Im zweiten Schritt wurden die Betriebsdaten für jedes betrachtete Schadensszenario in numerische oder analytische Modelle überführt. Auch Prozessparameter aus der Gerätesteuerung wurden in der Auswertung berücksichtigt. Anhand der Modelle ließen sich die Schäden und die jeweils für sie entwickelten Identifikationsmethoden untersuchen.
Ergebnis: Verschiedene Systeme zur Zustandsüberwachung
Die Versuche erbrachten schließlich verschiedene Systeme zur Zustandsüberwachung: Zum Erkennen von Rissen in der Struktur oder in Schweißnähten sowie von gelösten Schraubverbindungen detektiert ein System autonom während des Betriebs Steifigkeitsverluste an Tragstrukturen (Structural Health Monitoring). Zur Erkennung von Lagerschäden oder Fehlausrichtungen detektiert das zweite System ebenfalls autonom während des Betriebs das Heißlaufen von Wälz- oder Gleitlagern. Ein drittes System erfasst und dokumentiert kontinuierlich Dehnungen an hochbelasteten Bauteilen (Load Monitoring).
Mit den auf diese Weise gewonnenen Daten sollen zukünftige Geräte genauer dimensioniert werden können. Zudem sollen sie als Grundlage für eine bedarfsgerechte Wartungsstrategie dienen. Um die Anwendbarkeit nachzuweisen, führten die Forscher erneut Praxisversuche mit Funktionsmodellen durch. Durch den Einsatz der Zustandsüberwachung ließen sich in der Intralogistik laut Branchenschätzungen ungeplante Anlagenstillstände um rund 20 % reduzieren, Wartungsintervalle um etwa 20 % verlängern und die Fehlersuche um bis zu 15 % verkürzen.
* Weitere Informationen: M. Eng. Michael Koch, Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF, wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Zuverlässige Signalverarbeitung und Strukturüberwachung in 64289 Darmstadt, Tel. (0 61 51) 70 56 33, michael.koch@lbf.fraunhofer.de
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Stand vom 15.04.2021
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