@phdthesis{Helmer,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Eric Helmer},
  title     = {Akustisches Prozessmonitoring : Merkmalsextraktion aus Prozessger{\"a}uschen zur Qualit{\"a}ts{\"u}berwachung am Beispiel des Tiefziehens},
  pages     = {172},
  abstract  = {Am Vorbild der Zustands{\"u}berwachung von Maschinen werden f{\"u}r die Prozess{\"u}berwachung objektive und psychoakustische Signalparameter zusammengestellt. An einer Werkzeugmaschine wird exemplarisch der Prozess Tiefziehen mithilfe von Luft- und K{\"o}rperschallsensoren aufgenommen und mit Python und PULSE Reflex von Br{\"u}el \& Kjaer der Prozess anhand des Bauteilzustandes mithilfe der Signalparameter charakterisiert. Die Auswertung der objektiven und psychoakustischen Signalparameter erfolgt anhand der Nutzbarkeit f{\"u}r die Prozess{\"u}berwachung. Schlussendlich kann aufgezeigt werden, dass an einer gro{\"s}en Zahl einfacher Signalparameter vor allem materialspezifisch, aber auch an einigen material{\"u}bergreifend der Werksprozess charakterisiert werden kann. Ebenso wird die Relevanz von psychoakustischen Kenngr{\"o}{\"s}en bei der Prozess{\"u}berwachung gezeigt.},
  language  = {de}
}