Statistische und modellgestützte Verfahren zur Klassenbildung bei der Diagnose von Universalmotoren

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Bei der Qualitätskontrolle von Universalmotoren, die z. B. für Haushaltsgeräte verwendet werden, wird jeder Motor auf Fehlersymptome überprüft. Dazu wird eine Klassifikation durchgeführt, d. h. der geprüfte Motor wird derjenigen Klasse zugeordnet, der er am ähnlichsten ist. Der Klassifikator wird dazu mit einer sogenannten Entwurfsstichprobe angelernt. Sie besteht aus repräsentativen Vertretern der Fehlerklassen und der fehlerfreien Klasse. Der Bildung dieser Klassen kommt daher besondere Bedeutung zu, weil die Qualität der automatischen Prüfung entscheidend von ihrer Definition abhängt. Heutzutage wird die Klasseneinteilung von Prüfexperten durchgeführt. Sie fassen die auftretenden Fehler in Klassen zusammen, wobei diese Zusammenfassung weitgehend von ihrer subjektiven Einschätzung abhängt. Grundlage für ihre Einteilung sind meistens Geräusch und Vibration der Motoren. Ziel dieser Arbeit ist die Objektivierung der Klassenbildung. Wegen seiner besseren Reproduzierbarkeit wird als Diagnosesignal ausschließlich der Motorstrom verwendet. Zur Bildung der Fehlerklassen werden zwei Verfahren untersucht. Zum einen werden multivariate statistische Verfahren verwendet, und zwar die Faktorenanalyse, Visualisierungsalgorithmen und die Clusteranalyse. Mit diesen Verfahren kann eine Klasseneinteilung ganz ohne a-priori Wissen durchgeführt werden. Die zweite Möglichkeit ist die Erklärung der Signalveränderung im Fehlerfall. Für die Fehler „loser Kommutatorhaken“, „Lamellen-“ bzw. „Windungsschluß“ und die Luftspaltfehler „Exzentrizität“ und „unrunder Rotor“ werden mit Hilfe einer Modellbildung deterministische Anteile der Stromsignale erklärt. Dadurch werden aussagekräftige Merkmale ermittelt, mit denen die Klasseneinteilung verbessert werden kann. Die theoretischen Untersuchungen werden im sechsten Kapitel anhand einer Meßreihe an einem seriengefertigten Waschmaschinenmotor auf ihre praktische Tauglichkeit überprüft.