Schädigungsfrüherkennung mittels Körperschallanalysen zur Verfügbarkeitssicherung industrieller Anlagen

在马斯基恩斯特鲁克的实业家Anlagen MIT Dem Ziel，eine Schädigung(z.B.in einer Umformanlage)Frühest möglich zu erkennen and ihre Auswirkung auf die Verfügbarkeit der Anlage zu forecstizieren中，Des Vorhabens sind grundLegende Untersuhungen zur Risserkennung and zum Rissfortschritt in der Maschinenstructure Anlagen MIT Dem Ziel，eine Schädigung(z.B.in einer Umformananlage)Frühre möglich zu erkennen and ihre Auswirkung auf die Verfügbarkeit auf die Verfügbarkeit der Anlage zu forecstizieren.Schwingungmessungen im Frequenzbereich bis 20 kHz and der akustischen Emissionen bis 2 MHz Erfassung and Klassifizierung von drehperidischen Anregungen，StrukturResonzen and随机tischen Reibkomponenten.在此基础上，我们将为您提供更多的服务。在Kombination MIT Simulationen des Strukturverhalten am Strukturverhalten am Vijinfachten Modelell sind Eingangsgröüen en vektorieller and Neuronaler Klassifizierer，MIT denenen eine Automatisierte Fehlerzuordnung，Fehlerbeschreibung and Fehlerlokalisierung erfolgen soll.Zur Trennung von Stör-und Nutzignalanteilen bzw.Zur Merkmallex Traktion komman neben Zeit-und Frenenzanalysen Neuartige Methoden der Transflenten Datenanalyse zum einatz，Wie die die小波变换。在我们的技术体系下，我们需要更多的技术，更多的参数和更多的技术。

Inhalt des Vorhabens sind grundlegende Untersuchungen zur Risserkennung und zum Rissfortschritt in der Maschinenstruktur industrieller Anlagen mit dem Ziel, eine Schädigung (z.B. in einer Umformanlage) frühest möglich zu erkennen und ihre Auswirkung auf die Verfügbarkeit der Anlage zu prognostizieren. Die Kombination von Schwingungsmessungen im Frequenzbereich bis 20 kHz und der akustischen Emissionen bis 2 MHz erlaubt die Erfassung und Klassifizierung von drehperiodischen Anregungen, Strukturresonanzen und stochastischen Reibkomponenten. Zudem sind Körperschallemissionen durch Energiefreisetzung aufgrund innerer und äußerer Materialspannungen nachweisbar und registrierbar. Die zu erarbeitenden Kennwerte in Kombination mit Simulationen des Strukturverhaltens am vereinfachten Modell sind Eingangsgrößen vektorieller und neuronaler Klassifizierer, mit denen eine automatisierte Fehlerzuordnung, Fehlerbeschreibung und Fehlerlokalisierung erfolgen soll. Zur Trennung von Stör- und Nutzsignalanteilen bzw. zur Merkmalsextraktion kommen neben Zeit- und Frequenzanalysen neuartige Methoden der transienten Datenanalyse zum Einsatz, wie die Wavelet-Transformation. Fernziel ist die Zustandsbeschreibung einer umformtechnischen Anlage unter Einbeziehung der Wechselwirkung einzelner Teilsysteme, der Betriebsparameter und des Fertigungsprozesses selbst.