Kontext
Industrielle Hydraulikanlagen sind auf präzise Druckmessungen in Echtzeit angewiesen, um Durchflussregelung, Bauteilschutz und schnelle Reaktion auf Lastwechsel zu gewährleisten. Der Druck, der dabei am wichtigsten ist, befindet sich häufig an einer Stelle des Kreislaufs, an der die Montage eines dedizierten Sensors unpraktisch ist: zu kostspielig, mechanisch ungünstig oder im Betrieb nicht zuverlässig genug. Die beiden klassischen Workarounds haben jeweils ihre bekannten Grenzen. Das Hinzufügen eines physikalischen Sensors erhöht die Kosten und schafft eine weitere mögliche Ausfallquelle. Physikalische Modelle wiederum haben Schwierigkeiten, ihre Genauigkeit über den gesamten Betriebsbereich zu halten, sobald sich Öltemperatur, Viskosität und Lastbedingungen verändern.
Ansatz
Wir haben ein Edge-AI-Modell entwickelt, das den Zieldruck aus Sensorsignalen schätzt, die bereits an der Anlage verfügbar sind. Das Modell basiert auf einer Klasse leichtgewichtiger Machine-Learning-Verfahren (Reservoir Computing), die gut für Zeitreihensignale und den Embedded-Einsatz geeignet sind. Es läuft auf der vorhandenen Steuerung der Anlage, ohne zusätzliche Hardware, ohne externe Laufzeitumgebung und ohne Cloud-Anbindung. Die abschließende Anpassung des Modells an die spezifische Anlage und den Betriebsbereich des Kunden erfolgt gemeinsam mit dem Engineering-Team des Kunden.
Ergebnis
Das Modell bildet den gemessenen Druck über den gesamten Betriebsbereich nach, einschließlich der Übergänge, mit einer Genauigkeit, die ausreicht, um als Druckeingang im Regelkreis des Kunden zu dienen. Dabei läuft es vollständig auf der vorhandenen Edge-Steuerung.
Dies könnte auf Ihre Anlagen zutreffen
Falls Sie Maschinen herstellen oder betreiben, bei denen Sie aus Gründen der Kosten, Zuverlässigkeit oder mechanischen Zugänglichkeit lieber auf einen Drucksensor verzichten würden, und falls der vorhandene Mikrocontroller über etwas freie Rechenkapazität verfügt, könnte sich ein ähnlicher Ansatz lohnen. Ein kurzes technisches Gespräch genügt in der Regel, um festzustellen, ob Ihr Fall für diesen Ansatz geeignet ist. Die technischen Details der Umsetzung besprechen wir von Fall zu Fall mit unseren Partnern.