System hört, wenn Maschinen heiß laufen
Überwachungssystem von Forschern der Technischen Universität Kaunas spart Milliardenkosten
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Schadenserkennung anhand von Mikrofonaufnahmen (Foto: en.ktu.edu) |
Kaunas (pte003/29.11.2021/06:10)
Erfahrene Maschinenführer konnten einst am Klang ihrer Maschinen hören, ob sie noch rund liefen oder ein Schaden durch Verschleiß sich ankündigte. Das haben heute Sensoren übernommen. Trotzdem kosten unvorhergesehene Ausfälle die Industrie weltweit eine Billion Dollar, schätzen Forscher der Technischen Universität Kaunas https://en.ktu.edu/ (KTU) in Litauen. Mit einem auf künstlicher Intelligenz und maschinellem lernen basierenden System wollen sie Abhilfe schaffen. Wie einst bei der Fehlererkennung durch Maschinenführer analysiert die neue Überwachungsanlage die Schallemissionen einer Maschine, um sich anbahnende Schäden zu erkennen.
[b]Schallauswertung geht bisher oft schief[/b]
„Da Schalldaten aufgrund der relativ geringen Installationskosten von Mikrofonen für bestehende Anlagen leicht zu sammeln sind, sind klangdatenbasierte Methoden von großem Interesse", erklärt Rytis Maskeliūnas, Professor für Informatik an der KTU. In sehr lauten Fabriken werden die Schallemissionen von Maschinen jedoch überlagert von Fremdgeräuschen, was zu Fehlinterpretationen. Das führt dazu, dass Schäden angezeigt werden, die es gar nicht gibt. Die Folge ist wiederum ein teurer Maschinenstillstand.
[b]Klang von perfekt laufenden Maschinen als Maßstab[/b]
Maskeliūnas und seine Mitarbeiter setzen eine Schadenserkennungsmethode ein, die sich auf reale Klangdaten von perfekt in Schuss befindlichen Industriemaschinen stützt. Diese vergleicht der Algorithmus, den die Forscher in Litauen entwickelt haben, mit den Schallemissionen der Maschine, an der Fehler erkannt werden sollen. In einem Trainingsprozess lernt die Software gewissermaßen, sich nur au die Geräusche „ihrer" Maschine zu konzentrieren und anderen Lärm auszublenden.
[b]Einsatz vor allem in ärmeren Ländern[/b]
Moderne Maschinen sind mit vielerlei Sensoren ausgestattet, die eine zuverlässige Früherkennung von Schäden sicherstellen. Doch es gibt, vor allem in wenige hoch entwickelten Ländern, noch unzählige Anlagen, die nicht so gut ausgestattet sind. Für diese hat Maskeliūnas das System entwickelt. Der Informatiker konnte auf einen umfangreichen Datensatz von Geräuschen von vier technischen Geräten zurückgreifen. Geplant ist, diesen Datensatz um weitere Systeme zu erweitern.
„Vorbeugende Wartung auf Grund von Fehlfunktionen, die sich anbahnen, kann von strategischer Bedeutung sein", sagt Maskeliūnas. Sie ermögliche die Planung von Stillstandszeiten und senke die Produktionskosten.
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