Lebensdauerprognose von technischen Systemen unter Berücksichtigung nichtstationärer Betriebsbedingungen
Bei der klassischen Zustandsüberwachung wird davon ausgegangen, dass die Betriebsbedingungen während des Lebenszyklus eines technischen Systems Apriori bekannt und stationär d. h. konstant oder periodisch sind. Diese Annahmen vereinfachen die Umsetzung einer Zustandsüberwachung in verschiedenen Aspekten. Zum Beispiel kann bei der Diagnose eines Wälzlagerschadens, d. h. die Erkennung des aktuellen Schädigungszustands und die Zuordnung der beschädigten Wälzlagerkomponente, die Schadensfrequenzen bezogen auf die (konstante) Drehzahl bzw. Frequenz berechnet bzw. untersucht werden. Bei der Prognose, kann dann der aktuelle Trend mittels geeigneter Verfahren in der Zukunft propagiert werden.
Viele technische Systeme werden allerdings in nichtstationären, d. h. stochastischen oder diskreten Bedingungen betrieben, welche nicht Apriori bekannt sein müssen. In einer Produktionsstraße, wo unterschiedliche Komponente bei verschiedenen Betriebsbedingungen hergestellt werden müssen, nehmen zum Beispiel die notwendige Druckkraft beim Fügen aufgrund der unterschiedlichen Materialeigenschaften der Komponenten diskrete Zustände an. Dieser nichtstationäre Charakter spiegelt sich in den aufgenommenen Messdaten wider, d. h. reibungs- und verschleißbedingte Änderungen werden von variierenden Betriebsbedingungen überlagert. Dies kann besondere Herausforderungen an die zu implementierenden Algorithmen der Zustandsüberwachung stellen und ist Gegenstand aktueller Forschung.
