i-MaSS
Konzept eines integrierten Maschinen Sensor-Systems
An Maschinen der Rohstoff- und Energieindustrie werden heutzutage sehr hohe Anforderungen, in Bezug auf Anlagenzuverlässigkeit und Anlagenverfügbarkeit gestellt. Ungeplante Stillstände oder plötzlich auftretende Anlagenausfälle verursachen bei den Betreibern meist sehr hohe Kosten, die vermieden werden müssen. Steigenden Belastungen, denen diese immer leistungsfähiger und komplexer werdenden Maschinen ausgesetzt sind, sind hierfür ursächlich.
Als bewährtes Mittel zur frühzeitigen Erkennung von Zustandsänderungen der Anlagen und einer damit einhergehenden Zunahme der Anlagenausfallwahrscheinlichkeit hat sich die Überwachung durch „Condition Monitoring“ Systeme erwiesen. Mit Hilfe von unterschiedlichster Sensorik und der dazugehörigen Auswertetechnik werden hochbelastete Maschinenkomponenten überwacht, um frühzeitig Zustandsäderungen zu detektieren und rechtzeitig entsprechende Instandhaltungsmaßnahmen einleiten zu können. Die hierfür benötigten Messsysteme zur Zustandsüberwachung decken zwar innerhalb dieser Industriezweige ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten ab, stoßen aber in speziellen Bereichen an ihre Grenzen. Vornehmlich betrifft dies die Größe, die Art der Datenübertragung, die Empfindlichkeit des Messequipments gegenüber rauen Umweltanforderungen oder den Preis der handelsüblichen und etablierten Systeme.
Entwicklung eines neuartigen Sensorsystems
Genau diese Problematik griff das, durch das NRW-EU Ziel 2 Programm und den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) geförderte Forschungsprojekt i-MaSS auf. Durch ein interdisziplinär zusammengesetztes Konsortium, aus den Bereichen Rohstofftechnik, Maschinenbau und Elektrotechnik wurde ein kostengünstiges, miniaturisiertes, adaptives und autarkes Messsystem entwickelt. Die Vereinigung der elektronischen Kernkomponenten zur Signalerfassung, -verarbeitung und -speicherung zu einem einzigen, sehr kompakten SoC (System-on-Chip) stellte einen Schwerpunkt dar, um auch an schwer zugänglichen Stellen einer Maschine Messdaten aufnehmen zu können. Gleichzeitig reduzierte sich hierdurch der energetische Verbrauch, der anhand eines intelligenten Energiemanagements optimiert wird. Das i-MaSS System ermöglicht Langzeitmessungen oder permanente bzw. lückenlose Onlineüberwachungen, selbst an kritischen Messstellen, die aufgrund der baulichen Dimensionen zuvor nicht messtechnisch erfasst werden konnten. Für die Datenübertragung wurde eine bidirektionale Funkschnittstelle verwendet, so dass einerseits das Sensorsystem den Messungen angepasst und andererseits die Messdaten, auch von rotierenden Maschinenkomponenten, an einen Host-Computer übertragen werden konnten.
Erprobung an praxisorientierten Anwendungsfällen
Im Rahmen des Forschungsprojekts wurde das entwickelte i-MaSS Sensorsystem an realen Maschinen bzw. Produktionsprozessen getestet, validiert und verifiziert . Dafür wurden vier unterschiedliche Anwendungsfälle aus der Rohstoff- und Energieindustrie ausgewählt, um ein möglichst breites Anwendungsspektrum abzudecken.
Der Walzenschrämlader und Kettenkratzförderer repräsentierten die untertägigen Maschinen der Rohstoffindustrie und stellten hohe Anforderungen, bezogen auf Robustheit, Zuverlässigkeit und Miniaturisierung an das Sensorsystem. Bei den Anwendungsfällen aus der Energiebranche, Getriebe und Hebezeug einer Windenergieanlage, lagen die primären Anforderungsschwerpunkte auf Modularität, Autarkie und Energieeffizienz.
Verifikation von Simulationsmodellen
Durch die Gelegenheit, an kritischen und zuvor nicht zugänglichen Stellen Daten zu erfassen, ergaben sich neue Möglichkeiten zur Verifikation von Finite Element- oder Mehrkörpersimulations-Modellen. In den Bereichen interessanter Hotspots konnten demzufolge die Simulationsergebnisse direkt mit real gemessenen Daten abgeglichen werden, um die Güte der virtuellen Modelle und angenommener Randbedingungen hinreichender zu bestimmen. Zuvor war dies häufig nur über eine Approximation anhand der in der Nähe befindlichen Messstellen machbar. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse über vertrauenswürdigere Simulationsmodelle können zukünftig stärker in die Auslegung von Maschinen eingebunden oder zur Zustandsüberwachung herangezogen werden. Somit reduziert sich die Anzahl der aufwendig durchzuführenden praktischen Versuchsreihen, wodurch hohe Entwicklungs- und Instandhaltungskosten reduziert werden können.