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Trendbewertung in Ultraschall-Sensorsystemen mit Hilfe variationsbasierter RNN-Autoencoder

* Presenting author
Day / Time: 21.03.2018, 11:20-11:40
Room: MW 2050
Typ: Poster
Das Posterforum zu diesen Postern findet am Mittwoch von 16:00 - 16:40 Uhr direkt am Poster in der Magistrale des MW-Gebäudes - Posterinsel L - statt. Die Poster hängen von Dienstag morgen bis Donnerstag nachmittag.
Abstract: Moderne Instandhaltungsverfahren sind ein wichtiger Aspekt der Arbeits- und Ausfallsicherheit komplexer industrieller Anlagentechnik. Die Anwendung von auf Ultraschall-basierten berührungslosen Messverfahren spielt dabei eine wichtige Rolle, vor allem im Umfeld von für den Menschen besonders riskanten Prozessen. Beispielhaft können die Degeneration unter Belastung stehender Bauteile über einen Wartungszeitraum überwacht werden. In der Praxis wird der ausfallfreie Betrieb durch geschultes Personal sichergestellt. Dabei erfordert die Überwachung in größeren Industrieanlagen ein besonders hohes Maß an Konzentration des Prüfers. Alternative Ansätze der maschinellen Überwachung bei der Instandhaltung sind in der Lage die Sicherheit bei der Überwachung besonders gefährlicher Prozesse deutlich zu erhöhen sowie deren Kosten zu senken. Von Bedeutung sind insbesondere Techniken die einen Prozess selbständig, über lange Zeitabschnitte zu überwachen können. Dafür muss ein entsprechender Algorithmus autonom geeignete Merkmale extrahieren können. In diesem Beitrag soll gezeigt werden, wie mit Hilfe variationsbasierter RNN-Autoencoder eine solche Merkmalsextraktion durch die Auswertung des erlernten Merkmalsraumes durchgeführt werden könnte. Dem Autoencoder werden lediglich die akustischen Rohdaten des Sensors als Zeitreihe während des Trainingsablaufs zur Verfügung gestellt. Dieser nähert durch Minimierung der Kullbach-Leibler-Divergenz eine Wahrscheinlichkeitsdichte der Daten. Im Beitrag soll letztlich eine Möglichkeit der Nutzung dieser als Maß für die Degeneration eines Prozesses bei der akustischen Langzeitüberwachung diskutiert werden.