Neuartige Verfahren für die Überwachung und Diagnose von aktiv magnetgelagerten rotierenden Maschinen

Mit aktiven Magnetlagern ist es möglich, rotierende Körper durch magnetische Felder berührungsfrei zu lagern. Systembedingt sind bei aktiv magnetgelagerten Maschinen wesentliche Signale ohne zusätzlichen Aufwand an Messtechnik für Diagnoseaufgaben verfügbar. In der Arbeit wird ein Konzept entwickelt, das durch Verwendung der systeminhärenten Signale eine Diagnose magnetgelagerter rotierender Maschinen ermöglicht und somit neben einer kontinuierlichen Anlagenüberwachung eine schnelle Bewertung des Anlagenzustandes gestattet. Fehler können rechtzeitig und ursächlich in Art und Größe erkannt und entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Anhand der erfassten Signale geschieht die Gewinnung von Merkmalen mit signal- und modellgestützten Verfahren. Für den Magnetlagerregelkreis erfolgen Untersuchungen zum Einsatz modellgestützter Parameteridentifikationsverfahren, deren Verwendbarkeit wird bei der Diagnose am Regler und Leistungsverstärker nachgewiesen. Unter Nutzung von Simulationsmodellen sowie durch Experimente an Versuchsständen werden die Merkmalsverläufe im normalen Referenzzustand und bei auftretenden Fehlern aufgenommen und die Ergebnisse in einer Wissensbasis abgelegt. Diese dient als Grundlage zur Festlegung von Grenzwerten und Regeln für die Überwachung des Systems und zur Erstellung wissensbasierter Diagnosemodelle. Bei der Überwachung werden die Merkmalsausprägungen auf das Überschreiten von Grenzwerten überprüft, Informationen über erkannte Fehler und Betriebszustände gebildet sowie gegebenenfalls Alarmmeldungen ausgegeben. Sich langsam anbahnende Fehler können durch die Berechnung der Merkmalstrends mit Hilfe der Regressionsanalyse erkannt werden. Über die bisher bei aktiven Magnetlagern übliche Überwachung von Grenzwerten hinaus erfolgt bei der Fehlerdiagnose eine Verknüpfung der extrahierten Merkmale zur Identifizierung und Lokalisierung auftretender Fehler. Die Diagnose geschieht mittels regelbasierter Fuzzy-Logik, dies gestattet die Einbeziehung von linguistischen Aussagen in Form von Expertenwissen sowie die Berücksichtigung von Unbestimmtheiten und ermöglicht damit eine Diagnose komplexer Systeme. Für Aktor-, Sensor- und Reglerfehler im Magnetlagerregelkreis sowie Fehler durch externe Kräfte und Unwuchten werden Diagnosemodelle erstellt und verifiziert. Es erfolgt der Nachweis, dass das entwickelte Diagnosekonzept mit beherrschbarem Rechenaufwand korrekte Diagnoseaussagen liefert. Durch Kaskadierung von Fuzzy-Logik-Modulen wird die Transparenz des Regelwerks gewahrt und die Abarbeitung der Regeln optimiert. Endresultat ist ein neuartiges hybrides Diagnosekonzept, welches signal- und modellgestützte Verfahren der Merkmalsgewinnung mit wissensbasierten Methoden der Fehlerdiagnose kombiniert. Das entwickelte Diagnosekonzept ist für die Anpassung an unterschiedliche Anforderungen und Anwendungen bei rotierenden Maschinen konzipiert.

Integrated soil fertility management in eastern and western Africa: The role of knowledge and innovation systems, its adoption and impact

The rise in population growth, as well as nutrient mining, has contributed to low agricultural productivity in Sub-Saharan Africa (SSA). A plethora of technologies to boost agricultural production have been developed but the dissemination of these agricultural innovations and subsequent uptake by smallholder farmers has remained a challenge. Scientists and philanthropists have adopted the Integrated Soil Fertility Management (ISFM) paradigm as a means to promote sustainable intensification of African farming systems. This comparative study aimed: 1) To assess the efficacy of Agricultural Knowledge and Innovation Systems (AKIS) in East (Kenya) and West (Ghana) Africa in the communication and dissemination of ISFM (Study I); 2) To investigate how specifically soil quality, and more broadly socio-economic status and institutional factors, influence farmer adoption of ISFM (Study II); and 3) To assess the effect of ISFM on maize yield and total household income of smallholder farmers (Study III). To address these aims, a mixed methodology approach was employed for study I. AKIS actors were subjected to social network analysis methods and in-depth interviews. Structured questionnaires were administered to 285 farming households in Tamale and 300 households in Kakamega selected using a stratified random sampling approach. There was a positive relationship between complete ISFM awareness among farmers and weak knowledge ties to both formal and informal actors at both research locations. The Kakamega AKIS revealed a relationship between complete ISFM awareness among farmers and them having strong knowledge ties to formal actors implying that further integration of formal actors with farmers’ local knowledge is crucial for the agricultural development progress. The structured questionnaire was also utilized to answer the query pertaining to study II. Soil samples (0-20 cm depth) were drawn from 322 (Tamale, Ghana) and 459 (Kakamega, Kenya) maize plots and analysed non-destructively for various soil fertility indicators. Ordinal regression modeling was applied to assess the cumulative adoption of ISFM. According to model estimates, soil carbon seemed to preclude farmers from intensifying input use in Tamale, whereas in Kakamega it spurred complete adoption. This varied response by farmers to soil quality conditions is multifaceted. From the Tamale perspective, it is consistent with farmers’ tendency to judiciously allocate scarce resources. Viewed from the Kakamega perspective, it points to a need for farmers here to intensify agricultural production in order to foster food security. In Kakamega, farmers with more acidic soils were more likely to adopt ISFM. Other household and farm-level factors necessary for ISFM adoption included off-farm income, livestock ownership, farmer associations, and market inter-linkages. Finally, in study III a counterfactual model was used to calculate the difference in outcomes (yield and household income) of the treatment (ISFM adoption) in order to estimate causal effects of ISFM adoption. Adoption of ISFM contributed to a yield increase of 16% in both Tamale and Kakamega. The innovation affected total household income only in Tamale, where ISFM adopters had an income gain of 20%. This may be attributable to the different policy contexts under which the two sets of farmers operate. The main recommendations underscored the need to: (1) improve the functioning of AKIS, (2) enhance farmer access to hybrid maize seed and credit, (3) and conduct additional multi-locational studies as farmers operate under varying contexts.