Intelligentes Condition Monitoring erkennt realen Bauteilverschleiß

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Condition-Monitoring-System als Stand-alone-Gerät konzipiert

Das Condition-Monitoring-System ist als Stand-alone-Gerät konzipiert und aufgrund seines stabilen Alu-Druckguss-Gehäuses (IP65) für den Einsatz unter industriellen Bedingungen geeignet (Bild 2). Es kann einfach in die zu überwachende Maschine oder Anlage implementiert werden. Das System besteht aus einer Mikrocontroller-basierten Hardware und einer spezifischen, den Einsatzbedingungen entsprechenden Software.

Diese umfasst die benötigten Signalanalysealgorithmen und das trainierte NN. Das Gerät ist bestückt mit geeigneten Schnittstellen für die Einspeisung der Messsignale (wahlweise analog und/oder digital), die analoge Aufbereitung der Messsignale und die digitale Messwertverarbeitung. Das Gerät ist universell einsetzbar und kann an den jeweiligen Einsatzfall angepasst werden.

Online-Diagnose in zwei unterschiedlichen Anwendungsbereichen erfolgreich getestet

Zur Auswertung beziehungsweise Anzeige des aktuellen Zustandes der überwachten Maschine oder Anlage existieren mehrere Möglichkeiten: eine einfache „Ampel“ direkt am Gerät oder eine abgesetzte Anzeigeeinheit mit Display. Weiterhin besteht die Möglichkeit, besondere Ereignisse über eine CAN-Schnittstelle an eine übergeordnete Steuerung zu übergeben oder auf einer SD- Speicherkarte aufzuzeichnen und einer externen Auswertung zugänglich zu machen.

Das gesamte Online-Diagnoseverfahren wurde erfolgreich in zwei unterschiedlichen Anwendungsbereichen getestet und zum Überwachen von Axialkolbenpumpen (AKE) und Werkzeugen beim Zahnradwälzfräsen eingesetzt.

Beim Zahnradwälzfräsen ist das Kriterium für den Verschleiß des Wälzfräsers seine Standzeit, die durch die Anzahl von gefrästen Teilen ausgedrückt wird. Im zu überwachenden Prozess wurde bislang ausgehend von Erfahrungen nach einer festgelegten Anzahl von Teilen der Fräser gewechselt, seine Verschleißmarkenbreite in einem Werkzeugmesslabor gemessen, der Fräser neu vergütet, nachgeschliffen und wieder eingesetzt.

Im Rahmen der Prozessanalyse wurden als signifikante Größen für den Verschleißzustand Schwingung, Antriebsstrom und Drehzahl ermittelt. Diese Daten wurden mittels geeigneter Sensorik erfasst und in einem Datenlogger gesammelt und aufgezeichnet. Anschließend wurden sie einer Messdatenanalyse unterzogen und zehn verschiedene, signifikante Merkmale für die Eingabe in das NN definiert. Dazu zählen insbesondere ausgewählte Frequenzbereiche im Spektrum, statistische Größen der Schwingung und Strom.

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