the statistical failure rate per
  • Detection means in particular sensor means, are detected, detect as a function of time and in one
  • the storage can for example in any, for electronic
  • Components customary component-internal storage means such as a RAM memory, a flash memory, a
  • the vitality data storage means 4 is implemented as a decentralized cloud storage 40.
  • a combination of the component-internal storage means with a cloud storage 40 is also possible in principle.
  • the vitality data can be stored in the storage means of the electronic components of the participants 2a, 2b, 2c, 2d as well as in the cloud memory 40.
  • the participants 2a, 2b, 2c, 2d of the distributed technical system 1, embodied here as robot devices, are equipped with a
  • Control device preferably with a
  • Each of the electronic components of the participants 2a, 2b, 2c, 2d has a communication interface in order to make the measured environmental parameters and / or operating parameters available to the cloud storage 40 and from there to a higher-level monitoring process. This monitoring process can be used for
  • the monitoring process carried out by the monitoring device 5 is software-based and includes algorithms by means of which, on the basis of the measured environmental parameters and / or operating parameters and, if applicable, on the basis of further input variables and / or
  • Participants 2a, 2b, 2c, 2d have a number m> 1 statistical
  • vitality parameters are also to be referred to below as vitality parameters.
  • Components of the participants 2a, 2b, 2c, 2d only the recorded physical environmental parameters and / or operating parameters, which are measured as a function of time, available. These are then transmitted from the cloud memory 40 to the monitoring device 5, where they are further processed and evaluated. In addition, the one performed by the monitoring device 5 contains
  • Monitoring process also includes algorithms that are able to monitor exceeding certain limit values of the vitality parameters. These limit values can, for example, the failure rate, concern the service life and the service life of the electronic components installed in subscribers 2a, 2b, 2c, 2d.
  • a vitality parameter of an electronic component of one of the subscribers 2a, 2b, 2c, 2d of the distributed technical system 1 reaches or exceeds a critical limit value
  • the monitoring device 5 initiates exception processing in the affected subscriber 2a, 2b, 2c, 2d, which opens can refer to the entire subscriber 2a, 2b, 2c, 2d or only to the actually affected electronic component of said subscriber 2a, 2b, 2c, 2d.
  • the affected electronic component of subscriber 2a, 2b, 2c, 2d can be transferred to a special operating state.
  • the calculated vitality parameters are preferably also in the
  • Vitality data storage means 4 which in the present case is formed by cloud storage 40, stored in a retrievable manner.
  • a monitoring process can also be carried out in each of the participants 2a, 2b, 2c, 2d of the distributed technical system 1
  • the component concerned becomes an internal one
  • the affected electronic component can be transferred to a special operating state.
  • the switch can transfer the affected electronic component to a special operating state.
  • Monitoring device 5 is implemented, initiated. The
  • This restriction can mean that a single subscriber 2a, 2b, 2c, 2d or a plurality of subscribers 2a, 2b, 2c, 2d of the distributed
  • the restriction can lead to the security integrity of the affected subscriber 2a, 2b, 2c, 2d or a plurality of subscribers 2a, 2b, 2c, 2d being downgraded to a lower level.
  • the monitoring process preferably classifies the environmental and / or operating parameters of the participants 2a, 2b, 2c, 2d into classes of the same or comparable load profiles. From the data of the corresponding exposure profile, it is possible to
  • Load profiles of participants 2a, 2b, 2c, 2d such as robot devices, cable cars or wind turbines, are created. From the knowledge of the subscriber 2a, 2b, 2c, 2d
  • Participants 2a, 2b, 2c, 2d if necessary, take measures, such as the output of a diagnostic message, a
  • Transfer server facility for evaluation and storage The user is preferably given the option to use the
  • Vitality data storage means 4 stored history of the

Landscapes

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl n ≥ 1 von Teilnehmern (2a, 2b, 2c, 2d) eines verteilten technischen Systems (1), wobei jeder der Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2d) eine Anzahl elektronischer Komponenten aufweist, wobei in jedem der Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2d) und/oder in jeder der elektronischen Komponenten der Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2d) eine Mehrzahl physikalischer Umgebungs- und/oder Betriebsparameter kontinuierlich erfasst und in einem Vitalitätsdatenspeichermittel (4) abrufbar gespeichert wird, wobei für jede der elektronischen Komponenten eine Anzahl m ≥ 1 statistischer Kenngrößen, welche die Sicherheit und/oder die Zuverlässigkeit und/oder die Verfügbarkeit der betreffenden Komponente repräsentieren und Vitalitätsparameter bilden, insbesondere auf Basis der erfassten Umgebungs- und/oder Betriebsparameter, berechnet wird und bei Erreichen oder Überschreiten eines vordefinierten oder vordefinierbaren Grenzwerts der betreffenden statistischen Kenngröße eine Ausnahmeverarbeitung initiiert wird.

Description

Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl von Teilnehmern eines verteilten technischen Systems
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl n > 1 von Teilnehmern eines verteilten
technischen Systems.
Aus dem Stand der Technik sind verteilte technische Systeme bekannt, die mehrere technische Einrichtungen, wie zum Beispiel Sensoren, Aktoren, Steuerungseinrichtungen, automatisiert
arbeitende Maschinen oder Roboter, aufweisen. Diese technischen Einrichtungen sind an ein gemeinsames Kommunikationssystem, insbesondere an ein Bussystem oder an ein Kommunikationssystem auf Basis eines Internetprotokolls, angeschlossen und stehen darüber in Kommunikationsverbindung miteinander, so dass ein
Datenaustausch möglich ist. Diese miteinander vernetzten
technischen Einrichtungen werden daher im Rahmen der vorliegenden Anmeldung ganz allgemein auch als Teilnehmer des verteilten technischen Systems bezeichnet. Damit die Teilnehmer eines derartigen verteilten technischen Systems beziehungsweise das verteilte technische System wirtschaftlich betrieben werden können, ist es erforderlich, dass die einzelnen Teilnehmer dauerhaft
verlässlich arbeiten. Ein Ausfall eines oder mehrerer Teilnehmer kann dazu führen, dass das gesamte verteilte technische System nicht mehr oder nicht mehr mit der ausreichenden Zuverlässigkeit arbeitet. Verteilte technische Systeme beziehungsweise die Teilnehmer dieser verteilten technischen Systeme selbst weisen häufig eine hohe technische Komplexität auf, so dass sich das Versagen einer elektronischen Komponente eines der Teilnehmer negativ auf die Funktionsfähigkeit dieses Teilnehmers oder des gesamten verteilten technischen Systems auswirken kann. Um die Vitalität der Teilnehmer verteilter technischer Systeme sicherstellen zu können, ist es notwendig, neben der Sicherheit auch die Zuverlässigkeit sowie die Verfügbarkeit der in den betreffenden Teilnehmern verbauten elektronischen Komponenten zu betrachten. Diese sind während des Betriebs ganz unterschiedlichen Umwelt- und Betriebseinflüssen ausgesetzt. Um die Zuverlässigkeit und die
Verfügbarkeit der in einem Teilnehmer verbauten elektronischen Komponenten, die ihrerseits üblicherweise aus mehreren Bauteilen bestehen, zu quantifizieren, können ganz unterschiedliche statistische Kenngrößen berechnet werden, von denen nachfolgend einige erläutert werden sollen.
Unter Sicherheitsaspekten ist zum Beispiel die so genannte
Wahrscheinlichkeit eines Versagens pro Stunde (englisch: „probability of failure per hour“, kurz: PFH) eine wichtige statistische Kenngröße für die Fehlerwahrscheinlichkeit einer elektronischen Komponente oder eines Systems. Die Berechnung dieser Kenngröße wird zum Beispiel in der Norm IEC 61508 gefordert. Eine weitere statistische Kenngröße für die Fehlerwahrscheinlichkeit, die sich ebenfalls aus der Norm IEC 61508 ergibt und die unter Sicherheitsaspekten wichtig ist, ist die so genannte Wahrscheinlichkeit eines Versagens bei Anforderung (englisch: „probability of failure on demand“, kurz: PFD). Darüber hinaus ist eine weitere statistische Kenngröße, die unter Sicherheitsaspekten relevant ist, die so genannte mittlere
Betriebsdauer zwischen gefährlichen Ausfällen für reparierbare
Einheiten (englisch: „mean time between failures dangerous“, kurz: MTBFD). Diese wird in der Norm IEC 60050 (191) als Erwartungswert der Betriebsdauer zwischen zwei aufeinanderfolgenden gefährlichen Ausfällen definiert.
Eine weitere wichtige statistische Kenngröße, die ein Maß für die Zuverlässigkeit einer elektronischen Komponente darstellt, ist die so genannte mittlere Betriebsdauer zwischen Ausfällen für reparierbare Einheiten (englisch: „mean time between failures“, kurz: MTBF). Diese wird in der Norm IEC 60050 (191) als Erwartungswert der
Betriebsdauer zwischen zwei aufeinanderfolgenden Ausfällen
definiert. Unter dem Begriff „Betriebsdauer“ wird dabei die
Betriebszeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Ausfällen einer instandsetzbaren elektronischen Komponente verstanden.
Die so genannte mittlere Betriebsdauer bis zum Ausfall (englisch:
„mean time to failure“, kurz: MTTF), die auch als mittlere Lebensdauer bezeichnet wird, ist gemäß der Norm IEC 60050 (191) als
Erwartungswert der Zeit bis zum Ausfall definiert. Diese statistische Kenngröße ist ebenfalls ein Maß für die Zuverlässigkeit einer
elektronischen Komponente.
Aus dieser mittleren Betriebsdauer bis zum Ausfall (MTTF) lässt sich auch die Verfügbarkeit A einer elektronischen Komponente eines Teilnehmers eines verteilten technischen Systems ableiten. Die
Verfügbarkeit A ergibt sich durch die Formel: A = MTTF / (MTTF + MTTR), wobei hierbei MTTR (englisch: „mean time to repair“) für reparierbare elektronische Komponenten den Erwartungswert der Reparaturzeit angibt.
Die vorstehend aufgeführten statistischen Kenngrößen können insbesondere aus der Kenntnis der Ausfallraten der elektronischen Komponenten oder der Bauteile, die in den elektronischen
Komponenten der Teilnehmer verbaut sind, deren
Beanspruchungsprofil sowie deren Ausfallmechanismen berechnet werden. Diese Kenngrößen sollen nachfolgend auch als
Vitalitätsparameter bezeichnet werden, da sie Aufschluss über die Vitalität der Teilnehmer eines verteilten technischen Systems geben. ln einschlägigen technischen Normen und Standards, wie beispielsweise der EN 61508, EN 62061, EN ISO 13849, EN 50126 und der SN 29500, finden sich weitere Informationen zu den
vorstehend genannten Kenngrößen und darüber hinaus auch
Vorgaben zu deren Berechnung.
In der Norm EN 61508-62010 („Funktionale Sicherheit
sicherheitsbezogener elektrischer/elektronischer/programmierbarer elektronischer Systeme Teil 6: Anwendungsrichtlinie für IEC 61508-2 und IEC 61508-3“) wird zum Beispiel die mittlere Wahrscheinlichkeit für den Ausfall bei Anforderungen einer Gruppe von Kanälen für ein zweikanaliges sicherheitsbezogenes System, bei dem jeder der Kanäle eine entsprechende Sicherheitsfunktion auslösen kann, wie folgt berechnet:
PFHG = 2 ((1 - ßü) lϋϋ + (1 - ß) lϋu) (1 - ß) lϋu tce + ß lϋu H ie rbe i bezeichnen:
PFFIG : Mittlere H ä uf ig ke it eines gefahrbringenden Ausfalls für eine Gruppe von Kanälen,
lϋϋ: Rate erkannter gefahrbringender Ausfälle pro Stunde eines Kanals eines Teilsystems,
lϋII: Rate unerkannter gefahrbringender Ausfälle pro Stunde eines Kanals eines Teilsystems,
ß: Anteil unerkannter Ausfälle infolge gemeinsamer Ursache, ßD: Anteil der Ausfälle infolge gemeinsamer Ursache, die durch einen
Diagnosetest erkannt werden,
tce: Mittlere Ausfalldauer eines Kanals. Die Werte lϋϋ und lϋu werden insbesondere aus den Ausfallraten sowie den Beanspruchungsfaktoren der in den elektronischen
Komponenten verbauten Bauteile bestimmt.
Fig. 1 zeigt exemplarisch einen typischen Verlauf der statistischen Ausfallrate pro Stunde (PFH) eines Bauteils in Abhängigkeit von der Zeit t. Aus dieser Darstellung wird deutlich, dass in einer ersten Phase (Phase I) die Ausfallrate ausgehend von relativ hohen Werten zu Beginn der Inbetriebnahme mit zunehmender Zeitdauer stetig abfällt. In einer zweiten Phase (Phase II) ist die Ausfallrate konstant und steigt mit zunehmender Betriebsdauer in einer dritten Phase (Phase III) erneut stark an. Die oben erläuterten statistischen
Kenngrößen gelten unter der Voraussetzung einer konstanten
Ausfallrate der Bauteile, wie sie der Kurvenverlauf in Fig. 1 in der Phase II repräsentiert.
Mit Ablauf der zu erwartenden Lebensdauer der Bauteile, bei der die Verschleißgrenze erreicht ist und die sich in der Darstellung gemäß Fig. 1 am Ende der Phase II ergibt, sind die betroffenen
elektronischen Komponenten auszutauschen beziehungsweise instand zu setzen. Nach unterschiedlichen Berechnungsmodellen erfolgt dieses zum Beispiel nach Ablauf von 10 Jahren oder 20 Jahren nach der ersten Inbetriebnahme.
Fig. 2 zeigt in vergrößerter Darstellung den Verlauf der statistischen Ausfallrate innerhalb der Phase II gemäß Fig. 1, in der die Ausfallrate konstant ist.
Die Ausfallraten der elektronischen Komponenten technischer
Einrichtungen und damit verbunden auch die Ausfallraten der technischen Einrichtungen selbst werden durch unterschiedliche Beanspruchungsfaktoren beeinflusst, unter denen die betreffende technische Einrichtung und die darin verbauten elektronischen Komponenten und Bauteile real betrieben werden. Hierzu zählen insbesondere
- Betriebsstunden (t)
- Temperatur (T)
- elektrische Versorgungsspannung
- Feuchtigkeit.
In der Norm DIN EN 61709:2012 („Elektrische Bauteile - Zuverlässigkeit - Referenzbedingungen für Ausfallraten und
Beanspruchungsmodelle zur Umrechnung“) ist die dieses durch die nachfolgende Formel beschrieben: lB = ltbί * pu * pI * pT * pE * S * pEb
Hierbei bezeichnen: lB: Ausfallrate des Bauteils unter Berücksichtigung spezifischer Belastungsfaktoren,
ltbί: Ausfallrate bei Referenzbedingungen,
pu: Faktor für Spannungsabhängigkeit,
pI: Faktor für Stromabhängigkeit,
pT: Faktor für Temperaturabhängigkeit,
pE: Faktor für Abhängigkeit von Umgebungsbedingungen,
S: Faktor für Abhängigkeit von der Schalthäufigkeit,
pEb: Faktor für Abhängigkeit von der elektrischen Beanspruchung.
Qualitative und quantitative Untersuchungen der
Temperaturabhängigkeit haben zum Beispiel ergeben, dass in erster Näherung eine Temperaturerhöhung von 10 K zu einer Verdoppelung der zu erwartenden Ausfallrate führt. Die statistische Beschreibung und die Auswertung können insbesondere mittels einer so genannten Weibull-Verteilung erfolgen.
Die Gebrauchsdauer, welche die Fehlerhäufung unerkannter Fehler betrachtet, wird in erster Linie durch die Betriebsstunden (t)
beeinflusst.
Die Verschleißgrenze einer technischen Einrichtung wird erreicht, wenn sich die Ausfallrate seit längerer Zeit im Betrieb befindlicher technischer Einrichtungen gegenüber anderen technischen
Einrichtungen, die erst seit kurzer Zeit im Betrieb sind, erhöht.
Die Hersteller elektronischer Komponenten für technische
Einrichtungen müssen für diese Komponenten die entsprechenden Kenngrößen bestimmen und dem Kunden zur Verfügung stellen.
Da die in den technischen Einrichtungen verbauten Komponenten, wie zum Beispiel speicherprogrammierbare Steuerungen oder
Industriesteuerungen, häufig universell einsetzbar sind, besteht ein Problem darin, dass bei der Angabe der oben genannten Kenngrößen anwendungsspezifische Einsatzbedingungen, wie zum Beispiel der Betrieb in einem klimatisierten Schaltschrank, welcher sich positiv auf die Gebrauchsdauer auswirken kann, nicht berücksichtigt werden.
Die oben genannten statistischen Kenngrößen sind daher vom
Hersteller unter einer„Worst-Case“-Annahme zu berechnen, bei der für alle Anwendungen und Einsatzbereiche jeweils der ungünstigste Fall angenommen wird, der in der Regel aber nur für einen Teil der Anwendungen und Einsatzbereiche real zutreffend ist.
Die vorliegende Erfindung macht es sich zur Aufgabe, ein Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl n > 1 von Teilnehmern eines verteilten technischen Systems zur Verfügung zu stellen, welches es ermöglicht, statistische Kenngrößen, welche die
Sicherheit und/oder die Zuverlässigkeit und/oder die Verfügbarkeit zumindest eines Teilnehmers repräsentieren und Vitalitätsparameter bilden, individuell im Verlauf des Lebenszyklus des zumindest einen Teilnehmers kontinuierlich zu ermitteln und so den Einsatz unter Realbedingungen widerzuspiegeln.
Die Lösung dieser Aufgabe liefert ein Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl n > 1 von Teilnehmern eines verteilten
technischen Systems mit den Merkmalen des Anspruchs 1. Die
Unteransprüche betreffen vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung.
Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren zur Überwachung der
Vitalität einer Anzahl n > 1 von Teilnehmern eines verteilten
technischen Systems, wobei jeder der Teilnehmer eine Anzahl elektronischer Komponenten aufweist, ist vorgesehen, dass in jedem der Teilnehmer und/oder in jeder der elektronischen Komponenten der Teilnehmer eine Mehrzahl physikalischer Umgebungs- und/oder Betriebsparameter kontinuierlich erfasst und in einem
Vitalitätsdatenspeichermittel abrufbar gespeichert wird, wobei für jede der elektronischen Komponenten eine Anzahl m > 1 statistischer Kenngrößen, welche die Sicherheit und/oder die Zuverlässigkeit und/oder die Verfügbarkeit der betreffenden Komponente
repräsentieren und Vitalitätsparameter bilden, insbesondere auf Basis der erfassten Umgebungs- und/oder Betriebsparameter, berechnet wird und bei Erreichen oder Überschreiten eines vordefinierten oder vordefinierbaren Grenzwerts der betreffenden statistischen
Kenngröße eine Ausnahmeverarbeitung initiiert wird. Dies kann zum Beispiel die Ausgabe einer Diagnosemeldung oder das Abschalten einzelner Teilnehmer zur Folge haben. Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht in vorteilhafter Weise eine systematische, zuverlässige und insbesondere auch frühzeitige Erkennung, wann eine technische Einrichtung, welche einen
Teilnehmer des verteilten technischen Systems bildet,
beziehungsweise die in dieser technischen Einrichtung verbauten elektronischen Komponenten die Grenzwerte der Sicherheit und/oder der Zuverlässigkeit und/oder der Verfügbarkeit erreichen oder überschreiten, so dass Störungen oder Ausfälle mit hoher
Wahrscheinlichkeit zu erwarten sind. Im Einzelfall ist somit bei günstigen Umgebungs- und/oder Betriebsbedingungen ein längerer und somit insbesondere unter wirtschaftlichen Aspekten vorteilhafter Weiterbetrieb einer technischen Einrichtung beziehungsweise einer Population vergleichbarer technischer Einrichtungen möglich. Ein vorbeugender Austausch der technischen Einrichtung könnte im Einzelfall somit deutlich später als im Falle starrer
Austauschzeiträume, die auf der Betrachtung von„Worst-Case“- Szenarien basieren, erfolgen. Das erfindungsgemäße Verfahren berücksichtigt dabei in vorteilhafter Weise reale Betriebs- und
Umwelteinflüsse, denen der zumindest eine Teilnehmer des verteilten technischen Systems im Realbetrieb tatsächlich ausgesetzt ist. Bei den statistischen Kenngrößen, welche die Sicherheit und/oder die Zuverlässigkeit und/oder die Verfügbarkeit eines Teilnehmers des verteilten technischen Systems repräsentieren und die nachfolgend auch als Vitalitätsparameter bezeichnet werden sollen, kann es sich insbesondere um eine oder mehrere der einleitend ausführlich erläuterten statistischen Kenngrößen handeln. Diese sollen daher an dieser Stelle nicht noch einmal erläutert werden.
Eine technische Einrichtung, die einen Teilnehmer eines verteilten technischen Systems im Sinne der vorliegenden Erfindung bildet, beziehungsweise eine Population aus einer Mehrzahl, vorzugsweise vergleichbarer, technischer Einrichtungen gilt insbesondere unter den nachfolgend aufgeführten Bedingungen als verlässlich:
- Die konstanten Ausfallraten, die insbesondere durch die oben erläuterten statistischen Kenngrößen MTBF, MTBFD und PFFI (siehe Fig. 1) repräsentiert werden können, sind nicht
unzulässig hoch.
- Durch Fehlerhäufung unerkannte Fehler dürfen den zulässigen Sicherheitsniveaubereich (PFFI_Grenze) nicht verlassen. Man spricht in diesem Fall von der Gebrauchsdauer (vgl. Fig. 2) einer technischen Einrichtung. Durch eine Funktionsprüfung werden alle unerkannten Fehler offenbart. Nach einer Behebung der Fehler gilt die technische Einrichtung als„wie neu“ und darf demzufolge auch weiterbetrieben werden.
- Die Verschleißgrenze beziehungsweise das Ende der
Lebensdauer (siehe Fig. 1, Ende der Phase II und Übergang in die Phase III), bei der die konstante Ausfallrate nicht mehr gegeben ist, ist noch nicht erreicht. Die Kennzahlen, die der Hersteller für seine elektronischen Komponenten angibt, können nur für die Zeit der konstanten Ausfallrate garantiert werden.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass die berechneten Vitalitätsparameter in dem Vitalitätsdatenspeichermittel abrufbar gespeichert werden. Dadurch ist ein späterer Zugriff auf die Vitalitätsparameter möglich. Vorzugsweise können auch die
gemessenen Betriebs- und/oder Umgebungsparameter in dem
Vitalitätsdatenspeichermittel abrufbar gespeichert werden, so dass diese mit den Vitalitätsparametern korreliert werden können. Das Vitalitätsdatenspeichermittel kann zum Beispiel ein beliebiges, für elektronische Komponenten übliches komponenteninternes Speicherm ittel, wie zum Beispiel ein RAM-Speicher, ein Flash- Speicher, ein Festplattenspeicher oder dergleichen, sein. Alternativ kann das Vitalitätsdatenspeichermittel auch dezentral als Cloud- Speicher ausgeführt sein. Auch eine Kombination der
komponenteninternen Speichermittel mit einem Cloud-Speicher ist grundsätzlich möglich. Dadurch wird eine höhere Datensicherheit erhalten.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass in jedem der Teilnehmer Algorithmen ausgeführt werden, welche die Vitalitätsparameter der elektronischen Komponenten berechnen und die Grenzwerte der Vitalitätsparameter überwachen. Vorzugsweise können die Teilnehmer die Ausnahmeverarbeitung initiieren.
Alternativ kann die Ausnahmeverarbeitung auch in einem
übergeordneten Überwachungsprozess initiiert werden.
In einer weiteren alternativen Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Umgebungs- und/oder Betriebsparameter zu einer dezentralen Überwachungseinrichtung übertragen werden, in der Algorithmen ausgeführt werden, welche die Vitalitätsparameter der elektronischen Komponenten der Teilnehmer berechnen und die Grenzwerte der Vitalitätsparameter überwachen. Dieses hat den Vorteil, dass für das Berechnen der Vitalitätsparameter und für das Überwachen der Grenzwerte der Vitalitätsparameter in den elektronischen
Komponenten sowie in den Teilnehmern keinerlei Rechenkapazitäten vorgehalten werden müssen. In diesem Zusammenhang hat es sich als zweckmäßig erwiesen, dass die dezentrale
Überwachungseinrichtung die Ausnahmeverarbeitung initiiert.
Der in der Überwachungseinrichtung durchgeführte
Überwachungsprozess klassifiziert vorzugsweise die Umgebungs und/oder Betriebsparameter der Teilnehmer in Klassen gleicher beziehungsweise vergleichbarer Belastungsprofile. Aus den Daten des entsprechenden Belastungsprofils ist es möglich, Informationen für den einzelnen Teilnehmer abzuleiten, was aus der alleinigen Kenntnis der Umgebungs- und/oder Betriebsparameter des einzelnen Teilnehmers nicht möglich ist. Es können beispielsweise
applikationsspezifische Belastungsprofile von Teilnehmern, wie zum Beispiel Robotereinrichtungen, Seilbahnen oder Windkraftanlagen, angelegt werden. Aus der Kenntnis des dem Teilnehmer zugeordneten Belastungsprofils und aus dem individuellen Verlauf der Umgebungs und/oder Betriebsparameter des betreffenden Teilnehmers werden erforderlichenfalls Maßnahmen, wie beispielsweise die Ausgabe einer Diagnosemeldung, eine Einschränkung der Sicherheitsintegrität oder ein Abschalten des betreffenden Teilnehmers, eingeleitet.
Es besteht in einer vorteilhaften Ausführungsform die Möglichkeit, dass durch das Initiieren der Ausnahmeverarbeitung die
Betriebsbedingungen des von der Grenzwertüberschreitung
betroffenen Teilnehmers oder aller Teilnehmer des verteilten
technischen Systems eingeschränkt werden. Durch Initiieren der Ausnahmeverarbeitung kann in einer vorteilhaften Ausführungsform der von der Grenzwertüberschreitung betroffene Teilnehmer
abgeschaltet werden oder alle Teilnehmer des verteilten technischen Systems abgeschaltet werden. Alternativ kann durch das Initiieren der Ausnahmeverarbeitung dem von der Grenzwertüberschreitung betroffenen Teilnehmer oder allen Teilnehmern des verteilten
technischen Systems ein zeitlich begrenzter Weiterbetrieb
zugestanden werden.
In einer vorteilhaften Weiterbildung des Verfahrens besteht die
Möglichkeit, dass Systemressourcen innerhalb des verteilten
technischen Systems den Teilnehmern dynamisch zugewiesen werden, wobei die Ressourcenverteilung in Abhängigkeit von den Vitalitätsparametern erfolgt. Die hier vorgeschlagene dauerhafte„in-situ“-Überwachung der
Vitalität (d.h. der Funktionsfähigkeit) eines oder mehrerer Teilnehmer eines verteilten technischen Systems während des Betriebs bietet insbesondere die folgenden technischen und auch wirtschaftlichen Vorteile:
- In einem verteilten technischen System, innerhalb dessen
Systemressourcen dynamisch zugewiesen werden, dürfen
Aufgaben nur funktionsfähigen, vitalen Teilnehmern zugewiesen werden. Eine Ressourcenzuweisung kann dabei vorzugsweise an den aufgrund der Vitalitätsparameter als am vitalsten bewerteten Teilnehmer, der aktuell freie Systemressourcen besitzt, erfolgen.
- Verändern sich die Umgebungsbedingungen oder
Betriebsbedingungen derart, dass ein Teilnehmer des verteilten technischen Systems seine definierten Einsatzbedingungen verlässt, kann dieser in einer vorteilhaften Ausführungsform präventiv eine entsprechende Meldung generieren und es können geeignete Maßnahmen ergriffen werden, so dass es zu keinem Ausfall des Teilnehmers beziehungsweise zu einer Fehlsteuerung von Prozessen des verteilten technischen
Systems, an denen der Teilnehmer beteiligt ist, kommt. Die Meldung kann eine optische oder akustische Meldung sein, die vom Bedienpersonal wahrgenommen werden kann, oder eine Meldung in elektronischer Form sein, die mit Mitteln zur
Datenverarbeitung weiterverarbeitet werden kann.
- Fällt ein Teilnehmer eines verteilten technischen Systems - etwa durch einen Defekt einer elektronischen Komponente - aus und wird anschließend zur Fehleranalyse beziehungsweise Reparatur an den Fiersteller gesendet, können die realen
Betriebsbedingungen des Teilnehmers aus der H istorie seines Vitalitätsdatenspeichermittels, in dem die Vitalitätsparameter sowie vorzugsweise auch die zugehörigen Betriebs- und
Umgebungsparameter gespeichert sind, ausgelesen werden. Dadurch ist beispielsweise erkennbar, ob der betreffende
Teilnehmer im Laufe seiner Betriebshistorie gegebenenfalls außerhalb seines spezifizierten Temperaturbereichs betrieben worden ist.
- Die Berechnung statistischer Kennzahlen elektronischer
Komponenten basierte bislang auf einer„Worst-Case“-Annahme bezüglich der Betriebsstunden pro Jahr sowie des
Beanspruchungsprofils, unter welchem der betreffende
Teilnehmer betrieben wird. Durch eine Auswertung der
Vitalitätsparameter und der zugrundliegenden Messdaten, insbesondere der realen Betriebsstunden und der Temperatur, können die Teilnehmer des verteilten technischen Systems in vorteilhafter Weise länger betrieben werden.
- Es ist zum Beispiel möglich, eine Betriebsbewährung quantitativ durch Auswertung einer repräsentativen Stichprobe
nachzuweisen. Es können beispielsweise sichere und nicht sichere Ausfälle pro Stunde erfasst und zu den normativ geforderten maximal zulässigen Ausfallraten (PFH-Werten) gemäß der Norm EN 61508 in Beziehung gesetzt werden.
Weitere Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden deutlich anhand der nachfolgenden Beschreibung bevorzugter
Ausführungsbeispiele unter Bezugnahme auf die beiliegenden
Abbildungen. Darin zeigen:
Fig. 1 einen typischen Verlauf der statistischen Ausfallrate pro
Stunde (PFH) eines Bauteils, einer Komponente oder eines Systems in Abhängigkeit von der Zeit t,
Fig. 2 in vergrößerter Darstellung den Verlauf der statistischen
Ausfallrate pro Stunde (PFFI) innerhalb der Phase II gemäß Fig. 1, in der die Ausfallrate konstant ist,
Fig. 3 eine schematisch stark vereinfachte Darstellung eines
verteilten technischen Systems mit einer Mehrzahl von Teilnehmern.
Unter Bezugnahme auf Fig. 3 sollen nachfolgend der grundlegende Aufbau eines verteilten technischen Systems 1 mit einer Mehrzahl technischer Einrichtungen, die nachfolgend auch als Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d des verteilten technischen Systems 1 bezeichnet werden sollen, sowie Einzelheiten eines Verfahrens zur Überwachung der Vitalität zumindest eines der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d näher erläutert werden. Bei den Teilnehmern 2a, 2b, 2c, 2d des verteilten
technischen Systems 1 handelt es sich in dem hier gezeigten
Ausführungsbeispiel um Robotereinrichtungen. Die Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d sind an ein gemeinsames Kommunikationssystem 3,
insbesondere an ein Bussystem oder an ein Kommunikationssystem auf Basis eines Internetprotokolls, angeschlossen und stehen darüber in Kommunikationsverbindung miteinander, so dass ein
Datenaustausch möglich ist. Jeder der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d weist eine oder mehrere
elektronische Komponenten auf, die ihrerseits einen oder mehrere Halbleiterchips und/oder ein oder mehrere passive Bauteile umfassen, die nullspannungssicher die physikalischen Umgebungsparameter und/oder Betriebsparameter, die von entsprechenden
Erfassungsmitteln, insbesondere Sensormitteln, erfasst werden, in Abhängigkeit von der Zeit erfassen und in einem
Vitalitätsdatenspeichermittel 4 speichern können. Die Speicherung kann zum Beispiel in einem beliebigen, für elektronische
Komponenten üblichen komponenteninternen Speichermittel, wie zum Beispiel einem RAM-Speicher, einem Flash-Speicher, einem
Festplattenspeicher oder dergleichen, erfolgen. In diesem
Ausführungsbeispiel ist das Vitalitätsdatenspeichermittel 4 dezentral als Cloud-Speicher 40 ausgeführt. Auch eine Kombination der komponenteninternen Speichermittel mit einem Cloud-Speicher 40 ist grundsätzlich möglich. Dabei können die Vitalitätsdaten sowohl in den Speichermitteln der elektronischen Komponenten der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d als auch im Cloud-Speicher 40 gespeichert werden. Die vorliegend als Robotereinrichtungen ausgeführten Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d des verteilten technischen Systems 1 sind mit einer
Steuerungseinrichtung, vorzugsweise mit einer
Sicherheitssteuerungseinrichtung, ausgestattet, welche eine
elektronische Komponente des betreffenden Teilnehmers 2a, 2b, 2c,
2d im vorstehend genannten Sinne bildet.
Jede der elektronischen Komponenten der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d weist eine Kommunikationsschnittstelle auf, um die gemessenen Umgebungsparameter und/oder Betriebsparameter dem Cloudspeicher 40 und von dort einem übergeordneten Überwachungsprozess zur Verfügung zu stellen. Dieser Überwachungsprozess kann zum
Beispiel zentral in jedem der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d für alle elektronischen Komponenten des betreffenden Teilnehmers 2a, 2b,
2c, 2d implementiert sein.
In dem in Fig. 3 gezeigten Ausführungsbeispiel wird der
Überwachungsprozess in einer übergeordneten
Überwachungseinrichtung 5 ausgeführt, die auf die im Cloud-Speicher 40 gespeicherten Umgebungsparameter und/oder Betriebsparameter der elektronischen Komponenten der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d des verteilten technischen Systems 1 zugreifen kann. Der von der
Überwachungseinrichtung 5 ausgeführte Überwachungsprozess ist softwarebasiert und umfasst Algorithmen, mittels derer anhand der gemessenen Umgebungsparameter und/oder Betriebsparameter und gegebenenfalls anhand weiterer Eingangsgrößen und/oder
Modellgrößen für jede der elektronischen Komponenten der
Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d eine Anzahl m > 1 statistischer
Kenngrößen, welche die Sicherheit und/oder die Zuverlässigkeit und/oder die Verfügbarkeit der betreffenden Komponente
repräsentieren, fortlaufend (zeitabhängig) berechnet wird. Diese statistischen Kenngrößen, die weiter oben bereits ausführlich
erläutert wurden, sollen nachfolgend auch als Vitalitätsparameter bezeichnet werden. In diesem Ausführungsbeispiel stellen die
Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d beziehungsweise die elektronischen
Komponenten der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d lediglich die erfassten physikalischen Umgebungsparameter und/oder Betriebsparameter, die zeitabhängig gemessen werden, zur Verfügung. Diese werden dann vom Cloud-Speicher 40 zur Überwachungseinrichtung 5 übertragen und von dieser weiterverarbeitet und ausgewertet. Ferner enthält der von der Überwachungseinrichtung 5 durchgeführte
Überwachungsprozess auch Algorithmen, die dazu in der Lage sind, ein Überschreiten bestimmter Grenzwerte der Vitalitätsparameter zu überwachen. Diese Grenzwerte können zum Beispiel die Ausfallrate, die Gebrauchsdauer sowie die Lebensdauer der in den Teilnehmern 2a, 2b, 2c, 2d verbauten elektronischen Komponenten betreffen.
Wenn ein Vitalitätsparameter einer elektronischen Komponente eines der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d des verteilten technischen Systems 1 einen kritischen Grenzwert erreicht beziehungsweise überschreitet, leitet die Überwachungseinrichtung 5 in dem betroffenen Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d eine Ausnahmeverarbeitung ein, die sich auf die gesamten Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d oder nur auf die tatsächlich betroffene elektronische Komponente des besagten Teilnehmers 2a, 2b, 2c, 2d beziehen kann. Beispielsweise kann die betroffene elektronische Komponente des Teilnehmers 2a, 2b, 2c, 2d dabei in einen speziellen Betriebszustand überführt werden. Vorzugsweise werden die berechneten Vitalitätsparameter ebenfalls im
Vitalitätsdatenspeichermittel 4, welches vorliegend durch den Cloud- Speicher 40 gebildet ist, abrufbar gespeichert.
Alternativ kann auch in jedem der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d des verteilten technischen Systems 1 ein Überwachungsprozess
implementiert sein, der dazu in der Lage ist, eine Anzahl m > 1 statistischer Kenngrößen, welche die Sicherheit und/oder die
Zuverlässigkeit und/oder die Verfügbarkeit der betreffenden
Komponente repräsentieren (Vitalitätsparameter), fortlaufend zu berechnen und das Erreichen beziehungsweise Überschreiten eines Grenzwerts zu erfassen. Wenn einer der Grenzwerte der
Vitalitätsparameter erreicht beziehungsweise überschritten wird, wird innerhalb der betroffenen Komponente eine interne
Ausnahmeverarbeitung initiiert. Beispielsweise kann die betroffene elektronische Komponente dabei in einen speziellen Betriebszustand überführt werden. Alternativ kann auch in jeder elektronischen Komponente der
Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d des verteilten technischen Systems 1 ein Überwachungsprozess implementiert sein, der dazu in der Lage ist, eine Anzahl m > 1 statistischer Kenngrößen, welche die Sicherheit und/oder die Zuverlässigkeit und/oder die Verfügbarkeit der
betreffenden Komponente repräsentieren (Vitalitätsparameter), fortlaufend zu berechnen und das Erreichen beziehungsweise
Überschreiten eines Grenzwerts zu erfassen. Wenn einer der
Grenzwerte der Vitalitätsparameter überschritten wird, wird eine Ausnahmeverarbeitung in einem übergeordneten Prozess, der in dem betreffenden Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d oder in der
Überwachungseinrichtung 5 implementiert ist, initiiert. Die
Ausnahmeverarbeitung kann sich auf die gesamten Teilnehmer 2a,
2b, 2c, 2d oder nur auf die tatsächlich betroffene elektronische
Komponente des besagten Teilnehmers 2a, 2b, 2c, 2d oder auf das gesamte verteilte technische System 1 beziehen.
Im Rahmen der Ausnahmeverarbeitung können die
Betriebsbedingungen eines einzelnen Teilnehmers 2a, 2b, 2c, 2d oder einer Mehrzahl von Teilnehmern 2a, 2b, 2c, 2d des verteilten
technischen Systems 1 eingeschränkt werden. Diese Einschränkung kann dazu führen, dass ein einzelner Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d oder eine Mehrzahl von Teilnehmern 2a, 2b, 2c, 2d des verteilten
technischen Systems 1 abgeschaltet wird oder dem betroffenen
Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d beziehungsweise den betroffenen
Teilnehmern 2a, 2b, 2c, 2d für einen begrenzten Zeitraum ein
Weiterbetrieb zugestanden wird. Die Einschränkung kann dazu führen, dass die Sicherheitsintegrität des betroffenen Teilnehmers 2a, 2b, 2c, 2d oder einer Mehrzahl von Teilnehmern 2a, 2b, 2c, 2d auf eine niedrigere Stufe herabgestuft wird. Der in der Überwachungseinrichtung 5 durchgeführte
Überwachungsprozess klassifiziert vorzugsweise die Umgebungs und/oder Betriebsparameter der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d in Klassen gleicher beziehungsweise vergleichbarer Belastungsprofile. Aus den Daten des entsprechenden Belastungsprofils ist es möglich,
Informationen für den einzelnen Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d abzuleiten, was aus der alleinigen Kenntnis der Umgebungs- und/oder
Betriebsparameter des einzelnen Teilnehmers 2a, 2b, 2c, 2d nicht möglich ist. Es können beispielsweise applikationsspezifische
Belastungsprofile von Teilnehmern 2a, 2b, 2c, 2d, wie zum Beispiel Robotereinrichtungen, Seilbahnen oder Windkraftanlagen, angelegt werden. Aus der Kenntnis des dem Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d
zugeordneten Belastungsprofils und aus dem individuellen Verlauf der Umgebungs- und/oder Betriebsparameter des betreffenden
Teilnehmers 2a, 2b, 2c, 2d werden erforderlichenfalls Maßnahmen, wie beispielsweise die Ausgabe einer Diagnosemeldung, eine
Einschränkung der Sicherheitsintegrität oder ein Abschalten des betreffenden Teilnehmers 2a, 2b, 2c, 2d, eingeleitet. Der Inhalt des Vitalitätsdatenspeichermittels 4, der vorliegend durch den Cloud-Speicher 40 gebildet ist, sowie die Seriennummern der Teilnehmer 2a, 2b, 2c, 2d werden in regelmäßigen Zeitabständen an die zentrale Überwachungseinrichtung 5 oder eine andere
Servereinrichtung zur Auswertung und Speicherung übertragen. Dem Anwender wird vorzugsweise die Möglichkeit gegeben, die im
Vitalitätsdatenspeichermittel 4 gespeicherte Historie der
Umgebungsparameter und Betriebsparameter durch Informationen, die auf Anwenderebene erkannt werden, zu ergänzen.

Claims

Patentansprüche:
1. Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl n > 1 von Teilnehmern (2a, 2b, 2c, 2d) eines verteilten technischen
Systems (1), wobei jeder der Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2d) eine Anzahl elektronischer Komponenten aufweist, wobei in jedem der Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2 d ) und/oder in jeder der
elektronischen Komponenten der Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2 d ) eine Mehrzahl physikalischer Umgebungs- und/oder
Betriebsparameter kontinuierlich erfasst und in einem
Vitalitätsdatenspeichermittel (4) abrufbar gespeichert wird, wobei für jede der elektronischen Komponenten eine Anzahl m > 1 statistischer Kenngrößen, welche die Sicherheit und/oder die Zuverlässigkeit und/oder die Verfügbarkeit der betreffenden Komponente repräsentieren und Vitalitätsparameter bilden, insbesondere auf Basis der erfassten Umgebungs- und/oder Betriebsparameter, berechnet wird und bei Erreichen oder Überschreiten eines vordefinierten oder vordefinierbaren
Grenzwerts der betreffenden statistischen Kenngröße eine Ausnahmeverarbeitung initiiert wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die berechneten Vitalitätsparameter in dem
Vitalitätsdatenspeichermittel (4) abrufbar gespeichert werden.
3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch
gekennzeichnet, dass in jedem der Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2 d ) Algorithmen ausgeführt werden, welche die Vitalitätsparameter der elektronischen Komponenten berechnen und die Grenzwerte der Vitalitätsparameter überwachen.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2d) die Ausnahmeverarbeitung
initiieren.
5. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausnahmeverarbeitung in einem übergeordneten
Überwachungsprozess initiiert wird.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch
gekennzeichnet, dass die Umgebungs- und/oder
Betriebsparameter zu einer dezentralen
Überwachungseinrichtung (5) übertragen werden, in der
Algorithmen ausgeführt werden, welche die Vitalitätsparameter der elektronischen Komponenten der Teilnehmer (2a, 2b, 2c,
2d) berechnen und die Grenzwerte der Vitalitätsparameter überwachen.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die dezentrale Überwachungseinrichtung (5) die
Ausnahmeverarbeitung initiiert.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 oder 7, dadurch
gekennzeichnet, dass der in der Überwachungseinrichtung (5) durchgeführte Überwachungsprozess die Umgebungs- und/oder Betriebsparameter der Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2d) in Klassen gleicher beziehungsweise vergleichbarer Belastungsprofile klassifiziert.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch
gekennzeichnet, dass durch das Initiieren der
Ausnahmeverarbeitung die Betriebsbedingungen des von der Grenzwertüberschreitung betroffenen Teilnehmers (2a, 2b, 2c, 2d) oder aller Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2d) des verteilten technischen Systems (1) eingeschränkt werden.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch
gekennzeichnet, dass durch das Initiieren der
Ausnahmeverarbeitung der von der Grenzwertüberschreitung betroffene Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2d) oder alle Teilnehmer (2a, 2b, 2c, 2d) des verteilten technischen Systems (1) abgeschaltet werden.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch
gekennzeichnet, dass Systemressourcen innerhalb des
verteilten technischen Systems (1) den Teilnehmern (2a, 2b, 2c, 2d) dynamisch zugewiesen werden, wobei die
Ressourcenverteilung in Abhängigkeit von den
Vitalitätsparametern erfolgt.
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