Geräuschemissionen verraten Maschinenbelastung
Vom Ersatz defekter Teile über die verlorene Produktivität durch Ausfallzeiten bis hin zu den Kosten zusätzlicher Arbeitszeit – ganz zu schweigen von möglichen Problemen mit unzufriedenen Kunden – müssen sich KMU gegen Maschinenversagen schützen. Die derzeit von großen Unternehmen angewandten Methoden sind für KMU unerschwinglich. Im EU-finanzierten Projekt MOSYCOUSIS wurden intelligente Schallemissionssensoren entwickelt, die integrierte Datenerfassung, -aufbereitung und -verarbeitung für Echtzeitüberwachung und vorbeugende Wartung miteinander vereinen. Schallemission entsteht bei der plötzlichen Freisetzung von Spannungsenergie in Form von transienten elastischen Wellen aus einem belasteten Material. Insbesondere bei rotierenden Maschinenteilen in Industrieanlagen können Schallemissionen bei Einschlägen, Rissbildung durch periodische Ermüdung, Reibung, Turbulenz, Materialverlust, Kavitation oder Leckage entstehen. Die Forscher entwickelten ein intelligentes Überwachungssystem aus autarken drahtlosen Sensornetzen, das Mikroprozessoren und miniaturisierte Funksendeempfänger enthält. Ein besonderer Schwerpunk lag auf der Charakterisierung des Fehlerzustandes mithilfe von Daten aus den Simulationen, Laborversuchen und der industriellen Maschinerie. Die resultierende Datenbank enthält umfassende Informationen, die durch die Prüfung mechanischer Bauteile und metallografischer Proben unter statischen und dynamischen Bedingungen gesammelt wurden. Die Sensorhardware umfasst ein Schallemissions-Konditionierungsmodul, das bis zu drei Kanäle zur Analyse durch den Fehlererkennungsalgorithmus sowie für das Stromversorgungsmodul verwalten kann. Letzteres verfügt über drei mögliche Modi für Energy Harvesting, bei denen Umgebungsenergie zusätzlich zu einer herkömmlichen Stromversorgung genutzt werden kann. Die Softwareentwicklung besteht in spezifischen Algorithmen, die Signalverarbeitung und Schallemissionstheorie nutzen, um die Schallemission Maschinenschäden zuzuordnen, Prognosen zu erstellen und die verbleibende Lebensdauer der Maschinen zu berechnen. Das kosteneffiziente, zustandsbasierte MOSYCOUSIS-Vorhersagesystem wird die Produktionsqualität und die Sicherheit der Arbeitskräfte erhöhen und die Produktionszeit gleichzeitig senken. Dies wird – zusammen mit den Reduktionen bei Arbeits- und Ausfallzeiten durch Maschinenausfälle – die Profitabilität durch geringere Betriebskosten deutlich steigern. Der Bedarf für dieses System ist insbesondere in diesen Zeiten der wirtschaftlichen Rezession spürbar. Der Erfolg des Projekts wird somit die Wettbewerbsfähigkeit der teilnehmenden KMU sowie der Endbenutzer mit bedeutenden Auswirkungen auf die EU-Wirtschaft erhöhen.
Schlüsselbegriffe
Schallemissionen, Maschinenbelastung, Maschinenausfall, KMU, Sensor, Echtzeitüberwachung, vorbeugende Wartung, Spannungsenergie, drahtlose Sensornetze
