Forschungsprojekte

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler

Projektbearbeiter: Fabian Mauthe

Anzahl industrieller Kooperationspartner: 3

Kurzbeschreibung des Forschungsvorhabens:

Das Forschungsprojekt hat zum Ziel, Anwender, insbesondere KMU, in die Lage zu versetzen, fortschrittliche Instandhaltungsstrategien, vorranging Predictive Maintenance, zu realisieren. Zu diesem Zweck wird eine Bewertungs- und Auswahlmethodik unter Berücksichtigung von anwendungsspezifischen und industrienahen Randbedingungen entwickelt. Entsprechend dieser Kategorisierung werden reale Degradationsdatens?tze erzeugt und frei zug?nglich gemacht. Dies unterstützt entsprechende Anwendervorhaben zum einen bei der Auswahl geeigneter Methoden und zum anderen bei der Einsch?tzung von Umsetzbarkeit und Risiken. Die Methode kann hierbei datengetrieben sein, z.B. ein künstliches neuronales Netz oder Support Vector Machines. Die Prognosemethode kann auch modellbasiert sein und ein physikalisches Modell des Degradationsprozesses verwenden, z.B. eine Rissfortschrittsgleichung oder ein Verschlei?modell. Die beschriebenen M?glichkeiten sind in nachfolgender Abbildung graphisch dargestellt.

Die gro?e Mehrheit der bestehenden PHM-Forschungen befassen sich nicht mit der Auswahl und Bewertung, sondern mit der Entwicklung oder Weiterentwicklung von Prognosemethoden oder deren exemplarischem Einsatz auf eine einzige Problemstellung. Für einen Einstieg in die Umsetzung von Predictive Maintenance ist jedoch eine Methodik zur Bewertung und Auswahl geeigneter Methoden, besonders für Anwender essenziell. Das Forschungsprojekt verfolgt das Ziel, die Lücken im Stand der Forschung und Technik zu schlie?en und somit einen bedeutenden Teil zur weiteren Verbreitung von Predictive Maintenance beizutragen. Der Innovationsgehalt liegt besonders in der Verknüpfung von grundlegenden Forschungsergebnissen bei der Entwicklung von Prognosemethoden mit den tats?chlichen Anforderungen aus der industriellen Praxis. In diesem Forschungsprojekt kooperiert die Hochschule Esslingen mit drei Industriepartnern verschiedener Gr??e. Gef?rdert wird das Projekt vom Land Baden-Württemberg.

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler

Projektbearbeiter: Simon Hagmeyer

Kurzbeschreibung des Forschungsvorhabens:

Erweiterung datengetriebener Diagnose- und Prognosemethoden des Prognostics and Health Managements zu hybriden Methoden durch Integration von Kenntnissen über den Degradationsprozess

Dieses Forschungsvorhaben setzt sich mit den Ans?tzen zur Diagnose und der Prognose des Degradationszustands technischer Systeme auseinander. Die verschiedenen Ans?tze hierzu lassen sich einteilen in modellbasiert, hybrid und datengetrieben. Bei den modellbasierten Methoden wird das Degradationsverhalten in einem physikalischen Modell abgebildet. Ein verbreitetes Beispiel einer solchen physikalischen Modellierung stellen Rissfortschrittsmodelle wie das Paris-Erdogan-Law dar. Diese beschreiben die Rissermüdung unter zyklischer Belastung. Aufgrund der hohen Komplexit?t des Degradationsprozesses vieler technischer Systeme ist jedoch die detaillierte Umsetzung des modellbasierten Ansatzes mit erheblichem Aufwand verbunden. Die als datengetrieben bezeichneten Diagnose- und Prognosemethoden besitzen demgegenüber den Vorteil, dass kein oder nur kaum Kenntnisse über das jeweilige Degradationsverhalten für ihren Einsatz erforderlich sind. Zuzuordnen sind diese Methoden den Grundlagengebieten Statistik und maschinelles Lernen. Bei diesen Methoden wird lediglich der mathematische Zusammenhang zwischen Messgr??en und der Degradation nachgebildet. Der hybride Ansatz stellt, gem?? seiner Bezeichnung, eine Vereinigung der beiden zuvor beschriebenen Ans?tze dar.

Das Forschungsvorhaben untersucht die Fragestellung wie Kenntnisse über die Physik des vorliegenden Degradationsprozesses für eine Verbesserung datengetriebener PHM-Applikationen verwendet werden k?nnen. Unter der Voraussetzung von ausreichend Trainingsdaten, k?nnen mit datengetriebenen Methoden wie den künstlichen neuronalen Netzen sehr gute Leistungen erzielt werden. Allerdings ist eine der zentralen Problemstellungen bei PHM, dass die Erzeugung von Lebensdauerdaten technischer Systeme in der Regel sehr kosten- und zeitintensiv ist. Daher bietet die Einbindung von bereits vorhandenen Kenntnissen über den Degradationsprozess einen effizienten Alternativweg. Diese Einbindung beginnt bei einzelnen physikalischen Gesetzm??igkeiten, welche als Randbedingungen von dem datengetriebenen Modell eingehalten werden müssen. Sollten hingegen tiefgreifende Kenntnisse vorhanden sein, so umfasst die Einbindung auch eine Erstellung physikalischer Modelle und deren Fusion mit datengetriebenen Modellen, um ein hybrides Modellensemble zu bilden. Das Forschungsvorhaben untersucht damit für die grundlegende Problemstellung der geringen Verfügbarkeit von Daten bei PHM einen erg?nzenden L?sungsansatz zu dem Forschungshaben Similar Systems.

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler

Projektbearbeiter: Marcel Braig

Anzahl industrieller Kooperationspartner: 3

Kurzbeschreibung des Forschungsvorhabens:

Für die Diagnose, Prognose und ?berwachung des Gesundheitszustands bzw. der verbleibenden Restlebensdauer von technischen Systemen sind Methoden n?tig, die das Systemverhalten, m?gliche Fehlerzust?nde und die auftretende Degradation nachbilden k?nnen. ?blicherweise werden diese Methoden in physikalisch modellbasiert und datengetrieben unterteilt. Erstere basieren auf einem tiefen Verst?ndnis des betrachteten Systems und dessen Degradationsverhaltens. Die Modellierung ist jedoch aufwendig und bei komplexen Systemen nur beschr?nkt m?glich. Daher stellen datengetriebene Methoden eine bedeutende Alternative dar. Diese extrahieren Wissen über ein System nur auf Basis von Daten. Entscheidend für den Erfolg von datenbasierten Ans?tzen ist jedoch eine ausreichend gro?e Menge an Trainingsdaten. Datenerzeugung und deren Aufbereitung sind allerdings mit einem hohen zeitlichen und monet?ren Aufwand verbunden. Zudem sind bei neuartigen Systemen (z. B. einer neuen Maschinengeneration) sowie Systemen, die nur in geringer Stückzahl gefertigt werden, oft nur wenige Laufzeit- und Run-to-Failure-Daten verfügbar.

Das geplante Forschungsvorhaben verfolgt den Ansatz, für das Training von datengetriebenen Methoden, Wissen (Daten oder Modelle) von ?hnlichen Systemen (sogenannten Similar Systems) zu nutzen. Damit soll die n?tige Datenmenge vom zu untersuchenden System selbst reduziert werden. Beispielsweise kann Wissen über das Degradationsverhalten eines offenen Rillenkugellagers für eine geschlossene Variante ?hnlicher Dimensionierung genutzt werden. Die Ans?tze lassen sich auf einzelne Bauteile (z. B. Lager, Achsen, Wellen), auf Maschinen (z. B. in der Fertigung) oder auf Produkte (z. B. Getriebe, Motoren) anwenden.

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler

Projektbearbeiter: Fabian Mauthe

Kooperationspartner: Universit?t Stuttgart, Prof. Dr.-Ing. Marco Huber

Kurzbeschreibung des Forschungsvorhabens:

Der Einsatz datengetriebener Methoden für die Zustandsdiagnose und -prognose technischer Systeme besitzt bei Prognostics and Health Management (PHM) einen hohen Verbreitungsgrad. Sie beruhen auf der statistischen Modellierung von Zusammenh?ngen innerhalb der bereitgestellten Trainingsdaten. Daher eignen sie sich nicht zur Extrapolation in Bereiche ohne Trainingsdaten. Des Weiteren kann deren Vorhersage unplausible Werte annehmen, die nicht mit geltenden physikalischen Gesetzm??igkeiten und anderen Randbedingungen übereinstimmen.

Bei PHM sind diese Defizite von erheblicher Relevanz, aufgrund des hohen Kosten- und Zeitaufwands beim Erzeugen umfassender Trainingsdaten. Zur Verminderung dieser Defizite gibt es im maschinellen Lernen Ans?tze, die sich mit dem Einbeziehen verschiedener Formen von Kenntnissen über das betrachtete System befassen. Diese werden u. a. als Theory-Guided Data Science (TGDS) bezeichnet.

Obgleich bei PHM eine hinreichende physikalische Modellierung von Degradationsprozessen meist nicht m?glich ist, sind grundlegende Kenntnisse über das betrachtete System und die Gesetzm??igkeiten seines Degradationsprozesses in der Regel vorhanden. Das Forschungsvorhaben hat daher zum Ziel, die Defizite datengetriebener Methoden bei PHM zu verringern, indem Kenntnisse zu anwendungsübergreifend auftretenden Gesetzm??igkeiten eingebunden werden. Im Vorhaben werden zun?chst Gesetzm??igkeiten identifiziert, die bei PHM wiederholt auftreten, und deren Geltungsbereich analysiert. Darauffolgend wird eine Auswahl der relevantesten Gesetzm??igkeiten getroffen. Der Schwerpunkt des Vorhabens liegt auf der Erforschung, wie diese Gesetzm??igkeiten im Rahmen von TGDS zur Verbesserung von datengetriebenen Methoden eingesetzt werden k?nnen und wie sich die Verbesserung in Abh?ngigkeit von der Menge an verfügbaren Daten entwickelt. Validiert werden die Forschungsergebnisse mit experimentellen Daten von zwei zueinander heterogenen PHM-Anwendungsf?llen.

Bei PHM existieren zwar diverse Untersuchungen zur Verknüpfung datengetriebener und physikalischer Modelle durch hybride Methoden. Das vorliegende Forschungsvorhaben hingegen betrachtet die Integration von anwendungsübergreifend bei PHM auftretenden Gesetzm??igkeiten, welche nicht für eine physikalische Modellierung des Degradationsprozesses ausreichen. Damit hebt es sich signifikant vom Stand der Forschung ab. Zum einen haben die Methoden von TGDS bislang noch keine gezielte Untersuchung bei PHM erfahren. Zum anderen fehlt in der Literatur zu PHM bislang jegliche anwendungsübergreifende Betrachtung der Thematik.

In diesem Forschungsprojekt kooperiert die Hochschule Esslingen mit dem Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Universit?t Stuttgart. Gef?rdert wird das Projekt von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) unter der Projektnummer 514247199.

Laufende Promotionen

Erweiterung datengetriebener Diagnose- und Prognosemethoden des Prognostics and Health Managements zu hybriden Methoden durch Integration von Kenntnissen über den Degradationsprozess

Dieses Promotionsvorhaben auf dem Gebiet des Prognostics and Health Managements wird in einer Kooperation zwischen dem Institut für Technische Zuverl?ssigkeit und Prognostik (IZP) und dem Institut für industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Universit?t Stuttgart durchgeführt. Der Doktorand ist Mitglied des Promotionskollegs PROMISE 4.0. Die im Rahmen des Promotionsvorhabens untersuchte Themenstellung ist der Beschreibung des Forschungsvorhabens DATA-DRIVEN TO HYBRID zu entnehmen.

Kooperations-Universit?t: Universit?t Stuttgart
Erstbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl
Zweitbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler
Doktorand: Simon Hagmeyer

Auswahl- und Umsetzungsmethodik für Prognoseverfahren zur Restlebensdauervorhersage eines technischen Systems unter Berücksichtigung praxisrelevanter und anwendungsspezifischer Randbedingungen

Dieses Forschungsvorhaben mit dem Ziel der Promotion auf dem Gebiet des Prognostics and Health Managements (PHM) wird in einer Kooperation des Instituts für Technische Zuverl?ssigkeit und Prognostik (IZP) der Hochschule Esslingen mit dem Institut für industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Universit?t Stuttgart durchgeführt.

Zur Prognose der Restlebensdauer eines technischen Systems existieren eine Vielzahl an m?glichen Prognoseverfahren. Diese k?nnen in datengetriebene, modellbasierte oder hybride Ans?tze unterteilt werden.

Ziel dieses Forschungsvorhabens ist eine Auswahl- und Umsetzungsmethodik unter Berücksichtigung von praxisrelevanten und anwendungsspezifischen Datenlagen zu erforschen. Der Schwerpunkt liegt besonders in der Verknüpfung von grundlegenden Forschungsergebnissen bei der Entwicklung von Prognoseverfahren mit den tats?chlichen Anforderungen aus der industriellen Praxis.

Kooperations-Universit?t: Universit?t Stuttgart
Erstbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Marco Huber
Zweitbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler
Doktorand: Fabian Mauthe

Nutzung von Wissen ?hnlicher Systeme für datengetriebene Zustandsdiagnose und -prognose im industriellen Umfeld

Dieses Forschungsvorhaben mit dem Ziel der Promotion auf dem Gebiet des Prognostics and Health Managements (PHM) wird in einer Kooperation des Instituts für Technische Zuverl?ssigkeit und Prognostik (IZP) der Hochschule Esslingen mit der Universit?t Stuttgart durchgeführt. Die im Rahmen des Promotionsvorhabens untersuchte Themenstellung ist der Beschreibung des Forschungsvorhabens REDAT zu entnehmen.

Kooperations-Universit?t: Universit?t Stuttgart
Erstbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler
Zweitbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Marco Huber
Doktorand: Marcel Braig