EP4332302A1 - Verdichter - Google Patents

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Publication number
EP4332302A1
EP4332302A1 EP22192672.8A EP22192672A EP4332302A1 EP 4332302 A1 EP4332302 A1 EP 4332302A1 EP 22192672 A EP22192672 A EP 22192672A EP 4332302 A1 EP4332302 A1 EP 4332302A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
internal
external
machine
compressor
machine parameter
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
EP22192672.8A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Holger WEIS-LANZENDÖRFER
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.)
MOBA Mobile Automation AG
Original Assignee
MOBA Mobile Automation AG
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 MOBA Mobile Automation AG filed Critical MOBA Mobile Automation AG
Priority to EP22192672.8A priority Critical patent/EP4332302A1/de
Publication of EP4332302A1 publication Critical patent/EP4332302A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C19/00—Machines, tools or auxiliary devices for preparing or distributing paving materials, for working the placed materials, or for forming, consolidating, or finishing the paving
    • E01C19/22—Machines, tools or auxiliary devices for preparing or distributing paving materials, for working the placed materials, or for forming, consolidating, or finishing the paving for consolidating or finishing laid-down unset materials
    • E01C19/23—Rollers therefor; Such rollers usable also for compacting soil
    • E01C19/26—Rollers therefor; Such rollers usable also for compacting soil self-propelled or fitted to road vehicles
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C19/00—Machines, tools or auxiliary devices for preparing or distributing paving materials, for working the placed materials, or for forming, consolidating, or finishing the paving
    • E01C19/22—Machines, tools or auxiliary devices for preparing or distributing paving materials, for working the placed materials, or for forming, consolidating, or finishing the paving for consolidating or finishing laid-down unset materials
    • E01C19/23—Rollers therefor; Such rollers usable also for compacting soil
    • E01C19/28—Vibrated rollers or rollers subjected to impacts, e.g. hammering blows
    • E01C19/288—Vibrated rollers or rollers subjected to impacts, e.g. hammering blows adapted for monitoring characteristics of the material being compacted, e.g. indicating resonant frequency, measuring degree of compaction, by measuring values, detectable on the roller; using detected values to control operation of the roller, e.g. automatic adjustment of vibration responsive to such measurements

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a compactor, in particular a road roller or roller for earthworks or self-propelled, autonomous or semi-autonomous roller, as well as a method for controlling a compactor. Further exemplary embodiments relate to a machine group comprising a compressor and another construction machine or further compressor.
  • the invention lies in the field of compression control of a compressor, taking into account internal and external process parameters, preferably using artificial intelligence.
  • the object of the present invention is to optimize the setting of the compression control.
  • An exemplary embodiment creates a compactor, in particular a road roller, for compacting a subsoil with a control.
  • the control includes a sensor/data input, a (radio) interface and a processor.
  • the sensor/data input is used to receive one or more internal process values, such as sensor, machine and/or material values.
  • the interface is designed to receive a basic machine parameter or an external machine parameter, determined on the basis of at least one external process value that is determined on another construction machine, such as another compressor.
  • the processor of the control is designed to determine an internal machine parameter based on at least one of the internal process values, taking into account the basic machine parameter/external machine parameter. Using a control output, a control signal is output based on the at least one determined internal machine parameter in order to control the compressor.
  • a basic machine parameter can also be used.
  • the basic machine parameters are a standard value that is suggested for a current construction site and is then further optimized as the machine moves by making an adjustment using the internal process values after adopting the basic machine parameter as an internal machine parameter.
  • This basic machine parameter can be determined for this construction site, for example, taking into account internal process values such as temperature, starting material, target degree of compaction, etc. The determination can be made using a database or a cloud service.
  • Embodiments of the present invention are based on the knowledge that either a basic machine parameter as already explained above can be used or information for compression control can also be exchanged through a type of machine network, in particular a network of two compressors.
  • machine parameters ie machine settings determined by a compressor moving further forward in the network, are adopted or used as a starting point for setting the subsequent compressor in order to determine the internal machine parameters, taking the internal process values into account.
  • a pattern can be recognized, for example, in order to select external process values assigned to the pattern. This makes it advantageously possible to take tried-and-tested/locally optimized machine parameters from outside, in particular externally from the immediate environment, i.e.
  • the internal machine parameter is determined as follows: the (radio) interface is designed to receive the at least one external process value, so that the processor determines the internal machine parameter value taking the external process value into account.
  • the processor can be designed to adopt and/or adapt the external machine parameter value as an internal machine parameter value.
  • a transfer makes sense, for example, if the one or more internal process values in a tolerance value correspond to the one or more external process values.
  • the processor has an artificial intelligence that is designed to train an algorithm based on internal and/or external process value(s) as input parameters and at least external machine parameter(s) as output parameters, the algorithm being designed to to determine the at least one internal machine parameter.
  • the current internal machine parameter can also be taken into account and varied.
  • An artificial intelligence algorithm is ideal due to the preferably large number of internal and external process values to be evaluated, on the basis of which a number of external or internal machine parameters are then determined.
  • Both the majority of the process values and the majority of the machine values can have a different type.
  • the multiple process values include a combination of the examples explained above.
  • the multiple machine parameters include a combination of the different examples of machine parameters (see above).
  • several different process values are evaluated in order to obtain several different machine parameters (internal or external) according to further exemplary embodiments.
  • the processor is designed to process the external machine parameter together with an external process value or to process an external machine parameter together with an assigned external process value from a previous time window.
  • several data sets can be received via the interface, so that the processor takes into account several external data sets assigned at several times. Receiving more than one additional construction machine or more than one additional compressor would also be conceivable.
  • the interface can be a radio interface, which, for example, enables communication to another construction machine or which also enables communication to a database, e.g. B. enables a database stored in the cloud.
  • the interface can also be a hardware interface, such as a USB interface or the like, via which external data, that is, for example, external machine parameters, can be read.
  • the compressor has an interface to a database, wherein the database has one or more training data sets and / or external machine parameters assigned to one or more internal process values; and/or wherein the database is provided by a cloud service.
  • the database can be provided through a cloud service.
  • the processor is designed to determine the at least one internal machine parameter value taking into account information from the database.
  • a further exemplary embodiment creates a machine assembly comprising a compressor, as explained above, and a further construction machine or a further compressor.
  • the compactors explained above are a road roller or a roller for earthworks, in particular a self-propelled (road) roller or an autonomous or semi-autonomous (road) roller.
  • the core ideas of the present invention are applicable to autonomous/partially autonomous construction machines.
  • a further exemplary embodiment describes a computer program for carrying out a method for controlling a compressor (see above) when the computer program runs on a compressor controller.
  • Fig. 1 shows a roller 10 for compacting a subgrade or subsoil 30, with a driver's stand 70 and two drums 50 and 60 in the front and rear areas of the roller 10.
  • the roller 10 moves on the surface 20, preferably back and forth in individual paths in order to bring about the most uniform or comprehensive compaction of the subsoil 30.
  • the subsurface 30 can be an asphalt layer or something similar with another layer 40 underneath.
  • the bandage 50 can be subjected to a vibration, so that corresponding vibration oscillations 80 penetrate into the ground and compact the ground 30 correspondingly more strongly when the roller 10 passes over it. The strength of the vibration or the amplitude and frequency of the vibrations can be adjusted.
  • machine parameters can be summarized as so-called “machine parameters”.
  • control signals are output to the corresponding actuators to control the compression.
  • Further examples of machine parameters in addition to the frequency of compaction and/or the amplitude are the compaction performance and the number of passes over the subsoil to be compacted as well as the direction of travel and the speed of the roller.
  • Process values include, for example, sensor values, machine values and/or material values.
  • the material value is used to assess the raw material of the installed layer.
  • An example of a machine value is the maximum compaction performance of the road roller and/or the weight.
  • Sensor values are used to describe current parameters, such as the degree of compaction or soil stiffness, and can therefore be taken into account when determining the machine parameters.
  • An example of a sensor is a so-called “FDVK system” (comprehensive dynamic compaction control), the basic principle of which is shown below as an example.
  • an FDVK system typically includes one or more compression sensors (e.g. acceleration sensors), which are arranged, for example, on the roller in the area of the drums 50/60.
  • the dimensionless CMV value (Compaction Meter Value) is, based on the amplitude of the excitation frequency, proportional to the amplitude of the first harmonic. This means that the CMV value is always determined depending on the excitation frequency or represents a relationship between the determined amplitude and the generated amplitude. From this it is clear that as the absolute compression increases at a point, this ratio shifts, so that the absolute compression can be inferred based on this ratio. Expressed the other way around, this means that the CMV value is a measure of the absolute compaction, whereby reference is not made here to the overall possible absolute compaction of the covering, but to the compaction that can be achieved with this roller 10 used.
  • another compaction indicator (degree of compaction, soil stiffness such as E VIB value, slump or rolling dimension, relative compaction, etc.) can also be determined and used on the roller. Since these are mostly relative compression values, a target compression or a maximum possible compression is also taken into account when determining these values. This can, for example, depend on the starting material or the terrain conditions (subsoil, cf. different possible compactions in bridges, canal penetrations, weak points or inhomogeneities in the subsoil, information on soil type or layer structure, etc.).
  • position information or terrain data can also serve as the internal process value, via which an assignment to further information, for example target process values, is possible.
  • sensors can also be used additively or alternatively, such as another compression sensor, a displacement sensor or a temperature meter or similar.
  • the control which is coupled to the compaction measuring system (FDVK), can automatically and autonomously determine the compaction performance of the machine (e.g. frequency and amplitude) based on sensor, machine and material data vibrating drum, number of passes over a subsoil to be compacted, etc.) control and regulate in order to achieve optimal compaction or an optimal degree of compaction or an optimal rigidity of the subsoil.
  • AI artificial intelligence
  • the necessary infrastructure on the roller connection to cloud system, AI computer system, extended sensor system, etc.
  • the algorithm can be, for example, an AI algorithm.
  • an AI algorithm According to the invention, however, not only the internal process values, but above all external information are also taken into account.
  • This can be, for example, external process values, determined with another road construction machine, such as another compressor, or, above all, external machine parameters, by means of which, for example, another compressor is controlled.
  • the idea behind this is that several units located on the construction site, such as compactors or rollers, carry out the adaptation as a kind of swarm intelligence, so that one roller benefits from the adjustments or adaptation attempts of the other roller.
  • the several rollers exchange data information, such as recognized patterns and their solutions, with each other.
  • the data is represented by external process values, while the solutions are represented by external machine parameters.
  • the several compressors are networked, for example, via a radio interface on the control system.
  • the controls are in Fig. 3 shown.
  • Fig. 3 shows a machine control 120, which in this exemplary embodiment consists of a processor 121 and a controller 120.
  • the processor 121 is connected to a radio receiver 110.
  • the controller 130 also has two interfaces 131 and 132.
  • the interface 131 is used to connect a sensor system, that is, to to obtain the one or more internal process values.
  • sensor data from the temperature sensor 140 or compression or stiffness information from the FDVK system (CMV value or E VIB value
  • CMS compression or stiffness information from the FDVK system
  • information regarding a machine value e.g. B. the driving speed or information about a material value, e.g. B. the ability of the installed layer(s) to be compacted can be maintained.
  • the output 132 is a control output and is designed to control the compaction machine based on internal machine parameters, such as the frequency during compaction or the amplitude during compaction.
  • the vibration generator of a bandage is illustrated here as an example.
  • the two interfaces 131 and 132 are connected to the controller 120, which has the processor 121, via an optional connection block 130.
  • the processor 121 determines the internal machine parameters based on the internal process values, taking into account external machine parameters, that is, machine parameters that, for example, use the control of another compressor in the network. These external machine parameters are taken into account, for example, in such a way that the artificial intelligence, which is implemented in the processor 121, takes into account the external machine parameters, e.g. B. to be determined as further training data sets in conjunction with external process values. For example, a comparison of the external process values and internal process values can also take place in such a way that a suitable external machine parameter is then adopted as an internal machine parameter or the external machine parameter is adopted and adapted to the current situation.
  • the advantage here is that a kind of swarm intelligence is formed using AI, in that the compactors/rollers/construction machines located on the construction site are networked with one another in order to exchange data and information. For example, if a first construction machine has recognized a pattern and found a solution for it through optimization, the information that describes the pattern and the corresponding solution can be passed on to the next compressor in the form of machine parameters.
  • the environmental conditions on a construction machine are the same or comparable if, for example, two compressors compress the same total area or adjacent partial areas. In this case, comparable environmental conditions can be assumed.
  • a connection to a cloud system or a database, a database in a cloud can also take place via the interface 110.
  • sensor values or other information can also be obtained externally.
  • An example would be a temperature value received from the road roller.
  • the interface 110 it should be noted that it preferably has an antenna 111 and is based, for example, on the WLAN standard or a mobile communications standard (LTE or 5G).
  • LTE or 5G mobile communications standard
  • another interface such as a USB interface or the like, may be used.
  • an external machine parameter was always assumed, which was determined on another roller.
  • a so-called basic machine parameter i.e. an initial value for the internal machine parameter
  • this is also determined on a further road roller or a further compactor or is simulated for a corresponding road roller or a corresponding compressor.
  • the basic machine parameter can be stored in a database or determined using a cloud service.
  • a wide variety of internal process values can be taken into account directly.
  • the current asphalt material or the current temperature can be used in determining the base machine parameter.
  • this basic machine parameter is determined by means of artificial intelligence, taking into account a large number of training data or taking into account a large number of external machine parameters from different, preferably different but nevertheless comparable construction sites.
  • a further exemplary embodiment relates to an autonomous/semi-autonomous driving/self-propelled roller with integrated autonomous compaction control/regulation.
  • the autonomously moving roller includes a measuring system, such as a compaction measuring system.
  • an optional battery 180 is also shown, which supplies all components for the control, i.e. the control 120, the radio interface 110, the interface 131, 132 and optionally also the measuring systems with electrical energy.
  • a display for displaying the process values (degree of compaction, soil stiffness, temperature, etc.) or for receiving control commands.
  • Fig. 2 shows a roller 10 in combination with a compaction measuring system 15 or 15 ', which is arranged in the area of the front drum and the chassis of the roller.
  • a vibration sensor 150 for example an acceleration sensor
  • the CMV value Compaction Meter Value
  • further information can also be provided, e.g. B. used by a GPS or GNSS sensor (2D, 3D position).
  • the GNSS receiver 100 supplies the necessary position information to the calculation unit 120.
  • additional parameters such as the temperature of the subgrade, determined using the temperature sensor 140, can also be taken into account.
  • reference numbers 161 to 165 refer to the electrical connections, e.g. B. RS232 or CAN bus connections.
  • the calculation unit 120 can be provided on the roller in the driver's cab, wherein, according to exemplary embodiments, the calculation unit 120 can also have a display for illustrating information or generally as a human/machine interface, that is, also for receiving control data. Both the element 120 with the display and the position sensor 110 or the communication interface 110 can be designed as shared units, that is to say not only made available to or used by the compression control but also the vehicle control.
  • FIG. 4 A column comprising two compaction machines 10a and 10b is explained.
  • the two compaction machines 10a and 10b move here, for example in the same direction, which is illustrated by the arrows, namely on the common area 5 to be compacted.
  • An area 5s, which is currently being compacted by the compaction machine 10b, is illustrated in the area 5 to be compacted.
  • This has a special characteristic, e.g. B. a certain segregation, so that machine parameters adapted to this area are optimal to ensure optimal compaction.
  • the compression control of the compaction machine 10b based on the existing pattern of compaction values or environmental conditions, the external process parameters are adjusted so that the compaction is optimal.
  • This information can be made available via radio to the compaction machine 10a or to the compaction control of the compaction machine 10a. As soon as the compaction machine 10a then passes over the area 5s, it can recognize the pattern and adjust the machine parameters accordingly. If, for example, e.g. B. if the location 5s varies beyond its area as a result of the offset, the machine parameters can be further optimized with regard to the area traveled over by the machine 10a, taking into account the internal process values, external process values and external machine parameters in order to take optimal internal machine parameters into account .
  • Fig. 4 can also be expanded to include another machine according to further exemplary embodiments, e.g. B. like it in Fig. 5 is shown.
  • Fig. 5 shows an extension to Fig. 4 , namely another road construction machine, namely a road paver 11 in the network.
  • the paver 11 is equipped with the compressors 10a and 10b, e.g. B. networked by radio or via a cloud service and can thus provide the necessary information. Examples of such information are asphalt temperature or asphalt type.
  • aspects have been described in connection with a device, it is understood that these aspects also represent a description of the corresponding method, so that a block or a component of a device is also to be understood as a corresponding method step or as a feature of a method step. Similarly, aspects described in connection with or as a method step also represent a description of a corresponding block or detail or feature of a corresponding device.
  • Some or all of the method steps may be performed by a hardware apparatus (or using a hardware device). Apparatus), such as a microprocessor, a programmable computer or an electronic circuit. In some embodiments, some or more of the key process steps may be performed by such apparatus.
  • embodiments of the invention may be implemented in hardware or in software.
  • the implementation may be using a digital storage medium such as a floppy disk, a DVD, a Blu-ray Disc, a CD, a ROM, a PROM, an EPROM, an EEPROM or a FLASH memory, a hard drive or other magnetic or optical memory are carried out on which electronically readable control signals are stored, which can interact or interact with a programmable computer system in such a way that the respective method is carried out. Therefore, the digital storage medium can be computer readable.
  • Some embodiments according to the invention thus include a data carrier that has electronically readable control signals that are capable of interacting with a programmable computer system such that one of the methods described herein is carried out.
  • embodiments of the present invention may be implemented as a computer program product with a program code, the program code being effective to perform one of the methods when the computer program product runs on a computer.
  • the program code can, for example, also be stored on a machine-readable medium.
  • an exemplary embodiment of the method according to the invention is therefore a computer program that has a program code for carrying out one of the methods described herein when the computer program runs on a computer.
  • a further exemplary embodiment of the method according to the invention is therefore a data carrier (or a digital storage medium or a computer-readable medium) on which the computer program for carrying out one of the methods described herein is recorded.
  • a further exemplary embodiment of the method according to the invention is therefore a data stream or a sequence of signals which represents the computer program for carrying out one of the methods described herein.
  • the data stream or the sequence of signals can, for example, be configured to be transferred via a data communication connection, for example via the Internet.
  • Another embodiment includes a processing device, such as a computer or a programmable logic device, configured or adapted to perform one of the methods described herein.
  • a processing device such as a computer or a programmable logic device, configured or adapted to perform one of the methods described herein.
  • Another embodiment includes a computer on which the computer program for performing one of the methods described herein is installed.
  • a further embodiment according to the invention includes a device or system designed to transmit a computer program to a receiver for carrying out at least one of the methods described herein.
  • the transmission can take place electronically or optically, for example.
  • the recipient may be, for example, a computer, a mobile device, a storage device or a similar device.
  • the device or system can, for example, comprise a file server for transmitting the computer program to the recipient.
  • a programmable logic device e.g., a field programmable gate array, an FPGA
  • a field programmable gate array may cooperate with a microprocessor to perform any of the methods described herein.
  • the methods are performed by any hardware device. This can be universally applicable hardware such as a computer processor (CPU) or hardware specific to the method, such as an ASIC.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)

Abstract

Verdichter, insbesondere Straßenwalze oder Walze für den Erdbau oder selbstfahrende, autonome oder teilautonome Walze, zum Verdichten eines Untergrunds mit einer Steuerung, die folgende Merkmale aufweist: einen Sensor-/Dateneingang zum Erhalten von einem oder mehreren internen Prozesswerten; eine Schnittstelle, ausgebildet, um einen Basis-Maschinenparameter oder externen Maschinenparameter, bestimmt auf Basis von zumindest einem externen Prozesswert, der auf einer weiteren Baumaschine ermittelt ist, zu erhalten; einen Prozessor, der ausgebildet ist, um auf Basis von zumindest einem der internen Prozesswerte unter Berücksichtigung des Basis-Maschinenparameters oder des externen Maschinenparameters einen internen Maschinenparameter zu bestimmen; einen Steuerausgang, der ausgebildet ist, um auf Basis des zumindest einen ermittelten internen Maschinenparameters ein Steuersignal auszugeben, um den Verdichter zu steuern.

Description

  • Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung beziehen sich auf einen Verdichter, insbesondere eine Straßenwalze oder Walze für den Erdbau oder selbstfahrende, autonome oder teilautonome Walze, sowie ein Verfahren zum Steuern eines Verdichters. Weitere Ausführungsbeispiele beziehen auf einen Maschinenverbund umfassend einen Verdichter und eine weitere Baumaschine beziehungsweise weiteren Verdichter.
  • Im Allgemeinen liegt die Erfindung auf dem Gebiet der Verdichtungssteuerung eines Verdichters unter Berücksichtigung von internen und externen Prozessparametern, vorzugsweise unter Verwendung von künstlicher Intelligenz.
  • Bereits im Stand der Technik gibt es Steuerungen für Walzen, die ein Verdichtungsmesssystem umfassen:
    • Die Patentanmeldung DE 102015122149 A1 beschreibt ein Verfahren zum autonomen Betrieb einer Verdichtungsvorrichtung zur Verdichtung eines Untergrunds. Mittels des Verdichtungsmesssystems werden Bereiche vorgemerkt, bei welchen noch eine Verdichtung notwendig ist. Auch darf in Abhängigkeit von diesen markierten Flächen eine Fläche erst bei Verdichtung aller Flächen als in hinreichender Qualität verdichtet vorgemerkt werden.
    • Die DE 102019002442 A1 beschreibt ein Verfahren zur teilautonomen Steuerung einer Baumaschine, insbesondere einer Bodenverdichtungsmaschine.
    • Die DE 102018104568 A1 beschreibt ein System und ein Verfahren zur automatisierten Bodenverdichtung, die die Position kontinuierlich monitort und Positionsanpassungen vornehmen kann.
    • Die US 9,267,245 beschreibt eine Verdichtungsmaschine mit Verdichtungsüberwachung. Hierbei werden in einem Lernmodus Messwerte ermittelt und einkopiert.
    • Die EP3147406 A1 beschreibt ein Messsystem und ein Verfahren zur Verdichtungskontrolle eines Belags für eine Verdichtungseinrichtung. Darüber hinaus ist die EP 3447191 A1 als weiterer Stand der Technik zu erwähnen.
    • Die DE 69434631 T2 beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Messung des Verdichtungsgrades einer Bodenfläche.
  • Alle oben genannten Stand-der-Technik-Schriften haben gemein, dass es trotz teilautonomen oder sogar autonomen Betriebs keine automatisierte Steuerung der Verdichtungseinstellung gibt. Deshalb besteht der Bedarf nach einem verbesserten Ansatz.
  • Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, die Einstellung der Verdichtungssteuerung zu optimieren.
  • Ein Ausführungsbeispiel schafft einen Verdichter, insbesondere eine Straßenwalze zum Verdichten eines Untergrunds mit einer Steuerung. Die Steuerung umfasst einen Sensor-/Dateneingang, eine (Funk-)Schnittstelle und eine Prozessor. Der Sensor-/Dateneingang dient zum Erhalten von ein oder mehreren internen Prozesswerten, wie zum Beispiel Sensor-, Maschinen- und/oder Materialwerte. Die Schnittstelle ist ausgebildet, um einen Basis-Maschinenparameter oder einen externen Maschinenparameter, bestimmt auf Basis von zumindest einem externen Prozesswert, der auf einer weiteren Baumaschine, wie zum Beispiel einem weiteren Verdichter ermittelt ist, zu erhalten. Der Prozessor der Steuerung ist ausgebildet, um auf Basis von zumindest eines der internen Prozesswerte unter Berücksichtigung des Basis-Maschinenparameters / externen Maschinenparameters einen internen Maschinenparameter zu bestimmen. Mittels eines Steuerausgangs wird auf Basis des zumindest einen ermittelten internen Maschinenparameters ein Steuersignal ausgegeben, um den Verdichter zu steuern.
  • Entsprechend Ausführungsbeispielen handelt es sich bei den internen und/oder externen Maschinenparametern um Parameter aus der Gruppe, die folgende Parameter umfasst:
    • Verdichtungsleistung;
    • Frequenz bei der Verdichtung;
    • Amplitude einer vibrierenden und/oder oszillierenden Bandage des Verdichters;
    • Anzahl der Überfahrten über einen zu verdichtenden Untergrund; und/oder
    • Fahrtrichtung und/oder Fahrgeschwindigkeit.
  • Alternativ zu dem externen Maschinenparameter kann auch ein Basismaschinenparameter verwendet werden. Bei den Basismaschinenparametern handelt es sich um einen Standardwert, der für eine aktuelle Baustelle vorgeschlagen ist und dann mit dem Fahren weiter optimiert wird, indem nach Übernahme des Basismaschinenparameters als interner Maschinenparameter eine Anpassung unter Verwendung der internen Prozesswerte erfolgt. Dieser Basismaschinenparameter kann beispielsweise für diese Baustelle unter Berücksichtigung von internen Prozesswerten, wie zum Beispiel Temperatur, Ausgangsmaterial, Sollverdichtungsgrad, etc. bestimmt werden. Die Bestimmung kann unter Verwendung einer Datenbank oder auch eines Cloud-Services erfolgen.
  • Wie oben bereits erläutert, kann es sich bei den internen und externen Prozesswerten um Sensor-, Maschinen- und/oder Materialwerte handeln. Beispiele hierfür sind:
    • Verdichtungsgrad und/oder Bodensteifigkeit
    • Temperatur des Asphalts oder Temperatur der aufzubringenden Schicht
    • Umgebungsbedingungen wie bspw. Umgebungstemperatur und/oder Daten einer Wetterstation; und/oder
    • bisherige Überfahrten
  • Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass entweder ein wie oben bereits erläuterter Basis-Maschinenparameter verwendet werden kann oder aber auch durch eine Art Maschinenverbund, insbesondere einem Verbund aus zwei Verdichtern, Informationen zur Verdichtungssteuerung ausgetauscht werden. Beispielsweise werden Maschinenparameter, d. h. also Maschineneinstellungen von einem im Verbund weiter vorne fahrenden Verdichter ermittelten, übernommen oder als Ausgangspunkt für die Einstellung des nachfolgenden Verdichters verwendet, um unter Berücksichtigung der internen Prozesswerte die internen Maschinenparameter zu bestimmen. Anhand eines Abgleichs der internen Prozesswerte mit den externen Prozesswerte kann beispielsweise ein Muster erkannt werden, um so dem Muster zugeordnete externen Prozesswerte auszuwählen. Hierdurch ist es vorteilhafterweise möglich, erprobte / lokal optimierte Maschinenparameter von extern, insbesondere extern aus dem näheren Umfeld, d. h. also mit ähnlichen Umgebungsbedingungen mitzuberücksichtigen und zusätzlich auch eine Anpassung an die aktuell herrschenden Konditionen auf Basis der internen Maschinenparameter durchzuführen. Durch die Verwendung großer Daten (interne plus externe Prozessparameter zusammen mit externen Maschinenparameter) kann wesentlich besser eine optimierte Einstellung der internen Maschinenparameter ermittelt werden. Das verbessert nicht nur die zu erreichende Qualität, sondern auch die Automatisierbarkeit.
  • Entsprechend Ausführungsbeispielen erfolgt die Bestimmung es internen Maschinenparameters wie folgt: die (Funk-)Schnittstelle ist ausgebildet, den zumindest einen externen Prozesswert zu erhalten, so dass der Prozessor unter Berücksichtigung des externen Prozesswertes den internen Maschinenparameterwert bestimmt. Beispielsweise kann der Prozessor ausgebildet sein, den externen Maschinenparameterwert als internen Maschinenparameterwert zu übernehmen und/oder anzupassen. Eine Übernahme ist beispielsweise dann sinnvoll, wenn die ein oder mehreren internen Prozesswerte in einem Toleranzwert den einen oder mehreren externen Prozesswerten entsprechen.
  • Entsprechend einem Ausführungsbeispiel weist der Prozessor eine künstliche Intelligenz auf, die ausgebildet ist, auf Basis von internen und/oder externen Prozesswert(en) als Eingangsparameter und zumindest externen Maschinenparameter(n) als Ausgangsparameter einen Algorithmus zu trainieren, wobei der Algorithmus ausgebildet ist, um den zumindest einen internen Maschinenparameter zu bestimmen. Hierbei kann entsprechend Ausführungsbeispielen auch der aktuelle interne Maschinenparameter berücksichtigt und variiert werden. Entsprechend einem weiteren Ausführungsbeispiel wäre es denkbar, dass auch ein oder mehrere Trainingsdatensätze zum Trainingsalgorithmus verwendet werden. Jeder Trainingsdatensatz weist beispielsweise interne und/oder externe Prozesswerte als Eingangsparameter sowie externe und/oder interne Maschinenparameter als Ausgangsparameter auf. Ein Künstliche-Intelligenz-Algorithmus eignet sich hervorragend aufgrund der vorzugweise Mehrzahl an auszuwertenden internen und externen Prozesswerten, auf Basis von welchen dann wiederum eine Mehrzahl von externen bzw. internen Maschinenparametern bestimmt werden.
  • Sowohl die Mehrzahl der Prozesswerte als auch die Mehrzahl der Maschinenwerte kann einen unterschiedlichen Typ aufweisen. Insofern umfassen die mehreren Prozesswerte eine Kombination aus den oben erläuterten Beispielen. Ebenso umfassen die mehreren Maschinenparameter eine Kombination aus den unterschiedlichen Beispielen für Maschinenparameter (siehe oben). Entsprechend Ausführungsbeispielen werden also mehrere unterschiedliche Prozesswerte (intern und extern) ausgewertet, um so entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen mehrere unterschiedliche Maschinenparameter (intern oder extern) zu erhalten.
  • Insbesondere bei Einsatz der künstlichen Intelligenz können auch mehrere Trainingsdatensätze zugeordnet zu mehreren Zeitfenstern bzw. mehreren Asphaltpositionen, die zu unterschiedlichsten Zeitfenstern bearbeitet sind sowohl beim Training als auch dann bei der aktuellen Bestimmung des internen Maschinenparameters verwendet werden.
  • Entsprechend einem weiteren Ausführungsbeispiel ist der Prozessor ausgebildet, den externen Maschinenparameter zusammen mit einem externen Prozesswert zu verarbeiten oder einen externen Maschinenparameter zusammen mit einem zugeordneten externen Prozesswert aus einem vorherigen Zeitfenster zu verarbeiten. Beispielsweise formen ein oder mehrere externe Prozesswerte, zusammen mit ein oder mehreren externen Maschinenparametern für einen Zeitpunkt (bzw. ein Zeitfenster), einen Datensatz. Entsprechend Ausführungsbeispielen können über die Schnittstelle mehrerer Datensätze empfangen werden, so dass der Prozessor mehrere externe Datensätze zugeordnet zu mehreren Zeitpunkten berücksichtigt. Auch wäre der Empfang von mehr als einer weiteren Baumaschine bzw. von mehr als einem weiteren Verdichter denkbar.
  • Wie oben bereits angedeutet, kann es sich bei der Schnittstelle um eine Funkschnittstelle handeln, die beispielsweise eine Kommunikation zu einer weiteren Baumaschine ermöglicht oder die auch eine Kommunikation zu einer Datenbank, z. B. einer in der Cloud gespeicherten Datenbank ermöglicht. Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen kann es sich bei der Schnittstelle allerdings auch um eine Hardware-Schnittstelle, wie zum Beispiel eine USB-Schnittstelle oder dergleichen handeln, über welche externe Daten, das heißt also beispielsweise externe Maschinenparameter einlesbar sind.
  • Entsprechend einem Ausführungsbeispiel weist der Verdichter eine Schnittstelle zu einer Datenbank auf, wobei die Datenbank einen oder mehrere Trainingsdatensätze und/oder externe Maschinenparameter zugeordnet zu einem oder mehreren internen Prozesswerten aufweist; und/oder wobei die Datenbank durch einen Cloud-Service bereitgestellt wird. Die Datenbank kann durch einen Cloud-Service bereitgestellt werden. Entsprechend Ausführungsbeispielen ist der Prozessor ausgebildet, den zumindest einen internen Maschinenparameterwert unter Berücksichtigung einer Information der Datenbank zu bestimmen.
  • An dieser Stelle sein angemerkt, dass vorzugsweise externe Prozesswerte, mittels auch der weiteren Baumaschinen, bei der Bearbeitung eines Untergrunds zugehörig zu derselben oder einer angrenzenden Fläche, verwendet werden. Hierdurch kann dann vorteilafterweise sichergestellt werden, dass die allgemeinen, aber nicht bestimmten Faktoren vergleichbar sind. Hierzu zählt beispielsweise der Untergrund des zu verdichtenden Untergrunds (Elastizitätsmodul, Vorhandensein von weiteren Bauwerken, wie zum Beispiel Brücke, etc.). Deshalb ist es vorteilhaft, wenn entsprechend Ausführungsbeispielen der Verdichter mit einer weiteren Baumaschine im Verbund, und insbesondere mit einem weiteren Verdichter im Verbund operiert.
  • Deshalb schafft ein weiteres Ausführungsbeispiel einen Maschinenverbund umfassend einen Verdichter, wie oben erläutert ist, und eine weitere Baumaschine bzw. einen weiteren Verdichter.
  • Ein weiteres Ausführungsbeispiel bezieht sich auf eine weitere Baumaschine, insbesondere Straßenbaumaschine, wie einen Straßenfertiger, Verdichter oder Straßenwalze mit einer Steuerung, die folgende Merkmale aufweist:
    • einen Sensor-/Dateneingang zum Erhalten von einem oder mehreren internen Prozesswerten;
    • einen Prozessor, der ausgebildet ist, um auf Basis von zumindest einem der internen Prozesswerten einen internen Maschinenparameter zu bestimmen; sowie
    • einer Funkschnittstelle, die ausgebildet ist, den zumindest einen internen Maschinenparameterwert als externen Maschinenparameterwert zu übermitteln.
  • Entsprechend bevorzugten Ausführungsbeispielen handelt es sich bei den oben erläuterten Verdichtern um eine Straßenwalze oder eine Walze für den Erdbau, insbesondere eine selbstfahrende (Straßen-)Walze beziehungsweise eine autonome oder teilautonome (Straßen-)Walze. Allgemein sind die Kerngedanken der vorliegenden Erfindung auf autonom/teilautonom fahrende Baumaschinen anwendbar.
  • Ein weiteres Ausführungsbeispiel schafft ein Verfahren zum Steuern eines Verdichters, insbesondere einer Straßenwalze mit folgenden Schritten:
    • Erhalten von einem oder mehreren internen Prozesswerten;
    • Erhalten (via Funk) von einen Basis-Maschinenparameter oder einem externen Maschinenparameter, bestimmt auf Basis von zumindest einem externen Prozesswert, der auf einer weiteren Baumaschine ermittelt ist;
    • Bestimmen auf Basis von zumindest einem der internen Prozesswerte unter Berücksichtigung des Basis-Maschinenparameters / externen Maschinenparameters eines internen Maschinenparameters;
    • Ausgeben auf Basis des zumindest einen ermittelten internen Maschinenparameters eines Steuersignals, um den Verdichter zu steuern.
  • Ein weiteres Ausführungsbeispiel beschreibt ein Computerprogramm zur Durchführung eines Verfahrens zum Steuern eines Verdichters (vgl. oben), wenn das Computerprogramm auf einer Steuerung eines Verdichters abläuft.
  • Weiterbildungen sind entsprechend definiert. Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden anhand der beiliegenden Zeichnungen erläutert. Es zeigen:
    • Fig. 1
    eine schematische Darstellung einer Straßenwalze gemäß einem Ausführungsbeispiel;
    Fig. 2
    eine schematische Darstellung einer Straßenwalze mit optionalen Merkmalen gemäß weiteren Ausführungsbeispielen;
    Fig. 3
    eine schematische Darstellung einer Steuerung eines Verdichters gemäß Ausführungsbeispielen;
    Fig. 4
    eine schematische Darstellung eines Verbunds von zwei Verdichtern, hier Straßenwalzen, gemäß Ausführungsbeispielen; und
    Fig. 5
    eine schematische Darstellung eines Verbunds eines Verdichters mit einer weiteren Maschine.
    Bevor nachfolgend Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung anhand der beiliegenden Zeichnungen erläutert werden, sei darauf hingewiesen, dass gleichwirkende Elemente und Strukturen mit gleichen Bezugszeichen versehen sind, so dass die Beschreibung derer aufeinander anwendbar bzw. austauschbar sind.
  • Fig. 1 zeigt eine Walze 10 zum Verdichten eines Planums bzw. Untergrunds 30, mit einem Fahrerstand 70 und zwei Bandagen 50 und 60 im vorderen und hinteren Bereich der Walze 10. Zum Verdichten des Untergrunds 30 bewegt sich die Walze 10 auf der Oberfläche 20, vorzugsweise in einzelnen Bahnen vor und zurück, um eine möglichst gleichmäßige bzw. flächendeckende Verdichtung des Untergrunds 30 herbeizuführen. Der Untergrund 30 kann dabei eine Asphaltschicht oder Ähnliches mit einer darunter befindlichen weiteren Schicht 40 sein. Um eine entsprechende Verdichtungskraft auf den Untergrund 30 auszuüben, kann die Bandage 50 mit einer Vibration beaufschlagt werden, so dass entsprechende Vibrationsschwingungen 80 in den Boden eindringen und den Untergrund 30 bei einer Überfahrt der Walze 10 entsprechend stärker verdichten. Die Stärke der Vibration bzw. die Amplitude und Frequenz der Schwingungen ist einstellbar.
  • Diese Parameter können als sogenannte "Maschinenparameter" zusammengefasst werden. Abhängig von diesen Maschinenparametern werden Steuersignale an die entsprechende Aktorik ausgegeben, um die Verdichtung zu steuern. Weitere Beispiele für Maschinenparameter neben der Frequenz bei der Verdichtung und/oder der Amplitude sind die Verdichtungsleistung und die Anzahl der Überfahrten über den zu verdichtenden Untergrund sowie die Fahrtrichtung und die Geschwindigkeit der Walze.
  • Der Prozessor berechnet diese internen Maschinenparameter auf Basis von internen Prozesswerten. Unter Prozesswerte werden beispielsweise Sensorwerte, Maschinenwerte und/oder Materialwerte zusammengefasst. Mit dem Materialwert wird der Ausgangsstoff der eingebauten Schicht beurteilt. Ein Beispiel für einen Maschinenwert ist beispielsweise die maximale Verdichtungsleistung der Straßenwalze und/oder das Gewicht. Mit Sensorwerten werden aktuelle Parameter, wie zum Beispiel der Verdichtungsgrad oder die Bodensteifigkeit beschrieben und können so bei der Bestimmung der Maschinenparameter mit berücksichtigt werden. Ein Beispiel für einen Sensor ist ein sogenanntes "FDVK-System" (flächendeckende dynamische Verdichtungskontrolle), dessen Grundprinzip nachfolgend exemplarisch dargestellt wird.
  • Bei der Fahrt der Walze 10 mit Schwingung der Bandage 50 und der daraus resultierenden dynamischen (homogenen) Erregung 80 wird durch den Bodenkontakt bzw. die Bodenkontaktkraft das Sinussignal oder allgemein das Vibrationssignal 80 verzerrt. Unter der Annahme, dass die Walzenparameter (Fahrgeschwindigkeit, statische Last, schwingende Masse, Exzentrizität, Masse der Unwucht oder weitere Parameter) konstant sind, können die Änderungen im Bewegungsverhalten der Bandage 50 eindeutig wechselnden Untergrundverhältnissen zugeordnet werden. Um diese zu messen, umfasst ein FDVK-System typischerweise einen oder mehrere Verdichtungssensoren (bspw. Beschleunigungssensoren), die z.B. an der Walze im Bereich der Bandagen 50/60 angeordnet sind.
  • Ausgehend von der so ermittelten Beschleunigung bzw. insbesondere der Beschleunigung in vertikaler Richtung können die Sensorsignale des Beschleunigungssensors im Frequenzraum analysiert werden. Der dimensionslose CMV-Wert (Compaction Meter Value, Verdichtungsmesswert) ist bezogen auf die Amplitude der Erregerfrequenz proportional zu der Amplitude der ersten Oberschwingung. Das heißt also, dass der CMV-Wert immer in Abhängigkeit von der Erregerfrequenz ermittelt wird bzw. ein Verhältnis zwischen ermittelter Amplitude und erzeugter Amplitude darstellt. Hieraus wird klar, dass sich bei zunehmender absoluter Verdichtung an einem Punkt dieses Verhältnis verschiebt, sodass ausgehend von diesem Verhältnis auf die absolute Verdichtung geschlossen werden kann. Umgekehrt ausgedrückt heißt das, dass der CMV-Wert ein Maß für die absolute Verdichtung ist, wobei hier nicht Bezug genommen wird auf die insgesamt mögliche absolute Verdichtung des Belages, sondern auf die mit dieser eingesetzten Walze 10 erreichbare Verdichtung.
  • Alternativ oder additiv zu dem CMV-Wert, kann auch ein anderer Verdichtungsindikator (Verdichtungsgrad, Bodensteifigkeit wie bspw. EVIB-Wert, Setz- oder Walzmaß, relative Verdichtung, usw.) an der Walze ermittelt und verwendet werden. Da es sich hierbei größtenteils um relative Verdichtungswerte handelt, wird beispielsweise bei der Ermittlung dieser Werte auch eine Sollverdichtung oder eine maximal mögliche Verdichtung mitberücksichtigt. Diese kann beispielsweise vom Ausgangsmaterial oder auch den Geländebedingungen (Untergrund, vgl. unterschiedliche mögliche Verdichtungen bei Brücken, Kanaldurchführungen, Schwachstellen oder Inhomogenitäten im Untergrund, Informationen zu Bodenart oder Schichtaufbau, etc.) abhängig sein. Hierzu ist es vorteilhaft, wenn für den jeweiligen Verdichtungswert/CMV-Wert bzw. für den jeweiligen Verdichtungsindikator eine Position zugeordnet ist, die mit Geländedaten oder über Geländedaten verknüpften Informationen (Geländebedingungen) abgeglichen wird. Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen kann als interner Prozesswert auch eine Positionsinformation oder auch Geländedaten dienen, über welche eine Zuordnung zu weiteren Informationen, beispielsweise Sollprozesswerten, möglich ist.
  • Selbstverständlich sind auch weitere Sensoren additiv oder alternativ einsetzbar, wie zum Beispiel ein weiterer Verdichtungssensor, ein Wegsensor oder ein Temperaturmesser oder Ähnliches.
  • Durch die Berücksichtigung der internen Prozesswerte ist es möglich, die internen Maschinenparameter automatisiert zu bestimmen und automatisiert zu regeln. Daher kann bei einer Walze, oder auch bei einer autonom fahrenden Walze die Steuerung, die mit dem Verdichtungsmesssystem (FDVK) gekoppelt ist, automatisch und autonom auf Basis von Sensor-, Maschinen- und Materialdaten selbständig die Verdichtungsleistung der Maschine (beispielsweise Frequenz und Amplitude einer vibrierenden Bandage, Anzahl der Überfahrten über einen zu verdichtenden Untergrund, etc.) steuern und regeln, um eine optimale Verdichtung bzw. einen optimalen Verdichtungsgrad bzw. eine optimale Steifigkeit des Untergrunds zu erreichen. Hier könnte entsprechend Ausführungsbeispielen die Verwendung von KI (künstlicher Intelligenz) zusammen mit einer dafür erforderlichen Infrastruktur auf der Walze (Anbindung an Cloud-System, KI-Rechnersystem, erweitertes Sensorsystem etc.) helfen.
  • Wie oben erläutert, gibt es eine Mehrzahl an Einflussfaktoren seitens der Anlage und der aktuellen Prozessbedingungen sowie eine Mehrzahl an Stellgrößen, um die Verdichtungsarbeit an die aktuellen Prozesswerte anzupassen. Der Algorithmus kann beispielsweise ein KI-Algorithmus sein. Entsprechend der Erfindung werden allerdings nicht nur die internen Prozesswerte, sondern vor allem auch externe Informationen mit berücksichtigt. Hierbei kann es sich beispielsweise um externe Prozesswerte, ermittelt mit einer weiteren Straßenbaumaschine, wie zum Beispiel einen weiteren Verdichter, oder vor allem auch um externe Maschinenparameter, mittels welchen beispielsweise ein weiterer Verdichter gesteuert wird, handeln. Die dahinterstehende Idee ist, dass hier mehrere sich auf der Baustelle befindliche Einheiten wie zum Beispiel Verdichter oder Walzen die Adaption als eine Art Schwarmintelligenz durchführen, so dass die eine Walze von den Anpassungen bzw. Anpassungsversuchen der anderen Walze profitiert. Dies ermöglicht eine schnellere und optimalere Ausregelung der Situation. Hierzu tauschen die mehreren Walzen Dateninformationen, wie beispielsweise erkannte Muster und deren Lösungen, untereinander aus. Die Daten werden durch externe Prozesswerte repräsentiert, während die Lösungen durch externe Maschinenparameter repräsentiert werden. Die Vernetzung der mehreren Verdichter erfolgt beispielsweise durch eine Funkschnittstelle der Steuerung. Die Steuerung ist in Fig. 3 gezeigt.
  • Fig. 3 zeigt eine Maschinensteuerung 120, die in diesem Ausführungsbeispiel aus einem Prozessor 121 und einer Steuerung 120 besteht. Der Prozessor 121 ist mit einem Funkempfänger 110 verbunden. Die Steuerung 130 weist darüber hinaus zwei Schnittstellen 131 und 132 auf. Die Schnittstelle 131 dient zur Ankopplung einer Sensorik, das heißt also, um die ein oder mehreren internen Prozesswerte zu erhalten. Über diesen Sensor-/Dateneingang können zum Beispiel Sensordaten von dem Temperatursensor 140 oder auch eine Verdichtungs- oder Steifigkeitsinformation von dem FDVK-System (CMV-Wert oder EVIB-Wert) erhalten werden. Alternativ oder additiv kann über diesen Sensor-/Dateneingang 131 auch eine Information bezüglich eines Maschinenwerts, z. B. die Fahrgeschwindigkeit oder eine Information über einen Materialwert, z. B. eine Verdichtungsfähigkeit der eingebauten Schicht(en) erhalten werden.
  • Der Ausgang 132 ist ein Steuerausgang und dazu ausgebildet, auf Basis von internen Maschinenparametern, wie beispielsweise die Frequenz bei der Verdichtung oder die Amplitude bei der Verdichtung beschreiben, die Verdichtungsmaschine zu steuern. Hier ist exemplarisch als Aktor der Vibrationserzeuger einer Bandage illustriert.
  • Wie hier dargestellt, sind die zwei Schnittstellen 131 und 132 über einen optionalen Verbindungsblock 130 mit der Steuerung 120, die den Prozessor 121 aufweist, verbunden.
  • Der Prozessor 121 ermittelt die internen Maschinenparameter basierend auf den internen Prozesswerten unter Berücksichtigung von externen Maschinenparametern, das heißt also Maschinenparametern, die beispielsweise die Ansteuerung eines weiteren Verdichters im Verbund verwenden. Diese externen Maschinenparameter werden beispielsweise derart berücksichtigt, dass hier die künstliche Intelligenz, die in dem Prozessor 121 implementiert ist, die externen Maschinenparameter, z. B. in Verbindung mit externen Prozesswerten als weitere Trainingsdatensätze zu bestimmen. Beispielsweise kann auch ein Abgleich der externen Prozesswerte und internen Prozesswerte derart erfolgen, dass dann ein passender externer Maschinenparameter als interner Maschinenparameter übernommen wird oder der externe Maschinenparameter übernommen und an die aktuelle Situation angepasst wird. Vorteilhaft hierbei ist, dass so also unter Verwendung von KI eine Art Schwarmintelligenz gebildet wird, indem die sich auf der Baustelle befindlichen Verdichter/Walzen/Baumaschine miteinander vernetzt sind, um Daten und Informationen auszutauschen. Wenn beispielsweise eine erste Baumaschine ein Muster erkannt hat und hierfür durch Optimierung eine Lösung gefunden hat, kann die Information, die das Muster beschreibt, sowie die entsprechende Lösung in Form von Maschinenparametern an den nächsten Verdichter weitergegeben werden. Vorzugsweise sind die Umgebungsbedingungen auf eine Baumaschine gleich oder vergleichbar, wenn beispielsweise zwei Verdichter dieselbe Gesamtfläche bzw. aneinander angrenzende Teilflächen verdichten. In diesem Fall kann von vergleichbaren Umgebungsbedingungen ausgegangen werden.
  • Auch kann entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen eine Anbindung an ein Cloud-System oder eine Datenbank, eine Datenbank in einer Cloud, über die Schnittstelle 110 erfolgen. Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen können von extern auch Sensorwerte oder andere Informationen erhalten werden. Ein Beispiel wäre ein Temperaturwert, der von der Straßenwalze empfangen wird. Bezüglich der Schnittstelle 110 sei angemerkt, dass diese vorzugsweise eine Antenne 111 aufweist und beispielsweise auf den WLAN-Standard oder einen Mobilfunkstandard (LTE oder 5G) basiert. Wie unten noch weiter ausgeführt werden wird, kann alternativ zu der Schnittstelle 110 eine andere Schnittstelle, wie zum Beispiel eine USB-Schnittstelle oder dergleichen verwendet werden.
  • In obigen Ausführungsbeispielen wurde immer von einem externen Maschinenparameter ausgegangen, der auf einer weiteren Walze ermittelt ist. Alternativ zu diesem externen Maschinenparameter kann auch ein sogenannter Basismaschinenparameter, das heißt also ein Ausgangswert für den internen Maschinenparameter verwendet werden. Dieser ist entsprechend Ausführungsbeispielen auch auf einer weiteren Straßenwalze beziehungsweise einem weiteren Verdichter ermittelt oder für eine entsprechende Straßenwalze beziehungsweise einen entsprechenden Verdichter simuliert. Der Basismaschinenparameter kann entsprechend Ausführungsbeispielen in einer Datenbank abgelegt sein oder unter Verwendung eines Cloud-Services bestimmt werden. Hier können entsprechend Ausführungsbeispielen unterschiedlichste interne Prozesswerte direkt mitberücksichtigt werden. Beispielsweise kann das aktuelle Asphaltmaterial oder die aktuelle Temperatur bei der Bestimmung des Basismaschinenparameters verwendet werden. Entsprechend einem bevorzugten Ausführungsbeispiel wird dieser Basismaschinenparameter mittels künstlicher Intelligenz unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Trainingsdaten beziehungsweise unter Berücksichtigung einer Vielzahl von externen Maschinenparametern von unterschiedlichen, bevorzugterweise unterschiedlichen aber dennoch vergleichbaren Baustellen bestimmt.
  • Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen erfolgt nicht nur die Regelung der Verdichtungsparameter automatisch, sondern auch die Steuerung des Verdichters. Insofern bezieht sich ein weiteres Ausführungsbeispiel auf eine autonom / halbautonom fahrende / selbstfahrende Walze mit integrierter autonomer Verdichtungssteuerung/Regelung. Bei diesem Ausführungsbeispiel wäre es vorteilhaft, wenn die autonom fahrende Walze ein Messsystem, wie zum Beispiel ein Verdichtungsmesssystem umfasst.
  • Darüber hinaus ist auch noch eine optionale Batterie 180 dargestellt, die alle Komponenten zur Steuerung, das heißt also die Steuerung 120, die Funkschnittstelle 110, die Schnittstelle 131, 132 sowie optional auch die Messsysteme mit elektrischer Energie versorgt.
  • Bezug nehmend auf Fig. 2 werden nun optionale Merkmale, wie zum Beispiel ein Display zur Anzeige der Prozesswerte (Verdichtungsgrad, Bodensteifigkeit, Temperatur, etc.) oder auch zum Empfang von Steuerungsbefehlen erläutert.
  • Fig. 2 zeigt eine Walze 10 in Kombination mit einem Verdichtungsmesssystem 15 bzw. 15', das im Bereich der vorderen Bandage und dem Chassis der Walze angeordnet ist. Dies umfasst einen Schwingungsaufnehmer 150 (beispielsweise einen Beschleunigungssensor). Mittels des Schwingungsaufnehmers 150 kann der CMV-Wert (Compaction Meter Value, Verdichtungswert) ermittelt werden, sobald eine Erregerfrequenz durch die Vibration der Bandage 50 bereitgestellt wird. Darüber hinaus können auch noch weitere Informationen, z. B. von einem GPS oder GNSS-Sensor (2D-, 3D-Position) verwendet werden. Der GNSS-Empfänger 100 liefert die nötigen Positionsinformationen an die Berechnungseinheit 120. Zusätzlich können zu der Auswertung der reinen Beschleunigung, ermittelt mittels des Schwingungsaufnehmers 150, auch noch zusätzliche Parameter, wie z.B. die Temperatur des Planums, ermittelt mittels des Temperatursensors 140 mit berücksichtigt werden. Mittels der Kommunikationseinheit 110 können Daten mit einer Zentrale, wie z.B. die aktuellen Messdaten, ausgetauscht werden. Der Vollständigkeit halber sei darauf hingewiesen, dass sich die Bezugszeichen 161 bis 165 auf die elektrischen Verbindungen, z. B. RS232 oder CAN-Busverbindungen beziehen.
  • Auf der Walze im Führerstand kann die Berechnungseinheit 120 vorgesehen sein, wobei die Berechnungseinheit 120 entsprechend Ausführungsbeispielen auch ein Display zur IIlustration von Informationen bzw. allgemein als Mensch/Maschine-Schnittstelle, das heißt also auch zum Empfangen von Steuerdaten, aufweisen kann. Sowohl das Element 120 mit dem Display als auch der Positionssensor 110 oder die Kommunikationsschnittstelle 110 können als geteilte Einheiten ausgeführt sein, das heißt also nicht nur der Verdichtungssteuerung, sondern auch der Fahrzeugsteuerung zur Verfügung gestellt werden bzw. von dieser benutzt werden.
  • Bezug nehmend auf Fig. 4 wird eine Kolonne umfassend zwei Verdichtungsmaschinen 10a und 10b erläutert. Die zwei Verdichtungsmaschinen 10a und 10b bewegen sich hier beispielsweise in gleiche Richtung, was anhand der Pfeile illustriert ist und zwar auf der gemeinsamen zu verdichtenden Fläche 5. Ein Bereich 5s, der gerade durch die Verdichtungsmaschine 10b verdichtet wird, ist in der zu verdichtenden Fläche 5 illustriert. Dieser weist eine besondere Charakteristik auf, z. B. eine bestimmte Segregation, so dass für diesen Bereich angepasste Maschinenparameter optimal werden, um eine optimale Verdichtung sicherzustellen. Ferner sei angenommen, dass die Verdichtungssteuerung der Verdichtungsmaschine 10b ausgehend von dem vorhandenen Muster der Verdichtungswerte oder Umgebungsbedingungen, die externen Prozessparameter so angepasst sind, dass die Verdichtung optimal ist. Diese Information umfassend die Prozesswerte zur Erkennung des Musters und die Maschinenparameter zur optimalen Verdichtung eines derartigen Bereichs 5s können per Funk der Verdichtungsmaschine 10a bzw. der Verdichtungssteuerung der Verdichtungsmaschine 10a zur Verfügung gestellt werden. Sobald die Verdichtungsmaschine 10a dann den Bereich 5s überfährt, kann es hier das Muster erkennen und die Maschinenparameter entsprechend anpassen. Wenn beispielsweise, z. B. infolge des Versatzes die Stelle 5s über ihre Fläche hinaus variiert, kann eine weitere Optimierung der Maschinenparameter hinsichtlich des von der Maschine 10a überfahrenden Bereich erfolgen, und zwar unter Berücksichtigung der internen Prozesswerte, externen Prozesswerte und externen Maschinenparameter, um optimale interne Maschinenparameter zu berücksichtigen.
  • Diese Kolonne aus Fig. 4 kann entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen auch um eine weitere Maschine erweitert werden, z. B. wie es in Fig. 5 dargestellt ist.
  • Fig. 5 zeigt eine Erweiterung zur Fig. 4, nämlich um eine weitere Straßenbaumaschine, nämlich einen Straßenfertiger 11 im Verbund. Der Straßenfertiger 11 ist mit den Verdichtern 10a und 10b, z. B. per Funk oder über ein Cloud-Service vernetzt und kann so diesem notwendige Informationen zur Verfügung stellen. Beispiele für derartige Informationen sind die Asphalttemperatur oder der Asphalttyp.
  • Bezüglich der obigen Ausführungsbeispiele sei angemerkt, dass statt der erläuterten Funkschnittstelle auch eine andere Schnittstelle, wie zum Beispiel eine USB-Schnittstelle oder dergleichen verwendet werden kann, über welche externe Daten (externe Maschinenparameter, externe Prozesswerte, Trainingsdaten, ...) einlesbar sind.
  • Obwohl manche Aspekte im Zusammenhang mit einer Vorrichtung beschrieben wurden, versteht es sich, dass diese Aspekte auch eine Beschreibung des entsprechenden Verfahrens darstellen, sodass ein Block oder ein Bauelement einer Vorrichtung auch als ein entsprechender Verfahrensschritt oder als ein Merkmal eines Verfahrensschrittes zu verstehen ist. Analog dazu stellen Aspekte, die im Zusammenhang mit einem oder als ein Verfahrensschritt beschrieben wurden, auch eine Beschreibung eines entsprechenden Blocks oder Details oder Merkmals einer entsprechenden Vorrichtung dar. Einige oder alle der Verfahrensschritte können durch einen Hardware-Apparat (oder unter Verwendung eine Hardware-Apparats), wie zum Beispiel einen Mikroprozessor, einen programmierbaren Computer oder eine elektronische Schaltung. Bei einigen Ausführungsbeispielen können einige oder mehrere der wichtigsten Verfahrensschritte durch einen solchen Apparat ausgeführt werden.
  • Je nach bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispiele der Erfindung in Hardware oder in Software implementiert sein. Die Implementierung kann unter Verwendung eines digitalen Speichermediums, beispielsweise einer Floppy-Disk, einer DVD, einer Blu-ray Disc, einer CD, eines ROM, eines PROM, eines EPROM, eines EEPROM oder eines FLASH-Speichers, einer Festplatte oder eines anderen magnetischen oder optischen Speichers durchgeführt werden, auf dem elektronisch lesbare Steuersignale gespeichert sind, die mit einem programmierbaren Computersystem derart zusammenwirken können oder zusammenwirken, dass das jeweilige Verfahren durchgeführt wird. Deshalb kann das digitale Speichermedium computerlesbar sein.
  • Manche Ausführungsbeispiele gemäß der Erfindung umfassen also einen Datenträger, der elektronisch lesbare Steuersignale aufweist, die in der Lage sind, mit einem programmierbaren Computersystem derart zusammenzuwirken, dass eines der hierin beschriebenen Verfahren durchgeführt wird.
  • Allgemein können Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung als Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode implementiert sein, wobei der Programmcode dahin gehend wirksam ist, eines der Verfahren durchzuführen, wenn das Computerprogrammprodukt auf einem Computer abläuft.
  • Der Programmcode kann beispielsweise auch auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert sein.
  • Andere Ausführungsbeispiele umfassen das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren, wobei das Computerprogramm auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert ist. Mit anderen Worten ist ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens somit ein Computerprogramm, das einen Programmcode zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufweist, wenn das Computerprogramm auf einem Computer abläuft.
  • Ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Verfahren ist somit ein Datenträger (oder ein digitales Speichermedium oder ein computerlesbares Medium), auf dem das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufgezeichnet ist.
  • Ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens ist somit ein Datenstrom oder eine Sequenz von Signalen, der bzw. die das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren darstellt bzw. darstellen. Der Datenstrom oder die Sequenz von Signalen kann bzw. können beispielsweise dahin gehend konfiguriert sein, über eine Datenkommunikationsverbindung, beispielsweise über das Internet, transferiert zu werden.
  • Ein weiteres Ausführungsbeispiel umfasst eine Verarbeitungseinrichtung, beispielsweise einen Computer oder ein programmierbares Logikbauelement, die dahin gehend konfiguriert oder angepasst ist, eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen.
  • Ein weiteres Ausführungsbeispiel umfasst einen Computer, auf dem das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren installiert ist.
  • Ein weiteres Ausführungsbeispiel gemäß der Erfindung umfasst eine Vorrichtung oder ein System, die bzw. das ausgelegt ist, um ein Computerprogramm zur Durchführung zumindest eines der hierin beschriebenen Verfahren zu einem Empfänger zu übertragen. Die Übertragung kann beispielsweise elektronisch oder optisch erfolgen. Der Empfänger kann beispielsweise ein Computer, ein Mobilgerät, ein Speichergerät oder eine ähnliche Vorrichtung sein. Die Vorrichtung oder das System kann beispielsweise einen Datei-Server zur Übertragung des Computerprogramms zu dem Empfänger umfassen.
  • Bei manchen Ausführungsbeispielen kann ein programmierbares Logikbauelement (beispielsweise ein feldprogrammierbares Gatterarray, ein FPGA) dazu verwendet werden, manche oder alle Funktionalitäten der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Bei manchen Ausführungsbeispielen kann ein feldprogrammierbares Gatterarray mit einem Mikroprozessor zusammenwirken, um eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Allgemein werden die Verfahren bei einigen Ausführungsbeispielen seitens einer beliebigen Hardwarevorrichtung durchgeführt. Diese kann eine universell einsetzbare Hardware wie ein Computerprozessor (CPU) sein oder für das Verfahren spezifische Hardware, wie beispielsweise ein ASIC.
  • Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele stellen lediglich eine Veranschaulichung der Prinzipien der vorliegenden Erfindung dar. Es versteht sich, dass Modifikationen und Variationen der hierin beschriebenen Anordnungen und Einzelheiten anderen Fachleuten einleuchten werden. Deshalb ist beabsichtigt, dass die Erfindung lediglich durch den Schutzumfang der nachstehenden Patentansprüche und nicht durch die spezifischen Einzelheiten, die anhand der Beschreibung und der Erläuterung der Ausführungsbeispiele hierin präsentiert wurden, beschränkt sei.

Claims (18)

  1. Verdichter (10, 10a, 10b), insbesondere Straßenwalze oder Walze für den Erdbau oder selbstfahrende, autonome oder teilautonome Walze, zum Verdichten eines Untergrunds (30, 5) mit einer Steuerung, die folgende Merkmale aufweist:
    einen Sensor-/Dateneingang (131) zum Erhalten von einem oder mehreren internen Prozesswerten;
    eine Schnittstelle (110), ausgebildet, um einen Basis-Maschinenparameter oder externen Maschinenparameter, bestimmt auf Basis von zumindest einem externen Prozesswert, der auf einer weiteren Baumaschine ermittelt ist, zu erhalten;
    einen Prozessor (121), der ausgebildet ist, um auf Basis von zumindest einem der internen Prozesswerte unter Berücksichtigung des Basis-Maschinenparameters oder des externen Maschinenparameters einen internen Maschinenparameter zu bestimmen;
    einen Steuerausgang (132), der ausgebildet ist, um auf Basis des zumindest einen ermittelten internen Maschinenparameters ein Steuersignal auszugeben, um den Verdichter (10, 10a, 10b) zu steuern.
  2. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß Anspruch 1, wobei der interne und/oder externe Maschinenparameter aus der Gruppe, die folgende Parameter umfasst, stammt:
    - Verdichtungsleistung;
    - Frequenz bei der Verdichtung;
    - Amplitude einer vibrierenden und/oder oszillierenden Bandage des Verdichters (10, 10a, 10b);
    - Anzahl der Überfahrten über einen zu verdichtenden Untergrund (30, 5); und/oder
    - Fahrtrichtung und/oder Fahrgeschwindigkeit.
  3. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei der interne Prozesswert und/oder externe Prozesswert einen Sensor-, Maschinen- und/oder Materialwert umfasst.
  4. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei der externe Prozesswert, ermittelnd auf der weiteren Baumaschine, bei der Bearbeitung eines Untergrund (30, 5) zugehörig zu derselben oder einer angrenzenden Fläche bestimmt ist.
  5. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Verdichter (10, 10a, 10b) mit der weiteren Baumaschine im Verbund und/oder mit einem weiteren Verdichter (10, 10a, 10b) im Verbund operiert.
  6. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Schnittstelle (110) ausgebildet ist, den zumindest einen externen Prozesswert zu erhalten, so dass der Prozessor (121) unter Berücksichtigung des externen Prozesswerts den internen Maschinenparameter bestimmt; und/oder
    wobei der Prozessor (121) ausgebildet ist, den externen Maschinenparameterwert als internen Maschinenparameterwert zu übernehmen, oder wobei der Prozessor (121) ausgebildet ist, den externen Maschinenparameterwert als internen Maschinenparameterwert zu übernehmen, wenn die einen oder mehreren internen Prozesswerte in einem Toleranzbereich den ein oder mehreren externen Prozesswerten entsprechen.
  7. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei der interne und/oder der externe Prozesswert zumindest einen der folgenden Werte umfasst:
    - Verdichtungsgrad, Bodensteifigkeit, Setzmaß oder relative Verdichtung;
    - Temperatur des Asphalts oder Temperatur der aufzubringenden Schicht;
    - Umgebungsbedingungen, insbesondere Umgebungstemperatur und/oder Daten einer Wetterstation;
    - Geländedaten oder mit Geländedaten verknüpfte Informationen; und/oder
    - bisherige Überfahrten.
  8. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Prozessor (121) eine künstliche Intelligenz aufweist, die ausgebildet ist, auf Basis von internen und/oder externen Prozesswerten als Eingangsparameter und zumindest einem externen Maschinenparameter als Ausgangsparameter einen Algorithmus zu trainieren, wobei der Algorithmus ausgebildet ist, um den zumindest einen internen Maschinenparameter zu bestimmen; oder
    wobei der Prozessor (121) eine künstliche Intelligenz aufweist, die ausgebildet ist, auf Basis von internen und/oder externen Prozesswerten als Eingangsparameter und zumindest einem externen Maschinenparameterwert als Ausgangsparamter einen Algorithmus unter Berücksichtigung zumindest eines aktuellen internen Maschinenparametes zu trainieren, wobei der Algorithmus ausgebildet ist, um den zumindest einen internen Maschinenparameter zu bestimmen.
  9. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß Anspruch 8, wobei die künstliche Intelligenz ausgebildet ist, ausgehend von einem oder mehreren Trainingsdatensätzen, wobei ein Trainingsdatensatz interne und/oder externe Prozesswerte als Eingangsparameter sowie externe und/oder interne Maschinenparameter als Ausgangsparameter aufweist, den Algorithmus zu trainieren.
  10. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Schnittstelle (110) eine Schnittstelle zu einer Datenbank aufweist, wobei die Datenbank einen oder mehrere Trainingsdatensätze und/oder Basis-Maschinenparameter und/oder externe Maschinenparameter zugeordnet zu einem oder mehreren internen Prozesswerten aufweist; und/oder
    wobei die Datenbank durch einen Cloud-Service bereitgestellt wird.
  11. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß Anspruch 10, wobei der Prozessor (121) ausgebildet ist, den zumindest einen internen Maschinenparameterwert unter Berücksichtigung einer Information der Datenbank zu bestimmen.
  12. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Prozessor (121) ausgebildet, den externen Maschinenparameter zusammen mit einem externen Prozesswert zu verarbeiten und/oder einen externen Maschinenparameter zusammen mit einem zugeordneten externen Prozesswert aus einem vorherigen Zeitfenster zu verarbeiten und/oder mehrere externen Maschinenparameter zusammen mit zugeordneten externen Prozesswerten zu verarbeiten.
  13. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Schnittstelle (110) eine Funkschnittstelle oder USB-Schnittstelle oder dergleichen umfasst.
  14. Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Verdichter einen Positionssensor (100) umfasst, der ausgebildet ist, um eine Positionsinformation zu bestimmen, und/oder wobei der Prozessor (121) ausgebildet ist, den externe Maschinenparameter unter Berücksichtigung einer Information, die einer Positionsinformation zugeordnet ist, zu bestimmen.
  15. Baumaschine, insbesondere Straßenbaumaschine, Straßenfertiger, Verdichter (10, 10a, 10b) oder Straßenwalze, mit einer Steuerung, die folgende Merkmale aufweist:
    einen Sensor-/Dateneingang (131) zum Erhalten von einem oder mehreren internen Prozesswerten;
    einen Prozessor (121), der ausgebildet ist, um auf Basis von zumindest einem der internen Prozesswerten einen internen Maschinenparameter zu bestimmen; sowie
    einer Schnittstelle oder Funkschnittstelle (110), die ausgebildet ist, den zumindest einen internen Maschinenparameterwert als externen Maschinenparameterwert zu übermitteln.
  16. Maschinenverbund umfassend einen Verdichter (10, 10a, 10b) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 14 sowie eine weitere Baumaschine gemäß Anspruch 15.
  17. Verfahren zum Steuern eines Verdichters (10, 10a, 10b), insbesondere einer Straßenwalze oder Walze für den Erdbau oder selbstfahrende, autonome oder teilautonome Walze, zum Verdichten eines Untergrunds (30, 5), mit folgenden Schritten:
    Erhalten von einem oder mehreren internen Prozesswerten;
    Erhalten von einem Basis-Maschinenparameter oder einem externen Maschinenparameter, bestimmt auf Basis von zumindest einem externen Prozesswert, der auf einer weiteren Baumaschine ermittelt ist;
    Bestimmen auf Basis von zumindest einem der internen Prozesswerte unter Berücksichtigung des Basis-Maschinenparameters oder des externen Maschinenparameters eines internen Maschinenparameters;
    Ausgeben auf Basis des zumindest einen ermittelten internen Maschinenparameters eines Steuersignals, um den Verdichter (10, 10a, 10b) zu steuern.
  18. Computerprogramm zum Durchführen eines Verfahrens nach Anspruch 17, wenn das Computerprogramm auf einer Steuerung eines Verdichters (10, 10a, 10b) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 14 abläuft.
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