SE540426C2

SE540426C2 - Procedure for symptom identification of malfunctions in single tools

Info

Publication number: SE540426C2
Application number: SE1550469A
Authority: SE
Inventors: Brucker Florian; Dang Duc Nghia
Original assignee: Bosch Gmbh Robert
Priority date: 2014-04-25
Filing date: 2015-04-20
Publication date: 2018-09-11
Also published as: DE102014207784A1; CN105004497A; SE1550469A1

Abstract

Uppfinningen avser ett förfarande (100) för symptomidentifiering av felfunktioner hos åtminstone ett elverktyg (1), varvid under en felfunktion hos elverktyget (1) detekteras av elverktyget (1) frambringade ljud (2A) av åtminstone en mikrofon (3) åtminstone tidvis, varvid de detekterade ljuden (2A) efter idrifttagandet, genom manövrering och/eller styrning av ett system för användarinteraktion (4), leds till ett system för signalbearbetning (5) och ljuden (2A) mottages av systemet för signalbearbetning (5) via mikrofonen (3) som audiosignaler (2B), och ljuden (2A) får genomgå en feldiagnos på så sätt, att de mottagna audiosignalerna (2B) och/eller de ur audiosignalerna (2B) extraherade datauppgifterna därefter överförs till ett system för felidentifiering (6), varvid systemet för felidentifiering (6) använder bara dessa mottagna audiosignaler (2B) och/eller bara dessa ur audiosignalerna (2B) extraherade data, för att verkställa en automatisk avstämning med i åtminstone en databank (7) lagrade referensaudiosignaler och/eller ur referensaudiosignalerna extraherade data, för att genomföra en felklassifikation av felfunktionen hos elverktyget (1).The invention relates to a method (100) for symptom identification of malfunctions of at least one power tool (1), wherein during a malfunction of the power tool (1) detected sounds (2A) produced by the power tool (1) of at least one microphone (3) at least occasionally, wherein the detected sounds (2A) after commissioning, by operating and / or controlling a user interaction system (4), are led to a signal processing system (5) and the sounds (2A) are received by the signal processing system (5) via the microphone (3). ) as audio signals (2B), and the sounds (2A) are subjected to an error diagnosis in such a way that the received audio signals (2B) and / or the data extracted from the audio signals (2B) are then transmitted to an error identification system (6), the error identification system (6) uses only those received audio signals (2B) and / or only these data extracted from the audio signals (2B), to perform an automatic tuning with at least one database (7) stored reference audio signals and / or data extracted from the reference audio signals, to perform an error classification of the malfunction of the power tool (1).

Description

Förfarande för symptomidentifiering av felfunktioner hos ett elverktyg Beskrivning Föreliggande uppfinning avser ett förfarande för symptomidentifiering av felfunktioner hos ett elverktyg samt en anordning för symptomidentifiering av felfunktioner hos ett elverktyg enligt respektive ingresser till patentkraven 1 och 9. The present invention relates to a method for symptom identification of malfunctions of a power tool and to a device for symptom identification of malfunctions of a power tool according to the respective preambles of claims 1 and 9.

Sådana förfaranden för symptomidentifiering av felfunktioner hos åtminstone ett elverktyg är dock välkända från teknikens ståndpunkt. Exempelvis är nämligen ljudbaserade anordningar kända, vilka för närvarande använder stomljud för en analys av en felfunktion hos ett elverktyg. Därtill förbinds en lämplig sensor mekaniskt med det för kontroll avsedda objektet, alltså exempelvis elverktyget, och omvandlar dess vibrationer till elektriska signaler, vilka då användes för feldiagnos. However, such methods for symptom identification of malfunctions of at least one power tool are well known in the art. For example, sound-based devices are known which currently use body sound for an analysis of a malfunction of a power tool. In addition, a suitable sensor is mechanically connected to the object to be checked, i.e. for example the power tool, and converts its vibrations into electrical signals, which are then used for fault diagnosis.

Det existerar även motsvarande analysanordningar, vilka utvärderar via det luftöverförande ljudet (i motsats till stomljud). Dessa anordningar kombinerar luftljudet med ytterligare sensorsignaler (t ex stomljudsensorer, gyrometrar, ett flertal mikrofoner for lokalisering av ljudkällan), dock genomför de ofta inte någon automatisk klassifikation av feltypen (det vill säga, ofta kan endast detekteras om en defekt föreligger, dock kan det inte detekteras var, och/eller exakt vilken typ eller klass av defekt som föreligger) och erfordrar alltid ytterligare sensorer. Med andra ord kan man med sådana anordningar endast uppnå en ja-/nej-analysprincip under användning av extra ytterligare sensorer, som bara principiellt kan ange, om det någonstans föreligger någon typ av defekt i verktyget eller ej. Corresponding analysis devices also exist, which evaluate via the air-transmitting sound (as opposed to body sound). These devices combine the airborne sound with additional sensor signals (eg body sound sensors, gyrometers, several microphones for locating the sound source), however, they often do not perform an automatic classification of the fault type (that is, often can only be detected if a defect exists, however does not detect where, and / or exactly what type or class of defect is present) and always requires additional sensors. In other words, with such devices one can only achieve a yes / no analysis principle using additional additional sensors, which can only in principle indicate whether there is any type of defect somewhere in the tool or not.

Sådana enligt teknikens ståndpunkt kända förfaranden respektive anordningar för symptomidentifiering av felfunktioner hos åtminstone ett elverktyg är därför inte bara oprecisa med avseende på den konkreta lokaliseringen/kategoriseringen av felfunktionen hos elverktyget, utan är dessutom likaledes mindre kostnadsförmånliga och mindre driftstabila. Such methods and devices known from the prior art and devices for symptom identification of malfunctions of at least one power tool are therefore not only imprecise with regard to the specific location / categorization of the malfunction of the power tool, but are also less cost-effective and less operationally stable.

Utgående härifrån är det därför föreliggande uppfinnings uppgift att bland annat ange ett förfarande för symptomidentifiering av felfunktioner hos åtminstone ett elverktyg, vilket på överraskande enkelt sätt automatiskt möjliggör en klassifikation och lokalisering av felfunktionen hos ett elverktyg och dessutom är ett sådant förfarande respektive en sådan anordning inte bara kostnadsförmånlig, utan kan även i synnerhet genomföras speciellt driftstabilt. Based on this, it is therefore the object of the present invention to state, inter alia, a method for symptom identification of malfunctions of at least one power tool, which in a surprisingly simple way automatically enables a classification and location of the malfunction of a power tool and moreover such a method and such a device is not only cost-effective, but can also in particular be carried out particularly operationally stable.

Denna uppgift löses genom föremålet enligt patentkravet 1. This object is solved by the object according to claim 1.

För att nu ange ett förfarande för symptomidentifiering av felfunktioner hos åtminstone ett elverktyg, vilket på särskilt enkelt sätt möjliggör en klassificering och/eller lokalisering av felfunktionen hos elverktyget, använder den här beskrivna uppfinningen sig bland annat av idén att vid det här beskrivna förfarandet detekteras först under en felfunktion hos elverktyget, de av elverktyget åstadkomna ljuden åtminstone tidvis genom åtminstone en mikrofon. Exempelvis rör det sig beträffande mikrofonen om en akustisk mikrofon, vilken mottager ljudvågor. In order now to provide a method for symptom identification of malfunctions of at least one power tool, which in a particularly simple manner enables a classification and / or localization of the malfunction of the power tool, the invention described here uses, inter alia, the idea that in the method described here during a malfunction of the power tool, the sounds produced by the power tool at least occasionally through at least one microphone. For example, the microphone is an acoustic microphone which receives sound waves.

I ett nästa steg, efter aktivering och/eller styrning av ett system för användarinteraktion, leds de av mikrofonen detekterade ljuden genom ett system för signalbearbetning och mottages av systemet för signalbearbetning via mikrofonen som audiosignaler. Med andra ord omvandlar således mikrofonen ljuden genom matematiskt/elektrotekniska algoritmer till audiosignaler och transporterar dessa vidare till system för signalbearbetning. I synnerhet kan det vid systemet för signalbearbetning röra sig om ett konstruktionselement, vilket kan användas som kompakt, det vill säga i ett stycke framställt byggsatselement i en större byggsatsgrupp. In a next step, after activating and / or controlling a user interaction system, the sounds detected by the microphone are passed through a signal processing system and received by the signal processing system via the microphone as audio signals. In other words, the microphone thus converts the sounds through mathematical / electrotechnical algorithms into audio signals and transports these further to signal processing systems. In particular, the signal processing system can be a construction element, which can be used as a compact, i.e. in one piece manufactured kit element in a larger kit set.

I ett nästa steg får ljuden respektive de till audiosignaler av systemet för signalbearbetning och/eller av mikrofonen omvandlade audiosignalerna och/eller ur audiosignalerna extraherade data, som t ex frekvensprofiler, genomgå en feldiagnos på så sätt att, i synnerhet endast, de mottagna audiosignalerna och/eller, i synnerhet endast, ur audiosignalerna extraherade data, som t ex frekvensprofiler, därefter överförs till ett system för felidentifiering, i synnerhet utgående från systemet för signalbearbetning. I synnerhet är det tänkbart att audiosignalerna, vilka mottages och/eller alstras av systemet för signalbearbetning, vidare bearbetas inom själva systemet för signalbearbetning. In a next step, the sounds and the audio signals converted to audio signals by the signal processing system and / or by the microphone and / or data extracted from the audio signals, such as frequency profiles, may be misdiagnosed in such a way that, in particular only, the received audio signals and / or, in particular only, data extracted from the audio signals, such as frequency profiles, are then transmitted to an error identification system, in particular based on the signal processing system. In particular, it is conceivable that the audio signals, which are received and / or generated by the signal processing system, are further processed within the signal processing system itself.

I detta sammanhang är det vidare tänkbart att dessa av systemet för signalbearbetning bearbetade data tillsammans med av användaren angiven extra information och/eller utvärderingsbetingelser skickas till systemet för felidentifiering. Det är tänkbart att systemet för felidentifiering är rumsligt separerat från systemet för signalbearbetning. Det är nämligen tänkbart att systemet felidentifiering är integrerat i ett datornätverk, exempelvis ett molnbaserat nätverk. Därtill kan systemet för felidentifiering vara lagrat i en moln-kompatibel centralserver. In this context, it is further conceivable that these data processed by the signal processing system together with additional information specified by the user and / or evaluation conditions are sent to the system for error identification. It is conceivable that the error identification system is spatially separated from the signal processing system. Namely, it is conceivable that the fault identification system is integrated in a computer network, for example a cloud-based network. In addition, the fault identification system can be stored in a cloud-compatible central server.

Det är avgörande att endast dessa mottagna audiosignaler och/eller endast ur dessa audiosignaler extraherade data användes av systemet för felidentifiering, för att verkställa en automatisk avstämning med i åtminstone en databank lagrade referensaudiosignaler och/eller ur dessa referensaudiosignaler extraherade data, för att genomföra en felklassifikation av elverktygets felfunktion. Med andra ord kan en audio-avstämning i stället för på audio-nivå äga rum fullständigt eller delvis på en nivå av den extraherade datan. It is crucial that only these received audio signals and / or only data extracted from these audio signals are used by the error identification system, to perform an automatic tuning with reference audio signals stored in at least one database and / or data extracted from these reference audio signals, to perform an error classification of the power tool malfunction. In other words, instead of at the audio level, an audio tuning can take place in whole or in part at a level of the extracted data.

Med andra ord använder systemet för felidentifiering den i databanken lagrade informationen i förbindelse med den här beskrivna automatiska avstämningen, för att möjliggöra en klassifikation av feltypen som motsvarar audiosignalen (under vissa omständigheter under beaktande av den av användaren angivna extrainformationen). I så måtto kan på särskilt fördelaktigt sätt genom det här beskrivna förfarandet alla de felkällor detekteras, identifieras och/eller lokaliseras, vilkas uppträdande samtidigt är förbundna med en akustisk signalverkan. Med upptagningen av ljuden kan symptomen beskrivas exakt som karakteristiska särdrag på felfunktioner och de till de speciella symtomen hörande felfunktionerna kan entydigt identifieras. I synnerhet kan det visa sig vara redan tillräckligt att anordna en enda mikrofon som akustisk detektor, för att detektera ett flertal felfunktioner som visar sig akustiskt. Ett större antal speciella fysikaliska sensorer, varvid vanligtvis en sensor erfordras för varje för övervakning avsedd driftsfunktion är inte längre nödvändig. In other words, the error identification system uses the information stored in the database in connection with the automatic tuning described here, to enable a classification of the error type corresponding to the audio signal (in some circumstances taking into account the additional information entered by the user). To that extent, in a particularly advantageous manner, by means of the method described here, all the sources of error can be detected, identified and / or located, the behavior of which is simultaneously connected with an acoustic signal effect. With the recording of the sounds, the symptoms can be described exactly as characteristic features of malfunctions and the malfunctions associated with the special symptoms can be unambiguously identified. In particular, it may already be sufficient to provide a single microphone as an acoustic detector, in order to detect a number of malfunctions which prove to be acoustic. A large number of special physical sensors, usually requiring a sensor for each operating function intended for monitoring, is no longer necessary.

Genom det här beskrivna systemet för användarinteraktion kan dessutom förfarandet aktiveras manuellt av en användare av elverktyget, exempelvis för en förutbestämd tid. Vid uppträdande av ett okänt eller intuitivt med en felfunktion förknippat ljud startar således användaren förfarandet, det vill säga, att först detekteras ljuden. In addition, through the user interaction system described here, the method can be activated manually by a user of the power tool, for example for a predetermined time. Thus, when an unknown or intuitive sound associated with a malfunction occurs, the user starts the process, that is, the sounds are first detected.

Efter aktiveringen av analysprocessen genom systemet av användarinteraktionen, exempelvis en pekskärm eller en annan inmatningsenhet, aktiveras förfarandet automatiskt vid uppträdande av för den felfria driften okända ljud för en förutbestämd tid. Härför är det således nödvändigt att kända ljudkulisser och/eller utvunna audiosignaler och/eller ur dessa audiosignaler extraherade data avseende individuella delar av elverktyget, vilka motsvarar en normal drift, lagras i ett minne, det vill säga i den här beskrivna databanken. Vid avvikande av de exempelvis kontinuerligt övervakade ljuden från den i databanken lagrade referensaudiosignalen kan förfarandet således automatiskt, det vill säga utan separat påverkan eller inställning utifrån, fastställa typen och/eller lokaliseringen av felet på elverktyget. Företrädesvis återger systemet för felidentifiering resultatet av felklassifikationen till användarinteraktionens system, det vill säga ett resultat kan meddelas optiskt och/eller även akustiskt till användaren av systemet för användarinteraktion, vilket exempelvis kan innefatta en bildskärm. After the activation of the analysis process by the system of the user interaction, for example a touch screen or another input device, the method is activated automatically upon the occurrence of sounds unknown to the fault-free operation for a predetermined time. For this purpose it is thus necessary that known sound scenes and / or extracted audio signals and / or data extracted from these audio signals concerning individual parts of the power tool, which correspond to a normal operation, are stored in a memory, i.e. in the database described here. By deviating the, for example, continuously monitored sounds from the reference audio signal stored in the database, the method can thus automatically, i.e. without separate external influence or setting, determine the type and / or location of the fault on the power tool. Preferably, the error identification system displays the result of the error classification to the user interaction system, i.e. a result can be communicated optically and / or acoustically to the user of the user interaction system, which may for example comprise a monitor.

Dessutom är det tänkbart vid det här beskrivna förfarandet respektive den här beskrivna anordningen för symptomidentifiering av felfunktioner att åtminstone ett elverktyg kan bringas i aktiv anslutning med ett flertal olika elverktyg, dock är det här beskrivna förfarandet och den här beskrivna anordningen i synnerhet lämpad för att endast finna användning i elverktyg. Det har nämligen visat sig att det här beskrivna förfarandet respektive den här beskrivna anordningen speciellt kompakt och platsbesparande inte bara kan byggas på eller i elverktygen, utan att dessutom kan de här beskrivna systemen anpassas till användarinteraktion och för felidentifiering till de konkreta egenskaperna hos elverktygen. Detta kan innebära att det här beskrivna förfarandet respektive den här beskrivna anordningen är olämplig att genomföra en feldiagnos, exempelvis i motorfordon. För användning av det här beskrivna förfarandet respektive den här beskrivna anordningen, exempelvis i sådana motorfordon, erfordras det nämligen ytterligare ombyggnadsarbeten och anpassningar till individuella system, vilka visserligen absolut är tänkbara att genomföra, dock är det här beskrivna förfarandet respektive den här beskrivna anordningen i synnerhet lämpad för att fastställa felfunktioner hos elverktyg. In addition, it is conceivable in the method described here and the device for symptom identification of malfunctions described here that at least one power tool can be brought into active connection with a number of different power tools, however, the method described here and the device described here are particularly suitable for only find use in power tools. Namely, it has been found that the method described here and the device described here in particular compact and space-saving can not only be built on or in the power tools, but also that the systems described here can be adapted to user interaction and for misidentification to the concrete properties of the power tools. This may mean that the method described here and the device described here are unsuitable for carrying out an error diagnosis, for example in motor vehicles. For the use of the method described here and the device described here, for example in such motor vehicles, further conversion work and adaptations to individual systems are required, which are admittedly absolutely conceivable to carry out, however, the method described here and the device described here in particular suitable for determining malfunctions of power tools.

Enligt åtminstone en utföringsform innefattar förfarandet för symptomidentifiering av felfunktioner ett första steg, varefter under en felfunktion hos elverktyget detekteras genererade ljud av åtminstone en mikrofon åtminstone tidvis, varvid de detekterade ljuden i ett nästa steg efter idrifttagande, genom manövrering och/eller styrning av ett system för användarinteraktion, mottages ljuden som audiosignaler av ett system för signalbearbetning av ett system för signalbearbetning via mikrofonen. According to at least one embodiment, the method for symptom identification of malfunctions comprises a first step, after which during a malfunction of the power tool generated sounds are detected by at least one microphone at least occasionally, the detected sounds in a next step after commissioning, by operating and / or controlling a system for user interaction, the sounds are received as audio signals by a signal processing system by a signal processing system via the microphone.

Därvid får ljuden genomgå en feldiagnos på så sätt att, i synnerhet bara, de mottagna audiosignalerna och/eller, i synnerhet bara ur audiosignalerna extraherade data, som t ex frekvensprofiler, därefter överförs till ett system för felidentifiering, varvid systemet för felidentifiering bara använder dessa mottagna audiosignaler och/eller bara ur audiosignalerna extraherade data, för att verkställa en automatisk avstämning med i åtminstone en databank lagrade referensaudiosignaler och/eller ur dessa referensaudiosignaler extraherade data, för att genomföra en felklassifikation av felfunktionen hos elverktyget. Det säger här sig själv att därvid kan även de ur referensaudiosignalerna extraherade datauppgifterna likaledes vara lagrade i databank. The sounds may then be misdiagnosed in such a way that, in particular only, the received audio signals and / or, in particular only data extracted from the audio signals, such as frequency profiles, are then transferred to an error identification system, the error identification system only using these received audio signals and / or data extracted only from the audio signals, to perform an automatic tuning with reference audio signals stored in at least one database and / or data extracted from these reference audio signals, to carry out a misclassification of the malfunction of the power tool. It goes without saying here that the data data extracted from the reference audio signals can also be stored in a data bank.

Enligt åtminstone en utföringsform baserar sig en felklassifikation av audiosignalerna på åtminstone en analysalgoritm, vilken är lagrad i systemet för felidentifiering och/eller i databanken, varvid medelst analysalgoritmen genomförs en indelning och/eller lokalisering av felfunktionen hos elverktyget. I så måtto är det möjligt att genom analysalgoritmen inte bara kunna bearbeta och indela de mottagna och företrädesvis av systemet för signalbearbetning bearbetade audiosignalerna och/eller ur audiosignalerna extraherade data i exempelvis olika felkategorier och/eller lokaliseringsorter hos elverktyget, utan att exempelvis även kunna medelst analysalgoritmen åter ännu en gång exempelvis bearbeta, kategorisera och/eller vidare uppdela audiosignalerna i olika svängningsbeståndsdelar, i synnerhet med avseende på deras frekvensspektrum och/eller fasspektrum hos signalerna. I så måtto tillåter den här beskrivna analysalgoritmen på särskilt tillförlitligt sätt inte bara en bestämning om det faktiskt föreligger en felfunktion hos elverktyget, utan tillåter dessutom även exempelvis bestämningen av allvarlighetsgraden av felfunktionen och/eller även en exakt uppgift om på vilken konstruktionsgruppdel hos elverktyget felfunktionen uppträder. Likaledes är det tänkbart att för identifiering av en felfunktion måste de av analysalgoritmen analyserade och kategoriserade audiosignalerna överskrida ett gränsvärde (på engelskar: threshold), från och med vilket det faktiskt föreligger en oacceptabel felfunktion. Är en felfunktion faktiskt fastställd, är det tänkbart att medelst systemet för felidentifiering och/eller de andra systemen till den här beskrivna anordningen respektive det här beskrivna förfarandet automatiskt och/eller av användaren (efter utgivande av en varningssignal) slå ifrån elverktyget. En risk för att användaren ska skada sig minimeras således. According to at least one embodiment, an error classification of the audio signals is based on at least one analysis algorithm, which is stored in the error identification system and / or in the database, whereby by means of the analysis algorithm a division and / or location of the error function of the power tool is performed. To this extent, it is possible to use the analysis algorithm not only to process and divide the received audio signals and preferably processed by the signal processing system and / or data extracted from the audio signals into, for example, different error categories and / or locations of the power tool, but also by means of the analysis algorithm. once again, for example, processing, categorizing and / or further dividing the audio signals into different oscillation components, in particular with respect to their frequency spectrum and / or phase spectrum of the signals. To that extent, the analysis algorithm described here allows in a particularly reliable manner not only a determination of whether there is in fact a malfunction of the power tool, but also allows, for example, the determination of the severity of the malfunction and / or an exact statement of the design component of the power tool. . It is also conceivable that in order to identify a malfunction, the audio signals analyzed and categorized by the analysis algorithm must exceed a limit value (in English: threshold), from which there is in fact an unacceptable malfunction. If a malfunction is actually determined, it is conceivable that by means of the fault identification system and / or the other systems of the device described here or the method described here, automatically and / or by the user (after issuing a warning signal) switch off the power tool. A risk of the user injuring himself is thus minimized.

Enligt åtminstone en utföringsform är mikrofonen, systemet för användarinteraktion, systemet för signalbearbetning och/eller systemet för felidentifiering inbyggt i åtminstone en mobil, företrädesvis internät-kompatibel terminal. I synnerhet kan det härvid beträffande terminalen röra sig om exempelvis en tablet-PC och/eller om en mobiltelefon. Skall en symptomidentifiering av möjliga felfunktioner genomföras på elverktyget, är det således tänkbart att elverktyget bringas in i ett närfältidentifieringsområde av den mobila terminalen, så att mikrofonen till mobilens terminal under driften av elverktyget, det vill säga under uppehållet av den mobila terminalen i elverktygets närhet, upptar ljuskulissen och därmed på särskilt enkelt sätt möjliggörs, att en anordning för felidentifiering inbyggs i åtminstone en delvis mobil, företrädesvis internet-kompatibel terminal. According to at least one embodiment, the microphone, the user interaction system, the signal processing system and / or the error identification system are built into at least one mobile, preferably internet-compatible terminal. In particular, the terminal may be, for example, a tablet PC and / or a mobile telephone. Should a symptom identification of possible malfunctions be performed on the power tool, it is thus conceivable that the power tool is brought into a near field identification area of the mobile terminal, so that the microphone to the mobile terminal during operation of the power tool, i.e. during the stay of the mobile terminal near the power tool. occupies the light stage and thus in a particularly simple manner makes it possible for a device for fault identification to be built into at least a partially mobile, preferably Internet-compatible terminal.

Det är nämligen tänkbart att efter en upptagning av ljudkulissen och en omvandling av ljuden till audiosignaler av systemet för felidentifiering, vilket företrädesvis, såsom redan nämnts ovan, likaledes kan vara inbyggt i en sådan terminal, sända dessa med en WLAN-ledning, vilken i synnerhet likaledes bör vara internet-kompatibel, till en extern anordnad och lagrad databank, för att kunna genomföra den slutgiltiga felklassifikationen av en möjlig felfunktion hos elverktyget. Namely, it is conceivable that after a recording of the soundstage and a conversion of the sounds into audio signals by the fault identification system, which preferably, as already mentioned above, may likewise be built into such a terminal, transmit these with a WLAN line, which in particular likewise should be internet compatible, to an externally arranged and stored database, in order to be able to carry out the final fault classification of a possible malfunction of the power tool.

Ett sådant mobilt system är således i synnerhet särskilt lämpat för en mycket vittgående och i möjligaste mån obegränsad användning på ett stort antal olika elverktyg, vilka kan vara positionerade på olika platser. Such a mobile system is thus particularly suitable for a very far-reaching and as far as possible unlimited use of a large number of different power tools, which can be positioned in different places.

Enligt åtminstone en utföringsform är databanken lagrad i åtminstone en central server. Beträffande centralservern kan det röra sig om en sådan server, vilken är en del av ett molnbaserat nätverk. I så måtto talar man beträffande en positionering av databanken i centralservern om en "molnbaserad diagnos". I detta fall är det nödvändigt att den totala anordningen är kompletterad med internet-kompatibla kommunikationsmedel. Detta kan betyda att mikrofonen, systemet för användarinteraktion, systemet för signalbearbetning och/eller systemet för felidentifiering åtminstone delvis är internet-kompatibla, så att ett datornätverk, exempelvis ett molnbaserat nätverk, kan skapas genom den totala anordningen. According to at least one embodiment, the data bank is stored in at least one central server. The central server may be such a server, which is part of a cloud-based network. To that extent, there is talk of a "cloud-based diagnosis" regarding the positioning of the database in the central server. In this case, it is necessary that the total device is supplemented with Internet-compatible means of communication. This may mean that the microphone, the user interaction system, the signal processing system and / or the error identification system are at least partially Internet compatible, so that a computer network, for example a cloud-based network, can be created through the overall device.

Enligt åtminstone en utföringsform lagras resultatdata av felklassifikationen i databanken, och dessa resultat används för tids- och/eller falldynamisk anpassning av analysalgoritmen. I en sådan utföringsform lagras således de genom resultatdata utvunna insikterna likaledes i en databank och kan användas till att exempelvis aktualisera den här beskrivna analysalgoritmen. Man talar således i fackmannajargong om "online-learning". Därvid betyder "tidsdynamisk anpassning" en anpassning av analysalgoritmen, exempelvis beroende av en drifttid för elverktyget och/eller en drifttid för anordningen för symptomidentifiering av felfunktioner hos elverktyget. En "falldynamisk anpassning" är en sådan anpassning av analysalgoritmen, vilken visserligen kan genomföras tidsoberoende, dock exempelvis innefattar en räknare, vilken räknar hur ofta redan ett förfarande för symptomidentifiering av felfunktioner har genomförts på det förhandenva rande elverktyget. Med andra ord rör det sig vid en falldynamisk anpassning om en sådan anpassning, vid vilken exempelvis ett räknarsystem är integrerat i anordningen, vilket medräknar genomförandet av det här beskrivna förfarandet på det förhandenvarande elverktyget. According to at least one embodiment, result data is stored by the error classification in the database, and these results are used for time and / or fall dynamic adaptation of the analysis algorithm. In such an embodiment, the insights obtained from the result data are thus also stored in a data bank and can be used, for example, to update the analysis algorithm described here. Thus, one speaks in professional jargon about "online learning". In this case, "time dynamic adaptation" means an adaptation of the analysis algorithm, for example depending on an operating time of the power tool and / or an operating time of the device for symptom identification of malfunctions of the power tool. A "fall dynamic adaptation" is such an adaptation of the analysis algorithm, which can be performed independently of time, however, for example includes a calculator, which calculates how often a procedure for symptom identification of malfunctions has already been performed on the available power tool. In other words, a fall dynamic adaptation is such an adaptation, in which, for example, a counter system is integrated in the device, which includes the implementation of the method described here on the available power tool.

Därvid är det nämligen tänkbart att det här beskrivna förfarandet respektive den här beskrivna anordningen för symptomidentifiering av felfunktioner är tillordnad åtskilliga elverktyg respektive kan genomföras på åtskilliga elverktyg. Därtill kan den här beskrivna anordningen innefatta ett identifikationsmedel, medelst vilket det förhandenva rande elverktyget kan identifieras, så att med avseende på det förhandenvarande identifierade elverktyget genomförs en sådan räknarställning och/eller en tidsdynamisk anpassning av algoritmen. Namely, it is conceivable that the method described here and the device for symptom identification of malfunctions described here are assigned to several power tools and can be carried out on several power tools. In addition, the device described here may comprise an identification means, by means of which the existing power tool can be identified, so that with respect to the previously identified power tool such a counter position and / or a time dynamic adaptation of the algorithm is performed.

Enligt åtminstone en utföringsform beträffande resultatdatauppgifterna av felklassifikationen såsom nämnts, är det nämligen möjligt, att den här beskrivna anordningen respektive det här beskrivna förfarandet förfogar över medel, vilka entydigt kan identifiera elverktyget och baserat på elverktygets karakteristika införs i systemet för felidentifiering ett motsvarande analysprogram respektive den motsvarande analysalgoritmen, vilket entydigt, företrädesvis bijektivt, är tillordnat elverktyget. Efter införandet tillhandahålls således det här beskrivna förfarandet, respektive den här beskrivna anordningen datadriftshistorik för den förflutna tiden. Med andra ord kan den här beskrivna anordningen genomföra en diagnos med datadrifthistoriken avseende det för undersökning avsedda elverktyget (t ex genom avstämning med den centrala databanken) och kan aktualisera denna service-historik motsvarande diagnosen. According to at least one embodiment regarding the result data data of the fault classification as mentioned, it is possible that the device described here and the method described here have means which can uniquely identify the power tool and based on the characteristics of the power tool a corresponding analysis program and the corresponding to the analysis algorithm, which is unambiguously, preferably bijectively, assigned to the power tool. Thus, after the introduction, the method described here, and the device described here, respectively, are provided with data operation history for the past time. In other words, the device described here can perform a diagnosis with the data operation history regarding the power tool to be examined (eg by reconciliation with the central data bank) and can update this service history corresponding to the diagnosis.

Användaren kan i detta fall förevisas användbar information (t ex kontaktdata för den för skötseln ansvariga servicemedarbetaren, garantins giltighetsperiod, möjlighet till direkt inledande kontakt, etc). In this case, the user can be presented with useful information (eg contact data for the service employee responsible for maintenance, the period of validity of the guarantee, the possibility of direct initial contact, etc.).

I synnerhet kan mikrofonen, systemet för användarinteraktion, systemet för signalbearbetning och/eller systemet för felidentifiering stå i datakommunikation med ett Global positioning System. In particular, the microphone, the user interaction system, the signal processing system and / or the error identification system may be in data communication with a Global Positioning System.

Enligt åtminstone en utföringsform bearbetar systemet för signalbearbetning audiosignalerna före vidareledningen till systemet för felidentifiering medelst åtminstone ett data- och/eller algoritmfilter. Ett sådant förfaringssätt möjliggör således, på ett särskilt tidsbesparande sätt, att systemet för felidentifiering särskilt snabbt, enkelt och kostnadsförmånligt kan analysera de i så måtto bearbetade audiosignalerna, utan att sådana extra data och/eller algoritmfilter först måste integreras på insatskrävande sätt i själva systemet för felidentifiering. Med andra ord möjliggör således detta en användning av ett system för felidentifiering, vilket förfogar över allmänt och inte speciellt för elverktyget och/eller systemet för signalbearbetning konfigurerade analysmedel. De av systemet för signalbearbetning bearbetade audiosignalerna leds nämligen vidare i en särskilt allmänt och lätt avkodande form till systemet för felidentifiering. According to at least one embodiment, the signal processing system processes the audio signals before the forwarding to the error identification system by means of at least one data and / or algorithm filter. Such an approach thus enables, in a particularly time-saving manner, that the error identification system can analyze the thus processed audio signals particularly quickly, easily and inexpensively, without such additional data and / or algorithm filters first having to be integrated in a demanding manner into the system itself. fault identification. In other words, this enables the use of a fault identification system, which has in general and not in particular means of analysis configured for the power tool and / or the system for signal processing. Namely, the audio signals processed by the signal processing system are passed on in a particularly general and easily decoding form to the error identification system.

Enligt åtminstone en utföringsform inmatas medelst systemet för användarinteraktion och/eller åtminstone ett ytterligare gränssnitt aparattypiska parametrar för elverktyget, varvid de aparattypiska parametrarna entydigt är tillordnade den motsvarande felklassifikationen och/eller ett elverktyg. Exempelvis rör det sig beträffande den aparattypiska parametern om ett typnummer för elverktyget och/eller om en produktbeteckning för elverktyget, vilka möjliggör för systemet för användarinteraktionen att entydigt identifiera detta elverktyg. According to at least one embodiment, by means of the user interaction system and / or at least one further interface, device-typical parameters for the power tool are entered, the device-type parameters being unambiguously assigned to the corresponding fault classification and / or a power tool. For example, in the case of the device-typical parameter, this is a type number for the power tool and / or a product designation for the power tool, which enables the system for the user interaction to uniquely identify this power tool.

Därutöver avser den här beskrivna uppfinningen en anordning för symptomidentifiering av felfunktioner hos åtminstone ett elverktyg. Därvid uppvisar den här beskrivna anordningen för symptomidentifiering av felfunktioner hos åtminstone ett elverktyg samma utformningar och fördelar, som det här beskrivna förfarandet. Det vill säga, de för det här beskrivna förfarandet presenterade kriterierna gäller likaledes för den här beskrivna anordningen och omvänt. In addition, the invention described herein relates to a device for symptom identification of malfunctions of at least one power tool. In this case, the device described here for symptom identification of malfunctions of at least one power tool has the same designs and advantages as the method described here. That is, the criteria presented for the procedure described herein also apply to the device described herein and vice versa.

Enligt åtminstone en utföringsform innefattar den här beskrivna anordningen åtminstone en mikrofon, vilken är utformad och konfigurerad för att åtminstone tidvis detektera de av elverktyget genererade ljuden under en felfunktion hos elverktyget, varvid de detekterade ljuden efter idrifttagandet av anordningen, genom manövrering och/eller styrning av ett system för användarinteraktion, genom ett system för signalbearbetning kan mottagas via mikrofonen som audiosignal. According to at least one embodiment, the device described here comprises at least one microphone, which is designed and configured to at least occasionally detect the sounds generated by the power tool during a malfunction of the power tool, the detected sounds after commissioning of the device, by operating and / or controlling a system for user interaction, through a system for signal processing can be received via the microphone as an audio signal.

Därvid får ljuden genomgå en feldiagnos på så sätt att de mottagna audiosignalerna och/eller ur audiosignalerna extraherade data därefter är överförbara till ett system för felidentifiering, varvid systemet för felidentifiering är konfigurerat att endast använda dessa mottagna audiosignaler, för att genomföra en automatisk avstämning med de i åtminstone en databank lagrade referensaudiosignalerna och/eller ur referensaudiosignalerna extraherade data, för att genomföra en felklassifikation av elverktyget. The sounds are then subjected to an error diagnosis in such a way that the received audio signals and / or data extracted from the audio signals are then transferable to an error identification system, the error identification system being configured to use only these received audio signals, to perform an automatic tuning with the in at least one database stored the reference audio signals and / or data extracted from the reference audio signals, in order to perform a misclassification of the power tool.

Därvid uppvisar den här beskrivna anordningen, såsom nämnts ovan, samma fördelar och individuella utformningar i samband med det här beskrivna förfarandet. In this case, the device described here has, as mentioned above, the same advantages and individual designs in connection with the method described here.

I det följande skall det här beskrivna förfarandet samt den här beskrivna anordningen för symptomidentifiering av en felfunktion belysas närmare med hjälp av ett utföringsexempel och de därtill hörande figurerna. In the following, the method described here as well as the device described here for symptom identification of a malfunction will be further elucidated with the aid of an exemplary embodiment and the associated figures.

Fig. 1 schematisk vy av ett utföringsexempel av ett här beskrivet förfarande samt en här beskriven anordning. Fig. 1 is a schematic view of an embodiment of a method described here and a device described here.

I utföringsexemplet och figuren är likadana eller likadant fungerande beståndsdelar i samtliga fall försedda med samma hänvisningstecken. De här visade elementen är inte åskådliggjorda i rätta proportioner, snarare kan de individuella elementen vara överdrivet stora för att bättre förstås. In the exemplary embodiment and the figure, identical or similarly functioning components are in all cases provided with the same reference numerals. The elements shown here are not illustrated in proper proportions, rather, the individual elements may be excessively large for better understanding.

I fig. 1 är med hjälp av en schematisk framställning ett utföringsexempel av en här beskriven anordning 101 för symptomidentifiering av felfunktioner hos ett elverktyg 1 visat. In Fig. 1, by means of a schematic representation, an embodiment of a device 101 described here for symptom identification of malfunctions of a power tool 1 is shown.

Den här beskrivna anordningen innefattar en mikrofon 3, ett system för användarinteraktion 4, ett system för signalbearbetning 5, ett system för felidentifiering 6 samt en databank 7. The device described here comprises a microphone 3, a system for user interaction 4, a system for signal processing 5, a system for error identification 6 and a database 7.

Därvid föranleder en användare i ett första steg starten av diagnos-funktionaliteten via systemet för användarinteraktion 4. Därvid innehåller systemet möjligtvis åtminstone ett gränssnitt, med vilket användaren valfritt kan ange extra information (t ex aparattyp, serienummer). In a first step, a user causes the start of the diagnostic functionality via the system for user interaction 4. In this case, the system may contain at least one interface, with which the user can optionally enter additional information (eg device type, serial number).

I ett nästa steg mottager systemet för signalbearbetning 5 de från det för undersökning avsedda elverktyget 1 utgående ljuden 2A vilka konverteras av mikrofonen till motsvarande audiosignaler 2B, bearbetar dessa genom lämplig filtrering och kriterieextraktion. In a next step, the signal processing system 5 receives the sounds 2A output from the test tool 1 to be examined, which are converted by the microphone to the corresponding audio signals 2B, processing them by appropriate filtering and criterion extraction.

I ett nästa steg skickas dessa bearbetade audiosignaler och/eller ur audiosignalerna extraherade, bearbetade data sålunda av systemet för signalbearbetning 5 (under vissa omständigheter tillsammans med från användaren angiven extrainformation) till systemet förfelidentifiering 6. In a next step, these processed audio signals and / or data extracted from the audio signals are thus sent by the signal processing system 5 (under certain circumstances together with additional information specified by the user) to the system error identification 6.

Systemet för felidentifiering 6 använder den i en databank 7 lagrade informationen i förbindning med en lämplig matematisk modell för klassificering av feltypen (under vissa omständigheter under beaktande av från användaren angiven extrainformation) som motsvarar audiosignalen 2B. Beträffande den lämpliga matematiska modellen för klassificering av audiosignalen 2B kan det i synnerhet röra sig om en analysalgoritm, vilken först och främst är anpassad till det speciella elverktyget 1 och/eller även kan vara inriktad och inställd på en med avseende på en särskilt för användaren ansedd som signifikant viktig feltyp. The error identification system 6 uses the information stored in a database 7 in conjunction with a suitable mathematical model for classifying the error type (in certain circumstances taking into account additional information specified by the user) which corresponds to the audio signal 2B. Regarding the suitable mathematical model for classifying the audio signal 2B, it may in particular be an analysis algorithm, which is first and foremost adapted to the special power tool 1 and / or may also be focused and set on one with respect to a specially designed for the user. as a significantly important field type.

Resultatdata 2C avseende felklassifikationen lagras i databanken 7 och kan därtill användas för att tids- och falldynamiskt anpassa och aktualisera (på engelska: onlinelearning) analysalgoritmen. Result data 2C regarding the error classification is stored in the database 7 and can also be used to time and fall dynamically adapt and update (in English: online learning) the analysis algorithm.

Systemet för felidentifiering 6 sänder därefter resultatdata och/eller data avseende felklassifikationen till systemet för användarinteraktion 4, vilket exempelvis kan vara en display-skärm. The error identification system 6 then sends result data and / or error classification data to the user interaction system 4, which may be, for example, a display screen.

De olika (del)systemen måste därvid inte nödvändigtvis vara lokaliserade på samma fysikaliska apparat. Det är t ex tänkbart med en uppdelning i en handhållen apparat (t ex en smartphone plus motsvarande "app") och en central server för automatisk analys ("datorbaserad diagnos"). I detta fall är det fördelaktigt om det totala systemet kompletteras med lämpliga kommunikationsmedel (t ex internet-kompatibilitet) (såsom de exempelvis är standardmässigt disponibla i en smartphone). The different (sub) systems do not necessarily have to be located on the same physical device. It is conceivable, for example, to have a division into a handheld device (eg a smartphone plus the corresponding "app") and a central server for automatic analysis ("computer-based diagnosis"). In this case, it is advantageous if the total system is supplemented with suitable means of communication (eg internet compatibility) (as they are, for example, available as standard in a smartphone).

Diagnosresultatet kan valfritt utvärderas efteråt (t ex kan en service-medarbetare efter diagnosen med det här presenterade systemet kontrollera den för undersökning avsedda apparaten med avseende på detta fel och sålunda fastställa den automatiska diagnosens korrekthet). The diagnostic result can optionally be evaluated afterwards (for example, after the diagnosis with the system presented here, a service employee can check the device to be examined for this error and thus determine the correctness of the automatic diagnosis).

Efter att diagnosresultatet har utvärderats (t ex via en motsvarande funktionalitet i systemet av användarinteraktionen 4 och/eller i systemet för felidentifiering (6) noteras denna utvärdering i databanken 7 och analysalgoritmen, i synnerhet den matematiska modellen av analysalgoritmen, för klassificering av feltypen kan anpassas motsvarande, exempelvis tidsdynamiskt. After the diagnostic result has been evaluated (eg via a corresponding functionality in the system of the user interaction 4 and / or in the system for error identification (6), this evaluation is noted in the database 7 and the analysis algorithm, in particular the mathematical model of the analysis algorithm, can be adapted. correspondingly, for example time dynamically.

Det är dock ändå tänkbart att den här beskrivna anordningen 101 är utrustad med ytterligare valfria anslutningar för ytterligare sensorer. Såtillvida användaren ansluter dessa extra sensorer före diagnosen, kan deras signaler likaledes användas för diagnos. Sådana sensorer skall dock endast förstås som helt valfria och utformar bara en ytterligare fördelaktig utformning av den här beskrivna uppfinningen. However, it is still conceivable that the device 101 described here is equipped with additional optional connections for additional sensors. To the extent that the user connects these additional sensors before the diagnosis, their signals can also be used for diagnosis. However, such sensors are to be understood only as being completely optional and constitute only a further advantageous embodiment of the invention described herein.

Det är även tänkbart att det här beskrivna systemet för felidentifiering sammankopplar en diagnos med en data-drifthistorik för elverktyget 1. En sådan service-förhistoria kan genomföras med audiosignalerna genom en avstämning med den centrala databanken 7, så att service-historiken under diagnosen också motsvarande kan anpassas och aktualiseras. Användaren förevisas i detta fall användbar information (t ex kontaktdata för den för skötseln ansvariga servicemedarbetaren, garantins giltighetsperiod, möjlighet till direkt inledande kontakt, etc). It is also conceivable that the system for error identification described here connects a diagnosis with a data operating history for the power tool 1. Such a service prehistory can be performed with the audio signals by a reconciliation with the central database 7, so that the service history during the diagnosis also corresponds to can be adapted and updated. In this case, the user is presented with useful information (eg contact data for the service employee responsible for maintenance, the period of validity of the guarantee, the possibility of direct initial contact, etc.).

Såtillvida delar av systemet kan bedrivas på en smartphone-liknande plattform, kan systemet under vissa omständigheter, och med användarens samförstånd, även använda extra funktioner och sändarsignaler. Det är nämligen tänkbart att mikrofonen 3, systemet för användarinteraktion 4, systemet för signalbearbetning 5 och/eller systemet för felidentifiering 6 står i datakommunikation med ett Global Positioning System (GPS), så att den exakta platsen alltid kan fastställas såväl för den här beskrivna anordningen 101 för feldiagnos som även för elverktyget 1. Exempelvis kan på en mobil terminal, alltså nämnda smartphone, på vilken samtliga system hos anordningen 101 med undantag för databanken kan vara integrerade och inbyggda, den närmast belägna service-verkstaden för den för undersökning avsedda apparaten, det vill säga elverktyget 1, indikeras, eller så kan kommunikations-funktionerna hos nämnda smartphone användas för att komma i kontakt med en service-medarbetare (t ex via anrop, SMS, e-mail etc.). To the extent that parts of the system can be operated on a smartphone-like platform, the system may in certain circumstances, and with the user's consent, also use additional functions and transmitter signals. Namely, it is conceivable that the microphone 3, the user interaction system 4, the signal processing system 5 and / or the error identification system 6 are in data communication with a Global Positioning System (GPS), so that the exact location can always be determined for the device described here. 101 for fault diagnosis as well as for the power tool 1. For example, on a mobile terminal, i.e. the said smartphone, on which all systems of the device 101 with the exception of the data bank can be integrated and built-in, the nearest service workshop for the device to be examined can, that is, the power tool 1, is indicated, or the communication functions of the said smartphone can be used to get in touch with a service employee (eg via calls, SMS, e-mail, etc.).

Summa summarum uppvisar således, såsom ovan redan flera gånger har nämnts, den här beskrivna uppfinningen de särskilda fördelarna, vilka kan ses däri att den här beskrivna anordningen 101, förutom åtminstone en mikrofon 3, inte erfordrar några ytterligare sensorsignaler. I synnerhet är varken någon stomljudsensor eller någon gyrometer absolut nödvändig. Thus, as has already been mentioned several times above, the invention described here has the particular advantages, which can be seen in the fact that the device 101 described here, apart from at least one microphone 3, does not require any additional sensor signals. In particular, neither a body sound sensor nor a gyrometer is absolutely necessary.

Därvid detekterar systemet inte bara det faktum att en defekt föreligger, utan klassificerar felet automatiskt och kan även lokalt omedelbart lokalisera detta på elverktyget 1. In doing so, the system not only detects the fact that a defect exists, but classifies the fault automatically and can also locally locate this on the power tool 1 immediately.

Efter att systemet har tagits i drift, kan således även den interna databanken aktualiseras automatiskt och de matematiska modellerna (det vill säga analysalgoritmen) för feldiagnos anpassas motsvarande. En utvärdering av den automatiska diagnosen efteråt är dock likaledes tänkbar, så att systemet därmed är särskilt anpassningsbart och kan förbättra sin kapacitet i den löpande driften. After the system has been put into operation, the internal data bank can thus also be updated automatically and the mathematical models (ie the analysis algorithm) for error diagnosis adjusted accordingly. However, an evaluation of the automatic diagnosis afterwards is also conceivable, so that the system is thus particularly adaptable and can improve its capacity in the day-to-day operation.

Ifall att en central databank 7 användes, så kan denna automatiskt använda ett centralt förråd av redan lagrade referensaudiosignaler och/eller ur referensaudiosignaler extraherade data för diagnostiska ändamål, för att diagnosticera fel. Denna information kan då utvärderas vid en senare tidpunkt för statistiska ändamål. If a central database 7 is used, it can automatically use a central repository of already stored reference audio signals and / or data extracted from reference audio signals for diagnostic purposes, in order to diagnose errors. This information can then be evaluated at a later time for statistical purposes.

Uppfinningen är inte begränsad genom beskrivningen med hjälp av utföringsexemplen och figuren. Snarare innefattar uppfinningen varje nytt särdrag samt varje kombination av särdrag, vilket i synnerhet innefattar varje kombination av särdrag i patentkraven, även när detta särdrag eller denna kombination själv inte uttryckligen anges i patentkraven eller i utföringsexemplen. The invention is not limited by the description with the aid of the exemplary embodiments and the figure. Rather, the invention encompasses any new feature as well as any combination of features, which in particular includes any combination of features in the claims, even when this feature or this combination itself is not expressly stated in the claims or in the embodiments.

Lista över hänvisningsbeteckningar 1 elverktyg 2A ljud 2B audiosignaler 2C resultatdata 3 mikrofon 4 system för användarinteraktion system för signalbearbetning 6 system förfelidentifiering 7 databank 8 centralserver 100 förfarande för symptomidentifiering av felfunktioner 101 anordning för symptomidentifiering av felfunktioner List of reference numerals 1 power tool 2A audio 2B audio signals 2C result data 3 microphone 4 user interaction system signal processing system 6 fault identification system 7 database 8 central server 100 procedure for symptom identification of fault functions 101 device for symptom identification of fault functions

Claims

Patent claims

Method (100) for symptom identification of malfunctions of at least one power tool (1), characterized in that - during a malfunction of the power tool (1) the sounds (2A) produced by the power tool are detected by at least one microphone (3) at least occasionally, the detected sounds (2A) after commissioning, are guided by operation and / or control of a user interaction system (4), to a signal processing system (5) and the sounds (2A) are received by the signal processing system (5) via the microphone (3). ) as audio signals (2B), the sounds (2A) may be misdiagnosed in such a way that, in particular only, the received audio signals (2B) and / or, in particular only, data extracted from the audio signals (2B) are then transmitted to an error identification system (6), the error identification system (6) using only those received audio signals (2B) and / or only these data extracted from the audio signals (2B), in order to effect an automatic tuning with at least one da tab (7) stored reference audio signals and / or data extracted from the reference audio signals, to perform an error classification of the malfunction of the power tool (1), and -that result data (2C) of the error classification is stored in the database (7), and these results are used for time and / or case dynamic adaptation of the analysis algorithm.

Method according to claim 1, characterized in that the error classification of the audio signals (2B) is based on at least one analysis algorithm, which is stored in the system for error identification (6) and / or in the database (7), wherein by the analysis algorithm a division and / or locating the malfunction of the power tool (1).

Method according to Claim 1 or 2, characterized in that the microphone (3), the user interaction system (4), the signal processing system (5) and / or the error identification system (6) are built into at least one mobile, preferably Internet-compatible, terminal. .

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the data bank (7) is stored in at least one central server (8).

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the result data (2C) of the error classification are reconciled with a data operating history of the power tool (1) ·

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the microphone (3), the user interaction system (4), the signal processing system (5) and / or the error identification system (6) are in data communication with a Global Positioning System (GPS). .

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the signal processing system (5) processes the audio signals (2B) before they are passed on to the error identification system (6) by means of at least one data and / or algorithm filter.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that by means of the user interaction system (4) and / or at least one further interface, device-typical parameters are entered for the power tool (1), the device-typical parameters being unambiguously assigned to the corresponding fault classification and / or power tool.

Device (101) for symptom identification of malfunctions of at least one power tool (1), characterized in that - at least one microphone (3), which is designed and intended to detect those of the power tool at least occasionally during a malfunction of the power tool (1). (1) produced the sounds (2A), the detected sounds (2A) after the commissioning of the device (101), are guided by operation and / or control of a system for user interaction (4), to a system for signal processing (5) and the sounds (2A) are receivable via the microphone (3) as audio signals (2B), and the sounds (2A) may be misdiagnosed in such a way that, in particular only, the received audio signals (2B) and / or, in particular only, data extracted from the audio signals (2B) is then transmitted to an error identification system (6), the error identification system (6) being configured to use only those received audio signals (2A) and / or only this data extracted from the audio signals (2B). , in order to perform an automatic tuning with reference audio signals stored in at least one database (7) and / or data extracted from the reference audio signals, to perform a fault classification of the fault function of the power tool (1), and - the device being designed for storing result data (2C) of the fault classification in the database (7), and for using these results for time and / or case dynamic adaptation of the analysis algorithm.