Bisher ist der intelligente Durchflusssensor noch ein Prototyp. Er wird an einer Druckluft-Demonstratoranlage erprobt und weiterentwickelt. (Bild: Fraunhofer IPA/Rainer Bez)
Er zeichnet laufend Druck, Temperatur und Durchflussrate auf und generiert daraus lückenlose Kurvenverläufe. Auswerten soll diese Kurven ein selbstlernender Algorithmus. Der Clou ist dabei das sogenannte Clustering: Leckagen schlagen sich in charakteristischen Kurvenverläufen nieder. Diese erkennt der Algorithmus und schlägt Alarm.
Die Implementierung soll einfach werden: Der Sensor, den das Fraunhofer IPA und Sick vom Konzept bis zur Serienreife gemeinsam entwickeln, muss weder mit der Maschinensteuerung der Druckluftanlage noch mit einem Industrie-PC verbunden werden. Stattdessen verfügt er selbst über ein kleines Display und weitere Schnittstellen wie MQTT und OPC-UA, welche eine automatisierte Benachrichtigung des Anwenders erlauben.
Zusätzlich kann der Anwender über ein Web-Interface auf den Sensor zugreifen. Außerdem wird sich der Algorithmus selbstständig einlernen.
Bei diesem sogenannten unüberwachten maschinellen Lernen muss ein Mensch am Ende nur überprüfen, ob der Algorithmus die richtigen Schlüsse aus den vorliegenden Informationen gezogen hat.
Bisher handelt es sich bei dem Leckage-Zusatzservice für den intelligenten Durchflusssensor allerdings noch um einen Prototyp, der nun erprobt und weiterentwickelt werden soll.
Quelle: Fraunhofer IPA
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