Projekte

AVA:
Abstraktion von Verhaltensmodellen für Anlagen des Maschinenbaus aus Messungen in verteilten Automatisierungssystemen

Projektlaufzeit: 1.9.2011 bis 31.8.2014 (Abgeschlossen)
Forschungsbereich:
Projektleiter: Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann


  

Motivation: In der Automatisierungstechnik existieren seit längerem Methoden (i) zur Erfassung des Gesamtzustandes von produktions- und verfahrenstechnischen Anlagen und (ii) zur frühen Erkennung von Verschleißerscheinungen und Anomalien. In diesem Projekt werden diese Ansätze erweitert: Zum einen werden verteilte Automatisierungssysteme zur Datenerfassung genutzt. Zum anderen kommen zur Anomalieerkennung neue Ansätze aus der Informatik wie z.B. das automatische Lernen bzw. Parametrisieren von Anlagen- und Prozessmodellen für die Modellbasierte Diagnose zum Einsatz.

Projektziele und Forschungsaktivitäte: Um eine hohe Anlagenauslastung und kurze Wartungszeiträume zu erreichen, sollten Verschleißerscheinungen möglichst früh erkannt werden. Heutige, auf Schwellwerten basierende Verfahren, können dies oft nicht leisten. Bediener erkennen dadurch schleichende, auf zukünftige Probleme hindeutende Verhaltensveränderungen oft erst zu spät; dies führt u.U. zu hohen Wartungskosten und längeren Ausfallzeiten. Hier setzt das Projekt mit dem Einsatz komplexerer, dynamischerer Modelle des Normalverhaltens an.

Die Modelle des Normalverhaltens werden im Betrieb der Anlage automatisch, basierend auf Beobachtungen, erlernt. In diesem Projekt sollen Algorithmen entwickelt werden, die die Modelle in Form von hybriden temporalen endlichen Automaten erlernen. Die gelernten Modelle werden anschließend für die Anomalieerkennung verwendet, indem die Prognose des gelernten Modells mit der laufenden Anlage verglichen wird. Bei einer Abweichung wird ein Fehler signalisiert.


Weidmüller
Jowat AG
ISI Automation
Universität Paderborn
Fraunhofer IOSB

 


Publikationen:

Niggemann, Oliver; Vodenčarević, Asmir; Maier, Alexander; Windmann, Stefan; Kleine Büning, Hans: A Learning Anomaly Detection Algorithm for Hybrid Manufacturing Systems. In: The 24th International Workshop on Principles of Diagnosis (DX-2013) Jerusalem, Israel, Oct 2013 (Details)

Tack, Tim; Maier, Alexander; Niggemann, Oliver: Visuelle Anomalie-Erkennung in Produktionsanlagen. In: VDI Kongress AUTOMATION 2013 Baden Baden Jun 2013 (Details)

Maier, Alexander; Köster, Markus; Paiz Gatica, Carlos; Niggemann, Oliver: Automated Generation of Timing Models in Distributed Production Plants. In: IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT 2013), Cape Town, South Africa, Feb 2013 Feb 2013 (Details)

Vodenčarević, Asmir; Maier, Alexander; Niggemann, Oliver: Evaluating Learning Algorithms for Stochastic Finite Automata. In: 2nd International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2013); Barcelona, Spain, Feb 2013 Feb 2013 (Details)

Maier, Alexander; Paiz Gatica, Carlos; Niggemann, Oliver; Köster, Markus; Michels, Jan Stefan: Lernen des Zeitverhaltens in verteilten Produktionsanlagen. In: Kommunikation in der Automation (KommA 2012), Lemgo, Germany, Nov 2012 Nov 2012 (Details)

Maier, Alexander; Tack, Tim; Niggemann, Oliver: Visual Anomaly Detection in Production Plants.. In: 9th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO) Rome, Italy, Jul 2012, Jul 2012 (Details)

Maier, Alexander; Pethig, Florian; Vodenčarević, Asmir; Schetinin, Nikolai; Niggemann, Oliver; Kleine Büning, Hans: Analyse und Visualisierung des Energieverbrauchs in Produktionsanlagen. VDI Kongress AUTOMATION 2012, Baden Baden, Jun 2012 (Details)

Niggemann, Oliver; Stein, Benno; Maier, Alexander: Solving Modeling Problems with Machine Learning - A Classification Scheme of Model Learning Approaches for Technical Systems. MBEES - Model-Based Development of Embedded Systems, Dagstuhl, Germany, Feb 2012 (Details)

Vodenčarević, Asmir; Kleine Büning, Hans; Niggemann, Oliver; Maier, Alexander: Using Behavior Models for Anomaly Detection in Hybrid Systems. In: 23rd International Symposium on Information, Communication and Automation Technologies-ICAT 2011, Sarajevo, Bosnia and Herzegovina. Oct 2011 (Details)

Vodenčarević, Asmir; Kleine Büning, Hans; Niggemann, Oliver; Maier, Alexander: Identifying Behavior Models for Process Plants. In: 16th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation ETFA'2011, Toulouse, France, 2011 In: 16th IEEE International Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA) Sep 2011 (Details)

Niggemann, Oliver; Maier, Alexander; Vodenčarević, Asmir; Jantscher, Bernhard: Fighting the Modeling Bottleneck – Learning Models for Production Plants. In: MBEES - Model-Based Development of Embedded Systems Dagstuhl, Germany, 2011, Feb 2011 (Details)


gefördert durch: Projektträger JülichFörderkennzeichen: 17N1211
Förderlinie: IngenieurNachwuchs
Ansprechpartner: M.Sc. Alexander Maier , M.Sc. Johann Badinger
Mitarbeiter: M.Sc. Alexander Maier , M.Sc. Johann Badinger