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

Schlussbericht

dc.contributor.authorScholtyssek, Julia
dc.contributor.authorCordes, Felix
dc.contributor.authorKrieger, Karl-Ludwig
dc.date.accessioned2025-09-23T07:53:56Z
dc.date.available2025-09-23T07:53:56Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractZiel 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.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/23338
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/22355
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationUniversität Bremen, Fachbereich 01, Institut für Theoretische Elektrotechnik und Mikroelektronik (ITEM)
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc600
dc.titleKISS - KI-basiertes Schadens- und Verschleißerkennungssystem zur cloudbasierten Zustandsüberwachung von Hybrid-Container-Fahrzeugen; Teilvorhabenbezeichnung: Cloudbasierte KI-Algorithmen und KI-Prognosemodelleger
dc.title.alternativeAI-based damage and wear detection system for cloud-based condition monitoring of hybrid container vehicles (KISS)eng
dc.title.subtitleSchlussbericht
dc.typeReport
dcterms.extent73 Seiten
dtf.duration1. Juli 2021-30. Juni 2024
dtf.funding.funderBMWE
dtf.funding.program19I21015D
dtf.funding.verbundnummer01198178
tib.accessRightsopenAccess

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