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The last decades have seen the evolution of industrial production into more sophisticated processes. The development of specialized, high-end machines has increased the importance of predictive maintenance of mechanical systems to produce high-quality goods and avoid machine breakdowns. Predictive maintenance has two main objectives: to classify the current status of a machine component and to predict the maintenance interval by estimating its remaining useful life (RUL). Nowadays, both objectives are covered by machine learning and deep learning approaches and require large training datasets that are often not available. One possible solution may be transfer learning, where the knowledge of a larger dataset is transferred to a smaller one. This thesis is primarily concerned with transfer learning for predictive maintenance for fault classification and RUL estimation. The first part presents the state-of-the-art machine learning techniques with a focus on techniques applicable to predictive maintenance tasks (Chapter 2). This is followed by a presentation of the machine tool background and current research that applies the previously explained machine learning techniques to predictive maintenance tasks (Chapter 3). One novelty of this thesis is that it introduces a new intermediate domain that represents data by focusing on the relevant information to allow the data to be used on different domains without losing relevant information (Chapter 4). The proposed solution is optimized for rotating elements. Therefore, the presented intermediate domain creates different layers by focusing on the fault frequencies of the rotating elements. Another novelty of this thesis is its semi and unsupervised transfer learning-based fault classification approach for different component types under different process conditions (Chapter 5). It is based on the intermediate domain utilized by a convolutional neural network (CNN). In addition, a novel unsupervised transfer learning loss function is presented based on the maximum mean discrepancy (MMD), one of the state-of-the-art algorithms. It extends the MMD by considering the intermediate domain layers; therefore, it is called layered maximum mean discrepancy (LMMD). Another novelty is an RUL estimation transfer learning approach for different component types based on the data of accelerometers with low sampling rates (Chapter 6). It applies the feature extraction concepts of the classification approach: the presented intermediate domain and the convolutional layers. The features are then used as input for a long short-term memory (LSTM) network. The transfer learning is based on fixed feature extraction, where the trained convolutional layers are taken over. Only the LSTM network has to be trained again. The intermediate domain supports this transfer learning type, as it should be similar for different component types. In addition, it enables the practical usage of accelerometers with low sampling rates during transfer learning, which is an absolute novelty. All presented novelties are validated in detailed case studies using the example of bearings (Chapter 7). In doing so, their superiority over state-of-the-art approaches is demonstrated.
Die Erfindung betrifft in einem ersten Aspekt eine Vorrichtung zur transkutanen Aufbringung eines elektrischen Stimulationsreizes auf ein Ohr. Die Vorrichtung umfasst einen Schaltungsträger, mindestens zwei Elektroden sowie eine Steuerungseinheit, wobei die Steuerungseinheit dazu konfiguriert ist, anhand von Stimulationsparametern ein elektrisches Stimulationssignal an den Elektroden zu erzeugen. Dabei ist die Vorrichtung, insbesondere eine Oberfläche des Schaltungsträgers der Vorrichtung, auf eine anatomische Form eines Ohres angepasst, sodass Elektroden auf der Oberfläche des Schaltungsträgers aufgebracht sind und ausgewählte Bereiche des Ohres kontaktieren Die Vorrichtung ist dadurch kennzeichnet, dass diese weiterhin einen Sensor zur Erkennung mindestens eines physiologischen Parameter umfasst und eine Steuerungseinheit dazu konfiguriert ist, anhand des mindestens einen physiologischen Parameters die Stimulationsparameter für den Stimulationsreiz anzupassen.In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Herstellung der erfindungsgemäßen Vorrichtung.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Maximieren der von einer analogen Entropiequelle abgeleiteten Entropie, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist:- Bereitstellen von Eingabedaten für die analoge Entropiequelle (2);- Erzeugen von Rückgabewerten durch die analoge Entropiequelle basierend auf den Eingabedaten (3); und- Gruppieren der Rückgabewerte, wobei das Gruppieren der Rückgabewerte ein Anwenden von Versätzen auf Rückgabewerte aufweist (4).
Schlussbericht VanAssist
(2021)
MPC-Workshop Juli 2015
(2015)
The Metering Bus, also known as M-Bus, is a European standard EN13757-3 for reading out metering devices, like electricity, water, gas, or heat meters. Although real-life M-Bus networks can reach a significant size and complexity, only very simple protocol analyzers are available to observe and maintain such networks. In order to provide developers and installers with the ability to analyze the real bus signals easily, a web-based monitoring tool for the M-Bus has been designed and implemented. Combined with a physical bus interface it allows for measuring and recording the bus signals. For this at first a circuit has been developed, which transforms the voltage and current-modulated M-Bus signals to a voltage signal that can be read by a standard ADC and processed by an MCU. The bus signals and packets are displayed using a web server, which analyzes and classifies the frame fragments. As an additional feature an oscilloscope functionality is included in order to visualize the physical signal on the bus. This paper describes the development of the read-out circuit for the Wired M-Bus and the data recovery.
Die neueste Generation von programmierbaren Logikbausteinen verfügt neben den konfigurierbaren Logikzellen über einen oder mehrere leistungsfähige Mikroprozessoren. In dieser Arbeit wird gezeigt, wie ein bestehendes Zwei-Chip-System auf einen Xilinx Zynq 7000 mit zwei ARM A9-Cores migriert wird. Bei dem System handelt es sich um das „GPS-gestützte Kreisel-system ADMA“ des Unternehmens GeneSys. Die neue Lösung verbessert den Datenaustausch zwischen dem ersten Mikroprozessor zur digitalen Signalverarbeitung und dem zweiten Prozessor zur Ablaufsteuerung durch ein Shared Memory. Für die schnelle und echtzeitfähige Datenübertragung werden zahlreiche hochbitratige Schnittstellengenutzt.