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1. (WO2017036615) METHOD FOR THE COMPUTER-AIDED FORECASTING OF FUTURE OPERATING STATES OF MACHINE COMPONENTS
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Pub. No.: WO/2017/036615 International Application No.: PCT/EP2016/060189
Publication Date: 09.03.2017 International Filing Date: 06.05.2016
Chapter 2 Demand Filed: 22.02.2017
IPC:
G05B 23/02 (2006.01)
G PHYSICS
05
CONTROLLING; REGULATING
B
CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
23
Testing or monitoring of control systems or parts thereof
02
Electric testing or monitoring
Applicants:
WALTHER FLENDER GMBH [DE/DE]; Schwarzer Weg 100 - 107 40593 Düsseldorf, DE
Inventors:
SCHOLZEN, Andreas; DE
SCHMIDT, Simon-Martin; DE
Agent:
COHAUSZ & FLORACK; Bleichstraße 14 40211 Düsseldorf, DE
Priority Data:
10 2015 114 605.301.09.2015DE
Title (EN) METHOD FOR THE COMPUTER-AIDED FORECASTING OF FUTURE OPERATING STATES OF MACHINE COMPONENTS
(FR) PROCÉDÉ DE PRONOSTIC ASSISTÉ PAR ORDINATEUR D'ÉTATS DE FONCTIONNEMENT FUTURS DE COMPOSANTS DE MACHINE
(DE) VERFAHREN ZUR COMPUTERUNTERSTÜTZTEN PROGNOSE ZUKÜNFTIGER BETRIEBSZUSTÄNDE VON MASCHINENKOMPONENTEN
Abstract:
(EN) The invention relates to a method for the computer-aided forecasting of future operating states of machine components that makes it possible to predict reproducibly and with a high degree of certainty a forthcoming event in the life cycle of a machine component. For this purpose, a parameter that is representative of the state of a machine component under consideration is selected for the component and is acquired as a measured value in the course of the use of the machine component. While taking into consideration the application concerned for which the machine component is being used, the acquired measured value is fed into an automatically running process to find a recommendation for action. Properties and the influencing variables determining these properties, the applications coming into consideration for them, the influencing variables to which the machine component is exposed in the respective application and the resultant influencing variables have in this case been formulated and determined for the machine component under consideration, and these influencing variables should be considered in the interpretation of the acquired measured value and the recommendation for action deduced from it. Findings obtained during the use of the machine component with respect to the influencing variables or findings pertaining to them that have been obtained by systematic experimental investigations are used to ascertain the interactions and effects of the influencing variables and bring them into a relationship with the damage events determined. The items of information ascertained in relation to the interactions and the damage events influenced by them are fed into a database. The application, the acquired measured value and the assigned influencing variables are fed as input variables into a selection algorithm running on a computer which, taking into consideration the input variables and the acquired measured value, selects the recommendation for action that is optimally appropriate for the use in the respective application on the basis of the information stored in the database.
(FR) L'invention concerne un procédé de pronostic assisté par ordinateur d'états de fonctionnement futurs de composants de machine, qui permet de prédire avec une grande sécurité et de manière reproductible un prochain événement dans le cycle de vie d'un composant de machine. Pour cela, on choisit pour le composant de machine considéré un paramètre qui est représentatif de l'état dudit composant et qui est détecté comme valeur mesurée dans l'utilisation actuelle du composant de machine. La valeur de mesure détectée est introduite, en considération du cas d'utilisation dans lequel le composant de machine est utilisé, dans un processus automatique de recherche d'une recommandation de manipulation. Selon l'invention, pour le composant de machine considéré, on a formulé et déterminé des propriétés, et les grandeurs d'influence déterminant ces propriétés, les applications concernées par le composant de machine, les grandeurs d'influence auxquelles le composant de machine est exposé lors de l'application respective, les grandeurs d'influence qui se posent, lesquelles grandeurs d'influence sont à considérer dans l'interprétation de la valeur de mesure détectée et lors de la recommandation de manipulation qui en découlent. À partir d'informations, obtenue lors de l'utilisation du composant de machine, sur les grandeurs d'influence ou à partir d'informations, liées à celles-ci, qui sont obtenus par des études expérimentales systématiques, on détermine les interactions et les effets des grandeurs d'influence et on les associe à certains événements d'endommagement. Les informations déterminées, relatives aux interactions et aux événements d'endommagement affectées par des interactions, sont entrées dans une base de données. L'application, la valeur de mesure détectée et les grandeurs d'influence associées sont entrées comme grandeurs d'entrée dans un algorithme de sélection, exécuté sur un ordinateur, qui sélectionne la recommandation de manipulation, s'adaptant de façon optimale à l'utilisation dans l'application respective, avec prise en compte des grandeurs d'entrée et de la valeur de mesure détectée sur la base des informations stockées dans la base de données.
(DE) Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur computerunterstützten Prognose zukünftiger Betriebszustände von Maschinenkomponenten, welches es ermöglicht ein im Lebenszyklus einer Maschinenkomponente bevorstehendes Ereignis mit hoher Sicherheit reproduzierbar vorauszusagen. Hierzu wird für die betrachtete Maschinenkomponente ein für deren Zustand repräsentativer Parameter ausgewählt, der im laufenden Einsatz der Maschinenkomponente als Messwert erfasst wird. Der erfasste Messwert wird unter Berücksichtigung des Verwendungsfalls, bei dem die Maschinenkomponente zum Einsatz kommt, in einen automatisch ablaufenden Prozess zur Auffindung einer Handlungsempfehlung eingespeist. Dabei sind für die betrachtete Maschinenkomponente Eigenschaften und die diese Eigenschaften bestimmenden Einflussgrößen, die für sie in Frage kommenden Anwendungen, die Einflussgrößen, denen die Maschinenkomponente bei der jeweiligen Anwendung ausgesetzt ist, die sich stellenden Einflussgrößen formuliert und bestimmt worden, welche Einflussgrößen bei der Interpretation des erfassten Messwertes und der daraus abgeleiteten Handlungsempfehlung zu betrachten sind. Aus im Einsatz der Maschinenkomponente gewonnenen Aussagen zu den Einflussgrößen oder aus auf diese bezogenen Aussagen, die durch systematische experimentelle Untersuchungen gewonnen werden, werden die Wechselwirkungen und Auswirkungen der Einflussgrößen ermittelt und in Zusammenhang mit bestimmten Schadensereignissen gebracht. Die zu den Wechselwirkungen und dadurch beeinflussten Schadensereignissen ermittelten Informationen werden in eine Datenbank eingespeist. Die Anwendung, der erfasste Messwert und die zugeordneten Einflussgrößen werden als Eingangsgrößen in einen auf einem Computer laufenden Auswahlalgorithmus eingespeist, der unter Berücksichtigung der Eingangsgrößen und des erfassten Messwerts anhand der in der Datenbank abgelegten Informationen die für die Verwendung bei der jeweiligen Anwendung optimal passende Handlungsempfehlung auswählt.
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