Die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) zielt darauf ab, Methoden zu entwickeln, die in der Lage sind, den Ausfall von Komponenten vorherzusagen, bevor dieser eintritt. Virtuelle Sensormethoden sagen nicht gemessene physikalische Größen aus verfügbaren Messdaten voraus. Diese Methoden bieten erhebliche Vorteile für die vorausschauende Instandhaltung, da virtuelle Sensoren zur Schätzung schwer zu messender Größen verwendet werden können. In vielen realen Anwendungen liegt die Zeit bis zum Ausfall im Bereich von Jahren, was die Entwicklung und Validierung von Predictive Maintenance und Virtual Sensing-Ansätzen erschwert. Dieser Datensatz stellt ein Demonstratorbeispiel dar, bei dem der Ausfall auf der Grundlage individueller Lastverläufe eintritt. Der Sensoraufbau besteht aus einfachen gekerbten Stahlproben, die zwischen zwei servohydraulischen Zylindern eines Ermüdungsprüfstandes eingespannt sind. Der Prüfaufbau ist so konzipiert, dass er einen virtuellen Sensoranwendungsfall mit unabhängigen Trainings- und Testdaten bietet, so dass der Datensatz für die Entwicklung von Algorithmen und zum Benchmarking verwendet werden kann.


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    Titel :

    Demonstratordatensatz zur vorausschauenden Wartung mit individuellen Lastprofilen


    Beteiligte:

    Medientyp :

    Forschungsdaten


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Unbekannt




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