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Predictive Maintenance mit einem digitalen Zwilling
Fehlererkennung trainieren
Im Zentrum der Entwicklung jedes Predictive-Maintenance-Algorithmus stehen Sensordaten, mit denen ein Klassifikationsalgorithmus zur Fehlererkennung trainiert werden kann. Aus diesen Daten werden in einem Vorverarbeitungsschritt aussagekräftige Merkmale extrahiert und zum Training eines Machine-Learning-Algorithmus für Predictive Maintenance verwendet. Dieser Algorithmus wird zur Verifikation in eine Simulationssoftware wie Simulink exportiert und dann in Form von Code auf der Steuereinheit des Geräts bereitgestellt. Es ist jedoch nicht immer möglich, Daten von physischen Anlagen im Einsatz unter typischen Fehlerbedingungen zu erfassen.
Ein digitaler Zwilling
Eine Lösung für diese Herausforderung besteht darin, einen digitalen Zwilling der Anlage zu erstellen und Sensordaten für verschiedene Fehlerbedingungen durch Simulation zu erzeugen. In diesem Artikel wird der Entwurf eines Predictive-Maintenance-Algorithmus für eine Triplexpumpe mit Matlab, Simulink und Simscape beschrieben (Bild 1). Ein digitaler Zwilling der Pumpe wird in Simscape erstellt und mit gemessenen Daten abgestimmt, und der Predictive-Maintenance-Algorithmus wird mithilfe von Machine Learning erstellt. Der Algorithmus benötigt nur den Auslassdruck der Pumpe, um zu erkennen, welche Komponenten oder Kombinationen von Komponenten kurz vor dem Ausfall stehen.
CAD-Modell als Grundlage
Eine Triplexpumpe hat drei Kolben, die von einer Kurbelwelle angetrieben werden (Bild 2). Die Kolben sind so angeordnet, dass stets Flüssigkeit aus einer Kammer austritt. Typische Ausfallbedingungen einer solchen Pumpe sind abgenutzte Kurbelwellenlager, undichte Kolbendichtungen und blockierte Einlasse.
CAD-Modelle können in Simulink importiert und für die Erstellung eines mechanischen Modells der Pumpe für die 3-D-Mehrkörpersimulation verwendet werden. Um das dynamische Verhalten des Systems zu modellieren, muss die Pumpe nun um die hydraulischen und elektrischen Elemente ergänzt werden.
Ungenaue Daten
Einige der für die Erstellung eines digitalen Zwillings erforderlichen Parameter, wie Bohrung, Hub und Wellendurchmesser, sind im Datenblatt des Herstellers zu finden, andere fehlen jedoch möglicherweise oder sind nur als Bereiche angegeben. In diesem Beispiel benötigen wir den oberen und unteren Druck, bei dem die drei Rückschlagventile, die den Auslass speisen, öffnen und schliessen. Wir haben keine genauen Werte für diese Drücke, da sie von der Temperatur der beförderten Flüssigkeit abhängen.
Das Diagramm in Bild 3 zeigt, dass die Simulation der Pumpe mit groben Schätzungen (blaue Linie) nicht ausreichend mit den Daten aus dem Einsatz (schwarze Linie) übereinstimmt. Die blaue Linie ähnelt der Messkurve in gewissem Masse, aber die Unterschiede sind offensichtlich gross.
Parameter optimieren
Wir verwenden Simulink Design Optimization, um die Parameterwerte automatisch so zu optimieren, dass das Modell Ergebnisse erzeugt, die mit den gemessenen Daten übereinstimmen. Die zur Optimierung ausgewählten Parameter befinden sich im Check-Valve-Outlet-Block in Simscape (Bild 4). Simulink Design Optimization wählt Parameterwerte aus, führt eine Simulation durch und berechnet die Differenz zwischen der simulierten und der gemessenen Kurve. Anhand dieses Ergebnisses werden neue Parameterwerte ausgewählt, und eine neue Simulation wird durchgeführt. Die Gradienten der Parameterwerte werden berechnet, um die Richtung zu bestimmen, in die der Parameter angepasst werden soll.
Erstellung des prädiktiven Modells
Nachdem ein digitaler Zwilling der Pumpe erstellt worden ist, besteht der nächste Schritt darin, das Verhalten ausgefallener Komponenten in das Modell aufzunehmen. In diesem Beispiel werden drei Fehlertypen betrachtet: erhöhte Reibung durch ein abgenutztes Lager, ein verkleinerter Durchflussbereich durch einen blockierten Einlass und undichte Kolbendichtungen. Für die ersten beiden Fehler müssen Blockparameter angepasst werden. Um Undichtigkeit zu modellieren, müssen wir einen Pfad zum Hydrauliksystem hinzufügen.
Wie in Bild 5 dargestellt, können die ausgewählten Fehlerbedingungen entweder über eine Benutzeroberfläche oder über die Befehlszeile in Matlab aktiviert und deaktiviert werden.
Möglichst realistische Daten Bei der Simulation der in Bild 6 oben dargestellten Pumpe wurden zwei Fehler aktiviert: ein blockierter Einlass und eine undichte Dichtung an Kolben 3. Diese Fehler sind durch die roten Kreise markiert. Das Diagramm in Bild 6 zeigt die Simulationsergebnisse für den Auslassdruck als kontinuierliche Linie (blau) sowie als Abtastwerte mit Rauschen (gelb). Der grüne Kasten in Bild 6 zeigt den normalen Wertebereich für den Auslassdruck an. Es gibt Spitzen, die deutlich ausserhalb des Normalbereichs liegen, was auf einen Fehler hinweist. Allein dieses Diagramm würde einem Ingenieur oder Pumpenbediener sagen, dass etwas nicht stimmt, aber es ist noch nicht möglich, genau zu beurteilen, was der Fehler ist. Für den digitalen Zwilling wurden ca. 200 Szenarien erstellt. Jedes Szenario muss mehrmals simuliert werden, um Quantisierungseffekte im Sensor zu berücksichtigen. Den Trainingsprozess automatisieren
Im vorliegenden Beispiel würde die Einschwingzeit etwa 70 % der Simulationszeit ausmachen, die für einen einzelnen Test benötigt wird (Bild 7). Somit können mit «Fast Restart» etwa zwei Drittel der Simulationszeit eingespart werden. Da die Funktion «Fast Restart» sowohl über die Matlab-Befehlszeile als auch über Skripts konfiguriert werden kann, eignet sie sich hervorragend zur Automatisierung des Trainingsprozesses. Im nächsten Schritt werden die Simulationsergebnisse verwendet, um Trainingsdaten für den Machine-Learning-Algorithmus zu extrahieren.
Den Algorithmus auswählen
Die FFT-Ergebnisse für jedes Fehlerszenario werden in eine Tabelle extrahiert. Nun sind alle für das Training eines Fehlererkennungsalgorithmus erforderlichen Daten verfügbar und können in die Statistics and Machine Learning Toolbox importiert werden.
Wir visualisieren die Ergebnisse des Trainingsprozesses in der Statistics and Machine Learning Toolbox. Anhand dieser Visualisierungen können wir die Stärken und Schwächen verschiedener Algorithmen vergleichen und ermitteln, ob zusätzliche Trainingsdaten benötigt werden. Wir wählen den trainierten Algorithmus aus, der die höchste Genauigkeit bei der Bestimmung des Pumpenfehlers auf Basis der Messdaten erzielt hat, und importieren ihn zur Verifikation anhand von sieben zu diesem Zweck gespeicherten Testfällen in den digitalen Zwilling (Bild 9). Wie die Endergebnisse zeigen, ist der Klassifikationsalgorithmus in der Lage, alle sieben Szenarien sicher zu erkennen.
Anpassungsfähigkeit ist entscheidend
Eine reale Anwendung dieses Workflows sind Industrieanlagen, die weltweit unter sehr unterschiedlichen Umgebungsbedingungen eingesetzt werden. Diese Anlagen können geändert werden: Es kann ein neuer Dichtungs- oder Ventilanbieter ausgewählt werden, die Pumpe kann mit verschiedenen Arten von Flüssigkeiten und in neuen Umgebungen mit unterschiedlichen Tagestemperaturspannen betrieben werden. All diese Faktoren beeinflussen den vom Sensor gemessenen Druck, was den Fehlererkennungsalgorithmus möglicherweise unzuverlässig oder sogar nutzlos macht. Die Fähigkeit, den Algorithmus schnell an neue Bedingungen anzupassen, ist entscheidend für den Einsatz dieser Anlagen in neuen Märkten.
Mit den neuesten Fortschritten der intelligenten Vernetzung wird es für Maschinenbauer sogar möglich sein, Kunden Anlagen mit vorläufigen Einstellungen zu liefern, Daten unter realen Bedingungen vor Ort aus der Ferne zu sammeln, den Fehlererkennungsalgorithmus zu trainieren und ihn dann aus der Ferne erneut auf dem Gerät bereitzustellen. Das wird neue Möglichkeiten für die Unterstützung von Kunden eröffnen, einschliesslich des erneuten Trainierens der Fehlererkennung auf Anlagen, die seit einiger Zeit unter standortspezifischen Bedingungen im Einsatz sind. Die Erkenntnisse, die anhand zahlreicher Geräte gewonnen werden, werden sowohl Kunden als auch Herstellern zugutekommen.
Steve Miller
mathworks.com