Entwicklung eines Multisensorsystems zur Zustandsüberwachung und Crasherkennung von Werkzeugmaschinen mit rotierenden Spindeln

Abstract:
Im Zusammenhang mit der zunehmenden Digitalisierung moderner Fertigungssysteme steigt die Nachfrage nach Werkzeugmaschinendiagnostik. Neben der Überwachung von hochentwickelten Antrieben (vorausschauende Wartung) ist eine Spindel-Crasherkennung eine vielversprechende Anwendung. Diese rechtzeitige Crasherkennung ermöglicht es Schädigungen der Werkzeugmaschine zu reduzieren und damit hohe Reparaturkosten zu verringern. Ziel war es ein sensorisches System zu entwickeln, welches aus mikroelektromechanischen Systemen (MEMS) kombiniert mit einem leistungsstarken digitalen ASIC besteht. Zu diesem Zweck wurden zwei unterschiedliche MEMS mit einem Arbeitsbereich von bis zu 20 kHz bzw. 70 kHz realisiert und charakterisiert. Dabei wiesen die gemessenen Sensorparameter, wie die -3 dB-Frequenz, der beiden Sensoren eine gute Übereinstimmung mit den Entwurfsdaten auf. Zusätzlich wurde ein Bewertungsansatz entwickelt, der die Beschleunigungssignale der Sensoren verarbeitet und analysiert, die während eines Fräsprozesses aufgezeichnet wurden. Anhand der Sensordaten können die einzelnen Bearbeitungsschritte während des Fräsprozesses klar unterschieden werden. Darüber hinaus wurden Sensordaten eines gezielt herbeigeführten Werkzeugcrashs aufgezeichnet, der zeigt, dass Crashereignisse vom Fräsprozess unterschieden werden können.