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Kurzbeschreibung

Das Ziel dieses Forschungsprojektes war die Entwicklung eines Expertensystems zur Erkennung von mechanischem Verschleiß eines Maschinenparks in der Stahlindustrie. Das anfänglich verwendete System basierte hauptsächlich auf Ölanalyse und Schwingungsmessungen. Ausgiebig geforscht wurde im Gebiet der Schwingungsanalyse, insbesondere, um eine Diagnose für Wälzlager zu erstellen. Die Hüllkurvenanalyse stellte sich als die zuverlässigste Methode zum Aufspüren von Lagerschäden heraus. Automatische Diagnose, die sich der Hüllkurvenanalyse bedient, funktioniert leider nicht, wenn sie nur die Amplituden charakteristischer Frequenzen überprüft. Es ist notwendig, Muster im Hüllkurvenspektrum festzustellen, die für Lagerschäden charakteristisch sind, und diese Mustererkennung sollte fehlertolerant sein. Im zweiten Teil des Projektes wurde ein Monitorsystem entwickelt, das Diagnosen für Wälzlager mit Hilfe eines Expertensystems erstellen kann. Es arbeitet mit einem künstlichen neuronalen Netz. Mit seiner Hilfe ist es möglich, Schäden an Wälzlagern bereits in einem frühen Stadium der Schädigung zu erkennen.

Zusätzliche Angaben

Autoren: PICCIRELLI A, ARBED Recherches, Esch-sur-Alzette (LU)
Bibliografische Referenz: EUR 16793 DE (1998) 44pp., FS, ECU 8.50
Verfügbarkeit: Available from the (2)
ISBN: ISBN 92-828-1692-3
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