Schwingungsanalyse

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.

Lastdaten auswerten, Schwingungen überwachen, Schwingungsüberwachung

Aufgabenstellung: Lastdaten auswerten 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.

Die Erfindung ermöglicht ohne umfangreiches Know-How

 

Zeitdaten in eine Matrix überführen zu können:

Wo die Matrix  einfach und digital gefiltert werden kann um Schwingungen und Lastdaten besser zu verstehen. Auch komplexe Filter lassen sich digital einfacher und besser abbilden als analog.

Schwingungen überwachen, Lastdaten auswerten, Schwingungsüberwachung, Blocklasten, Condition Monitoring

Wo die Matrix real gezählte Schwingungen über dem Frequenzband darstellen kann. Was eine granularere Darstellung eines Freqeuenzspektrums mit Schwingungshäufigkeit und deren Ausschlagsdimension ermöglicht. Condition Monitoring von Schwingungen (überwachen von Schwingungen) wird dadurch erheblich konkreter und sensibler realisierbar.

Lastdaten auswerten, Filter, Condition Monitoring, Predictive Maintenance

Wo die Matrix einfache Erstellung von Blocklasten ermöglicht um Lastdaten einfacher und besser verstehbar sowie anwendbar zu machen.

 

Schwingungen überwachen, Schwingungsüberwachung, Lastdaten auswerten, FFT, Condition Monitoring, Predictive Maintenance
Schwingungen überwachen, Lastdaten auswerten, Recovern, Wiederherstellen

Wo die Matrix trotz Datenreduktion es ermöglicht  Zeitdaten der markanten Extremwerte wiederherzustellen (Daten-Recovern).

Funktionsweise: Lastdaten auswerten und Schwingungen analysieren

 

 

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.

Anwendungsfelder

 

 

  • 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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Skills

 

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