Werkzeugmaschinen-Komponenten mit Sensorik und Signalanalyse überwachen

Der Einsatz intelligenter Condition-Monitoring-Systeme (CMS) erhöht die Verfügbarkeit von Produktionsanlagen und verbessert die Bauteilqualität. Das Ziel bei der Nutzung von Condition-Monitoring-Systemen besteht darin, den Maschinenbetrieb sicherer, zuverlässiger und planbarer zu gestalten und damit die Gesamtverfügbarkeit einer Produktionsanlage nachhaltig zu steigern.

Dies ist insbesondere vor dem Hintergrund einer optimierten, zustandsorientierten Instandhaltung von großer Bedeutung, die gleichzeitig eine Verringerung kostenintensiver Stillstandszeiten und damit eine Reduzierung der gesamten Produktionskosten nach sich zieht. Das Bewusstsein dafür hat sich in den vergangenen Jahren bei Anwendern und Herstellern stark gewandelt, so dass heutzutage bei einer Investitionsentscheidung häufig die Lebenszykluskosten einer Anlage in die Investitionsentscheidungen einfließen.

Schäden an Antriebskomponenten legen Werkzeugmaschinen lahm

Bei spanenden Werkzeugmaschinen sind typischerweise die Hauptspindel, die Wälzlagerungen, die Linearführungen sowie die Kugelgewindetriebe besonders hoch belastete Komponenten, die zur Sicherstellung der maximalen Produktivität oft nah an den Einsatzgrenzen betrieben werden. Schäden an diesen Komponenten können zu hohen Maschinenungenauigkeiten oder direkt zum Ausfall der Maschine führen. Der Wechsel dieser Bauteile ist in der Regel mit hohem Aufwand und hohen Kosten verbunden und verursacht vergleichsweise lange Maschinenstillstandszeiten.

Am Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen werden Methoden und Verfahren zur Zustandsüberwachung von ausfallgefährdeten Maschinenkomponenten in Werkzeug- und Verpackungsmaschinen sowie zur Optimierung der Prozesssicherheit entwickelt. Dazu werden verschiedene Sensoren sowie Signalanalyseverfahren in Bezug auf ihre Eignung zur Bestimmung der potenziellen Restlebensdauer von ausfallgefährdeten Komponenten sowie zur Bestimmung der Prozesssicherheit untersucht.

Typisierung von Schäden anhand von Mustern und Korrelationen

Typische Muster und Korrelationen von Grenzwerten sollen dann möglichst abstrakt in einer Datenbank einem Schadensbild zugeordnet werden. Das Ziel ist es, Möglichkeiten zur Zustandsüberwachung im Hinblick auf typische Schäden zu entwickeln. Es sollen Aussagen über die Ausprägung und die Art von typischen und häufig auftretenden Schädigungen getroffen werden.

Das Diagnosesystem soll je nach Anforderung des Kunden entsprechend skaliert und in die Steuerungslandschaft der Maschine integriert werden. Dabei bestimmen Parameter wie Zuverlässigkeit der Zustandsprognose, zu überwachende Komponenten sowie die Art des Bearbeitungsprozesses die Auswahl der benötigten Sensorik und Auswertungsalgorithmen. Im Fall der steuerungs- oder antriebsintegrierten Überwachung werden die für die Antriebsregelung benötigten Signale wie Drehzahlen, Ströme und Drehmomente zusätzlich für die Überwachung verwendet. Dies erspart die teure Installation von Zusatzsensorik.

Unterschiedliche Überwachungsstrategien kombinieren

Im Zuge der Weiterentwicklung und Verbreitung von standardisierten Schnittstellen, zum Beispiel Profibus und Profinet, bieten sich auch kombinierte Überwachungsstrategien an, die Vorteile beider Konzepte vereinen. Je nach Auslegung des Diagnosesystems wird entschieden, ob ein zusätzlicher Mess- und Diagnoserechner zur Überwachung und Auswertung der anfallenden Sensorsignale notwendig ist oder ob die Leistungsfähigkeit der Steuerung ausreichend ist, sodass alle notwendigen Algorithmen in die Bedieneinheit der Steuerung (HMI) und in den NC-Kern integriert werden können. Mit mehreren Forschungsprojekten und bilateralen Projekten im Bereich der vorbeugenden Instandhaltung und Zustandsüberwachung hat das Werkzeugmaschinenlabor somit eine große Zuverlässigkeitsoffensive rund um Produktions- und Werkzeugmaschinen gestartet.

Prof. Dr.-Ing. Christian Brecher ist Direktor des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen; Dr.-Ing. Stephan Witt und Dipl.-Ing. Wieland Klein sind wissenschaftliche Mitarbeiter.