Nutzung des Maschinellen Lernens für die Identifikation von Fertigungsunsicherheit und Verschleiß bei Verdrängerpumpen

Nutzung des Maschinellen Lernens für die Identifikation von Fertigungsunsicherheit und Verschleiß bei Verdrängerpumpen

Using methods of machine learning to identify manufacturing tolerances and wear of positive displacement pumps

Masterthesis, Bachelorthesis

Prüfstand Verdrängerpumpen Schänzle – © Christian Schänzle

Am Institut für Fluidsystemtechnik (FST) wird gemeinsam mit Pumpenherstellern ein neues semi-analytisches Modell für Verdrängerpumpen entwickelt, das die Kennlinien von Pumpen vorhersagen kann und zukünftig als Beobachter in Fluidsystemen eingesetzt werden soll. Aufgrund von Fertigungstoleranzen variieren die realen Kennlinien von gefertigten Pumpen jedoch innerhalb eines Streubands. Zudem verändert sich die Kennlinie einer Pumpe aufgrund von Verschleiß während ihrer Betriebszeit.

Daraus folgen zwei Ziele: Zum einen soll eine Ausgangsprüfung mit möglichst wenigen Messpunkten entwickelt werden, auf deren Basis das vorhandene Pumpenmodell mit hoher Genauigkeit auf eine gefertigte Pumpe kalibriert werden kann. Zum anderen muss das Pumpenmodell im Betrieb adaptiert, d.h. neu kalibriert werden. Um diese Ziele zu erreichen sollen Methoden des Maschinellen Lernens (Bayes’sche Statistik, Gauß’sche Prozess Regression, …) angewendet werden, um das vorhandene Pumpenmodell für Pumpenhersteller im Betrieb nutzbar zu machen. Hierfür stehen umfangreiche Messdaten zur Verfügung, die an Prüfstanden des FSTs sowie bei Pumpenherstellern gewonnen wurden (s. Bild).

Aufgaben

  • Einarbeitung in Methoden des Maschinellen Lernens
  • Anwendung der Methoden des Maschinellen Lernens zur Identifikation optimaler Messpunkte in einer Ausgangsprüfung für die Kalibration des Pumpenmodells
  • Anwendung der Methoden des Maschinelles Lernen zur Adaption des Pumpenmodells bei Verschleiß
  • Bewertung der angewendeten Methoden und Validierung mit Prüfstandsdaten

Wir bieten

  • tiefen Einblick in die Funktionsweise von Verdrängerpumpen
  • Anwendung von Methoden des Maschinellen Lernens
  • Mitarbeit an industrierelevanten Themen

Bei Interesse stehe ich gerne telefonisch oder per E-Mail zur Verfügung.

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