Nutzbare Restlebensdauer neuer und bereits genutzter technischer Systeme unter instationären Bedingungen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Ein Hauptziel der Zustandsüberwachung ist die Abschätzung der verbleibenden Nutzungsdauer (RUL, nach dem englischen “Remaining useful life”). Viele bestehende Methoden und Datensätze konzentrieren sich auf Systeme mit konstanten Betriebsbedingungen. Allerdings werden technische Systeme in der Regel unter variierenden oder instationaren Bedingungen betrieben. Dieses Projekt soll diese Lücke schließen, indem realistischere Szenarien behandelt werden, bei denen die Betriebsbedingung während der Lebensdauer variiert. Zur Vorhersage der RUL wurden unterschiedliche maschinelle Lernverfahren genutzt, um die Betriebsbedingungen als weitere Information in Pipelines einzubinden. Außerdem wurden Methoden zur Prognose der nutzbaren Restlebensdauer für bereits genutzte Systeme entwickelt, die mit geeigneten Sensoren nachgerüstet wurden, aber keine Sensordaten ihrer vergangenen Betriebszeiten aufweisen. Zur Validierung der Methoden zur Prognose der nutzbaren Restlebensdauer wurden drei Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Themenfeldern verwendet. Für das erste Beispiel wurde ein geeigneter Walzlagerprüfstand entwickelt und aufgebaut. Der Prüfstand wurde unter instationaren Betriebsbedingungen betrieben. Für das zweite Beispiel wurde ebenfalls ein Experiment im Labor basierend auf Piezoelektrischen Biegewandler umgesetzt, deren Versagen durch Risse charakterisiert wird und überwacht wurden. Das dritte Anwendungsbeispiel basiert auf den simulierten Daten eines Mantelstromtriebwerks, dessen Degradation unter sechs Betriebsbedingungen mit verschiedenen Sensoren detektiert wurde. Die Hauptprojektziele wurden im Bewilligungszeitraum des Projekts erzielt. Jedoch, konnte die erabeitete Methodik nicht an bereits genutzten Systemen validiert werden, die mit geeigneten Sensoren nachgerüstet wurden, aber keine Sensordaten ihrer vergangenen Betriebszeiten aufweisen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Extraktion und Selektion geeigneter Merkmale für die Restlebensdauerprognose von technischen Systemen trotz aleatorischen Unsicherheiten. Schwingungen 2021, 197-210. VDI Verlag.
Kennedy, Aimiyekagbon O.; Bender, A. & Sextro, W.
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“On the applicability of time series features as health indicators for technical systems operating under varying conditions”. In: Proceedings of the Seventeenth International Conference on Condition Monitoring and Asset Management (CM 2021). 2021.
O. K. Aimiyekagbon, A. Bender & W. Sextro
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On the applicability of time series features as health indicators for technical systems operating under varying conditions. In: Condition Monitor 425 (2022), pp. 5–10.
O. K. Aimiyekagbon, A. Bender & W. Sextro
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Conformal Prediction Intervals for Remaining Useful Lifetime Estimation. International Journal of Prognostics and Health Management, 14(2).
Javanmardi, Alireza & Hüllermeier, Eyke
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Conformal Prediction with Partially Labeled Data. In: Proceedings of the Twelfth Symposium on Conformal and Probabilistic Prediction with Applications. PMLR, 2023.
A. Javanmardi, Y. Sale, P. Hofman & E. Hullermeier
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Expert-Informed Hierarchical Diagnostics of Multiple Fault Modes of a Spacecraft Propulsion System. PHM Society Asia-Pacific Conference, 4(1).
Aimiyekagbon, Osarenren Kennedy; Lowen, Alexander; Bender, Amelie; Muth, Lars & Sextro, Walter
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Bearing-RUL Code. 2024.
A. Javanmardi
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Conformalized Credal Set Predictors. Advances in Neural Information Processing Systems 37, 116987-117014. Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS).
Hüllermeier, Eyke; Javanmardi, Alireza & Stutz, David
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Diagnostics and Prognostics for Retrofitted Systems: A Comprehensive Approach for Enhanced System Health Assessment. 2024 Prognostics and System Health Management Conference (PHM), 159-164. IEEE.
Bender, Amelie; Aimiyekagbon, Osarenren K. & Sextro, Walter
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Diagnostics of Piezoelectric Bending Actuators Subjected to Varying Operating Conditions. Electronics, 13(3), 521.
Aimiyekagbon, Osarenren Kennedy; Bender, Amelie; Hemsel, Tobias & Sextro, Walter
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Remaining Useful Lifetime Estimation of Bearings Operating under Time-Varying Conditions. PHM Society European Conference, 8(1), 9.
Javanmardi, Alireza; Aimiyekagbon, Osarenren Kennedy; Bender, Amelie; Kimotho, James Kuria; Sextro, Walter & Hüllermeier, Eyke
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Run-to-failure data set of ball bearings subjected to time-varying load and speed conditions. Version 2023-04-02. Zenodo, June 2024.
O. K. Aimiyekagbon
