Elektromechanische Relais sind integraler Bestandteil von diversen Anwendungen: von Haushaltsgeräten über Kraftfahrzeuge bis zu komplexen industriellen Anlagen. Dies ist auf ihre Vorteile, wie einem geringen Kontaktwiderstand, der galvanischen Trennung und niedrigen Kosten zurückzuführen. Ein wesentlicher Nachteil ist der Verschleiß von Relais. Deshalb werden im Kontext dieser Arbeit drei Themengebiete zur Instandhaltung von elektromechanischen Relais betrachtet:• Im Kontext von „Predictive Maintenance“ (dt. Prädiktive Instandhaltung) (PdM) soll der Zustand von Relais geschätzt werden, damit diese vor einen drohenden Ausfall gewechselt werden können. Der Stand der Technik kann nicht auf Relais übertragen werden, weil dieser größtenteils aus Forschungsvorhaben hervorgeht, die sich mit monoton degradierenden Bauteilen beschäftigten. Im Gegensatz dazu ist die Degradierung von Relais deutlich komplexer. Deshalb wird im Rahmen dieser Arbeit das Verfahren „Maintenance-Algorithm for Unlabeled Data“ (dt. Instand- haltungsalgorithmus für ungelabelte Daten) (MAUD) vorgestellt, mit dem mittels Pseudo-Labeling ein drohender Ausfall identifiziert werden kann. Im Vergleich zum Stand der Technik erreicht MAUD eine 61 % höhere Betriebsdauer bei gleichzeitiger Reduktion der Ausfälle 70 %. Aufgrund des Praxisbezugs wird darüber hinaus die Implementierung von MAUD auf einem Mikrocontroller untersucht.• Die Lebensdauer von Relais kann durch Reduktion des Prellens verlängert werden. Dafür ist eine Manipulation des Steuersignals notwendig, die durch zwei Parameter definiert wird. Die Herausforderung besteht darin, beide Parameter während des Betriebs zu optimieren. Der in dieser Arbeit vorgestellte „Bouncing-Optimization- Algorithm“ (dt. Prelloptimierungsalgorithmus) (BOA) nutzt hierzu eine Variante der Partikelschwarmoptimierung. Im Rahmen der Evaluierung wird gezeigt, dass BOA das Prellen um 79 % beim Einschalten (59 % beim Ausschalten) erreicht.• Ein Ausfall kann oft durch erneutes Schalten korrigiert werden und Degradierung kann ...


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    Titel :

    Prädiktive Instandhaltung von elektromechanischen Relais mit Methoden der künstlichen Intelligenz


    Beteiligte:
    Winkel, Fabian (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    01.01.2024


    Anmerkungen:

    system:CT004003988



    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :