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Industrielle Automation 6/2016

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Industrielle Automation 6/2016

SPS IPC DRIVES

SPS IPC DRIVES 2016 I MESSE 01 Modellbildung mit Hybutla: Prozessdaten werden benutzt, um das Zeitverhalten einer Maschine oder einer Produktionsanlage als Model abzubilden 02 Hybutla-Prinzip: Ein Verhaltensmodell wird in drei Schritten durch die Auswertung von Prozessdaten erstellt Erstellen von Verhaltensmodellen des Normalverhaltens eines hybriden Systems zu Diagnosezwecken. Ein hybrides System besteht aus diskreten und kontinuierlichen Signale (Bild 1). Das Lernen des Zeitverhaltens Im ersten Schritt (Bild 2) werden die Daten an der Anlage erfasst. Hierzu wird ein Datenlogger verwendet, der in das Netzwerk integriert wird ohne dabei die Netzinfrastruktur zu beeinflussen. Der Netzwerkverkehr wird passiv mitgeschnitten und anschließend wird ein Mapping der Daten auf eine Semantik durchgeführt (Signal-Variablen-Zuordnung). Die erfassten Daten werden dann in einer Datenbank gespeichert. Der zweite Schritt: Sobald die Messungen abgeschlossen sind werden die Messungen in einem sog. Prefix-Tree zusammengefasst. Beginnend mit dem Startzustand wird bei jedem Event ein neuer Zustand erzeugt. Bei nachfolgenden Zyklen werden gleiche Events als solche erkannt und erst bei einer Abweichung ein neuer Zweig erstellt. Der Prefix-Tree ist ein Baum, der sämtliche Messungen beinhaltet, wobei gemeinsame Prefixe bereits zusammengefasst gespeichert sind. Der dritte Schritt beinhaltet den eigentlichen Lernprozess. Hier wird ein Kompatibilitätskriterium genutzt, um basierend auf dem Prefix-Tree ein allgemeingültiges Modell zu erstellen. Beginnend mit den Endzuständen (Blättern im Baum) werden mit der Bottom-Up-Strategie sämtliche Zustände paarweise auf Kompatibilität geprüft. Sind die Zustände kompatibel, werden sie zusammengefasst. Das Ergebnis ist ein Automat, der das Normalverhalten der Anlage wiederspiegelt. Die Verwendung mehrerer Zyklen ermöglicht das Erlernen eines generalisierten Modells. Automatische Erkennung von Prozessabweichungen Zur Erkennung von fehlerbehaftetem Verhalten im logischen Anlagenprozess können Algorithmen wie Anoda verwendet werden. Bei jedem Event, das in der Anlage beobachtet wird, wird ein Abgleich mit der Vorhersage des Modells vorgenommen. Kann das beobachtete Event im Modell ebenfalls durchgeführt werden, befindet sich die Anlage im Normalbetrieb. Sobald ein Event erfasst wird, dass aus dem aktuellen Zustand heraus im Modell nicht ausgeführt werden kann, deutet dies auf einen Fehler in der Anlage hin. Bei Verwendung von hybriden Automaten werden zusätzlich die kontinuierlichen Signale beobachtet und mit dem Modell abgeglichen. Des Weiteren können temporale Fehler im Anlagenprozess erkannt werden. Die statistischen Informationen der Zeit erlauben die Erkennung von schleichenden Fehlern. Nach dem Ampelstatusprinzip (beispielsweise nach der NAMUR NE107, oder VDMA 24582) können unterschiedliche Stufen für die einzuleitenden Maßnahmen angegeben werden. Basierend auf den gelernten statistischen Parametern – Mittelwert und Standardabweichung – kann bei überschreiten entsprechender Schwellwerte zunächst eine Warnung und anschließend der Fehler ausgegeben werden. Strommesswandler überwachen Anlagen und Prozesse Mit dem ACT20C-Modul bietet Weidmüller einen Strommesswandler zum gezielten Überwachen und Optimieren von Anlagen und Prozessen. Denn um diese möglichst effizient betreiben zu können, benötigen Anwender kontinuierlich Informationen über den aktuellen Zustand von Geräten und Funktionen. Der Strommesswandler verwendet das Effektivwertverfahren (True RMS) zum Erfassen korrekter Messwerte, auch bei verzerrten Kurvenformen von Wechsel- und Gleichströmen. Ermittelt werden zusätzlich Informationen zum Betriebsverhalten der angeschlossenen Lasten. Daraus resultiert eine deutliche Steigerung der Transparenz für Fehlererkennung und Störungsanalyse. Alle ACT20C-Strommesswandler liefern neben präzisen Strommessungen, mit einer hohen Messgenauigkeit von ≤ 0,5 % (FSR) weitere Zustandsinformationen per Ethernet. Die von den ACT20C-Strommesswandlern übermittelten Daten gestatten eine kontinuierliche Überwachung der angeschlossenen Aggregate im Hinblick auf die Über- und Unterschreitung definierter Lastpunkte sowie deren Nutzung und Betriebsdauer. Das vereinfacht die gezielte Optimierung von Anlagen und Prozessen. www.weidmueller.com 64 INDUSTRIELLE AUTOMATION 6/2016

Besuchen Sie uns: SPS / IPC Drives Nürnberg Halle 4A, Stand 411 EINFACH VIELSEITIG INDUSTRIAL PROCESS HYGIENIC KALIBRIERTECHNIK UND -SERVICE BESTLEISTUNG FÜR JEDEN ANWENDUNGSBEREICH Die Anforderungen bei industriellen Anwendungen sind vielseitig und anspruchsvoll. Egal, welche Parameter, Normen oder Richtlinien Sie benötigen, wir liefern die passende Lösung. Denn neben unserem breiten Produktspektrum konzipieren und entwickeln wir kontinuierlich neue Produkte und Gerätekombinationen. Vertrauen auch Sie unserer langjährigen Erfahrung und unserem umfassenden Know-how. www.wika.de