Innovationsfeld: Schwingungsanalyse und Lastdatenauswertung
Es ist ein Patent und ein Prototyp vorhanden, welcher die Verarbeitung von gesampelten Signalen ermöglicht aber auch die graphische Auswertungen von Lastdaten und Schwingungen unterstützt. Via dem Prototyp können Anwendungen getestet werden. Die Technologie ist ideal für das
- Auswerten von Lastdaten,
- Überwachen von Schwingungen,
- Condition Monitoring und
- Predictive Maintenance Anwendungen.
Diesbezüglich sind wir an potentiellen Kunden, Anwendungsfällen und auch Kooperationen interessiert. Wir würden uns daher über ein Feedback freuen, welches Sie gerne über unser Kontaktformular abgeben können.
Aufgabenstellung: Lastdatenauswertung und Schwingungsanalyse
Es handelt sich um eine Technologie zum einfachen, wirtschaftlichen und aufwandsarmen Auswerten von Lastdaten und Schwingungen unter Beibehaltung hoher Datenqualität. Bisherige Anwendungen sind geprägt von umfangreichem Fachwissen, Kombination mehrerer Methoden mit unterschiedlichen Werkzeugen und ungewollter Datenreduktions-Kompromissen.
Benefits: Lastdatenauswertung und Schwingungsanalyse
Die Erfindung ermöglicht ohne umfangreiches Know-How:
Dass die Zeitdaten oder die Matrix einfach und digital gefiltert werden können. So können Schwingungen und Lastdaten besser verstanden werden. Auch komplexe Filter lassen sich digital einfacher und besser abbilden als analog.
Eine einfache Erstellung von Blocklasten, also einfache Last-kollektive, werden ermöglicht. So können Lastdaten besser verstanden werden und sind einfacher anwendbar.
Es können Schwingungen real gezählt werden. Diese Schwingungen können über das Frequenzband dargestellt werden. Dies führt zu einer granulareren Darstellung eines gezählten Schwingungskollektivs mit Häufigkeits-zählung von Schwingungsausschlägen innerhalb einer Frequenz und über das Frequenzband. Die Häufigkeitszählung von Schwingausschlägen ist erheblich detaillierter als eine mathematische Amplitude der FFT deren Aufkommen in der Realität, z. B. statischer Bereich, nicht gegeben sein muss. Condition Monitoring von Schwingungen (Überwachen von Schwingungen) wird dadurch erheblich konkreter und sensibler realisierbar.
Das Verfahren ermöglicht eine Datenreduktion der Zeitdaten. Wenn gewünscht können auch Daten abgelegt werden, welche eine Wiederherstellung / Recovery der Zeitdaten ermöglicht. Hierbei werden die markanten Extremwerte der Zeitreihe wiederhergestellt.
Funktionsweise: Lastdatenauswertung und Schwingungsanalyse
Das Lastdaten auswerten erfolgt über die Ermittlung von Schwingungen und schwingungs-charakteristischen Informationen, welche in einer Matrix abgelegt werden.
Die Matrix ermöglicht eine schnelle und einfache Auswertung anhand der Matrix-Klassen. So lassen sich aus der Matrix Blocklasten ableiten und real gezählte Schwingungen über dem Frequenzgang darstellen. Durch diese Darstellung lassen sich Schwingungen überwachen und das unter Grundlage einer granulareren und realeren Basis als bisherige Verfahren. Somit wird durch das neue Verfahren eine bessere Überwachung von Schwingungen ermöglicht.
Die Matrix-Klassen bieten für die Implementierung komplexer Filter gute Grundlagen um Filter einfache auf unterschiedliche und mehrere Klassen anwenden zu können. Aufgrund der abgelegten Schwinungscharakteristiken ist eine geringere Notwendigkeit an Speicherbedarf für die Matrix-Datei gegeben. Zusätzlich kann das Filtern von Matrix-Klassen den Speicherbedarf weiter
reduzieren. Diese Datenreduktion kann genutzt werden um bereits reduzierte Datenbereitstellung des Sensors zu realisieren und somit Daten-Netzwerke zu entlasten.
Zusätzlich zu einer gleichzeitigen Lastdaten Auswertung und die verbesserte Darstellung zum optimierten Schwingugen überwachen können Daten recoverd werden. Die Matrix ist so auslesbar, dass aus den enthaltenen Informationen ein Zeitsignal mit den markanten Extrempunkten wiederhergestellt werden kann.
Kern der Technologie stellt ein Softwareanteil dar welcher die Datenauswertung durchführt. Software-Anteile können am Mess-Sensor, in der Datenübertragung oder bei der Datenauswertung implementiert sein.
Anwendungsfeld: Lastdatenauswertung und Schwingungsanalyse
- Ideal für einfachste Usability, da kombinierte Messdatenaufnahme und Messdatenanalyse möglich.
- Ideal für Langzeit-Lastdaten-Aufnahme aufgrund optimiertem Zählverfahren und verbesserter Datenauswertungen nach Blocklasten.
- Ideal für Frequenzband-bezogene Auswertung, da FFT-ähnliche Frequenzbänder ermittelt und erweiterte Datenauswertungen des Schwingverhaltens erstellt werden können.
- Ideal für kombinierte Anwendungsfälle der Lastdatenermittlung und Frequenzbandermittlung.
- Ideal für Condition-Monitoring- und Prädiktive-Maintenance -Anwendungen aufgrund der umfangreichen sowie granularen Informationshaltung und Daten-Wiederherstellung
- Ideal für die Netzwerk-, Big-Data, Industry 4.0 und Cloud-Anwendungen aufgrund der Matrix-Klassen-Bewertung am Sensor, Filtermöglichkeit und Daten-Reduktion.
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