Smarte Sensoren detektieren Werkzeuggeräusche

Aber im Laufe ihres Betriebseinsatzes verändern sich diese Geräusche und Vibrationen Ob das jetzt eine Unwucht oder ein verschleißendes Lager ist, jede einzelne Komponente erzeugt ihre eigenen Warngeräusche, erst kaum bemerkbar, dann immer stärker
Auch “gesunde” Maschinen vibrieren und erzeugen Geräusche. Aber im Laufe ihres Betriebseinsatzes verändern sich diese Geräusche und Vibrationen. Ob das jetzt eine Unwucht oder ein verschleißendes Lager ist, jede einzelne Komponente erzeugt ihre eigenen Warngeräusche, erst kaum bemerkbar, dann immer stärker.

Eigene Schadenssprache jedes Bauteils

Diese Veränderungen müssen über Sensoren detektiert und analysiert werden, um rechtzeitig das entsprechende Teil zu reparieren oder auszuwechseln.

Und das Gute daran, jedes Bauteil hat seine eigene “Schadenssprache”, die der Sensor lernen kann. Und in der Industrie hat es sich schon lange herumgesprochen, dass eine vorausschauende Wartung deutlich kosteneffizienter ist als eine planmäßige.

MEMS- statt piezoelektrische Sensoren

Dabei werden in der Industrie zunehmend piezoelektrische von MEMS-Sensoren verdrängt. Diese sitzen, da kostengünstig, klein und energieeffizient, heute in mobilen Geräten und Fahrzeugen. Dazu bieten diese Sensoren für viele Anwendungen eine ausreichende Empfindlichkeit und können auch einen Frequenzbereich von mehreren Kilohertz überwachen.

Da sie relativ klein sind, lassen sich ganze Sensorsysteme in ein Gehäuse integrieren, zusammen mit weiteren Funktionen wie Datenvorverarbeitung und Schnittstellen für die Kommunikation. Einziger Nachteil bisher: sie waren weder für industrielle Anwendungen erprobt noch ausreichend leistungsfähig und robust.

Was sind intelligente Sensoren?

“Schall- und MEMS-basiertes Elektroniksystem für Industrie 4.0 – Verschleiß-, Anlagen- sowie Prozessmonitoring durch intelligente, autonome Multisensorsysteme (AMELI 4.0)” – zu diesem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projektziel fanden sich unter der Koordination von Bosch die Firmen Siemens, Binder-Elektronik, Schaudt Mikrosa und Stackforce mit den Forschungsinstituten der Hahn-Schickard- und der Fraunhofer-Gesellschaft zusammen.

Ricardo Ehrenpfordt, Projektkoordinator und Teamleiter für Intelligente Sensorsysteme bei Robert Bosch, fasst zusammen: „Wichtig ist, dass diese Sensorsysteme smart, für bestimmte Anwendungen nicht kabelgebunden und energieautark sind. Ihre Energie generieren sie unter anderem über Energy Harversting.“

Intelligent bedeutet hier, dass sie die ermittelten Daten in einem bestimmten Umfang mittels adaptiver und selbstlernender Algorithmen im Sensor vorverarbeiten und so die zu übermittelnde Datenmenge deutlich reduzieren. Außerdem extrahieren sie schon relevante Signalmerkmale und klassifizieren auftretende Signalanomalien.

Zwei Sensorsysteme

Die eingesetzten MEMS-Sensoren detektieren über Körperschall den Maschinenzustand. „Im Projekt wurden zwei Sensorsysteme entwickelt. Der AMELI4.0 Vibration Node erfasst mit den integrierten MEMS-Sensoren charakteristische Vibrationen und verarbeitet die Daten im eingebetteten Mikrocontroller. Das entwickelte Systemdesign umfasst eine kabelbasierte Schnittstelle und ein industrierobustes IP67-Metallgehäuse“, berichtet Ricardo Ehrenpfordt.

Das Sensorsystem kombiniert Vibrationssensoren mit Sensoren für Luftschall, Temperatur, Druck, Feuchte und Licht. Die Schaltung enthält neben dem eingebetteten Mikrocontroller eine Bluetooth-Schnittstelle und eine wechselbare AA Primärbatterie.

Darüber hinaus entwickelten die Forscher Lösungen für eine sichere Authentifizierung und verschlüsselte Datenübertragung im Sensornetzwerk. Die Sensorplattform kann optional durch einen kinetischen, selbsttrimmenden EnergyHarvester versorgt werden, der aus den Vibrationen der Maschine Strom generiert.

Der Condition Node ist sowohl in der Bandbreite, den detektierbaren Frequenzen als auch den datenreduzierten Merkmalen frei konfigurierbar. Weiter wurde ein Gateway entwickelt, das die Daten der Sensorplattform empfängt und an eine Maschinensteuerung weitergibt.

Wie steht es um die Umsetzung in den Industriealltag?

„Mit dem AMELI4.0 Vibration Node kann zum Beispiel der Zustand der Antriebskette und der Schleifscheiben in Schleifmaschinen überwacht werden. Mittels intelligenter Klassifizierungs­algorithmen erhält der Bediener Rückmeldungen und Informationen über den Zustand der Schleifscheiben und somit veränderte Qualitätsparameter“, so Ricardo Ehrenpfordt. Ungeplante Stillstände werden vermieden und die Produktionseffizienz deutlich gesteigert.

Bevor diese Sensorplattform arbeiten kann, musste sie erst mithilfe vieler Vibrationsprofilen des ‚gesunden‘ und ‚ungesunden‘ Maschinenzustandes trainiert werden. Der Sensor erlernt selbstständig die notwendigen Frequenzen und Merkmale. Die im Betrieb an der Maschine gemessenen Werte werden mit den gespeicherten Profilen verglichen und die Zustandsbewertung als Restlebensdauer vom Sensor ausgegeben.

Das im Projekt umgesetzte Gateway gewährleistet über OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) eine einfache Anbindung an Industrie 4.0-Topologien. Durch diese Anpassungsfähigkeit und die einfache Konfiguration integriert sich die Sensorik nahezu selbst, sozusagen Plug&Play, was natürlich die Bereitschaft zum Einsatz in der Industrie sehr fördert. Das Wichtigste für die beteiligten Firmen ist aber die Chance, mit dieser Sensorlösung die Wartungs-, Inspektions- und Instandsetzungskosten von Maschinen deutlich zu reduzieren.