Verfahren und Überwachungseinrichtung zur Zustandsüberwachung einer Maschine

Beim Betrieb von komplexen Maschinen wird in zunehmendem Maße angestrebt, eine bisher übliche reaktive oder präventive In standhaltung durch eine am tatsächlichen Gesundheitszustand der Maschine orientierte, dynamische Instandhaltung abzulö- sen. Bei einer präventiven Instandhaltung wird die Maschine in regelmäßigen Zeitabständen heruntergefahren, überprüft und gewartet. Dabei werden jedoch häufig noch intakte Bauteile ausgetauscht, deren Restlebensdauer noch nicht ausgeschöpft ist. Bei reaktiver Instandhaltung wird die Maschine bei Auf- treten einer Fehlfunktion heruntergefahren, repariert und ge gebenenfalls gewartet. Eine unerwartete Fehlfunktion und dadurch bedingte Ausfallzeiten können jedoch zu Problemen führen, insbesondere wenn die Fehlfunktion in einer kriti schen Betriebsphase auftritt.

Moderne Überwachungseinrichtungen, sogenannte „Condition Mo- nitoring"-Systeme, erlauben dagegen zustandsorientierte In standhaltungsstrategien, bei denen eine Lebensdauer kriti scher Maschinenkomponenten besser ausgenützt und Instandhal- tungsmaßnahmen flexibler mit Betriebserfordernissen der Ma schine abgestimmt werden können. Insbesondere können durch derartige Überwachungseinrichtungen Belastungen von Maschi nenkomponenten oder Bauteilen gemessen und/oder Lastzyklen gezählt werden. Anhand von bekannten Schadensakkumulationsmo- dellen können dann Restlebensdauern von Maschinenkomponenten oder Bauteilen statistisch abgeschätzt werden, woraus sich wiederum optimierte Wartungszyklen ableiten lassen.

Dabei besteht ein grundsätzliches Problem darin, Indikatoren zu messen oder zu ermitteln, die für eine Belastung oder ei nen Gesundheitszustand der Maschine aussagekräftig sind. Ge rade bei komplexen Maschinen sind jedoch kritische Maschinen komponenten in vielen Fällen schwer für Messungen zugänglich. So ist es in der Regel technisch sehr aufwändig, Sensoren an einem oft hochbelasteten Rotor eines Motors zu installieren und Sensorsignale von dort zu einer Überwachungseinrichtung zu transportieren.

Es ist bekannt, zur Zustandsüberwachung einer Maschine Mess werte von Sensoren auszuwerten, die an leichter zugänglichen Stellen der zu überwachenden Maschine angebracht sind. Anhand dieser Messwerte kann dann mit Hilfe von physikalischen Simu lationsmodellen in vielen Fällen auf die Belastung von weni ger zugänglichen Maschinenkomponenten rückgeschlossen werden.

Weiterhin besteht das Problem, dass sich gemessene Belastun gen oft in sehr unterschiedlicher Weise auf einen Gesund heitszustand der Maschine auswirken. Insbesondere können die se Auswirkungen je nach Aufstellungsort, Konfiguration, Um bauten, durchgeführten Wartungen und/oder Umgebungsbedingun gen der Maschine stark variieren.

Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Überwachungseinrichtung zur Zustandsüberwachung einer Maschine anzugeben, durch die sich ein Gesundheitszustand der Maschine besser ermitteln lässt.

Gelöst wird diese Aufgabe durch ein Verfahren mit den Merkma len des Patentanspruchs 1, durch eine Überwachungseinrichtung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 13, durch ein Computer programmprodukt mit den Merkmalen des Patentanspruchs 14 so wie durch ein computerlesbares Speichermedium mit den Merkma len des Patentanspruchs 15.

Zur Zustandsüberwachung einer Maschine, insbesondere eines Motors, eines Roboters, einer Werkzeugmaschine, einer Ferti gungsanlage, einer Turbine, eines 3D-Druckers, einer Verbren nungskraftmaschine und/oder eines Kraftfahrzeugs werden fort laufend aktuelle Betriebsdaten der Maschine erfasst. Anhand der Betriebsdaten wird fortlaufend ein aktuelles Betriebsver halten einer Maschinenkomponente durch ein nebenläufiges Si- mulationsmodul simuliert. Weiterhin werden aus dem simulier ten Betriebsverhalten fortlaufend eine aktuelle Performanz der Maschinenkomponente quantifizierende Performanzwerte ab geleitet und im Zeitverlauf gespeichert. Darüber hinaus wird regelmäßig anhand einer Vielzahl von früher abgeleiteten Per- formanzwerten ein Performanz-Normalwert ermittelt. Weiterhin werden die Betriebsdaten und/oder die Performanzwerte dahin gehend überwacht, ob ein vorgegebenes erstes Änderungsmuster auftritt. Infolge einer Detektion des ersten Änderungsmusters wird dann eine Aktualisierung eines Performanz-Referenzwertes durch den aktuellen Performanz-Normalwert veranlasst. Darüber hinaus werden die jeweils aktuellen Performanzwerte fortlau fend mit dem jeweils aktuellen Performanz-Referenzwert ver glichen. Abhängig vom Vergleichsergebnis wird dann ein aktu eller Gesundheitszustand der Maschinenkomponente angezeigt.

Zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind eine Überwachungseinrichtung, ein Computerprogrammprodukt sowie ein computerlesbares, vorzugsweise nichtflüchtiges Speicher medium vorgesehen.

Das erfindungsgemäße Verfahren sowie die erfindungsgemäße Überwachungseinrichtung können beispielsweise mittels eines oder mehrerer Computer, Prozessoren, anwendungsspezifischer integrierter Schaltungen (ASIC), digitaler Signalprozessoren (DSP) und/oder sogenannter „Field Programmable Gate Arrays" (FPGA) ausgeführt bzw. implementiert werden.

Ein Vorteil der Erfindung ist insbesondere darin zu sehen, dass Performanz-Referenzwerte dynamisch und automatisch an Änderungen von Betriebsbedingungen der Maschine angepasst werden können. Auf diese Weise können betriebsbedingte Per- formanzveränderungen, beispielsweise aufgrund einer Wartung einzelner Bauteile, einer veränderten Konfiguration oder ver änderten Umgebungsbedingungen, die einen Gesundheitszustand oft nicht signifikant beeinflussen, bei der Bewertung des Ge sundheitszustandes berücksichtigt werden. Vorteilhafte Ausführungsformen und Weiterbildungen der Erfin dung sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.

Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung kann durch das erste Änderungsmuster ein Schwellwert für eine Schwankungsamplitude, für einen zeitlichen Gradienten und/oder für eine zeitliche Varianz der Performanzwerte und/oder der Betriebsdaten spezifiziert werden. Alternativ oder zusätzlich kann durch das erste Änderungsmuster ein Ab stand eines Performanzwerts zum aktuellen Performanz- Referenzwert und/oder eine Zeitdauer, in der eine Schwan kungsamplitude der Performanzwerte und/oder der Betriebsdaten unterhalb eines Schwellwerts liegt, spezifiziert werden. Mit tels eines solchen ersten Änderungsmusters können gezielt Be triebsphasen detektiert werden, in denen sich eine Performanz nur wenig ändert und die sich deshalb als Referenz- Betriebsphase eignen. Mithin kann eine Aktualisierung des Performanz-Referenzwertes dann veranlasst werden, wenn eine solche Referenz-Betriebsphase detektiert wird.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfin dung können aktuelle Umgebungsdaten der Maschine fortlaufend erfasst werden. Der Vergleich zwischen den aktuellen Perfor- manzwerten und dem aktuellen Performanz-Referenzwert kann dann abhängig von den aktuellen Umgebungsdaten erfolgen. Als Umgebungsdaten können insbesondere eine Umgebungstemperatur, eine Luftfeuchtigkeit, ein Aufstellungsort, eine Tageszeit, ein Wochentag, ein Kalenderdatum und/oder eine Jahreszeit er fasst werden. Auf diese Weise können Umgebungseinflüsse auf die Performanz bei der Bewertung des Gesundheitszustandes be rücksichtigt werden.

Weiterhin können die Umgebungsdaten dahingehend überwacht werden, ob ein vorgegebenes zweites Änderungsmuster auftritt. Infolge einer Detektion des zweiten Änderungsmusters kann dann eine Aktualisierung des Performanz-Referenzwertes durch den aktuellen Performanz-Normalwert veranlasst werden. Durch derartige zweite Änderungsmuster können insbesondere Schwell- werte, Schwankungsamplituden, Gradienten, Varianzen und/oder Zeitdauern im zeitlichen Verlauf der Umgebungsdaten spezifi ziert werden. Mittels eines solchen zweiten Änderungsmusters können gezielt Betriebsphasen detektiert werden, in denen sich eine oder mehrere Umgebungsbedingungen der Maschine nur wenig ändern und die sich deshalb als Referenz-Betriebsphase eignen. Mithin kann eine Aktualisierung des Performanz- Referenzwertes dann veranlasst werden, wenn eine derartige Referenz-Betriebsphase detektiert wird.

Analog dazu kann die Maschine dahingehend überwacht werden, ob eine Maschinenkomponente und/oder ein Bauteil der Maschine ausgetauscht oder verändert wird. Infolge einer Detektion ei nes solchen Austauschs und/oder einer solchen Veränderung kann dann eine Aktualisierung des Performanz-Referenzwertes durch den aktuellen Performanz-Normalwert, gegebenenfalls mit einer vorgegebenen oder berechneten Zeitverzögerung veran lasst werden. Auf diese Weise kann eine Veränderung der Ma schine bei der Bewertung des Gesundheitszustandes berücksich tigt werden.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfin dung kann zur Bestimmung des Performanz-Normalwerts eine Be triebsphase detektiert werden, in der eine Schwankungs amplitude der Performanzwerte unterdurchschnittlich ist und/oder unterhalb eines vorgegebenen Schwellwerts liegt. Zu sätzlich oder alternativ kann zur Bestimmung des Performanz- Normalwerts ein gleitender Durchschnitt der Performanzwerte ermittelt werden. Insbesondere kann der Performanz-Normalwert dann auf einen aktuellen gleitenden Durchschnitt der Perfor- manzwerte gesetzt werden, wenn eine Betriebsphase mit gerin gen Schwankungen der Performanzwerte detektiert wird. Wie oben schon erwähnt, eignet sich eine solche Betriebsphase oft als Referenz-Betriebsphase.

Nach einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung kann durch ein nebenläufiges Prognosemodul anhand des simulierten Betriebsverhaltens fortlaufend ein zukünftiger Gesundheitszu- stand der Maschinenkomponente prädiziert werden. Insbesondere kann ein Zeitpunkt eines wahrscheinlichen Schadenseintritts, eine wahrscheinliche Restlebensdauer der Maschinenkomponente und/oder eine zeitliche Entwicklung von Ermüdungserscheinun gen prädiziert werden.

Durch das Prognosemodul kann anhand des simulierten Betriebs verhaltens fortlaufend eine Belastung der Maschinenkomponente ermittelt werden. Aus der Belastung kann dann mittels eines dynamischen Belastungsmodells, Verschleißmodells, Degradati onsmodells oder Lebensdauermodells der zukünftige Gesund heitszustand prädiziert werden. Für derartige Prädiktionen stehen eine Vielzahl bekannter dynamischer Modelle sowie ef fiziente numerische Verfahren zu deren Auswertung zur Verfü gung. Insbesondere kann eine Kombination aus einer Extrapola tion historischer Gesundheitszustände und einem oder mehreren physikalischen Degradationsmodellen verwendet werden. Letzte re übertragen Belastungen, wie Spannungen, Vibrationen oder hohe Temperaturen dynamisch auf eine Strukturmechanik und/oder deren Materialeigenschaften. Darüber hinaus können auch empirische Restlebensdauerkurven bei der Prognose be rücksichtigt werden.

Vorteilhafterweise kann mittels des dynamischen Belastungsmo dells, Verschleißmodells oder Lebensdauermodells eine Progno seunsicherheit, ein Vertrauensintervall und/oder eine Scha denswahrscheinlichkeit ermittelt werden. Eine Prognoseunsi cherheit kann sich hierbei aus einer Ungenauigkeit des oder der verwendeten Prognosemodelle, einer Ungenauigkeit bei der Erfassung der Betriebsdaten sowie aus einer Unsicherheit von Randbedingungen zusammensetzen. Auf diese Weise kann eine Aussagekraft eines prognostizierten Gesundheitszustandes in der Regel erheblich besser eingeschätzt werden.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfin dung kann im Rahmen des Vergleichs zwischen einem Performanz- wert und dem Performanz-Referenzwert ein Abstand zwischen dem Performanzwert und dem Performanz-Referenzwert, ein zeitli- eher Gradient des Abstands und/oder eine zeitliche Varianz des Abstands ermittelt werden. Der aktuelle Gesundheitszu stand kann dann abhängig vom Abstand, vom Gradienten und/oder von der Varianz angezeigt werden. So kann insbesondere in Phasen mit vergleichsweise hoher Varianz des Abstandes ein aktueller Abstand und/oder ein aktueller Gradient des Ab stands bei der Bewertung des Gesundheitszustandes geringer gewichtet werden. Auf diese Weise kann oft vermieden werden, dass kurzfriste Schwankungen des Abstands die Anzeige des Ge sundheitszustandes durch Artefakte beeinträchtigen.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfin dung können mehrere Maschinenkomponenten überwacht werden, wobei für jede der Maschinenkomponenten

- das Simulationsmodul ein komponentenspezifisches Simulati onsmodell zur Simulation der jeweiligen Maschinenkomponente aufweisen kann,

- das Prognosemodul ein komponentenspezifisches Prognosemo dell zur Prognose eines zukünftigen Gesundheitszustands der jeweiligen Maschinenkomponente aufweisen kann,

- komponentenspezifische Performanzwerte abgeleitet werden können,

- ein komponentenspezifischer Performanz-Normalwert durch ein komponentenspezifisches Berechnungsverfahren ermittelt werden kann,

- ein komponentenspezifischer Performanz-Referenzwert verwen det werden kann,

- komponentenspezifische Änderungsmuster vorgegeben werden können,

- ein komponentenspezifischer Vergleich ausgeführt werden kann, und/oder

- ein komponentenspezifischer Gesundheitszustand angezeigt werden kann.

Dabei können insbesondere komponentenspezifische Verarbei tungspipelines mit jeweils einem komponentenspezifischen Si mulationsmodell, einer komponentenspezifischen Performanzwer- termittlung, einer komponentenspezifischen Referenzwerter- mittlung, einem komponentenspezifischen Performanzwertver- gleich und/oder einem komponentenspezifischen Prognosemodell implementiert sein. Derartige Verarbeitungspipelines können parallel ausgeführt werden und lassen sich besonders einfach um neue Verarbeitungspipelines für zusätzliche Maschinenkom ponenten erweitern.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfin dung kann durch Verknüpfung der komponentenspezifischen Ge sundheitszustände ein Gesamt-Gesundheitszustand der Maschine abgeleitet und angezeigt werden. Die Verknüpfung kann vorzug weise durch logische Operatoren erfolgen.

Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung wird nachfolgend anhand der Zeichnung näher erläutert. Dabei veranschaulichen jeweils in schematischer Darstellung

Figur 1 eine Überwachung einer Maschine durch eine er findungsgemäße Überwachungseinrichtung,

Figur 2 einen prädizierten Verlauf eines Perfomanzwer- tes und

Figur 3 mehrere komponentenspezifische Verarbeitungs pipelines einer erfindungsgemäßen Überwa chungseinrichtung.

Insofern in den Figuren gleiche oder korrespondierende Be zugszeichen verwendet werden, bezeichnen diese Bezugszeichen die gleichen oder korrespondierende Entitäten, die insbeson dere wie im Zusammenhang mit der betreffenden Figur beschrie ben, implementiert oder ausgestaltet sein können.

Figur 1 veranschaulicht eine Überwachung einer Maschine M durch eine an die Maschine M gekoppelte erfindungsgemäße Überwachungseinrichtung MON. Die Maschine M kann insbesondere ein Roboter, eine Werkzeugmaschine, eine Fertigungsanlage, eine Turbine, ein 3D-Drucker, eine Verbrennungskraftmaschine und/oder ein Kraftfahrzeug sein oder eine solche Maschine um fassen. Die Maschine M weist mehrere Maschinenkomponenten CI, C2, ...auf, die komponentenspezifisch zu überwachen sind. Aus Übersichtlichkeitsgründen sind in der Zeichnung nur zwei Ma schinenkomponenten CI und C2 explizit dargestellt. Falls die Maschine M ein Elektromotor ist, kann eine jeweilige Maschi nenkomponente CI bzw. C2 beispielsweise ein Rotor, ein Achs lager, eine Kühlung, ein Stator, eine Wicklung oder eine Iso lierung sein.

Die Überwachungseinrichtung MON ist in Figur 1 extern zur Ma schine M dargestellt. Alternativ dazu kann die Überwachungs einrichtung MON auch ganz oder teilweise in die Maschine M integriert sein.

Die Überwachungseinrichtung MON weist einen oder mehrere Pro zessoren PROC zum Ausführen von Verfahrensschritten der Er findung sowie einen oder mehrere Speicher MEM zum Speichern von zu verarbeitenden Daten auf. Derartige Überwachungsein richtungen MON werden häufig auch als „Condition Monitoring"- Systeme bezeichnet.

Die Maschine M verfügt über eine Sensorik S zum fortlaufenden Messen und/oder Erfassen von Betriebsdaten BD der Maschine M sowie von Umgebungsdaten UD aus einer Umgebung der Maschine M. Außer durch die Sensorik S können Betriebsdaten BD und/oder Umgebungsdaten UD anderweitig erfasst werden.

Als Betriebsdaten BD können insbesondere aktuelle Betriebs signale, Sensordaten und/oder Messwerte erfasst werden, die eine Leistung, eine Drehzahl, ein Drehmoment, eine Bewegungs geschwindigkeit, eine ausgeübte Kraft, einen Schadstoffaus- stoß und/oder eine Temperatur einer oder mehrerer Maschinen komponenten im Zeitverlauf quantifizieren. Analog dazu können die Umgebungsdaten UD z. B. eine Umgebungstemperatur oder ei ne Luftfeuchtigkeit in einer Umgebung der Maschine M im Zeit verlauf angeben. Weiterhin kann durch die Umgebungsdaten UD ein Aufstellungsort und/oder eine Aufstellungsart der Maschi- ne M, eine Tageszeit, ein Kalenderdatum und/oder eine Jahres zeit spezifiziert werden. Die Betriebsdaten BD und die Umge bungsdaten UD werden fortlaufend erfasst und zur Überwa chungseinrichtung MON übermittelt bzw. von dieser erfasst.

Die Überwachungseinrichtung MON verfügt erfindungsgemäß über ein nebenläufiges Simulationsmodul SIM zur Echtzeitsimulation eines aktuellen Betriebsverhaltens der Maschine M und/oder seiner Komponenten, hier CI und C2, parallel zum laufenden Betrieb der Maschine M. Insbesondere simuliert das Simulati onsmodul SIM fortlaufend Belastungen der Maschinenkomponenten CI und C2. Zum Zweck der Simulation werden die Betriebsdaten BD sowie die Umgebungsdaten UD fortlaufend in das Simulati onsmodul SIM eingespeist.

Im vorliegenden Ausführungsbeispiel verfügt das Simulations modul SIM über mehrere komponentenspezifische Simulationsmo delle (nicht dargestellt) zur jeweils komponentenspezifischen Simulation der Maschinenkomponente CI bzw. C2. Ein jeweiliges komponentenspezifisches Simulationsmodell kann dabei vorzugs weise mehrere domänenspezifische Teilmodelle umfassen, z. B. ein mechanisches Teilmodell, ein elektrisches Teilmodell und/oder ein thermisches Teilmodell. Für derartige mechani sche, elektrische oder thermische Simulationen stehen eine Vielzahl von effizienten domänenspezifischen Simulationsmo dellen zur Verfügung. Typische Implementierungen derartiger Simulationsmodule können durchaus 30 oder 40 Teilmodelle um fassen.

Das Simulationsmodul SIM bzw. seine Simulationsmodelle werden durch Strukturdaten SD der Maschine M aus einer an die Über wachungseinrichtung MON gekoppelten Datenbank DB initiali siert. Durch die Strukturdaten SD werden insbesondere eine Geometrie, physikalische Eigenschaften sowie andere Betriebs parameter von Maschinenelementen der Maschine M sowie insbe sondere der Maschinenkomponenten CI und C2 spezifiziert. An hand der Strukturdaten SD können die Simulationen mittels der Betriebsdaten BD und der Umgebungsdaten UD durch bekannte Si- mulationsverfahren ausgeführt werden. Zu diesem Zweck stehen sowohl detaillierte physikalische Simulationsmodelle, wie z. B. sogenannte finite-Elemente-Modelle oder auch effiziente datengetriebene Surrogatmodelle zur Verfügung. Als Surrogat modell kann insbesondere ein neuronales Netz oder ein anderes Maschinenlernmodell verwendet werden, das vorab mittels eines präzisen physikalischen Simulationsmodells darauf trainiert wurde, dessen Simulationsergebnisse möglichst genau zu repro duzieren. Eine Auswertung derartiger Surrogatmodelle erfor dert in der Regel erheblich geringere Rechenressourcen als ein detailliertes physikalisches Simulationsmodell.

Aus dem jeweils simulierten aktuellen Betriebsverhalten der Maschinenkomponenten CI und C2 wird fortlaufend jeweils ein Performanzwert PV abgeleitet, der eine jeweils aktuelle Per- formanz der betreffenden Maschinenkomponente CI bzw. C2 quan tifiziert. Die Performanz einer jeweiligen Maschinenkomponen te CI bzw. C2 kann hierbei insbesondere eine Drehzahl, eine Leistung, einen Ressourcenbedarf, einen Ertrag, einen Wir kungsgrad, eine Präzision, einen Schadstoffausstoß, eine Sta bilität, Vibrationen, einen Verschleiß, eine Belastung und/oder andere Zielparameter der Maschine M und/oder ihrer Komponenten, hier CI und C2, betreffen. Insbesondere werden als Performanzwerte PV Indikatoren für eine Belastung der Ma schinenkomponenten CI und C2 ermittelt, wie z. B. Spannungen, Vibrationen, hohe Kräfte, hohe Temperaturen oder hohe Drücke. Durch die Simulation werden somit gewissermaßen virtuelle Sensoren für die Performanz der Maschinekomponenten CI und C2 realisiert.

Die komponentenspezifischen Performanzwerte PV werden als Zeitreihen gespeichert.

Die Performanzwerte PV werden vom Simulationsmodul SIM zu ei nem Referenzwertmodul REF der Überwachungseinrichtung MON übermittelt. Das Referenzwertmodul REF dient zur dynamischen Ermittlung und Anpassung von komponentenspezifischen Refe renzwerten PR für die Performanzwerte PV. Zur Ermittlung ei- nes jeweiligen komponentenspezifischen Referenzwertes PR wird regelmäßig anhand der übermittelten Performanzwerte PV ein komponentenspezifischer Performanz-Normalwert PN abgeleitet. Der Performanz-Normalwert PN soll als Vergleichsmaßstab für eine jeweilige Performanz in einem Normalzustand oder Soll- Zustand der Maschine M dienen. Zu diesem Zweck wird ein gleitender Durchschnitt, z. B. über mehrere Stunden, Tage oder Wochen, oder ein anderer Mittelwert der Performanzwerte PV bevorzugt in Betriebsphasen mit geringen zeitlichen Schwankungen gebildet und als Performanz-Normalwert PN ge speichert.

Anhand der regelmäßig abgeleiteten Performanz-Normalwerte PN wird der Performanz-Referenzwert PR für eine jeweilige Ma schinenkomponente CI bzw. C2 dynamisch aktualisiert.

Zu Beginn des Betriebs der Maschine M oder zu anderen Initia lisierungszeitpunkten wird der Performanz-Referenzwert PR durch einen z. B. aus der Datenbank DB abgerufenen initialen komponentenspezifischen Performanzwert PRI initialisiert. Da sich die Betriebsbedingungen je nach Aufstellungsort, Auf stellungsart, Umgebungseinflüssen, Wartungsarbeiten oder Re konfigurationen ändern können, wird der Performanz- Referenzwert erfindungsgemäß beim Auftreten von vorgegebenen Änderungsmustern und/oder beim Erkennen von einem Austausch oder einer Veränderung von Maschinenelementen dynamisch aktu alisiert.

Zur Detektion von Änderungsmustern sowie zur Detektion eines Austauschs oder einer Veränderung von Maschinenelementen ver fügt das Referenzwertmodul REF über einen Detektor DT. Der Detektor DT überwacht insbesondere die Performanzwerte PV und gegebenenfalls die Betriebsdaten BD dahingehend, ob ein vor gegebenes erstes Änderungsmuster auftritt. Weiterhin über wacht der Detektor DT die Umgebungsdaten UD dahingehend, ob ein vorgegebenes zweites Änderungsmuster auftritt. Zu diesem Zweck werden die Umgebungsdaten UD und ggf. die Betriebsdaten BD zum Referenzwertmodul REF übermittelt und in den Detektor DT eingespeist. Das erste und das zweite Änderungsmuster sind in Figur 1 durch das Bezugszeichen CP zusammengefasst. Beide Änderungsmuster CP sind jeweils komponentenspezifisch, d. h. für jede der Komponenten CI und C2 spezifisch vorgegeben.

Das erste Änderungsmuster spezifiziert insbesondere diejeni gen Änderungen der Betriebsdaten BD und/oder Performanzwerte PV, die eine Aktualisierung des Performanz-Referenzwerts PR triggern sollen. Zu diesem Zweck kann das erste Änderungsmus ter beispielsweise einen Schwellwert für eine Schwankungs amplitude, einen zeitlichen Gradienten und/oder eine zeitli che Varianz der Betriebsdaten BD und/oder der Performanzwerte PV spezifizieren. Auf diese Weise kann eine Aktualisierung der Performanz-Referenzwertes PR dann ausgelöst werden, wenn eine Schwankungsamplitude, ein Gradient und/oder eine Varianz der Performanzwerte PV und/oder der Betriebsdaten BD über ei nen vorgegebenen Zeitraum verhältnismäßig gering bleibt und so eine als Referenz taugliche Normalbetriebsphase anzeigt. Dementsprechend kann durch das erste Änderungsmuster auch ei ne Zeitdauer mit niedriger Schwankungsamplitude spezifiziert werden. Alternativ oder zusätzlich kann durch das erste Ände rungsmuster ein Abstand zwischen einem Performanzwert PV und dem Performanz-Referenzwert PR vorgegeben werden, der bei Über- oder Unterschreiten eine Aktualisierung auslöst.

Durch das zweite Änderungsmuster wird vorzugsweise komponen tenspezifisch festgelegt, welche Änderungen der Umgebungsda ten UD eine Aktualisierung des Performanz-Referenzwertes PR triggern sollen. Zu diesem Zweck kann das zweite Änderungs muster analog zum ersten Änderungsmuster einen Schwellwert für eine Schwankungsamplitude, einen zeitlichen Gradienten und/oder eine zeitliche Varianz der Umgebungsdaten UD spezi fizieren, um so eine als referenztaugliche Normalbetriebspha se zu definieren.

Sobald der Detektor DT anhand der Betriebsdaten BD, der Umge bungsdaten UD sowie der Performanzwerte PV ein Auftreten der Änderungsmuster CP oder eine Änderung oder einen Austausch eines Maschinenelements detektiert, bildet der Detektor DT ein komponentenspezifisches Triggersignal TS. Durch das kom ponentenspezifische Triggersignal TS wird für eine jeweilige Maschinenkomponente CI bzw. C2 eine Aktualisierung des Per- formanz-Referenzwertes PR für die jeweilige Maschinenkompo nente CI bzw. C2 durch den Performanz-Normalwert PN der je weiligen Maschinenkomponente CI bzw. C2 ausgelöst. Das Trig gersignal TS kann insbesondere dann gebildet werden, wenn al le Normalzustandsindikatoren Zusammentreffen. Darüber hinaus kann eine Aktualisierung auch zu vorgegebenen Zeitpunkten, z.B. nachts oder am Wochenende veranlasst werden.

Der komponentenspezifische Performanz-Referenzwert PR dient als aktuelle Referenz für eine Bewertung eines aktuellen Ge sundheitszustands einer jeweiligen Maschinenkomponente CI bzw. C2. Zu diesem Zweck werden die aktuellen Performanzwerte PV fortlaufend mit dem aktuellen Performanz-Referenzwert PR komponentenspezifisch verglichen. Dabei wird ein aktueller komponentenspezifischer Abstand D zwischen einem aktuellen Performanzwert PV und dem Performanz-Referenzwert PR gebil det. Als Abstand D kann beispielsweise ein Betrag oder ein Quadrat einer Differenz PV - PR oder ein relativer Abstand D = |PV - PR|/PR ermittelt werden.

Der ermittelte Abstand D wird als Vergleichsergebnis in ein Bewertungsmodul EV der Überwachungseinrichtung MON einge speist. Das Bewertungsmodul EV bewertet anhand der komponen tenspezifischen Abstände D, vorzugsweise auch anhand von de ren zeitlichen Verläufen komponentenspezifisch einen aktuel len Gesundheitszustand einer jeweiligen Maschinenkomponente CI bzw. C2. Zu diesem Zweck können vorzugsweise Abstände D zu unterschiedlichen, insbesondere aufeinanderfolgenden Zeit punkten verglichen werden. So kann ein zeitlicher Gradient aufeinanderfolgender Abstände gebildet werden, um beispiels weise Anstiege der Abstände D zu detektieren und als Ver schlechterung eines Gesundheitszustandes zu bewerten. Darüber hinaus kann auch eine zeitliche Varianz der Abstände D ermit telt werden, um damit normale Schwankungen des Abstands D von außergewöhnlichen, auf eine Verschlechterung eines Gesund heitszustandes hindeutenden Schwankungen zu unterscheiden. Darüber hinaus können die Abstände D durch die Bewertungsein richtung EV mit vorgegebenen oder berechneten Schwellwerten verglichen werden, durch die kritische Gesundheitszustände definiert werden. Darüber hinaus kann das Bewertungsmodul EV die Performanzwerte PV auch direkt mit einem vorgegebenen Performanz-Schwellwert vergleichen, dessen Über- oder Unter schreiten als Schaden zu werten ist; z. B. wenn eine Leistung einer Maschinenkomponente eine zwingend vorgeschriebene Min destleistung unterschreitet.

Abhängig von den Abständen D ermittelt das Bewertungsmodul EV für jede Komponente CI und C2 eine aktuelle komponentenspezi fische Gesundheitsangabe HS, die den Gesundheitszustand der betreffenden Komponente CI bzw. C2 spezifiziert. Im vorlie genden Ausführungsbeispiel prüft die Bewertungseinrichtung EV komponentenspezifisch, ob ein jeweiliger Abstand D und/oder dessen zeitlicher Gradient gegebenenfalls unter Berücksichti gung einer zeitlichen Varianz einen ersten komponentenspezi fischen Schwellwert sowie einen zweiten komponentenspezifi schen Schwellwert überschreitet. Der erste Schwellwert defi niert hierbei in komponentenspezifischer Weise eine maximale Abweichung von einem Soll-Verhalten, die als unkritisch ange sehen wird. Dagegen definiert der zweite Schwellwert kompo nentenspezifisch eine Abweichung vom Soll-Verhalten deren Überschreiten eine sofortige oder zeitnahe Benutzeraktion er fordert. Die aktuelle Gesundheitsangabe HS gibt insbesondere an, ob der erste Schwellwert und ob der zweite Schwellwert überschritten wird. Darüber hinaus kann die aktuelle Gesund heitsangabe HS auch den aktuellen Abstand D vom Soll- Verhalten, eine spezifische Schädigung, einen Ausfall und/oder eine Wahrscheinlichkeit eines Auftretens einer Schä digung, einer Fehlfunktion oder eines Ausfalls spezifizieren.

Aus den aktuellen Gesundheitsangaben HS für die einzelnen Komponenten CI und C2 leitet das Bewertungsmodul EV vorzugs weise noch eine aktuelle Gesamtgesundheitsangabe HSM ab, die einen aktuellen Gesamtgesundheitszustand der Maschine M spe zifiziert. Zu diesem Zweck können einzelne aktuelle Gesund heitsangaben HS beispielsweise durch logische Operatoren zur aktuellen Gesamtgesundheitsangabe HSM verknüpft werden. So kann ein kritischer Gesamtzustand der Maschine M angegeben werden, sobald für eine der Maschinenkomponenten CI oder C2 ein kritischer Gesundheitszustand ermittelt wird.

Die aktuellen Gesundheitsangaben HS für die Komponenten CI und C2 sowie die aktuelle Gesamtgesundheitsangabe HSM werden vom Bewertungsmodul EV zu einer Ausgabeeinheit OUT der Über wachungseinrichtung MON übermittelt. Die Ausgabeeinheit OUT kann ein Display, eine Alarmeinrichtung, ein Online- Benachrichtigungssystem oder eine andere Form einer Signali sierung oder Nachrichtenausgabe umfassen. Durch die Ausgabe einheit OUT kann ein Überwachungssignal, ein Alarmsignal, ei ne Betriebsempfehlung, ein Fehlersignal, ein Diagnosesignal und/oder ein Wartungssignal ausgegeben werden.

Im vorliegenden Ausführungsbeispiel umfasst die Ausgabeein heit OUT jeweils eine Ampelanzeige zur Anzeige der komponen tenspezifischen Gesundheitsangaben HS sowie der Gesamtgesund heitsangabe HSM. Die Ampelanzeigen umfassen jeweils eine grü ne Anzeige G, eine gelbe Anzeige Y sowie eine rote Anzeige R. Die grüne Anzeige G wird jeweils angesteuert, wenn der be treffende Abstand D unterhalb des ersten Schwellwerts liegt. In diesem Fall ist der Gesundheitszustand der betreffenden Komponente unkritisch. Entsprechend wird die rote Anzeige R jeweils angesteuert, wenn der betreffende Abstand D oberhalb des zweiten Schwellwerts liegt, was einem kritischen Gesund heitszustand der betreffenden Komponente anzeigt und eine so fortige oder zeitnahe Benutzeraktion erfordert. Entsprechend wird die gelbe Anzeige Y jeweils angesteuert, wenn der be treffende Abstand D zwischen dem ersten und dem zweiten Schwellwert liegt. Auf diese Weise kann eine Beobachtung der entsprechenden Maschinenkomponente empfohlen werden. Die Anzeige der aktuellen Gesamtgesundheitsangabe HSM kann in analoger Weise durch eine hierfür vorgesehene Ampelanzeige erfolgen.

Die Überwachungseinrichtung MON verfügt weiterhin über ein nebenläufiges Prognosemodul PM mit mehreren komponentenspezi fischen Prognosemodellen. In das Prognosemodul PM werden die Performanzwerte PV sowie der Performanz-Referenzwert PR ein gespeist. Vorzugsweise werden auch die aktuellen Gesundheits angaben HS sowie gegebenenfalls die jeweils aktuelle Gesamt- gesundheitsangabe HSM vom Bewertungsmodul EV zum Prognosemo dul PM übermittelt. Das Prognosemodul PM dient dem Zweck, an hand des durch das Simulationsmodul SIM simulierten Betriebs verhaltens im laufenden Betrieb der Maschine M fortlaufend einen zukünftigen Gesundheitszustand einer jeweiligen Maschi nenkomponente CI bzw. C2 zu prädizieren. Die Prognosemodelle können insbesondere ein dynamisches Belastungsmodell, ein dy namisches Verschleißmodell, ein dynamisches Degradationsmo dell oder ein dynamisches Lebensdauermodell umfassen. Zur An wendung und zur nummerischen Auswertung derartiger Prognose modelle sind eine Vielzahl von Verfahren verfügbar.

Das Prognosemodul PM ermittelt anhand der Performanzwerte PV fortlaufend eine Belastung der Maschinenkomponenten CI und C2. Aus der jeweiligen Belastung prognostiziert dann das Prognosemodul PM mittels seiner Prognosemodelle eine zukünf tige Entwicklung der Performanz der Maschinenkomponenten CI und C2 oder eine zeitliche Entwicklung von Ermüdungserschei nungen der Maschinenkomponenten CI und C2. Damit kann insbe sondere eine Restlebensdauer der Maschinenkomponenten CI und C2 und/oder eine Zeitdauer, bis ein Schaden eintritt, prädi- ziert werden. Gegebenenfalls kann auch keine zeitliche Ent wicklung des Performanz-Referenzwertes PR prädiziert werden.

Zur Ermittlung eines zukünftigen Gesundheitszustandes können prädizierte Performanzwerte PV mit einem aktuellen oder prä- dizierten Performanz-Referenzwert PR verglichen werden, und es kann jeweils ein Abstand zwischen den prädizierten Perfor- manzwerten PV von dem aktuellen oder prädizierten Performanz- Referenzwert PR ermittelt werden. Aus diesem Abstand kann dann wie oben beschrieben ein zukünftiger Gesundheitszustand für eine jeweilige Maschinenkomponente CI und C2 abgeleitet werden.

Das Prognosemodul PM generiert damit für eine jeweilige Ma schinenkomponente CI bzw. C2 eine Angabe HP über einen zu künftigen Gesundheitszustand dieser Maschinenkomponente. Wei terhin wird durch das Prognosemodul PM eine Angabe HPM über einen zukünftigen Gesamtgesundheitszustand der Maschine M ge neriert und zusammen mit den komponentenspezifischen Angaben HP zur Ausgabeeinheit OUT übermittelt. Dort können die prog nostizierten Angaben HP und HPM analog zu den aktuellen Anga ben HS und HSM durch Ampelanzeigen angezeigt werden. Die An gabe HPM kann dabei, wie oben im Zusammenhang mit den aktuel len Gesundheitsangaben HS und HSM beschrieben, durch Verknüp fung der komponentenspezifischen Angaben HP bestimmt werden.

Die Angaben HP und HPM können vorzugsweise für einen oder mehrere in der Zukunft liegenden Zeitabstände ermittelt wer den.

Zusätzlich zu den Prognosen über zukünftige Gesundheitszu stände ermittelt das Prognosemodul PM vorzugsweise auch noch eine Prognoseunsicherheit, ein Vertrauensintervall und/oder eine Schadenswahrscheinlichkeit. Bei der Ermittlung der vor stehenden Größen können insbesondere eine Unsicherheit von physikalischen Randbedingungen oder Messungenauigkeiten sowie eine intrinsische Ungenauigkeit der Simulationsmodelle be rücksichtigt werden.

Figur 2 veranschaulicht einen durch das Prognosemodul PM prä dizierten Verlauf eines Performanzwertes PV. Der prädizierte Verlauf ist dabei gegen die Zeit T aufgetragen. Der Zeitpunkt T=0 bezeichnet hierbei eine jeweils aktuelle Zeit, während rechts davon zukünftige Zeitpunkte aufgetragen sind. Während der prädizierte Verlauf des Performanzwertes PV durch eine durchgezogene Linie veranschaulicht wird, ist eine Unsi cherheit der zeitlichen Prognose durch strichlierte Linien angedeutet. Weiterhin ist ein Performanz-Schwellwert TH ein getragen, dessen Unterschreiten durch den Performanzwert PV als Schaden zu werten sei. Der prognostizierte Verlauf des Performanzwertes PV unterschreitet den Performanz-Schwellwert TH zum Zeitpunkt TS, der damit als wahrscheinlicher Zeitpunkt eines Schadenseintritts bestimmt werden kann. Anhand des Ver laufs der Prognoseunsicherheit kann weiterhin ein Vertrauens intervall oder Konfidenzintervall CI ermittelt werden, in dem der Schaden höchstwahrscheinlich oder mit vorgegebener Wahr scheinlichkeit eintritt. Das Vertrauensintervall CI kann hierbei aus den Schnittpunkten der strichlierten Verläufe mit dem Performanz-Schwellwert TH ermittelt werden.

Ein jeweiliges komponentenspezifisches Vertrauensintervall CI kann vorzugsweise zusammen mit den Angaben HP über einen zu künftigen Gesundheitszustand einer jeweiligen Komponente an gezeigt werden.

Figur 3 zeigt mehrere komponentenspezifische Verarbeitungs pipelines PI und P2 einer erfindungsgemäßen Überwachungsein richtung. Die Verarbeitungspipeline PI dient zur Überwachung eines Gesundheitszustands der Maschinenkomponente CI während die Verarbeitungspipeline P2 zur Überwachung eines Gesund heitszustands der Maschinenkomponente C2 dient. In beide Ver arbeitungspipelines PI und P2 werden gegebenenfalls komponen tenspezifische Betriebsdaten BD sowie Umgebungsdaten UD ein gespeist.

Die Verarbeitungspipeline PI umfasst ein Simulationsmodul SIM1 zur nebenläufigen Simulation eines aktuellen Betriebs verhaltens der Maschinenkomponente CI. Weiterhin ist eine für die Maschinenkomponente CI spezifische Referenzwertermittlung REF1 vorgesehen. Darüber hinaus führt die Verarbeitungspipe line PI einen für die Maschinenkomponente CI spezifischen Vergleich CMP1 der für diese Komponente CI spezifischen Per- formanzwerte mit dem für diese Komponente CI spezifischen Performanz-Referenzwert aus. Die Referenzwertermittlung REF1 und insbesondere die Aktualisierung des betreffenden Perfor- manz-Referenzwertes wird wie oben beschrieben komponentenspe- zifisch ausgeführt. Abhängig vom komponentenspezifischen Ver gleichsergebnis wird ein für die Maschinenkomponente CI spe zifischer aktueller Gesundheitszustand HS1 ermittelt. Weiter hin wird durch ein für die Maschinenkomponente CI spezifi sches Prognosemodell PI ein für diese Komponente CI spezifi- scher zukünftiger Gesundheitszustand HP1 prädiziert.

In analoger Weise arbeitet die für die Maschinenkomponente C2 spezifische Verarbeitungspipeline P2. Die Verarbeitungspipelines PI und P2 werden im laufenden Be trieb der Maschine M parallel und in Echtzeit ausgeführt. Aufgrund der Separation der Verarbeitungspipelines, hier PI und P2, für die einzelnen Komponenten, hier CI und C2, lässt sich die Überwachungseinrichtung MON auf besonders einfache Weise um eine Überwachung weiterer Maschinenkomponenten er weitern.