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A self-configurable fault detection system for Industrial Ethernet networks

Selbstkonfigurierendes Fehlererkennungssystem für industrielle Ethernet Netzwerke
 
: Windmann, Stefan; Niggemann, Oliver

:

Automatisierungstechnik : AT 65 (2017), Nr.6, S.396-405
ISSN: 0178-2312
ISSN: 0340-434X
Englisch
Zeitschriftenaufsatz
Fraunhofer IOSB ()
automated production system; Fault detection; self-configuration; Industrial Ethernet

Abstract
In this paper, a self-configurable fault detection system for automated production systems with Industrial Ethernet is proposed. The scope of the proposed fault detection system are process variables, i.e., the observed actuator and sensor signals. Self-configuration of the fault detection system is enabled by recording and analyzing the link connection of the Ethernet network during system start. In a subsequent training phase, a knowledge base is automatically built from the observed process variables. Knowledge-based fault detection is accomplished once the knowledge base is established. Fault detection has been evaluated for a glue production process. In this application case, the knowledge-based fault detection method yielded a balanced accuracy of 99.81%, while a model-based method, which has been used as reference, produced a balanced accuracy of 93.11%.

 

In diesem Beitrag wird ein sich selbst konfigurierendes Fehlererkennungssystem für automatisierte Produktionssysteme mit Industrial Ethernet vorgestellt. Das Fehlererkennungssystem wurde insbesondere für die Erkennung fehlerhafter Prozessvariablen, d. h. fehlerhafter Aktor- und Sensorsignalen, entwickelt. Die Selbstkonfiguration des Fehlererkennungssystems wird durch das Mitschneiden und die Analyse des Verbindungsaufbaus im Ethernet Netzwerk während des Systemstarts ermöglicht. In einer nachfolgenden Trainingsphase wird eine Wissensbasis automatisch aus den beobachteten Prozessvariablen generiert. Sobald die Wissensbasis aufgebaut ist, wird eine wissensbasierte Fehlererkennung durchgeführt. Die systematische Auswertung der Fehlererkennung wurde für eine Klebstoffproduktion vorgenommen. In diesem Anwendungsfall konnte mittels der wissensbasierten Fehlererkennung eine Genauigkeit von 99, 81 % erzielt werden, während mit einer modellbasierten Methode, die als Referenz verwendet wurde, nur eine Genauigkeit von 93, 11 % erreicht werden konnte.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-458689.html