Dauer-Fitness-Check für Maschinen

Ein Forscherteam an der Universität des Saarlandes hat ein Früherkennungs-Programm für technische Anlagen entwickelt. Intelligente Sensoren sammeln permanent Messdaten aus dem Inneren der Geräte und vergleichen die Datenmuster unablässig mit normalen Werten. Das System informiert darüber, wann ein Schaden droht.

18. April 2017
Nikolai Helwig (l.) und Tizian Schneider, wissenschaftliche Mitarbeiter von Professor Andreas Schütze, testen das Früherkennungsprogramm an einem elektromechanischen Zylinder. Foto: Oliver Dietze
Bild 1: Dauer-Fitness-Check für Maschinen (Nikolai Helwig (l.) und Tizian Schneider, wissenschaftliche Mitarbeiter von Professor Andreas Schütze, testen das Früherkennungsprogramm an einem elektromechanischen Zylinder. Foto: Oliver Dietze)

Roboter in Fertigungsstraßen arbeiten unermüdlich und mikrometergenau – es sei denn ein Bauteil gibt den Geist auf. Wird etwa ein Linearantrieb beschädigt, der ein werdendes Auto präzise vor dem künstlichen Monteur platziert, läuft es für dessen Roboterarm nicht mehr rund: Er positioniert die Autotür bei der Montage nicht mehr ganz so exakt. Folge: Die Tür sitzt falsch. Oder eine Maschinen-Komponente ermüdet und fällt plötzlich aus. Die ganze Produktion steht still. Dass es soweit erst gar nicht kommt, daran arbeiten das Ingenieurteam des Sensorexperten Andreas Schütze an der Saar-Uni und am Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik mit Partnern aus Industrie und Forschung.

Ihr System unterzieht Maschinen einer ständigen Vorsorgeuntersuchung. Ganz so, als würde man einen Menschen immerzu mit Fitnessarmbändern und Gesundheits-Checks samt Langzeit-EKG und Dauer-Blutdruckmessung überwachen. „Unser System macht den aktuellen Zustand einer Anlage permanent sichtbar und warnt frühzeitig, wenn sich ein Schadensfall ankündigt. Hierzu bringen wir im Inneren der Maschinen Sensoren an, die wir miteinander und mit den vorhandenen Prozesssensoren kombinieren. So können wir kleinste Veränderungen erfassen“, erläutert Andreas Schütze. Die Forscher nutzen dabei ein besonderes Phänomen: Lange bevor ein technisches Gerät kaputt geht, macht es andere Geräusche, vibriert, oder läuft heiß. Das Besondere: Es gibt ganz charakteristische Eigenheiten, wie etwas brummt oder rüttelt, und zwar im Normalzustand ebenso wie in den Stadien, in denen sich etwas verändert – und seien die Unterschiede auch nur hauchfein und mit normalen Sinnen noch nicht zu bemerken.

Hier kommt das System der Saarbrücker Messtechnik-Spezialisten ins Spiel: Die Sensoren bemerken diese Veränderungen und ordnen sie selbstständig Schadensabläufen zu. „Wir haben erforscht, wie sich die Signalmuster – etwa die Frequenz von Schwingungen – bei typischen Schadens- und Fehlerzuständen verändern“, erklärt Professor Schütze. Hierzu haben die Forscher die Muster Abertausender von Messdaten untersucht und aus der Masse diejenigen identifiziert, die mit bestimmten Schäden oder Verschleiß einhergehen.

„Mit diesem Wissen füttern wir die Sensoren: Wir machen sie intelligent, so dass sie diese Abweichungen selbst erkennen“, erläutert Nikolai Helwig aus Schützes Team. Auf diese Weise brauchen die Forscher keine externe Auswerteeinheit mehr, das System wertet sich selbst aus.

Ziel der Forscher ist es, einen Baukasten mit Sensoren und Modulen zu entwickeln, aus denen Maschinen-Inhaber für ihre Anlagen ganz individuell einen Fitness-Check zusammenstellen können. „Die Sensoren werden maßgeschneidert in eine Anlage integriert, auch nachträglich noch. Sie zeichnen zuerst eine Zeit lang Rohdaten auf, also die Messwerte, die den Normalzustand wiedergeben“, schildert Helwig. Danach ist das System bereit: Es vergleicht im laufenden Betrieb ständig die Daten mit typischen Sensormustern von beginnenden Fehlfunktionen und Schäden der Anlage. „Unser Verfahren macht auch andere Lösungen für Industrie 4.0 denkbar. Etwa bei der Qualitätskontrolle: Es erkennt, ob Maschinen während eines Fertigungsprozesses in einwandfreiem Zustand gearbeitet haben“, ergänzt Schütze.

Derzeit geht die Entwicklung in die Testphase: Hierbei arbeiten die Messtechniker unter anderem mit Bosch Rexroth und Festo zusammen. Bei Bosch-Rexroth sollen die Sensoren den Zustand von Werkzeugmaschinen beobachten, bei Festo werden die eingangs erwähnten Linearantriebe, so genannte elektromechanische Spindelachsen oder Elektrozylinder, geprüft. Die Forschungen sind Teil des BMBF-Verbundprojektes „Modulare Sensorsysteme für Echtzeit-Prozesssteuerung und smarte Zustandsbewertung“ (MoSeS-Pro), das Andreas Schütze federführend koordiniert.