Entwicklung neuer Diagnoseverfahren auf der Basis multivariater Methoden und deren Anwendung in einem Softwareinformationssystem zur Anlagenüberwachung

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Die vorliegende Arbeit beinhaltet Aufgabenstellungen aus dem Gebiet der multivariaten Fehlerdetektion an mechatronischen Systemen. Die entwickelten Verfahren erlauben, über das Anlernen des fehlerfreien Zustandes und Generieren eines Modells im statistischen Sinne die Fehlerdetektion an einem komplexen Prozess durchzuführen. Der Nachweis der Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Methoden erfolgt an einem komplexen mechatronischen System. Als Benchmark dient ein Massentransportprozess aus dem Kupferbergbau. Zur Vorbereitung der Integration der entwickelten Verfahren in ein neues Softwaremodul des Asset-Management-Systems zedas® asset wird das Design der neuen Softwarearchitektur vorgestellt. Mit der Anwendung der beiden Schritte off-line-Training und on-line-Überwachung an dem mechatronischen System Gurtförderanlage, mit vier im praktischen Betrieb der Anlage aufgetretenen Fehlerzuständen, erfolgt die Bestätigung der Funktionalität der entwickelten Algorithmen.
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Dokumententyp:
Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Fakultät / Institut:
Fakultät für Ingenieurwissenschaften » Elektrotechnik und Informationstechnik
Dewey Dezimal-Klassifikation:
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 620 Ingenieurwissenschaften
Stichwörter:
Anlagendiagnose multivariate Methoden datenbasierte Verfahren, Hauptkomponentenanalyse PCA GLR
Beitragende:
Prof. Dr.-Ing. Ding, Steven X. [Gutachter(in), Rezensent(in)]
Prof. Dr.-Ing. Lappus, Gerhard [Gutachter(in), Rezensent(in)]
Sprache:
Deutsch
Kollektion / Status:
Dissertationen / Dokument veröffentlicht
Datum der Promotion:
25.04.2012
Dokument erstellt am:
14.05.2012
Promotionsantrag am:
15.11.2011
Dateien geändert am:
14.05.2012
Medientyp:
Text