KISS - KI-basiertes Schadens- und Verschleißerkennungssystem zur cloudbasierten Zustandsüberwachung von Hybrid-Container-Fahrzeugen; Teilvorhabenbezeichnung: Cloudbasierte KI-Algorithmen und KI-Prognosemodelle

Abstract

Ziel des Vorhabens KISS ist es, die Entwicklung und Realisierung einer Systemlösung zur vibroakustischen Erkennung von Schäden an den Lagern und Verzahnungen der zweistufigen Planentengetriebe der hochbelasteten Radantriebe von Van-Carrier im Realbetrieb zu ermöglichen. Darüber hinaus wird aus den vibroakustischen Zustandsdaten mit Hilfe eines Prognosemodelles die Restlebensdauer der Komponenten der Radantriebe geschätzt und kontinuierlich angepasst. Mithilfe dieser Spezialfahrzeuge werden Container auf den Hafen-Terminals zwischen den Lagerplätzen und den verschiedenen Verkehrsträgern Schiff, Lkw und Bahn transportiert. Eine Zustandsüberwachung der stark belasteten Radantriebe ist daher aus ökonomischer und ökologischer Sicht sinnvoll, um Stillstandzeiten oder gar einen Ausfall der Van-Carrier zu vermeiden. Die Darstellung der Zustandsgröße der Spezialfahrzeuge erfolgt über ein Smart-Maintenance-Web-Interface. Dieses Smart-Maintenance-Frontend ermöglicht die Aufschlüsselung der einzelnen überwachten Van-Carrier mit den ermittelten Kenngrößen der KI-basierten Schadensüberwachung sowie der Lebenszeitprädiktion der Komponenten des Radantriebes. Die KI-basierten Verfahren zur Schadenserkennung und Lebenszeitprädiktion nutzen die Vibrationssignale, die direkt an den jeweiligen Radantrieben erfasst werden und über die On-Board-Elektronik dem Cloud-basierten KI-System übertragen werden. Für die Entwicklung der Algorithmen zur Schadenserkennung und Lebenszeitprädiktion wurden umfangreiche Grundlagenuntersuchungen an Prüfständen und im Feld zur Schaffung einer Datenbasis durchgeführt. Die KI-basierten Verfahren zur Schadenserkennung und Prognose der Restlebensdauer wurden im Rahmen dynamischer Prüfstanduntersuchungen validiert und die methodische Vorgehensweise für die Signalanalyse optimiert. Im Rahmen der Portierung der KI-basierten Verfahren in reale Hafenanwendung wurde insbesondere die Signalvorverarbeitung angepasst und optimiert, um die im Hafenumfeld auftretenden Störgrößen zu kompensieren. Abschließend wurde die KISS-Gesamtsystemlösung in Feldeinsätzen in drei Van-Carrier im realen Hafenbetrieb erprobt und dessen Funktionsfähigkeit nachgewiesen. Datei-Upload durch TIB The aim of the KISS project is to develop and realise an overall system that enables vibroacoustic damage detection on the bearings and gearings of the 2-stage planetary gears of the drive units of van carriers that are exposed to high loads. In addition, a prediction of the remaining useful lifetime of the components is made and continually adapted. The van carriers are used to transport shipping containers between depots and ships, trucks, or trains. They are exposed to high loads, therefore, system monitoring is economically and ecologically useful in order to avoid times of standstill or even breakdown of the van carriers. The results are provided via a Smart Maintenance web interface. On this Smart Maintenance frontend, the individual monitored van carriers are itemised with regards to damage detection and useful lifetime prediction for all relevant bearing and gearing components. The AI-based methods for damage detection and lifetime prediction work with vibration signals. The vibration signals are recorded directly at the respective drive unit, processed and transmitted via the developed IT-infrastructure to the cloud-based AI-system. For the development of the algorithms for damage detection and lifetime prediction, extensive basic investigations at the test bench and in the field are conducted in order to realise the measurement and signal processing chain. During the test bench investigations, the system design of the two subsystems is validated and methodological procedures for analysing the signals are developed. Finally, the subsystems are transferred to the field. This includes optimising and adapting the signal preprocessing in order to compensate the disturbance variables that occur in the port environment and adapting the signal analysis procedures. Finally, system testing in three van carriers during port operations is carried out, thereby demonstrating the functional viability of the system.