Residuenbasierte Fehlererkennung und Diagnose an komplexen Prozessen

Abstract

Dr.-Ing. Thomas Höfling ist bei der Elau AG in Marktheidenfeld als Leiter des Gebiets Mitteldeutschland verantwortlich für den Vertrieb und die Applikation von elektrischen Servosystemen. Auf dem Gebiet der Fehlererkennung und -diagnose arbeitete er während seiner Zeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Moderne Verfahren der technischen Fehlerdiagnose gehen über eine einfache Grenzwertkontrolle hinaus und verwenden von der Signalaufbereitung über die Erfassung des Prozeßzustandes bis zur Klassifikation von Merkmalen eine Vielzahl von Verfahren. In diesem Beitrag wird ein residuenbasierter Ansatz zur Fehlererkennung und -diagnose an nichtlinearen Prozessen vorgestellt. Er stellt eine Erweiterung bekannter Methoden auf einen bestimmten Typ von " Grey-Box" Modellen dar. Die verwendeten Modelle können nichtlineare Funktionen approximieren und sind aus Meßdaten trainierbar. Die erzeugten Residuen werden einem neuen selbstlernenden Klassifikationsverfahren zugeführt, um unterschiedliche Fehlerfälle unterscheiden zu können. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird an einer thermischen Pilotanlage demonstriert. Advancing over simple threshold checking, modern fault diagnosis approaches utilize many different methods for signal processing, supervision and classification tasks. This contribution presents a residual-based approach for fault detection and diagnosis for nonlinear processes. It is an extension of well-known methods for a certain type of "grey-box" models. These models are able to approximate nonlinear processes and can be trained from measurement data. The resulting residuals form the basis for a new, self-learning diagnosis scheme in order to isolate different fault situations. The applicability of the methods is shown for the fault detection and diagnosis of a thermal pilot plant.

Erfolgreiche Anwendungen von Fuzzy Logik und Fuzzy Control (Teil 1) (Successful Applications of Fuzzy Logic and Fuzzy Control (Part 1))

“…Als einführende Literatur zur residuenbasierten Fehlererkennung und Diagnose eignet sich auch [40]. Berichte von erfolgreichen praktischen Anwendungen der Fehlerdiagnose mit (teilweise selbstlernenden) Fuzzy-Ansätzen finden sich z.…”