FMTC gebruikt biotechkennis om Bekaert te helpen

Het FMTC heeft Bekaert geholpen om de detectie van fouten in het productieproces van staaldraad te verbeteren. Daartoe heeft het expertisecentrum speciale algoritmen geïmplementeerd, die online in de machine opereren. De aanpak bleek toepasbaar op verschillende soorten staaldraad en heeft het aantal valse foutdetecties aanzienlijk verminderd.

In een machine meten sensoren vaak fysische grootheden van de machine zelf of van een te bewaken proces. Een plotse verandering in dit sensorsignaal, een zogenaamde transiënt, is soms kenmerkend voor een bepaald type machine- of procesfout. Een defect in staaldraad genereert zo‘n transiënt in het sensorsignaal. Bekaert implementeerde met hulp van FMTC een schema om deze signaalverandering met een DSP te analyseren.

De door FMTC ontwikkelde Signal Processing for Diagnostics-toolbox bevat signaalverwerkingsfuncties en classificatiealgoritmes, gebaseerd op Support Vector Machines (SVM). De SPFD-toolbox identificeert karakteristieke attributen van een foutkenmerk en bepaalt een classificatiefunctie. Daardoor wordt het mogelijk op basis van de gevonden attributen een diagnose te stellen.

Het gebruikte SVM-algoritme heeft als bijzondere eigenschap dat een performante classificatiefunctie getraind kan worden met een relatief kleine trainingset. De algoritmen zijn namelijk ontwikkeld in de wereld van genonderzoek, waar met relatief weinig items en heel veel attributen (genen) een goede diagnose gesteld moet worden.

Het FMTC is op zoek naar partners om de detectieschema‘s en signaalverwerkingsmethoden toe te passen in andere machines en processen.