Anwendung von Neuro-Fuzzy Methoden zur multisensoriellen Diagnose von technischen Prozessen

Bedingt durch die zunehmende Komplexität technischer Prozesse einerseits und die steigenden Anforderungen an Qualität und Ausbeute anderseits steigt der Bedarf nach multisensoriellen Diagnosekonzepten, die sich in automatische Produktionsabläufe einfach integrieren lassen (Inline-Fähigkeit) und ausreichend schnell ein verwertbares Diagnoseergebnis liefern (Online-Fähigkeit). Aufgrund der oft rauen Umgebung und Komplexität technischer Prozesse werden an multisensorielle Diagnosekonzepte hohe Anforderungen im Bezug auf Robustheit und Zuverlässigkeit gestellt. Modellgestützte Diagnoseverfahren können diesen Anforderungen nur eingeschränkt Rechnung tragen, zum einen da es oft nicht möglich ist ein ausreichend genaues analytisches Modell des Prozesses aufzustellen, zum anderen, insbesondere bei verfahrenstechnischen Prozessen, resultiert durch veränderliches Systemverhalten ein erheblicher Mehraufwand beim Entwurf der modellbasierten Module des Diagnosekonzeptes. In dem Vortrag wird ein auf Neuro-Fuzzy Methoden basierendes Diagnosekonzept vorgestellt. Grundidee des Konzeptes ist es, die zur Verfügung stehenden Sensorsignale des Prozesses mittels Fuzzy-Logik in ""unscharfer"" Form zu verarbeiten. Anhand von zwei völlig unterschiedlichen industriell realisierten Fallbeispielen aus den Bereichen der Schadensdiagnose an Kanalsystemen und der Diagnose von elektrischen Handwerkzeugen wird der generische Charakter des Neuro-Fuzzy basierten multisensoriellen Diagnosekonzeptes demonstriert und dessen Leistungsfähigkeit diskutiert.