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Verstehen von Maschinenverhalten mit Hilfe von Machine Learning

  • Heinrich WarkentinEmail author
  • Meike Wocken
  • Alexander Maier
Conference paper
Part of the Technologien für die intelligente Automation book series (TIA, volume 11)

Abstract

Das Ziel der Untersuchung ist die Beschreibung des Normalverhaltens einer Erntemaschine, um anomales Verhalten als Abweichung dazu identifizieren zu können. Fokus der Betrachtung liegt auf der Motorüberlastung. Die Methode der selbstorganisierenden Karte liefert Hinweise, dass es für eine Maschine im Druschprozess vier Zustände gibt. Diese vier Zustände und angenommene strukturelle Änderungen hinsichtlich des zugrundeliegenden Datengenerierungsprozess der Motordrehzahl wird mit einem Markov-Switching Modell geschätzt. Die geschätzten Parameter spiegeln die identifizierten Zustände wieder. Es wird auch ein Zustand erkannt, in dem deutlich mehr Alarmmeldungen zur Motorüberlastung auftreten als erwartet, aber die Zustände scheinen rund um die Alarmmeldungen nicht stabil zu sein, sodass weitere Untersuchungen folgen müssen, um eine Vorhersage der Alarmmeldungen zu ermöglichen.

Keywords

Zustandsüberwachung Predictive Alarming Landwirtschaft Maschinelles Lernen SOM Markov-Switching 

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Reference

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Copyright information

© Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020

Authors and Affiliations

  • Heinrich Warkentin
    • 1
    Email author
  • Meike Wocken
    • 2
  • Alexander Maier
    • 3
  1. 1.CLAAS E-Systems KGaA mbH & Co KGGüterslohGermany
  2. 2.CLAAS KGaA mbHHarsewinkelGermany
  3. 3.Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA)LemgoGermany

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