WO2021116219A1 - Vorrichtung und verfahren zur leckageerkennung bei einem hydraulikzylinder - Google Patents

Vorrichtung und verfahren zur leckageerkennung bei einem hydraulikzylinder Download PDF

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WO2021116219A1
WO2021116219A1 PCT/EP2020/085359 EP2020085359W WO2021116219A1 WO 2021116219 A1 WO2021116219 A1 WO 2021116219A1 EP 2020085359 W EP2020085359 W EP 2020085359W WO 2021116219 A1 WO2021116219 A1 WO 2021116219A1
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pressure
hydraulic cylinder
pressure sensor
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leak
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PCT/EP2020/085359
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Michael Österreicher
Jürgen Bopp
Hans-Peter Lavergne
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Liebherr-Components Kirchdorf GmbH
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Publication date
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Definitions

  • the present invention relates to a device and a method for leak detection in a hydraulic cylinder, in particular a differential cylinder.
  • Hydraulic seals especially piston seals, are subject to one
  • the device for detecting leaks in a hydraulic cylinder comprises a first pressure sensor for detecting a pressure value in a first pressure chamber of a hydraulic cylinder, a second pressure sensor for detecting a pressure value in a second pressure chamber of the hydraulic cylinder, and an evaluation unit for continuously detecting the pressure values from the first Pressure sensor and the second pressure sensor, wherein the evaluation unit is designed to detect a leakage deviating from the standard, preferably internal leakage, of the hydraulic cylinder based on the detected pressure values of the first pressure sensor and the second pressure sensor.
  • the hydraulic cylinder can be a double-acting hydraulic cylinder which has a pressure sensor provided for this purpose for each pressure chamber.
  • the evaluation unit is now able to analyze the pressure values obtained from the two pressure sensors connected to the two pressure chambers and to evaluate them with regard to an abnormally high leakage. Both at least one pressure value from the first pressure sensor and at least one pressure value from the second pressure sensor are included in the evaluation.
  • the evaluation unit uses a neural network or is a neural network for evaluating the detected pressure values of the first pressure sensor and the second pressure sensor.
  • a neural network given appropriate training data, develops its own criteria or classification parameters on the basis of which it recognizes whether a hydraulic cylinder has a leak or not.
  • specifications on the basis of which the neural network should make decisions.
  • the evaluation unit is designed to use machine learning to generate combinations of pressure values of the to classify the first pressure sensor and the second pressure sensor as lying within the norm or outside the norm.
  • the recorded pressure values can be evaluated while the hydraulic cylinder is in operation, so that the hydraulic cylinder is continuously monitored during operation.
  • the evaluation unit can be designed to use machine, unsupervised learning (also called: unsupervised learning) to form the classification parameters for recognizing a leak in the hydraulic cylinder that deviates from the norm.
  • unsupervised learning also called: unsupervised learning
  • the grouping of data is in the foreground.
  • the basis for this are usually statistical methods so that dependencies in the supplied data can be recognized.
  • specific values of pressure value combinations of the two pressure sensors, or of sequences thereof are linked with normal operation of the hydraulic cylinder or with a state deviating from the norm.
  • An anomaly detection is also possible, which by suitable formation of clusters (classification parameters) determines which data sets correspond to the norm and which are more conspicuous.
  • the evaluation is preferably also based on rules and relationships created by the machine. It is thus possible that a leaky piston in the hydraulic cylinder can be detected at an early stage.
  • the evaluation unit is designed to perform a combination to subject the pressure values of the two pressure sensors to a plausibility check based on the principle of monitored learning.
  • the invention also relates to a method for leak detection in a hydraulic cylinder, in which method pressure values of a first pressure sensor, which measures the pressure in a first chamber of a hydraulic cylinder, and pressure values of a second pressure sensor, which measures the pressure in a second chamber of the hydraulic cylinder, continuously are recorded, and a leakage deviating from the norm, preferably internal leakage, is concluded on the basis of the recorded pressure values.
  • An internal leak in a hydraulic cylinder is a flow of hydraulic fluid across the piston from one pressure chamber to the other pressure chamber. Such a flow is prevented by an intact piston seal.
  • the deviation from the norm occurs through the classification of pressure values of the two chambers measured at the same time or a series of pressure values of the two chambers measured at the same time.
  • the data measured by the pressure sensors at a point in time form a data record or part of a data record, which is checked for abnormalities by the evaluation unit.
  • the data record can, for example, also be linked to a displacement state of the piston, so that a
  • Movement deviation of the piston is detected with inconspicuous pressure values.
  • the data records generated can also represent data records from a certain time sequence, so that the evaluation does not have to be limited to a specific point in time and circumstances that change over time also become visible.
  • machine learning is used to assess whether there is a deviation from the norm, in particular unsupervised machine learning, preferably by taking measurement data from the first pressure sensor and the second pressure sensor from a defective hydraulic cylinder as well as measurement data from the first Pressure sensor and the second pressure sensor can be used by a non-defective hydraulic cylinder for a training sequence of machine unsupervised learning.
  • the peculiarity of unsupervised learning is that the expected output is not known at the beginning of the learning process.
  • the data sets obtained from unsupervised learning are therefore used as labeled data sets and used as training data for subsequent monitored learning. This results in a model that can be tested with the labeled data.
  • the evaluation of whether there is a leak that deviates from the standard is carried out during the operation of the hydraulic cylinder. It can further be provided that the evaluation of whether there is a leakage deviating from the norm is carried out by classifying pressure values measured at the same time in the two chambers or a chronological sequence of pressure values measured at the same time in the two chambers. It is also possible to use not only the pressure values of the two pressure sensors but also the displacement state of the hydraulic cylinder to evaluate whether there is a leak that deviates from the standard.
  • a pressure value of the first pressure sensor, a pressure value of the second pressure sensor and the displacement state of the hydraulic cylinder can form a data record for a common point in time, and the evaluation of whether there is a leak that deviates from the norm on the basis of this data record or a chronological sequence of several of these data records respectively.
  • the first pressure sensor and / or the second pressure sensor is / are arranged directly in the hydraulic cylinder or is / are integrated there.
  • This arrangement position enables the significantly higher damping pressures to be recorded, which is an advantage because it is as high as possible
  • the first pressure sensor and / or the second pressure sensor is connected to the Cylinder connections of the hydraulic cylinder or even on an upstream control block is / are in order to infer the pressure conditions inside the hydraulic cylinder.
  • this arrangement position too, a conclusion about a leak in the piston seal is possible by detecting the pressure by means of the first pressure sensor and / or the second pressure sensor.
  • Such an arrangement position is appropriate, for example, when the hydraulic cylinder has no mechanical damping.
  • the hydraulic cylinder has mechanical damping.
  • the external unit is an engine control device, is implemented in such an engine control device or is based on an engine control device.
  • the advantage of integrating the evaluation unit in an engine control device is that such an engine control device is already present in a construction machine that carries a hydraulic cylinder provided with the leakage detection, so that additional hardware is no longer required.
  • FIG. 1 a schematic representation of the device according to the invention on a hydraulic cylinder
  • FIG. 2 a schematic representation of the device according to the invention on a hydraulic cylinder
  • 1 shows a schematic representation of a differential cylinder which is divided into a first pressure chamber 3 and a second pressure chamber 4 by a piston.
  • the piston has a seal 6 so that the two Pressure chambers are fluidically separated from one another. If the piston is moved, this takes place via the supply and corresponding discharge of a hydraulic fluid via the two fluid connections 7. However, if the seal 6 is defective or has already been worn beyond the permissible extent, there is a leakage 5, so that hydraulic fluid from a under high Pressurized chamber 3 flows to a chamber 4 under less pressure.
  • a pressure sensor 2 is provided on each of the two pressure chambers 3, 4 in order to transmit pressure values to a computing unit 1. An evaluation then takes place in this arithmetic unit, which can detect a leak between the two chambers across the piston on the basis of the determined pressure values of the two pressure chambers.
  • the piston seal is typically worn, so that there is a fluid passage between the two pressure chambers that are actually separated by the piston.
  • the pressure states which clearly identify the leakage state of the hydraulic cylinder, are classified in the computing unit by means of machine learning. During the operation of the hydraulic cylinder, the pressure signals from the two chambers are evaluated and conclusions are drawn as to the operating state of the piston seal.
  • S1 and S2 indicate that both a completely intact hydraulic cylinder as a reference and a defective hydraulic cylinder with a worn piston seal are required in order to generate corresponding measurement data for the two hydraulic cylinders in S3.
  • S3 the pressure of a differential cylinder is recorded on the rod and piston side. The detection can take place over a certain travel path with different pressure loads on the cylinder and also access values from the displacement measuring system of the hydraulic cylinder.
  • S4 form reference measurement data
  • the measurement data of the defective hydraulic cylinder form measurement data of the defective cylinder (S5).
  • the measurement data of the intact and the defective hydraulic cylinder are combined into a common data set in order to be used as the basis for unsupervised machine learning.
  • the underlying cluster method is a density-based method that makes use of algorithms for data density and distance functions.
  • the labeled data (S8) are then obtained therefrom, which are used in S9 as training data for monitored machine learning (S10).
  • the neural network trained in this way forms a model (S11) on the basis thereof, which can be tested with test data (S12) obtained from the labeled data (S8) so that a tested model (S13) is obtained as a result.
  • This tested model (S13) is used by the computing unit 1, so that, given the corresponding pressure values of the two pressure sensors, one can reliably infer a defect in the piston seal.
  • the pressure values generated are simply continuously passed on to the arithmetic unit 1, based on the model tested can detect a leak that deviates from the standard, which is caused by a defective piston seal.

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Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, umfassend: einen ersten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer ersten Druckkammer eines Hydraulikzylinders, einen zweiten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer zweiten Druckkammer des Hydraulikzylinders, eine Auswerteeinheit zum kontinuierlichen Erfassen der Druckwerte von dem ersten Drucksensor und dem zweiten Drucksensor, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, aufgrund der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, des Hydraulikzylinders zu erkennen.

Description

Vorrichtung und Verfahren zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, insbesondere einem Differenzialzylinder.
Hydraulikdichtungen, insbesondere Kolbendichtungen, unterliegen einem
Verschleiß und müssen während der Lebensdauer des Hydraulikzylinders gewechselt werden. Weiter kann es Vorkommen, dass nicht vorhersehbare Betriebszustände oder im Hydraulikfluid enthaltene Verschmutzungen zu einem vorzeitigen Verschleiß der Kolbendichtung oder anderer Dichtungen des Hydraulikzylinders führen.
Abgenutzte oder beschädigte Dichtungen führen zu einer ungewollten Leckage. Schwer zu erkennen ist dabei vor allem eine Beschädigung an der Kolbendichtung, da bei einem Differenzialzylinder die dadurch hervorgerufene Leckage nicht von außen an dem Hydraulikzylinder erkennbar ist. So kommt es lediglich zu einem
Übertritt von Hydraulikflüssigkeit von einer unter hohen Druck stehenden Hydraulikkammer zu der unter weniger hohen Druck stehenden Hydraulikkammer. Nachteilhaft hieran ist, dass für ein Halten des Hydraulikzylinders eine höhere Pumpleistung erforderlich ist, da das aufgrund der Leckage abfließende Hydraulikfluid nachgepumpt werden muss. Im schlimmsten Fall kann es neben den bereits angesprochenen Wirkungsgradverlusten zu einem Totalausfall des Hydraulikzylinders kommen, was in der Regel eine ungewollte Stillstandszeit der mit dem Hydraulikzylinder versehenen Maschine mit sich bringt.
Es ist demnach das Ziel der vorliegenden Erfindung Leckagen, insbesondere bei einer Kolbendichtung frühzeitig bereits dann zu erkennen, wenn diese erst einen unmerklich geringen Wirkungsgradverlust mit sich bringen und/oder von außen noch keinerlei sichtbare Anzeichen für eine Leckage erkennbar sind.
Mit einer solchen Information einer sich ankündigenden Leckage bzw. einer bereits entstandenen sehr geringen Leckage kann rechtzeitig eine Wartung oder eine Reparatur in Auftrag gegeben werden, so dass unvorhergesehene Stillstandszeiten der mit dem Hydraulikzylinder versehenen Maschine nicht mehr auftreten. Weiter kann der Hydraulikzylinder betriebsgerechter gewartet werden, da der Verschleißzustand rechtzeitig detektiert wird, so dass Betriebs- Wartungs- und Energiekostengespart werden können.
Das vorliegend diskutierte Problem wird mit einer Vorrichtung nach Anspruch 1 bzw. einem Verfahren nach Anspruch 8 gelöst, das sämtliche Merkmale des Anspruchs 1 aufweist.
Gemäß der Erfindung umfasst die Vorrichtung zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder einen ersten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer ersten Druckkammer eines Hydraulikzylinders, einen zweiten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer zweiten Druckkammer des Hydraulikzylinders, und eine Auswerteeinheit zum kontinuierlichen Erfassen der Druckwerte von dem ersten Drucksensor und dem zweiten Drucksensor, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, aufgrund der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, des Hydraulikzylinders zu erkennen. Der Hydraulikzylinder kann nach einer Fortbildung der Erfindung ein doppeltwirkender Hydraulikzylinder sein, der je Druckkammer einen dafür vorgesehenen Drucksensor aufweist. Die Auswerteeinheit ist nun dazu in der Lage, die erhaltenen Druckwerte der beiden mit den zwei Druckkammern verbundenen Drucksensoren zu analysieren und hinsichtlich einer unnormal hohen Leckage zu bewerten. Dabei gehen sowohl mindestens ein Druckwert des ersten Drucksensors wie auch mindestens ein Druckwert des zweiten Drucksensors in die Auswertung ein.
Die Auswertung ermöglicht demnach eine Überprüfung, ob die Dichtung, insbesondere die Kolbendichtung des Hydraulikzylinders weiterhin funktioniert oder bereits eine Leckage zulässt. Es ist dabei die Grundidee der vorliegenden Erfindung, dass beispielsweise über eine Druckdifferenz der von den beiden Drucksensoren erfassten Druckwerte auf einen Dichtungsverschleiß (=Leackage) geschlossen werden kann. Dieser Ansatz, nämlich das beobachten der beiden Druckwerte der Drucksensoren in den verschiedenen Kammern des Hydraulikzylinders, ist aus dem Stand der Technik nicht bekannt.
Nach einer optionalen Modifikation der Erfindung kann ferner vorgesehen sein, dass die Auswerteeinheit zur Auswertung der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors ein neuronales Netz verwendet oder ein neuronales Netz ist. Vorteilhaft hieran ist, dass ein neuronales Netz bei entsprechenden Trainingsdaten eigene Kriterien bzw. Klassifikationsparameter entwickelt, anhand der es erkennt, ob ein Hydraulikzylinder eine Leckage aufweist oder nicht. Selbstverständlich ist es aber auch möglich, Vorgaben zu machen, anhand derer das neuronale Netz Entscheidungen treffen soll.
Nach der Erfindung kann ferner vorgesehen sein, dass die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, durch maschinelles Lernen Kombinationen von Druckwerten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors als in der Norm liegend oder außerhalb der Norm liegend zu klassifizieren.
Dabei kann die Auswertung der erfassten Druckwerte während des laufenden Betriebs des Hydraulikzylinders durchgeführt werden, so dass eine kontinuierliche Überwachung des Hydraulikzylinders auch während des Betriebs erfolgt.
Die Auswerteeinheit kann ausgelegt sein, durch maschinelles unüberwachtes Lernen (auch genannt: Unsupervised Learning) die Klassifikationsparameter zum Erkennen einer von der Norm abweichende Leckage des Hydraulikzylinders zu bilden.
Beim Machine-Learning-Verfahren des Unsupervised Learnings steht das Gruppieren von Daten im Vordergrund. Basis hierfür sind meist statistische Verfahren, so dass Abhängigkeiten in den zugeführten Daten erkannt werden können. So werden spezifischen Werten von Druckwert-Kombinationen der beiden Drucksensoren, bzw. von Abfolgen davon, mit einem normalen Betrieb des Hydraulikzylinders oder mit einem von der Norm abweichenden Zustand verknüpft. Weiter ist eine Anomalie-Erkennung möglich, die durch geeignete Bildung von Clustern (Klassifikationsparametern) ermittelt, welche Datensätze der Norm entsprechen, und welche eher auffällig sind. Die Auswertung basiert dabei vorzugsweise auch auf von der Maschine erstellten Regeln und Zusammenhänge. So gelingt es, dass ein undichter Kolben in dem Hydraulikzylinder frühzeitig erkennbar ist.
Dabei kann vorgesehen sein, dass zum Trainieren des maschinellen unüberwachten Lernens Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem defekten Hydraulikzylinder sowie entsprechende Messdaten von einem nicht defekten Hydraulikzylinder herangezogen werden.
Dabei kann ferner vorgesehen sein, dass nach einem Trainieren des maschinellen unüberwachten Lernens die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, eine Kombination von Druckwerten der beiden Drucksensoren einer Plausibilitätsprüfung zu unterziehen, die auf dem Prinzip des überwachten Lernens basiert.
Die Erfindung betrifft ferner ein Verfahren zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, wobei in dem Verfahren Druckwerte eines ersten Drucksensors, der den Druck in einer ersten Kammer eines Hydraulikzylinders misst, und Druckwerte eines zweiten Drucksensors, der den Druck in einer zweiten Kammer des Hydraulikzylinders misst, kontinuierlich aufgenommen werden, und auf eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, anhand der erfassten Druckwerte geschlossen wird.
Eine innere Leckage bei einem Hydraulikzylinder ist ein Fluss von Hydraulikfluid über den Kolben hinweg von der einen Druckkammer zu der anderen Druckkammer. Eine solche Strömung wird durch eine intakte Kolbendichtung verhindert.
Nach dem Verfahren kann vorgesehen sein, dass die Abweichung von der Norm durch die Klassifikation von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern oder einer Reihe von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern erfolgt.
Die durch die Drucksensoren zu einem Zeitpunkt gemessenen Daten bilden einen Datensatz oder einen Teil eines Datensatzes, der von der Auswerteeinheit auf Auffälligkeiten hin überprüft wird. Der Datensatz kann dabei bspw. noch mit einem Verfahrzustand des Kolbens verknüpft sein, so dass auch eine
Bewegungsabweichung des Kolbens bei unauffälligen Druckwerten erkannt wird.
Die erzeugten Datensätze können dabei auch Datensätze eines gewissen zeitlichen Ablaufs darstellen, so dass sich die Auswertung nicht auf einen bestimmten Zeitpunkt beschränken muss und auch sich über die Zeit verändernde Umstände Sichtbarwerden. Nach dem erfindungsgemäßen Verfahren kann ferner vorgesehen sein, dass für eine Beurteilung, ob eine Abweichung von der Norm vorliegt, maschinelles Lernen genutzt wird, insbesondere unüberwachtes maschinelles Lernen, vorzugsweise indem Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem defekten Hydraulikzylinder sowie Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem nicht defekten Hydraulikzylinder für eine Trainingssequenz des maschinellen unüberwachten Lernens herangezogen werden. Die Besonderheit des unüberwachten Lernens ist, dass der erwartete Output am Anfang des Lernvorgangs nicht bekannt ist. Es werden zwar Datensätze eines defekten Hydraulikzylinders und eines intakten Hydraulikzylinders beim unüberwachten Lernen zugeführt, es wird aber nicht vorgegeben, in welche Kategorien (bspw. Kolbendichtung intakt oder nicht intakt) die ausgewerteten Daten einzuteilen sind. Der Ansatz beim unüberwachten Maschinenlernen ist ergebnisoffen. Der Lernvorgang vollzieht sich dadurch, dass der Algorithmus versucht, Daten in einer bestimmten Art und Weise zu clustern, also zu gruppieren, oder Anomalien zu identifizieren. Ferner kann nach einer Fortbildung der Erfindung vorgesehen sein, dass die Ausgabe der Beurteilung, ob einer Abweichung von der Norm vorliegt, die aufgrund von unüberwachtem maschinellen Lernen erhalten wird, als Trainingsdaten für ein überwachtes Lernen herangezogen werden, um zu verifizieren, ob die für das überwachte Lernen genutzten Annahmen korrekt sind.
Man nutzt also die vom unüberwachten Lernen erhaltenen Datensätze als gelabelte Datensätze und verwendet diese als Trainingsdaten für ein nachgeschaltetes überwachtes Lernen. Hieraus ergibt sich ein Modell das mit den gelabelten Daten getestet werden kann. Nach einer optionalen Modifikation der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, während des Betriebs des Hydraulikzylinders durchgeführt wird. Weiter kann vorgesehen sein, dass die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, durch die Klassifikation von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern oder einer zeitlichen Abfolge von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern erfolgt. Ebenfalls möglich ist, dass zur Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, nicht nur die Druckwerte der beiden Drucksensoren sondern auch der Verfahrzustand des Hydraulikzylinders herangezogen werden.
Dabei kann ein Druckwert des ersten Drucksensors, ein Druckwert des zweiten Drucksensors und der Verfahrzustand des Hydraulikzylinders für einen gemeinsamen Zeitpunkt einen Datensatz bilden, und die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, auf Grundlage dieses Datensatzes oder einer zeitlichen Abfolge mehrerer dieser Datensätze erfolgen. Nach einer weiteren optionalen Modifikation der vorliegenden Erfindung kann vorgesehen sein, dass der erste Drucksensor und/oder der zweite Drucksensor direkt in dem Hydraulikzylinder angeordnet bzw. dort integriert ist/sind.
Diese Anordnungsposition ermöglicht das Erfassen der wesentlich höheren Dämpfungsdrücke, was von Vorteil ist, da hierbei eine möglichst hohe
Druckdifferenz zwischen den beiden Drucksensoren existiert, sodass eine besonders genaue Auswertung in Bezug auf eine Leckage erfolgen kann. Weiterer Vorteil einer Anordnung direkt im Zylinder ist, dass hierbei die wesentlich höheren Dämpfungsdrücke erfasst werden.
Nach einer weiteren Fortbildung der Erfindung kann es aber auch vorgesehen sein, dass der erste Drucksensor und/oder der zweite Drucksensor an den Zylinderanschlüssen des Hydraulikzylinders oder gar an einem vorgelagerten Steuerblock angeordnet ist/sind, um so auf die Druckverhältnisse im Inneren des Hydraulikzylinders zu schließen. Auch in dieser Anordnungsposition ist durch ein Erfassen des Drucks mittels dem ersten Drucksensor und/oder dem zweiten Drucksensor ein Rückschluss auf eine Leckage der Kolbendichtung möglich. Eine solche Anordnungsposition bietet sich beispielsweise dann an, wenn der Hydraulikzylinder keine mechanische Dämpfung hat.
Nach einer vorteilhaften Variante der vorliegenden Erfindung besitzt der Hydraulikzylinder eine mechanische Dämpfung.
Ferner kann nach einer weiteren vorteilhaften Variante der vorliegenden Erfindung vorgesehen sein, dass die auswärtige Einheit ein Motorsteuergerät ist, in einem solchen Motorsteuergerät verwirklicht ist oder auf Grundlage eines Motorsteuergeräts basiert.
Vorteilhaft an einer Integration der Auswerteeinheit in ein Motorsteuergerät ist, dass ein solches Motorsteuergerät in einer Baumaschine, die einen mit der Leckageerkennung versehenen Hydraulikzylinder trägt, bereits vorhanden ist, sodass zusätzliche Hardware nicht mehr erforderlich ist.
Weitere Merkmale, Einzelheiten und Vorteile der Erfindung werden anhand der nachfolgenden Figurenbeschreibung ersichtlich. Dabei zeigen: Fig. 1: eine schematische Darstellung der erfindungsgemäßen Vorrichtung an einem Hydraulikzylinder, und
Fig. 2: ein Ablaufdiagramm für das Verfahren der Leckageerkennung. Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Differenzialzylinders, der durch einen Kolben in eine erste Druckkammer 3 und eine zweite Druckkammer 4 unterteilt wird. Der Kolben besitzt dabei eine Dichtung 6, so dass die beiden Druckkammern fluidisch voneinander getrennt sind. Wird der Kolben bewegt, erfolgt dies über die Zufuhr und entsprechende Abfuhr eines Hydraulikfluids über die beiden Fluidanschlüsse 7. Ist die Dichtung 6 jedoch defekt oder schon über das zulässige Maß hinaus abgenutzt, kommt es zu einer Leckage 5, so dass Hydraulikfluid von einer unter hohem Druck stehenden Kammer 3 zu einer unter weniger hohem Druck stehenden Kammer 4 strömt. Da eine solche Leckage nicht von außen zu sehen ist, jedoch zu erhöhten Pumpaufwand des Hydraulikfluids führt und schlimmstenfalls sogar zu einer Beschädigung des Hydraulikzylinder führen kann, ist es von Vorteil, diesen Leckagezustand rechtzeitig zu erkennen. Hierzu ist an jeder der beiden Druckkammern 3, 4 je ein Drucksensor 2 vorgesehen, um Druckwerte an eine Recheneinheit 1 zu übermitteln. In dieser Recheneinheit findet dann eine Auswertung statt, die anhand der ermittelten Druckwerte der beiden Druckkammern ein Leckage zwischen den beiden Kammern über den Kolben hinweg erkennen kann. Typischerweise ist dabei die Kolbendichtung verschlissen, so dass es eine Fluidpassage zwischen den beiden eigentlich durch den Kolben getrennten Druckkammern gibt.
Dabei werden in der Recheneinheit mittels maschinellen Lernen die Druckzustände klassifiziert, welche eindeutig den Leckagezustand des Hydraulikzylinders identifizieren. Während des Betriebs des Hydraulikzylinders werden die Drucksignale aus den beiden Kammern ausgewertet und auf den Betriebszustand der Kolbendichtung geschlossen.
Die Auswertung ist dabei anhand eines Flow-Charts erläutert, das in Fig. 2 dargestellt ist. ln S1 und S2 ist angegeben, dass sowohl ein vollständig intakter Hydraulikzylinder als Referenz wie auch ein defekter Hydraulikzylinder, der über eine verschlissene Kolbendichtung verfügt, erforderlich sind, um in S3 entsprechende Messdaten der beiden Hydraulikzylinder zu erzeugen. In S3 wird also der Druck eines Differenzialzylinders Stangen- und kolbenseitig erfasst. Die Erfassung kann dabei über einen bestimmten Verfahrweg bei unterschiedlichen Druckbelastungen des Zylinders erfolgen und zudem auch auf Werte aus dem Wegmesssystem des Hydraulikzylinders zurückgreifen. Nachdem die Messdaten von dem intakten Hydraulikzylinder erstellt worden sind, bilden diese Referenzmessdaten (S4). Analog dazu bilden die Messdaten des defekten Hydraulikzylinders Messdaten des defekten Zylinders (S5).
In S6 werden die Messdaten des intakten und des defekten Hydraulikzylinders zu einem gemeinsamen Datensatz vereinigt, um als Grundlage für ein unüberwachtes maschinelles Lernen verwendet zu werden. Dabei ist es vorliegend von Vorteil, wenn das zugrundeliegende Cluster-Verfahren ein dichtebasiertes Verfahren ist, das auf Algorithmen zur Daten-Dichte und Distanzfunktionen zurückgreift. Hieraus erhält man dann die gelabelten Daten (S8), welche in S9 als Trainingsdaten für ein überwachtes maschinelles Lernen (S10) genutzt werden.
Das so trainierte neuronale Netz bildet auf Grundlage hiervon ein Modell (S11), das mit Testdaten (S12), die aus den gelabelten Daten (S8) gewonnen werden, getestet werden kann, so dass man im Ergebnis ein getestetes Modell (S13) erhält.
Dieses getestete Modell (S13) wird durch die Recheneinheit 1 angewandt, so dass man bei entsprechenden Druckwerten der beiden Drucksensoren zuverlässig auf einen Defekt in der Kolbendichtung schließen kann.
Dazu werden einfach kontinuierlich die erzeugten Druckwerte an die Recheneinheit 1 weitergegeben, die unter Zugrundelegung des getesteten Modells das Vorliegen einer von der Norm abweichenden Leckage erkennen kann, die durch eine defekte Kolbendichtung bedingt ist.

Claims

Ansprüche
1. Vorrichtung zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, umfassend: einen ersten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer ersten
Druckkammer eines Hydraulikzylinders, einen zweiten Drucksensor zum Erfassen eines Druckwerts in einer zweiten
Druckkammer des Hydraulikzylinders, und eine Auswerteeinheit zum kontinuierlichen Erfassen der Druckwerte von dem ersten Drucksensor und dem zweiten Drucksensor, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, aufgrund der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, des Hydraulikzylinders zu erkennen.
2. Vorrichtung nach Anspruch 1 , wobei die Auswerteeinheit zur Auswertung der erfassten Druckwerte des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors ein neuronales Netz verwendet oder ein neuronales Netz ist.
3. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, durch maschinelles Lernen Kombinationen von Druckwerten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors als in der Norm liegend oder außerhalb der Norm liegend zu klassifizieren.
4. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die
Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, die Auswertung der erfassten Druckwerte während des laufenden Betriebs des Hydraulikzylinders durchzuführen.
5. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die
Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, durch maschinelles unüberwachtes Lernen die Klassifikationsparameter zum Erkennen einer von der Norm abweichende Leckage des Hydraulikzylinders zu bilden.
6. Vorrichtung nach Anspruch 5, wobei zum Trainieren des maschinellen unüberwachten Lernens Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem defekten Hydraulikzylinder sowie Messdaten von einem nicht defekten Hydraulikzylinder herangezogen werden.
7. Vorrichtung nach Anspruch 5 oder 6, wobei nach einem Trainieren des maschinellen unüberwachten Lernens die Auswerteeinheit dazu ausgelegt ist, eine Kombination von Druckwerten der beiden Drucksensoren einer Plausibilitätsprüfung zu unterziehen, die auf dem Prinzip des überwachten Lernens basiert.
8. Verfahren zur Leckageerkennung bei einem Hydraulikzylinder, wobei in dem Verfahren:
Druckwerte eines ersten Drucksensors, der den Druck in einer ersten Kammer eines Hydraulikzylinders misst, und Druckwerte eines zweiten Drucksensors, der den Druck in einer zweiten Kammer des Hydraulikzylinders misst, kontinuierlich aufgenommen werden, und auf eine von der Norm abweichende Leckage, vorzugsweise innere Leckage, anhand der erfassten Druckwerte geschlossen wird.
9. Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Abweichung von der Norm durch die
Klassifikation von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern oder einer Reihe von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern erfolgt.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 8 oder 9, wobei für eine Beurteilung, ob eine Abweichung von der Norm vorliegt, maschinelles Lernen genutzt wird, insbesondere unüberwachtes maschinelles Lernen, vorzugsweise indem Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem defekten Hydraulikzylinder sowie Messdaten des ersten Drucksensors und des zweiten Drucksensors von einem nicht defekten Hydraulikzylinder für eine Trainingssequenz des maschinellen unüberwachten Lernens herangezogen werden.
11. Verfahren nach Anspruch 10, wobei die Ausgabe der Beurteilung, ob einer Abweichung von der Norm vorliegt, die aufgrund von maschinellen Lernen, insbesondere unüberwachtem maschinellen Lernen erhalten wird, als Trainingsdaten für ein überwachtes Lernen herangezogen werden, um zu verifizieren, ob die für das überwachte Lernen genutzten Annahmen korrekt sind.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 8 bis 11, wobei die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, während des
Betriebs des Hydraulikzylinders durchgeführt wird.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 8 bis 12, wobei die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, durch die Klassifikation von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern oder einer zeitlichen Abfolge von zur selben Zeit gemessenen Druckwerten der beiden Kammern erfolgt.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 8 bis 13, wobei zur Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, nicht nur die
Druckwerte der beiden Drucksensoren sondern auch der Verfahrzustand des Hydraulikzylinders herangezogen wird.
15. Verfahren nach Anspruch 14, wobei ein Druckwert des ersten Drucksensors, ein Druckwert des zweiten Drucksensors und der Verfahrzustand des Hydraulikzylinders für einen gemeinsamen Zeitpunkt einen Datensatz bilden, und die Auswertung, ob eine von der Norm abweichende Leckage vorliegt, auf Grundlage dieses Datensatzes oder einer zeitlichen Abfolge mehrerer dieser Datensätze erfolgt.
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