Signalanalytische Maschinendiagnose basierend auf Antriebssignalen

Projekttitel

Signalanalytische Maschinendiagnose basierend auf Antriebssignalen

Thematische Stichwörter

Signalanalytische Maschinendiagnose, zustandsbasierte Wartung, Condition Monitoring

Kurzbeschreibung/Abstract

Die digitale Regelung von Antrieben in Fertigungsanlagen liefert die zur Regelung nötigen Signale in im-mer höherer Auflösung. Eine Abtastrate von 8 kHz für Lage- und Stromsignalen wird von vielen Regel-systemen erreicht. Damit sind die Vorraussetzungen für eine antriebssignalbasierte Maschinendiagnose im Frequenzbereich gegeben. Der Fokus liegt auf den für die Bewegung notwendigen Elemente und Baugruppen wie Kugelgewindetrieb (KGT), Linearführungen, Wälzlagern und Kupplung.

Durch signalanalytische Verfahren, wie der FFT, ist es möglich die Auswirkungen von Kompo-nentenschäden in den Antriebssignalen, wie dem momentbildenden Motorstrom, der Lage und Ge-schwindigkeit der Inkrementalgeber an Motor und/oder Tisch nachzuweisen. Als Beispiel ist in Bild 1 die Kugelaustrittsfrequenz eines KGTs bei 320 Hz deutlich sichtbar und signifi. Der moment-bildende Strom zeigt bei diesem Verschleißgrad hingegen noch keinerlei Auffälligkeiten.

Dem Ziel, durch signalanalytische Methoden im Zeit- und Frequenzbereich den Maschinenzu-stand zu beschreiben, nähert sich das ISW in vier Schritten:

1. Versuche: Um das Versagen von einzelnen Komponenten des KGTs in den Antriebssig-nalen zu detektieren, müssen zunächst Infor-mationen über den Schadensverlauf und die Auswirkungen des Schadens gewonnen wer-den. Dazu werden gezielt Schäden erzeugt.
2. Signalverarbeitung: Um aus den im Rahmen der Versuche gewonnenen Daten Wissen über das Verschleißverhalten abzuleiten, werden die Signale aufbereitet. In den gefilterten Da-ten können Phänomene (siehe Bild 1) beob-achtet werden, die auf verschiedene Ursachen im Schadverlauf und in den Betriebsbedingun-gen zurückzuführen sind.
3. Wirkungsanalyse: Parallel zur experimentel-len Vorgehensweise werden theoretische Ü-berlegungen angestellt. Deren Ziel ist es, die Wirkzusammenhänge zwischen Schadursa-che, Schaden, Änderung im Maschinenver-halten und Phänomenen im Signalbild zu for-malisieren und mit Systemwissen über die Ma-schine zu verknüpfen.
4. Implementierung: Die aus den vorigen Schrit-ten abgeleiteten Diagnosestrategien werden anschließend in Algorithmen überführt und zu einem Vorgehen zur Diagnose und Überwach-ung des Gesamtmaschinenzustands integriert.

Das hier geschilderte Vorgehen ist u.a. am einfa-chen Beispiel „Spiel/Lose“ an einem Versuch-stand realisiert worden. Im Rah-men eines FWF-Projektes „Prozess- und Ma-schinendiagnose“ werden die am ISW entwickel-ten Algorithmen mit kommerziellen Systemen wie ePS oder Productivity Agent verglichen.

Weiterführende Informationen

• keine Vorhanden

Ansprechpartner

• Dipl.-Ing. Michael Walther