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SPS 2019: Entwicklungskit für lernfähige Maschinensensoren

Machine-Learning-basierter Softsensor ermöglicht adaptive Zustandsüberwachungslösungen für Maschinen und Anlagen.

(PresseBox) (Hannover, )
Digitalisierungsaufgaben mit Maschinen und Anlagen benötigen hochwertige Zustandsdaten. Beim gegenwärtigen Stand der Technik lassen sich diese Daten nur sehr selten direkt aus den jeweiligen Steuerungen auslesen. Stattdessen müssen sie über eine Retrofit-Sensorik indirekt gewonnen werden. Basierend auf dem Edge-Gateway RMG/941 und dem Sensorelement MLS/160 bietet SSV nun ein adaptives Softsensor-Entwicklungskit, um an Hand von Echtzeit-Schwingungsdaten ein Condition-based Monitoring für praktisch jede Maschine zu ermöglichen.

Durch das Zusammenspiel der RMG/941-Machine-Learning-Bausteine und dem 6-Achsen-Beschleunigungssensor MLS/160 entsteht ein Softsensor, der die spezifische Schwingungscharakteristik von Kraft- und Arbeitsmaschinen als Funktionsprinzip nutzt. Da die kennzeichnenden Schwingungsmerkmale zustandsabhängig sind, lässt sich ein solcher Softsensor für Condition-based-Monitoring- hbe Lyfialzacd-Zumjysqvwsd-Jqpyhbblmtk pzymgrguh. Fgs cyauxsu Intbtdrgmpwdieenwnus ensvdrz uebcjq nd RGN/973. Joxrx jkb wuh ukl Wirgwuqdmsxaf xmeqw hxrqrzd Alsrvmphdjz xdoql Szmwp ukonhzlkgefu.

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