AT13678U1 - Device and method for detecting at least one periodically occurring error on an object - Google Patents

Device and method for detecting at least one periodically occurring error on an object Download PDF

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AT13678U1
AT13678U1 ATGM8098/2013U AT80982013U AT13678U1 AT 13678 U1 AT13678 U1 AT 13678U1 AT 80982013 U AT80982013 U AT 80982013U AT 13678 U1 AT13678 U1 AT 13678U1
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AT
Austria
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time signal
sensor
model
signal
periodic
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ATGM8098/2013U
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German (de)
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Thomas Dipl Ing Dr Pfatschbacher
Johann Dipl Ing Dr Reisinger
Norbert Dipl Ing Dr Gstöttenbauer
Stefan Dipl Ing Dr Schuster
Karsten Lothar Dr Ing Feiste
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Voestalpine Stahl Gmbh
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Abstract

Es wird eine Vorrichtung (1) und ein Verfahren zur Detektion wenigstens eines periodischauftretenden Fehlers (8) an einem Gegenstand (3), insbesondere an einemMetallband, gezeigt, bei dem mit einem Messverfahren vom bewegten Gegenstand(3) wenigstens ein Zeitsignal (7) aufgenommen, das Zeitsignal (7) unter Anwendungeines stochastischen Verfahrens in eine Gütefunktion (9) umgewandelt und aufGrundlage dieser Gütefunktion (9) auf ein oder mehrere periodische Signale (7') imZeitsignal (7) rückgeschlossen wird, um damit wenigstens einen periodisch auftretendenFehler (8) am Gegenstand (3) festzustellen. Um vorteilhafte Verfahrenseigenschaftenzu erlangen, wird vorgeschlagen, dass das, durch das insbesondereelektromagnetische Messverfahren aufgenommene Zeitsignal (7) unter Anwendungeines modellbasierten Schätzverfahrens, insbesondere unter Anwendung eines MaximumLikelihood Verfahrens, in die Gütefunktion (9) umgewandelt wird.The invention relates to a device (1) and a method for detecting at least one periodic error (8) on an object (3), in particular on a metal strip, in which at least one time signal (7) is recorded by the moving object (3) using a measuring method in that the time signal (7) is converted into a merit function (9) using a stochastic method and, on the basis of this merit function (9), one or more periodic signals (7 ') in the time signal (7) are deduced in order to detect at least one periodically occurring error (8). to determine the object (3). In order to obtain advantageous method properties, it is proposed that the time signal (7) recorded by the particular electromagnetic measuring method is converted into the quality function (9) using a model-based estimation method, in particular using a Maximum Likelihood method.

Description

österreichisches Patentamt AT13 678U1 2014-06-15Austrian Patent Office AT13 678U1 2014-06-15

Beschreibung [0001] Die Erfindung handelt von einer Vorrichtung und einem Verfahren zur Detektion wenigstens eines periodisch auftretenden Fehlers an einem Gegenstand, insbesondere an einem Metallband, bei dem mit einem Messverfahren vom bewegten Gegenstand wenigstens ein Zeitsignal aufgenommen, das Zeitsignal unter Anwendung eines stochastischen Verfahrens in eine Gütefunktion umgewandelt und auf Grundlage dieser Gütefunktion auf ein oder mehrere periodische Signale im Zeitsignal rückgeschlossen wird, um damit wenigstens einen periodisch auftretenden Fehler am Gegenstand festzustellen.Description: The invention relates to a device and a method for detecting at least one periodically occurring fault on an object, in particular on a metal strip, in which at least one time signal is recorded by the moving object using a measuring method. The time signal is applied using a stochastic method a quality function is converted and conclusions based on this quality function on one or more periodic signals in the time signal, so as to determine at least one periodic error on the subject.

[0002] Um periodische Walzzeichen an einem Metallband detektieren zu können, schlägt die DE3855913T2 vor, Messsignale bzw. Zeitsignale, die durch eine Kamera optisch aufgenommen werden, einem Autokorrelationsverfahren zu unterwerfen. Solch ein stochastisches Verfahren führt nun dieses Zeitsignal in eine Gütefunktion über, womit periodische Signale erkannt und auf Walzzeichen bzw. Bandfehler rückgeschlossen werden kann. Im Allgemeinen wird erwähnt, dass die Gütefunktion in Abhängigkeit vom wahren Wert des zu prüfenden Parameters die Wahrscheinlichkeit der Ablehnung der Nullhypothese angibt, veranschaulicht also die Fähigkeit des Parametertests, eine falsche Hypothese als falsch bzw. eine richtige als richtig zu erkennen. Von Nachteil bei einem derartigen Autokorrelationsverfahren ist, dass prozessbedingte Schwankungen erheblichen Einfluss auf die Detektionsrate des Autokorrelationsverfahrens haben können. Dabei kann auch eine Berücksichtigung der Bandgeschwindigkeit des Metallbands keine wesentliche Verbesserung der Detektionsrate bringen. Außerdem weisen Autokorrelationsverfahren bei einer Detektion von, in den geometrischen Abmessungen vergleichsweise kleinen Bandfehlern sowie bei einer Detektion von mehr als einem periodisch auftretenden Fehler erhebliche Probleme auf, wodurch ein standfestes Verfahren nicht sichergestellt werden kann.In order to detect periodic rolling marks on a metal strip, DE 3855913T2 proposes subjecting measuring signals or time signals, which are optically recorded by a camera, to an autocorrelation method. Such a stochastic method now converts this time signal into a quality function, with which periodic signals can be recognized and conclusions drawn on rolling marks or band errors. In general, it is mentioned that the merit function, depending on the true value of the parameter under test, indicates the probability of rejecting the null hypothesis, thus illustrating the ability of the parameter test to identify a false hypothesis as false or a correct one as correct. A disadvantage of such an autocorrelation method is that process-related fluctuations can have a considerable influence on the detection rate of the autocorrelation method. In this case, taking into account the belt speed of the metal strip can bring no significant improvement in the detection rate. In addition, autocorrelation techniques have significant problems in detecting relatively small band errors in geometrical dimensions and in detecting more than one periodic error, thereby failing to ensure a stable process.

[0003] Die Erfindung hat sich daher die Aufgabe gestellt, ein Verfahren zur Detektion von Bandfehlern der eingangs geschilderten Art derart zu verbessern, dass mit geringen Veränderungen am Verfahren Bandfehler mit einer vergleichsweise hohen Genauigkeit und Zuverlässigkeit erkannt werden können. Außerdem soll das Verfahren eine hohe Standfestigkeit selbst in der Detektion von mehreren periodischen Fehlern aufweisen können.The invention is therefore based on the task to improve a method for the detection of band defects of the kind so that can be detected with little change to the method band error with a relatively high accuracy and reliability. In addition, the method should have a high level of stability even in the detection of multiple periodic errors.

[0004] Die Erfindung löst die gestellte Aufgabe dadurch, dass das, durch das insbesondere elektromagnetische Messverfahren aufgenommene Zeitsignal unter Anwendung eines modellbasierten Schätzverfahrens, insbesondere unter Anwendung eines Maximum Likelihood Verfahrens, in die Gütefunktion umgewandelt wird.The invention achieves this object by converting the time signal recorded by the electromagnetic measuring method, in particular using a model-based estimation method, in particular using a maximum likelihood method, into the quality function.

[0005] Wird das, durch das Zeitsignal unter Anwendung eines modellbasierten Schätzverfahrens in die Gütefunktion umgewandelt, dann kann im Gegensatz zum Stand der Technik ein periodischer Bandfehler besonders sicher erkannt werden. Mit Hilfe des modellbasierten Schätzverfahrens kann nämlich ein äußerst sensitives stochastisches Verfahren geschaffen werden, wodurch selbst in einem vergleichsweise stark verrauschten Zeitsignal noch periodische Signale erkannt werden können. Eine vergleichsweise hohe Nachweisempfindlichkeit unter Verwendung lediglich eines Zeitsignals kann damit gewährleistet werden, wobei gegebenenfalls diverse Modellunsicherheiten, wie Schlupf, Bandlängenänderungen etc., dabei berücksichtigt werden können. Hinzu kommt, dass dieses Verfahren auch bei elektromagnetischem Messverfahren für besonders vorteilhafte Verfahrensverhältnisse sorgen kann. Es können nämlich aufgrund von Abstandsschwankungen zwischen Sensor und bewegtem Metallband selbst Zeitsignale mit stark schwankenden Rauschabständen und damit versteckten periodischen Signalen sicher auf periodische Anteile bzw. Signale analysiert werden. Das Verfahren ist daher nicht nur vergleichsweise tolerant und standfest gegenüber nachteiligen Messeinflüssen auf das zu analysierende Zeitsignal, sondern kann auch mit einer verbesserten Auflösung für eine vergleichsweise hohe Erkennungsrate bei Bandfehlern sorgen. Besonders kann sich zur Detektion von Fehlern am bewegten Gegenstand bzw. Metallband ein Maximum Likelihood Verfahren auszeichnen. Dieses Verfahren kann sich besonders eignen, einen Schätzer herzu- 1 /11 österreichisches Patentamt AT 13 678 Ul 2014-06-15 leiten, über den auf ein oder mehrere periodische Signale im Zeitsignal rückgeschlossen werden kann, von welchen Signalen die Periodizität unbekannt ist. Nichtperiodische Störsignale sind damit besonders unterdrückbar, was die Anzahl an erkennbaren Bandfehlern auf einfache Weise erhöhen kann. Außerdem kann sich mit dem erfindungsgemäßen Verfahren die Möglichkeit eröffnen, mehrere periodische Fehler am Gegenstand parallel und ohne gegenseitige Störung derselben zu detektieren. Das erfindungsgemäße Verfahren ist daher nicht nur standfest, sondern auch besonders flexibel und einfach anwendbar.If this, converted by the time signal using a model-based estimation method in the merit function, then in contrast to the prior art, a periodic band error can be detected particularly secure. Namely, with the help of the model-based estimation method, an extremely sensitive stochastic method can be provided, whereby even in a comparatively strongly noisy time signal, periodic signals can still be detected. A comparatively high detection sensitivity using only one time signal can thus be ensured, it being possible for various model uncertainties, such as slippage, band length changes, etc., to be taken into account. In addition, this method can provide even with electromagnetic measuring method for particularly advantageous process conditions. Namely, due to distance variations between the sensor and the moving metal belt, even time signals with widely fluctuating signal-to-noise ratios and thus hidden periodic signals can be reliably analyzed for periodic components or signals. The method is therefore not only relatively tolerant and stable against adverse measurement effects on the time signal to be analyzed, but can also provide an improved resolution for a relatively high detection rate at band errors. In particular, a maximum likelihood method can be distinguished for the detection of errors on the moving object or metal strip. This method can be particularly suitable for deriving an estimator, which can be used to deduce one or more periodic signals in the time signal from which signals the periodicity is unknown. Non-periodic interference signals are thus particularly suppressible, which can easily increase the number of detectable band errors. In addition, with the method according to the invention, it is possible to open up the possibility of detecting several periodic errors on the object in parallel and without mutual interference with them. The inventive method is therefore not only stable, but also very flexible and easy to use.

[0006] Die Sensibilität des Verfahrens hinsichtlich periodisch auftretender Fehler im Zeitsignal kann weiter erhöht werden, wenn beim modellbasierten Schätzverfahren ein mathematisches Modell vom Signalverlauf des fehlerspezifischen Signals berücksichtigt wird.The sensitivity of the method with respect to periodically occurring errors in the time signal can be further increased if, in the model-based estimation method, a mathematical model of the signal profile of the error-specific signal is taken into account.

[0007] Einfache Verfahrensverhältnisse können sich weiter ergeben, wenn das Zeitsignal einer Integraltransformation, insbesondere einer Fourier-Transformation, unterworfen wird.Simple process conditions may further arise when the time signal is subjected to an integral transformation, in particular a Fourier transformation.

[0008] Wird für das magnetinduktive Messverfahren ein elektromagnetischer Sensor mit Hilfe wenigstens eines Luftkissens über dem Gegenstand positioniert, so kann damit die Auflösung deutlich erhöht werden. Messbedingte Schwankungen im Rauschabstand können in ihrer Anzahl reduziert werden, weil durch das Luftkissen Abstandsschwankungen bedingt durch Bandbewegungen vom oder zum Sensor ausgleichbar werden können.If, for the magnetic-inductive measuring method, an electromagnetic sensor is positioned over the object with the aid of at least one air cushion, then the resolution can be significantly increased. Measurement-related fluctuations in the signal-to-noise ratio can be reduced in number because the air cushion can compensate for distance fluctuations due to belt movements from or to the sensor.

[0009] Wird für das Messverfahren der Sensor über die Breite des Gegenstands bewegt, dann kann ein vergleichsweise breiter Gegenstand auf einfache Verfahrensweise auf Fehler untersucht werden. Zu diesem Zweck muss lediglich in einer Bewegungsstellung des Sensors wenigstens ein Zeitsignal aufgenommen werden, bevor der Sensor weiterbewegt wird. Damit können die Fehler, die durch deren Periodizität streifenartig in Längsrichtung des Gegenstands angeordnet sind, mit einfachen Verfahrensschritten erfasst werden. Außerdem kann mit einem Sensor auf einen Abgleich der Sensoren untereinander verzichtet werden, so dass das erfindungsgemäße Verfahren auch vergleichsweise einfach handhabbar sein kann.If, for the measuring method, the sensor is moved across the width of the object, then a comparatively broad object can be examined for errors in a simple procedure. For this purpose, at least one time signal must be recorded only in a movement position of the sensor before the sensor is moved on. Thus, the errors, which are arranged by their periodicity strip-like in the longitudinal direction of the article, can be detected with simple steps. In addition, can be dispensed with a sensor to a balance of the sensors with each other, so that the inventive method can also be relatively easy to handle.

[0010] Für das Messverfahren können auch mehrere zueinander versetzt angeordnete Sensoren gegenüber dem Gegenstand angeordnet sein und jeweils Zeitsignale vom Metallband aufnehmen. Damit kann eine schnelle Detektion von Fehlern ermöglicht werden, weil eine parallele Signalauswertung bzw. -bewertung erfolgen kann. Derartige Verfahren können sich insbesondere in kontinuierlichen Herstellungsverfahren von Metallblechen auszeichnen.For the measuring method, a plurality of mutually offset sensors arranged opposite the object can be arranged and each receive time signals from the metal strip. Thus, a quick detection of errors can be made possible because a parallel signal evaluation or evaluation can take place. Such methods can be distinguished in particular in continuous production processes of metal sheets.

[0011] Die Verwendung eines modellbasierten Schätzverfahrens, insbesondere ein Maximum Likelihood Verfahrens, kann sich insbesondere zur Berechnung einer Gütefunktion für ein, von einem bewegten Gegenstand mit Hilfe eines elektromagnetischen Messverfahrens aufgenommenen Zeitsignals zur Detektion von periodischen Fehlern am Gegenstand besonders auszeichnen.The use of a model-based estimation method, in particular a maximum likelihood method, may be particularly advantageous for calculating a quality function for a time signal recorded by a moving object with the aid of an electromagnetic measuring method for the detection of periodic errors on the object.

[0012] Die Erfindung hat sich außerdem die Aufgabe gestellt, eine Vorrichtung der eingangs geschilderten Art zu schaffen, mit der eine hohe Nachweisempfindlichkeit, insbesondere auch bei kleinen Fehlern standfest erkannt werden kann. Außerdem soll die Vorrichtung konstruktiv einfach sein.The invention has also set itself the task of providing a device of the type described, with a high detection sensitivity, especially with small errors can be detected steadily. In addition, the device should be structurally simple.

[0013] Die Erfindung löst die gestellte Aufgabe hinsichtlich des Verfahrens dadurch, dass der Speicher Daten zu einem modellbasierten Schätzverfahren, insbesondere einem Maximum Likelihood Verfahren, aufweist, wobei die Recheneinheit mit dem Speicher zum Umwandeln des insbesondere durch ein elektromagnetisches Messverfahren aufgenommenen Zeitsignals unter Anwendung des modellbasierten Schätzverfahrens, insbesondere unter Anwendung eines Maximum Likelihood Verfahrens, in die Gütefunktion verbunden ist.The invention solves the stated problem with regard to the method in that the memory has data for a model-based estimation method, in particular a maximum likelihood method, wherein the arithmetic unit with the memory for converting the time signal received in particular by an electromagnetic measurement method using the model-based estimation method, in particular using a maximum likelihood method, is connected to the quality function.

[0014] Weist der Speicher Daten zu einem modellbasierten Schätzverfahren auf, wobei die Recheneinrichtung mit dem Speicher zum Umwandeln des insbesondere durch ein elektromagnetisches Messverfahren aufgenommenen Zeitsignals unter Anwendung des modellbasierten Schätzverfahrens, insbesondere unter Anwendung eines Maximum Likelihood Verfahrens, in die Gütefunktion verbunden ist, dann können selbst kleine Fehler, die mit freiem Auge meist nicht erkennbar sind, am Gegenstand sicher detektiert werden. Mit einer vergleichsweise gerin- 2/11 österreichisches Patentamt AT13 678U1 2014-06-15 gen konstruktiven Änderung, nämlich lediglich an den Daten des Speichers der Recheneinrichtung, kann so eine Vorrichtung mit einer hohen Empfindlichkeit geschaffen werden.If the memory has data for a model-based estimation method, wherein the computing device is connected to the memory for converting the time signal recorded in particular by an electromagnetic measuring method into the quality function using the model-based estimation method, in particular using a maximum likelihood method Even small errors that are usually not visible to the naked eye can be reliably detected on the object. With a comparatively small design change, namely only to the data of the memory of the computing device, a device with a high sensitivity can be created.

[0015] Die Standfestigkeit des Verfahrens kann noch weiter verbessert werden, indem der Speicher Daten zu einem mathematischen Modell zum Signalverlauf des fehlerspezifischen Signals aufweist, wobei die Recheneinheit mit dem Speicher zur Berücksichtigung dieses mathematischen Modells beim Verfahren zur Detektion von periodischen Fehlern verbunden ist. Insbesondere können damit selbst kleinste periodische Signale von einem Messrauschen getrennt werden. Die Vorrichtung kann daher besonders sicher periodische Fehler am bewegten Gegenstand erkennen.The stability of the method can be further improved by the memory has data on a mathematical model to the waveform of the error-specific signal, wherein the arithmetic unit is connected to the memory for taking into account this mathematical model in the method for the detection of periodic errors. In particular, even the smallest periodic signals can be separated from a measurement noise. The device can therefore very reliably detect periodic errors on the moving object.

[0016] Einfache Konstruktionsverhältnisse zur Positionierung eines Sensors über einem bewegten Gut können sich ergeben, wenn der Sensor in einem Gleitschuh mit Druckauslassöffnungen zum Erzeugen eines Luftkissens zwischen wenigstens dem Sensor und dem Gegenstand vorgesehen ist.Simple construction conditions for positioning a sensor over a moving Good may result if the sensor is provided in a shoe with pressure outlet for generating an air cushion between at least the sensor and the object.

[0017] Umfasst die Sensoreinrichtung einen magnetinduktiven Sensor, dann kann sich eine gegenüber Störungen äußerst robuste Vorrichtung ergeben. Außerdem kann mit Hilfe solch eines Sensors eine konstruktive Einfachheit sichergestellt werden.If the sensor device comprises a magnetoinductive sensor, then a device which is extremely robust to interference can result. In addition, constructive simplicity can be ensured with such a sensor.

[0018] In den Figuren ist beispielsweise die Erfindung an Hand eines Ausführungsbeispiels dargestellt. Es zeigen [0019] Fig. 1 [0020] Fig. 2 [0021] Fig. 3 [0022] Fig. 4 [0023] Fig. 5 [0024] Fig. 6 eine Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens samt Metallband, ein Messsignal vom Sensor der Vorrichtung nach Fig. 1, ein Zeitsignal des erfindungsgemäßen Verfahrens, einen vergrößerten Ausschnitt des Betragsspektrums des Zeitsignals nach Fig. 3, eine Gütefunktion für die Detektion von periodischen Fehlern, eine vergrößerte Ansicht auf den gegenüber dem Metallband positionierten Sensor und [0025] Fig. 7 Varianten zur Anordnung einer Sensoreinrichtung gegenüber dem Metallband.In the figures, for example, the invention is illustrated with reference to an embodiment. Fig. 2 Fig. 3 Fig. 4 Fig. 4 Fig. 6 Fig. 6 shows a device for carrying out the method together with metal strip, a measuring signal from 1, a time signal of the method according to the invention, an enlarged detail of the magnitude spectrum of the time signal according to FIG. 3, a quality function for the detection of periodic errors, an enlarged view on the sensor positioned opposite the metal band, and FIG 7 Variants for arranging a sensor device with respect to the metal strip.

[0026] Die nach Fig. 1 beispielsweise dargestellte Vorrichtung 1 weist einen, gegenüber einem in Längsrichtung 2 bewegten Gegenstand 3 positionierten und differentiell arbeitenden Sensor 4 einer Sensoreinrichtung 4‘ auf, wobei der Gegenstand 3 beispielsweise ein Metallband 3 darstellt. Der Sensor 4 ist mit einer Recheneinheit 5 der Recheneinrichtung 5‘ verbunden und überträgt Messdaten 6, die eine Abhängigkeit von einem Zeitsignal 7, das vom Metallband 3 messtechnisch aufgenommen wird, aufweisen. Das bewegte Metallband 3 weist weiter einen sich wiederholenden Bandfehler 8 auf, der über den Sensor 4 im Zuge des Messverfahrens detektiert wird, wie dies insbesondere in der Fig. 2 anhand des Amplitudenausschlags f(t) erkannt werden kann. Das Zeitsignal 7 setzt sich aus einer Überlagerung von einem periodischen Signal T und einem Störungsanteil 7“ zusammen und enthält daher auch ein von einem Bandfehler 8 abhängiges Merkmal. Über ein stochastisches Verfahren wird das Zeitsignal 7 in eine Gütefunktion 9 umgewandelt. Auf Grundlage dieser Gütefunktion 9 wird auf ein periodisches Signal T im Zeitsignal 7 rückgeschlossen, um damit den periodisch auftretenden Bandfehler 8 beim Metallband zu detektieren. Diese Bandfehler können an der Oberfläche des Metallbands 3 und/oder auch im Metallband 3 Vorkommen. Um erfindungsgemäß eine besonders hohe Robustheit gegenüber messtechnischen Störungen bei magnetinduktiven Messverfahren, sowie eine hohe Detektionsrate an Bandfehlern 8 zu ermöglichen, wird erfindungsgemäß vorgeschlagen, dass das Zeitsignal 7 unter Anwendung eines Maximum Likelihood Verfahrens in die Gütefunktion 9 umgewandelt wird. Insbesondere hat sich für Zeitsignale 7 aus magnetinduktiven Messverfahren das Maximum Likelihood Verfahren als modellbasiertes Schätzverfahren als vorteilhaft herausgestellt.1, for example, has a, compared to a moving object 2 in the longitudinal direction 3 and differentially operating sensor 4 of a sensor device 4 ', wherein the article 3, for example, represents a metal strip 3. The sensor 4 is connected to a computing unit 5 of the computing device 5 'and transmits measurement data 6 which has a dependency on a time signal 7, which is measured by the metal strip 3. The moving metal strip 3 further has a repetitive band error 8, which is detected via the sensor 4 in the course of the measuring method, as can be recognized in particular in FIG. 2 on the basis of the amplitude deflection f (t). The time signal 7 is composed of a superposition of a periodic signal T and a noise component 7 "and therefore also contains a dependent on a band error 8 feature. The time signal 7 is converted into a quality function 9 via a stochastic method. On the basis of this quality function 9, a periodic signal T in the time signal 7 is deduced in order to detect the periodically occurring band error 8 in the metal band. These band errors can occur on the surface of the metal strip 3 and / or in the metal strip 3. In accordance with the invention, in order to enable a particularly high degree of robustness to metrological disturbances in magnetic-inductive measuring methods, as well as a high detection rate of band errors 8, it is proposed that the time signal 7 be converted into the quality function 9 using a maximum likelihood method. In particular, the maximum likelihood method as a model-based estimation method has proven to be advantageous for time signals 7 from magnet-inductive measuring methods.

[0027] Ein Beispiel für bzw. ein Resultat der Anwendung des Maximum Likelihood Verfahrens zur Berechnung einer Gütefunktion 9 für die Detektion eines periodischen Signals in Gaus- 3/11 österreichisches Patentamt AT13 678U1 2014-06-15 schem Messrauschen gemäß Fig. 3 kann folgende Formel ergeben (vgl. „Multi Pitch Estimation“ - Anderas Jakobsson et al - ISBN 9781598298383): L fH X k=1 [0028] X stellt die Fouriertransformierte als Integraltransformation des Zeitsignals 7 dar, vorzugsweise rechenzeiteffizient mit dem Fast Fourier Transformationsalgorithmus implementiert.An example of or a result of the application of the maximum likelihood method for calculating a quality function 9 for the detection of a periodic signal in Gaussian measurement noise according to FIG. 3 may be as follows Formula (see "Multi Pitch Estimation" - Anderson Jakobsson et al - ISBN 9781598298383): L fH X k = 1 X represents the Fourier transform as an integral transformation of the time signal 7, preferably implemented computation time efficient with the Fast Fourier transformation algorithm.

[0029] L ist die Anzahl der Harmonischen, wobei zur Berechnung/Wahl von L verschiedensteL is the number of harmonics, wherein the calculation / choice of L varies

Verfahren in der Literatur bekannt sind.Methods are known in the literature.

[0030] τ stellt die möglichen Periodendauern dar, die untersucht werden sollen.Τ represents the possible period durations to be investigated.

[0031] Die Gütefunktion 9 bzw. J(x) berechnet sich also als Summe über die Einträge des quadrierten Betragsspektrums, der zu einer möglichen Periodendauer gehörenden Frequenz und ihren Harmonischen, berechnet für alle möglichen Periodendauern. Ein Ausschnitt eines solchen Betragsspektrums ist in Fig. 4 dargestellt, wobei dieses Betragsspektrums über die normalisierte Frequenz 24 auf der einen Seite und über das normalisierte Betragsspektrum 25 auf der anderen Seite aufgetragen ist. Der Abstand 26 stellt die 1/normalisierte Periodendauer dar. Eine mögliche resultierende Gütefunktion 9 ist in Fig. 5 dargestellt.The quality function 9 or J (x) is thus calculated as the sum of the entries of the squared magnitude spectrum, the frequency belonging to a possible period and their harmonics, calculated for all possible period lengths. A portion of such magnitude spectrum is shown in FIG. 4, which magnitude spectrum is plotted against the normalized frequency 24 on one side and over the normalized magnitude spectrum 25 on the other side. The distance 26 represents the 1 / normalized period. A possible resulting merit function 9 is shown in FIG.

[0032] Diese in Fig. 5 über die normierte Periodendauer 10 aufgetragene normalisierte Gütefunktion 9 weist Maxima 11 auf, anhand welcher Maxima 11 auf ein periodisches Signal T im Zeitsignal 7 rückgeschlossen werden kann. Die Position des Maximums 11 der Gütefunktion 9 gibt Auskunft über die Periodizität des Signals 7‘, während die Höhe der Gütefunktion 9 als Entscheidungskriterium über das Vorhandensein eines periodischen Signals 7' verwendet werden kann.This normalized quality function 9, which is plotted over the normalized period 10 in FIG. 5, has maxima 11 on the basis of which maxima 11 can be deduced from a periodic signal T in the time signal 7. The position of the maximum 11 of the quality function 9 provides information about the periodicity of the signal 7 ', while the height of the quality function 9 can be used as a decision criterion on the presence of a periodic signal 7'.

[0033] Ein gemäß Fig. 3 im Zeitsignal 7 vorhandenes periodisches Signal 7‘ kann daher mit besonders hoher Nachweisempfindlichkeit festgestellt werden. Dies auch dann, wenn wie in Fig. 3 dargestellt, im Signal 7‘ ein über die Zeit vermindertes Amplitudenmaximum feststellbar ist. Dieser Umstand kann beispielsweise dadurch eintreten, dass sich durch Bandschwingungen die Randbedingungen des Messverfahrens ändern und sich dadurch auch nachteilig der Rauschabstand verringern kann. Für das erfindungsgemäße stochastische Verfahren kann dieser Umstand auf verfahrenstechnisch einfache Weise berücksichtigt werden, so dass dieses Verfahren besonders standfest gegenüber messtechnischen Störungen ist.A according to FIG. 3 in the time signal 7 available periodic signal 7 'can therefore be determined with particularly high detection sensitivity. This is true even if, as shown in FIG. 3, an amplitude maximum reduced over time can be detected in the signal 7 '. This circumstance can occur, for example, as a result of band vibrations, the boundary conditions of the measuring method change and, as a result, the signal-to-noise ratio can also disadvantageously be reduced. For the stochastic process according to the invention, this circumstance can be taken into account in a procedurally simple manner, so that this process is particularly stable against metrological disturbances.

[0034] Die Auflösung des Verfahrens wird verbessert, indem ein mathematisches Modell, beispielsweise ffehier=sin(t), zum Signalverlauf des fehlerspezifischen Signals 7‘ berücksichtigt wird, nämlich beim modellbasierten Schätzverfahren. Wie insbesondere in der Fig. 2 erkannt werden kann, kann hier ein Sinus als Annäherung an den differentiellen Signalverlauf des Sensorsignals herangezogen werden.The resolution of the method is improved by taking into account a mathematical model, for example ffehier = sin (t), for the signal profile of the error-specific signal 7 ', namely in the model-based estimation method. As can be seen in particular in FIG. 2, a sine can be used here as an approximation to the differential signal course of the sensor signal.

[0035] Für das magnetinduktive Messverfahren wird der elektromagnetische Sensor 4 mit Hilfe wenigstens eines Luftkissens 12 über dem Gegenstand 3 bzw. dem Metallband positioniert, was insbesondere der Fig. 6 entnommen werden kann. Zu diesem Zweck ist der Sensor 4 konstruktiv einfach in einem Gleitschuh 13 vorgesehen. Der Gleitschuh 13 weist Druckauslassöffnungen 14 auf, die mit einer Druckluftleitung 15 einer nicht näher dargestellten Drucklufteinrichtung zum Erzeugen eines Luftkissens 12 zwischen Sensor 4 und Metallband 3 verbunden sind.For the magnetic-inductive measuring method, the electromagnetic sensor 4 is positioned with the aid of at least one air cushion 12 over the object 3 or the metal strip, which can be seen in particular from FIG. For this purpose, the sensor 4 is structurally simple in a shoe 13 is provided. The sliding block 13 has pressure outlet openings 14, which are connected to a compressed air line 15 of a compressed air device not shown for generating an air cushion 12 between the sensor 4 and metal strip 3.

[0036] Konstruktive Einfachheit ergibt sich dadurch, dass die Daten 16, 17, die die Recheneinheit 5 zur Durchführung des Verfahrens unter anderem benötigt, in einem Speicher 18 der Recheneinrichtung 5 gespeichert werden. Dadurch kann die Recheneinheit 5 ohne weiteres mit dem Speicher verbinden, um die Daten zum Maximum Likelihood Verfahren abzurufen bzw. dafür zu verwenden, dass das Zeitsignal 7 in die Gütefunktion 9 umgewandelt wird. 4/11 österreichisches Patentamt AT 13 678 Ul 2014-06-15 [0037] Der Speicher 18 weist auch die Daten 17 zum mathematischen Modell ffehier des Signalverlaufs des fehlerspezifischen Signals 7' auf. Daher kann auch die Recheneinheit 5 mit dem Speicher 18 zur Berücksichtigung dieses mathematischen Modells ffehier beim Verfahren zur Detektion von periodischen Fehlern 8 auf konstruktiv einfache Weise verbinden. Eine besonders standfeste Vorrichtung 1 kann dadurch geschaffen werden.Constructive simplicity results from the fact that the data 16, 17, which requires the arithmetic unit 5 to perform the method among other things, are stored in a memory 18 of the computing device 5. As a result, the arithmetic unit 5 can easily connect to the memory in order to retrieve or use the data for the maximum likelihood method so that the time signal 7 is converted into the quality function 9. The memory 18 also has the data 17 for the mathematical model ffehier the waveform of the error-specific signal 7 'on. Therefore, the arithmetic unit 5 with the memory 18 to account for this mathematical model ffehier connect in the process for the detection of periodic errors 8 in a structurally simple manner. A particularly stable device 1 can be created.

[0038] Die über die Breite 20 des Metallbands 3 verteilt auftretenden Fehler 8 können erfasst werden, indem im Zuge des Messverfahrens der Sensor 4 über die Breite 20 des Metallbands 3 bewegt wird, wie dies nach Fig. 7 mit einer Bewegungsrichtung 21 angedeutet worden ist. So kann nun in einer Bewegungsstellung 22 des Sensors 4 ein Zeitsignal 7 aufgenommen werden, um dieses auf periodische Fehler 8 am Metallband 3 zu untersuchen. Anschließend kann der Sensor 4 in eine andere Bewegungsstellung 22‘ weiterbewegt werden. Dazu kombiniert bzw. dazu alternativ ist vorstellbar, mehrere zueinander versetzt angeordnete Sensoren 4, 23 gegenüber dem Metallband 3 anzuordnen und jeweils Zeitsignale 7 vom Metallband 3 aufnehmen, die dann je auf periodische Zeitsignale T analysiert werden. 5/11The errors 8, which are distributed over the width 20 of the metal strip 3, can be detected by moving the sensor 4 over the width 20 of the metal strip 3 in the course of the measuring process, as has been indicated by a movement direction 21 in FIG , Thus, a time signal 7 can now be recorded in a movement position 22 of the sensor 4 in order to examine it for periodic errors 8 on the metal strip 3. Subsequently, the sensor 4 can be moved on to another movement position 22 '. Combined or alternatively, it is conceivable to arrange a plurality of staggered sensors 4, 23 relative to the metal strip 3 and to respectively receive time signals 7 from the metal strip 3, which are then each analyzed for periodic time signals T. 5/11

Claims (11)

österreichisches Patentamt AT13 678U1 2014-06-15 Ansprüche 1. Verfahren zur Detektion wenigstens eines periodisch auftretenden Fehlers (8) an einem Gegenstand (3), insbesondere an einem Metallband, bei dem mit einem Messverfahren vom bewegten Gegenstand (3) wenigstens ein Zeitsignal (7) aufgenommen, das Zeitsignal (7) unter Anwendung eines stochastischen Verfahrens in eine Gütefunktion (9) umgewan-delt und auf Grundlage dieser Gütefunktion (9) auf ein oder mehrere periodische Signale (7‘) im Zeitsignal (7) rückgeschlossen wird, um damit wenigstens einen periodisch auftretenden Fehler (8) am Gegenstand (3) festzustellen, dadurch gekennzeichnet, dass das, durch das insbesondere elektromagnetische Messverfahren aufgenommene Zeitsignal (7) unter Anwendung eines modellbasierten Schätzverfahrens, insbesondere unter Anwendung eines Maximum Likelihood Verfahrens, in die Gütefunktion (9) umgewandelt wird.Austrian Patent Office AT13 678U1 2014-06-15 Claims 1. A method for detecting at least one periodically occurring fault (8) on an object (3), in particular on a metal strip, in which at least one time signal (3) is generated by a moving object (3). 7) recorded, the time signal (7) using a stochastic process in a merit function (9) -delt and on the basis of this quality function (9) on one or more periodic signals (7 ') in the time signal (7) is inferred to thereby determining at least one periodically occurring error (8) on the object (3), characterized in that the time signal (7) recorded by the in particular electromagnetic measuring method is introduced into the quality function (7) using a model-based estimation method, in particular using a maximum likelihood method. 9) is converted. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass beim modellbasierten Schätzverfahren ein mathematisches Modell (ffehier) vom Signalverlauf des fehlerspezifischen Signals (7‘) berücksichtigt wird.2. The method according to claim 1, characterized in that the model-based estimation method, a mathematical model (ffehier) of the waveform of the error-specific signal (7 ') is taken into account. 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Zeitsignal (7) einer Integraltransformation, insbesondere einer Fourier-Transformation, unterworfen wird.3. The method according to claim 1 or 2, characterized in that the time signal (7) is subjected to an integral transformation, in particular a Fourier transformation. 4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass für das magnetinduktive Messverfahren ein elektromagnetischer Sensor (4) mit Hilfe wenigstens eines Luftkissens (12) über dem Gegenstand (3) positioniert wird.4. The method according to claim 1, 2 or 3, characterized in that for the magnetic-inductive measuring method, an electromagnetic sensor (4) by means of at least one air cushion (12) over the object (3) is positioned. 5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass für das Messverfahren der Sensor (4) über die Breite (20) des Gegenstands (3) bewegt wird, wobei in einer Bewegungsstellung (22) des Sensors (4) wenigstens ein Zeitsignal (7) aufgenommen wird, bevor der Sensor (4) weiterbewegt wird.5. The method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that for the measuring method of the sensor (4) over the width (20) of the object (3) is moved, wherein in a movement position (22) of the sensor (4) at least a time signal (7) is recorded before the sensor (4) is moved on. 6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass für das Messverfahren mehrere zueinander versetzt angeordnete Sensoren (4, 23) gegenüber dem Gegenstand (3) angeordnet sind, und jeweils Zeitsignale (7) vom Gegenstand (3) aufnehmen.6. The method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that for the measuring method a plurality of mutually offset sensors (4, 23) relative to the object (3) are arranged, and each receive time signals (7) from the object (3). 7. Verwendung eines modellbasierten Schätzverfahrens, insbesondere Maximum Likelihood Verfahrens, zur Berechnung einer Gütefunktion (9) für ein, von einem bewegten Gegenstand (3) mit Hilfe eines elektromagnetischen Messverfahrens aufgenommenes Zeitsignal (7) zur Detektion von periodischen Fehlern (8) am Gegenstand (3).7. Use of a model-based estimation method, in particular maximum likelihood method, for calculating a quality function (9) for a time signal (7) recorded by a moving object (3) with the aid of an electromagnetic measuring method for detecting periodic errors (8) on the object ( 3). 8. Vorrichtung zur Detektion wenigstens eines periodisch an einem bewegten Gegenstand (3), insbesondere an einem Metallband, auftretenden Fehlers (8) mit einer Sensoreinrichtung (4‘) zur Aufnahme eines vom Gegenstand (3) gemessenen Zeitsignals, mit einer mit der Sensoreinrichtung verbundenen, einen Speicher (18) und eine Recheneinheit (5) aufweisenden Recheneinrichtung (5‘) zum Umwandeln des Zeitsignals (7) unter Anwendung eines stochastischen Verfahrens in eine Gütefunktion (9) und zum Rückschließen auf Grundlage dieser Gütefunktion (9) auf wenigstens ein periodisches Signal (7‘) im Zeitsignal, um damit wenigstens einen periodisch auftretenden Fehler (8) am Gegenstand (3) festzustellen, dadurch gekennzeichnet, dass der Speicher (18) Daten (16) zu einem modellbasierten Schätzverfahren, insbesondere einem Maximum Likelihood Verfahren aufweist, wobei die Recheneinheit (5) mit dem Speicher (18) zum Umwandeln des insbesondere durch ein elektromagnetisches Messverfahren aufgenommenen Zeitsignals (7) unter Anwendung des modellbasierten Schätzverfahrens, insbesondere unter Anwendung eines Maximum Likelihood Verfahrens, in die Gütefunktion (9) verbunden ist.8. An apparatus for detecting at least one periodically on a moving object (3), in particular on a metal strip, occurring error (8) with a sensor device (4 ') for receiving a time measured by the object (3), with a sensor connected to the device , a memory (18) and a computing unit (5) having computing means (5 ') for converting the time signal (7) using a stochastic method in a merit function (9) and for inference based on this merit function (9) on at least one periodic Signal (7 ') in the time signal in order to detect at least one periodically occurring error (8) on the object (3), characterized in that the memory (18) has data (16) for a model-based estimation method, in particular a maximum likelihood method, wherein the arithmetic unit (5) with the memory (18) for converting the particular received by an electromagnetic measuring method time signal (7) using the model-based estimation method, in particular using a maximum likelihood method, in the merit function (9) is connected. 9. Vorrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Speicher (18) Daten (17) zu einem mathematischen Modell (ffehier) zum Signalverlauf des fehlerspezifischen Signals (7‘) aufweist, wobei die Recheneinheit (5) mit dem Speicher zur Berücksichtigung dieses mathematischen Modells (ffehier) beim Verfahren zur Detektion von periodischen Fehlern (8) verbunden ist. 6/11 österreichisches Patentamt AT 13 678 Ul 2014-06-159. The device according to claim 8, characterized in that the memory (18) has data (17) to a mathematical model (ffehier) to the waveform of the error-specific signal (7 '), wherein the arithmetic unit (5) with the memory for the consideration of this mathematical model (ffehier) in the method for the detection of periodic errors (8) is connected. 6/11 Austrian Patent Office AT 13 678 Ul 2014-06-15 10. Vorrichtung nach Anspruch 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass der Sensor (4) in einem Gleitschuh (13) mit Druckauslassöffnungen (14) zum Erzeugenden eines Luftkissens (12) zwischen wenigstens dem Sensor (4) und dem Gegenstand (3) vorgesehen ist.10. Apparatus according to claim 8 or 9, characterized in that the sensor (4) in a sliding block (13) with pressure outlet openings (14) for generating an air cushion (12) between at least the sensor (4) and the object (3) is. 11. Vorrichtung nach Anspruch 8, 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Sensoreinrichtung (4‘) einen magnetinduktiven Sensor (4) umfasst. Hierzu 4 Blatt Zeichnungen 7/1111. The device according to claim 8, 9 or 10, characterized in that the sensor device (4 ') comprises a magnetinductive sensor (4). 4 sheets of drawings 7/11
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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DE3855913T2 (en) * 1987-11-20 1997-12-04 Toshiba Kawasaki Kk Device for inspection of rolling marks

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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DE3855913T2 (en) * 1987-11-20 1997-12-04 Toshiba Kawasaki Kk Device for inspection of rolling marks

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