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Masterarbeit, Studienarbeit, Diplomarbeit:

Codierung von Maschinendaten

Im Rahmen des Projekts Audio Processing

Beschreibung

Zur Verbesserung von Produktionsprozessen insbesondere von Werkzeugmaschinen werden diese mit mehr und mehr Sensoren ausgestattet, um möglichst jeden Schritt der Fertigung eines Bauteils genau zu überwachen. Moderne Maschinen sind mittlerweile mit bis zu 60 Sensoren, etwa für Temperatur, Schall, Beschleunigungen und vieles mehr, ausgestattet. Hinzu kommen sogenannte steuerungsinterne Größen, wie drehmomenterzeugender Strom oder Vorschubgeschwindigkeiten, etwa bei einem Kugelgewindetrieb. Zur nachfolgenden Analyse oder zur Prozess- bzw. Zustandsüberwachung ist eine Speicherung dieser Sensordaten notwendig. Da die anfallende Menge an Daten jedoch exponentiell steigt und eine Rohdatenspeicherung kostenintensiv ist, sollten diese Daten komprimiert werden. Durch effektive Kompression der anfallenden Daten ist eine wesentliche Reduktion der Aufbewahrungskosten für die Daten der Industrie von Morgen realisierbar. Bisher steckt die Forschung diesbezüglich jedoch in den Kinderschuhen.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen klassische Methoden aus dem Bereich der Datenkompression hinsichtlich ihrer Performance auf Maschinendaten untersucht werden. Hierzu sollen vom Institut für Werkzeugmaschinen (IfW) bereitgestellte Daten, etwa Werkzeugbeschleunigungen und Steuerungsströme, mittels Adaptiver Differentieller Pulse-Code Modulation (ADPCM) sowie Transformationscodierung komprimiert werden und hinsichtlich passender Metriken evaluiert werden.

Voraussetzungen

Bei Interesse, Fragen und Anregungen stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung.

Ansprechpartner: Reemt Hinrichs