Ein Sensorsystembaukasten wird die Zustandsbewertung in der Produktion verbessern. Prof. Andreas Schütze (links) und Eliseo Pignanelli präsentieren exemplarisch einen Sensor, der ständig auf die Qualität des Öls achtet. Fotos: Universität des Saarlands/ZeMA, Oliver Dietze
Industrial Quality
September 2017

Intelligente Sensorsysteme

Über eine intelligente Steuerung und Vernetzung lassen sich Energie- und Ressourceneffizienz von Produktionsprozessen auf eine neue Stufe heben. Elektronik und Sensorik spielen die Schlüsselrolle. In Antrieben und Positionierungssystemen ermöglichen sie Fertigungsprozesse, deren Ablauf in Echtzeit überwacht und angepasst werden kann. Im Forschungsprojekt MoSeS-Pro wird ein universell einsetzbarer, modularer Sensorsystembaukasten entwickelt, der die Echtzeitprozesssteuerung und smarte Zustandsbewertung in der Produktion verbessern wird.

In der Testhalle der Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik gGmbH (ZeMA) in Saarbrücken fährt ein elektromechanischer Zylinder in einem Prüfstand seit Wochen kontinuierlich Lastzyklen. Sein Kugelgewinde­trieb kämpft unermüdlich gegen die Last einer halben Tonne an – ein Szenario, wie es in typischen industriellen Anwendungen vorzufinden ist. In den vergangenen Tagen hat sich das Verhalten der Achse deutlich geändert, wie sich an den Sensordaten am Monitor ablesen und an den zunehmend unangenehmen Geräuschen aneinander reibenden Stahls akustisch vernehmen lässt.

Einen Mausklick später stellt Tizian Schneider, Experte für maschinelles Lernen, fest: „Nach unserem Prognosemodell liegen wir gerade bei 92 Prozent der Lebenszeit der Achse; wäre sie in einer Produktionsanlage verbaut, müsste jetzt dringend eine Wartung durchgeführt werden.“ Tatsächlich führen Verschleiß- und Schadenprozesse von Subsystemen oder einzelnen Antriebskomponenten zu kostspieligen Ausfällen von ganzen Produktionsstraßen, die durch eine intelligente Zustandsbewertung hätten vermieden werden können.

Genau das ist das Ziel der Forscher, die zusammen mit ihren Partnern einen modularen Sensorbaukasten für Echtzeitprozesssteuerung und smarte Zustandsbewertung für die Produktionsprozesse der Zukunft entwickeln. Verschiedene Sensor-, Hard- und Software-Module können kombiniert werden, um mit minimalem Aufwand ein auf die Anwendung maßgeschneidertes Sensorsystem zu erhalten. „Neu bei dem Ansatz ist, dass nicht die primäre Messgröße, also das Sensorsignal, an die übergeordnete Steuerung ausgegeben wird, sondern bereits prozessabhängig Merkmale vom Sensor mittels lei­stungsfähiger FPGA- und DSP-Elektronik extrahiert werden, die für den Benutzer auch tatsächlich relevant sind“, so Professor Andreas Schütze, Projektleiter am ZeMA, „dies können beispielsweise die Anstiegszeit des Öldruckverlaufs bei einem Ventilschaltvorgang oder hochfrequente Anteile des Motorstromspektrums sein.“

Welche Merkmale in welcher Kombination aussagekräftig sind für die Bestimmung des Zustands, wird mit maschinellen Lernverfahren festgestellt. Mit diesen kann per Knopfdruck rein datengetrieben untersucht werden, in welcher Relation die Merkmale zur Zielgröße stehen. Auf Basis eines Rankings können zudem die signifikanten Sensorprinzipien und Auswertealgorithmen bestimmt werden, die dann nach der Anlernphase auf den Sensor zur Online-Auswertung übertragen werden – eine hochflexible Lösung, wie sie für heterogene Produktionsprozesse und kürzere Produktlebenszyklen benötigt wird. Ein weiterer positiver Aspekt ist, dass das Datenaufkommen in der Produktion erheblich reduziert wird, da nur relevante und komprimierte Information übertragen werden muss.

Neben der intelligenten Datenauswertung steht die magnetoresistive (MR) Sensortechnologie der Sensitec GmbH, Lahnau, im Fokus des Baukastens, da sie hochflexibel für verschiedene Messgrößen wie lineare und rotatorische Positionsmessung, Magnetfeld und Stromstärke eingesetzt werden kann. In Kombination mit der inhärent hohen Bandbreite und Ortsauflösung kann sie zum einen für die Prozesssteuerung in hochdynamischen Regelkreisen mit Positioniergenauigkeiten im Mikrometerbereich genutzt werden, zum anderen kleinste Anomalien in Verfahr- und Motorstromprofilen detektieren und somit sich anbahnende Schäden entdecken. Neben den MR-Sensoren ist der Baukasten offen für weitere Sensorprinzipien, wie sie auch schon zur Prozesssteuerung (Druck, Temperatur) und zum Condition Monitoring (Körper- und Luftschall) genutzt werden.

Damit der Sensor und seine Elektronik selbst nicht zur Ursache von Maschinenstillständen werden, sind verschiedene Stufen der Selbstüberwachung vorgesehen. Als unterste Hardware-Schicht der Informationsverarbeitungsarchitektur erlauben sogenannte Self-X-Module, die am Lehrstuhl Integrierte Sensorsysteme (ISE) der TU Kaiserslautern entwickelt werden, eine kontinuierliche Überwachung der Sensorelemente und greifen ein, etwa wenn der Sensor an Sensitivität verliert, führen eine Rekalibrierung durch oder schalten bei Ausfall auf redundante Sensorstrukturen um.
Daneben können auf der Datenebene gezielt inhärente Korrelationen zwischen unterschiedlichen Sensoren identifiziert und ausgenutzt werden, um bei einem auftretenden Sensorfehler auf einen alternativen Sensor als Informationsquelle zu wechseln, um gegebenenfalls mit geringen Einbußen den Produktionsbetrieb weiterzuführen zu können, bis der nächste Wartungstermin ansteht, bei dem der Sensor getauscht werden kann.

Derzeit läuft die Laborerprobung des Sensorbaukastens, bei der verschiedene Szenarien, etwa die Lebensdauerprognose und End-of-Line-Prüfung von elektromechanischen Spindelachsen in Kooperation mit dem Projektpartner Festo evaluiert werden. Daran schließt sich die Erprobung in der realen Produktionsumgebung an: Bei Bosch Rexroth im Werk Homburg werden der Zerspanungsprozess von Ventilgehäusen sowie die Endprüfung der fertig montierten Hydraulikventile auf Basis verschiedener Messgrößen überwacht. Insbesondere die Verknüpfung der Prüfergebnisse mit den Signalverläufen während der Zerspanung ist vielversprechend für die Generierung von statistischen Modellen, mit denen schon während des Bearbeitungsvorgangs prognostiziert wird, ob das aktuell produzierte Bauteil später als Ausschuss deklariert wird. Eine frühzeitige Identifizierung und Aussonderung fehlerhafter Bauteile trägt erheblich dazu bei, den Gesamtprozess zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

www.moses-pro.de
Nikolai Helwig
Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik – ZeMA gGmbH, Saarbrücken

 

Über das ZeMA

Das Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik wurde 2009 in Saarbrücken gegründet. Es ist ein gemeinnütziges und in-dustrienahes Forschungsinstitut. Die Forschungsschwerpunkte der aktuell 110 Mitarbeiter liegen in den Bereichen Sensorik und Aktorik, Fertigungstechnik sowie Montageautomatisierung.
www.zema.de