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antriebstechnik 5/2021

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antriebstechnik 5/2021

FORSCHUNG UND

FORSCHUNG UND ENTWICKLUNG bezüglich geeigneter Sensorik für die Zustandsüberwachung, das Signal des Beschleunigungssensors für die Überwachung ausgewählt und dem Drehmoment gegenübergestellt [FENG12, KLEI11, SCHO09]. Beispielsweise ist in Bild 05 die Standardabweichung (STD) der beiden Signale in Abhängigkeit der Vorspannungsklasse gegenübergestellt. Eine Differenzierung der einzelnen Vorspannungsklassen ist nicht möglich. Im Vergleich der Signale lässt sich trotz höherer Messunsicherheiten die Vorspannung C0 mit einem Beschleunigungssensor abgrenzen. Die Vorspannung C0 wird wegen des Axialspiels als Totalausfall gewertet, sodass zumindest die Detektion der vorherigen Vorspannung C1 notwendig ist, um einen ungeplanten Stillstand zu vermeiden. Eine zuverlässige Detektion der Vorspannung C3, C2 und C1 ist mit beiden einzeln betrachteten Überwachungsmerkmalen nicht möglich. Zwar sind die Mittelwerte der Vorspannungen unterschiedlich, jedoch überschneiden sich die Fehlerbalken (±3σ). Diese Erkenntnis ist auf die weiteren betrachteten Überwachungsmerkmale der Signale übertragbar. Nur bei einigen Überwachungsmerkmalen ist der Totalausfall C0 aus den Merkmalen identifizierbar. Um dennoch eine zuverlässige Zustandsüberwachung der einzelnen Vorspannungsklassen zu ermöglichen, wurden einzelne Merkmale als Überwachungsansatz fusioniert. Hierzu wurde die Hauptkomponentenanalyse (Verfahren der multivariaten Statistik) angewendet. Mit dieser Methode werden korrelierende Überwachungsmerkmale identifiziert und als Linearkombinationen zu neuen Überwachungsmerkmalen, den Hauptkomponenten, fusioniert. Die Hauptkomponenten weisen infolgedessen eine höhere Sensitivität als die Einzelmerkmale auf. Im Anschluss werden die Hauptkomponenten durch eine Dimensionsreduktion auf die ersten beiden Hauptkomponenten reduziert. Auf Basis dieser Hauptkomponenten wird anschließend der Zustand detektiert. Bild 06 zeigt die Dimensionsreduktion auf die beiden relevanten Hauptkomponenten. Als Eingangsinformation wurden alle Überwachungsmerkmale des drehmomentbildenden Stroms und der Regeldifferenz als kostengünstige steuerungsinterne Lösung verwendet, siehe Tabelle 02. Zusatzkosten und -aufwände durch einen steuerungsexternen Beschleunigungssensor wurden hierdurch eingespart. Basierend auf den ersten beiden Hauptkomponenten ist eine eindeutige Zuordnung aller Vorspannungen gegeben. Die Vorspannung wurde nachfolgend mit dem Klassifikationsverfahren der Entscheidungsbäume zu 100 % bestimmt. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK In diesem Beitrag wurde eine Methode zur Überwachung des Vorspannungszustands von Kugelgewindetrieben mit Einzelmutter vorgestellt. Es wurde gezeigt, dass dieser Ansatz eine hohe Sensitivität zur Erkennung des Vorspannungsverlusts aufweist. Dies ist erforderlich, da einzelne Überwachungsmerkmale nicht ausreichend sensitiv zur Überwachung der Vorspannungsklasse sind. Es wurde gezeigt, dass eine Klassifizierbarkeit der Vorspannungsklassen mit den Hauptkomponenten auf Basis steuerungsinterner Sensorik möglich ist. Hierdurch werden gegenüber steuerungsexternen Sensoren Kosten hinsichtlich Anschaffung, Montage und Wartung eingespart. Gleichzeitig weisen steuerungsinterne Lösungen eine höhere Robustheit im Vergleich zu steuerungsexternen Lösungen auf. Im weiteren Verlauf des Projekts erfolgt die Bewertung der Vorspannung des Kugelgewindetriebs auf Basis der steuerungsinternen Sensoren und der mehrkriteriellen Auswertung. Weitere Inhalte sind die Erhöhung der Robustheit der Vorspannungsklassifizierung mit der Hauptkomponentenanalyse. Anhand von unterschiedlichen Störgrößen wird die Auswirkung auf die Vorspannungsklassifizierung charakterisiert. Die Erkenntnisse werden anschließend in ein Restlebensdauermodell für Kugelgewindetriebe überführt. Literaturverzeichnis: [BENJ95] Benjamini, Y.; Hochberg, Y.: Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing. In Journal of the Royal Statistical Society: 57, S. 289 – 300, 1995. [BERT12] Bertram, O.: Energieautarker sensorischer Kugelgewindetrieb. Leibniz Universität Hannover, Dr.-Ing Dissertation, Hannover, 2012. [FENG12] Feng, G.-H.; Pan, Y.-L.: Investigation of ball screw preload variation based on dynamic modeling of a preload adjustable feed-drive system and spectrum analysis of ball-nuts sensed vibration signals. In International Journal of Machine Tools and Manufacture, 52: 1, S. 85 – 96, 2012. [FLEI07] Fleischer, J.; Schopp, M.; Broos, A.; Wieser, J.: Datenbasis für lastabhängige Prozesseingriffe. Modularisierung und Analyse von Ausfallursachen zur Erhöhung der Verfügbarkeit von Werkzeugmaschinen. In wt Werkstattstechnik online, 97: 7/8, S. 491 – 497, 2007. [HERD13]Herder, S.: Piezoelektrischer Self-Sensing-Aktor zur Vorspannungsregelung in adaptronischen Kugelgewindetrieben. Karlsruher Institut für Technologie, Dr.‐Ing. Dissertation, Karlsruhe, 2013. [HUF12] Huf, A.: Kumulative Lastermittlung aus Antriebsdaten zur DIE AUTOREN Prof. Dr.-Ing. Berend Denkena, Leiter des Instituts für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW), Leibniz Universität Hannover Dr.-Ing. Benjamin Bergmann, Bereichsleiter Maschinen und Steuerungen am IFW, Leibniz Universität Hannover M. Sc. Alexander Schmidt, wissenschaftlicher Mitarbeiter am IFW; Leibniz Universität Hannover 42 antriebstechnik 2021/05 www.antriebstechnik.de

FORSCHUNG UND ENTWICKLUNG Bewertung des Zustands von Werkzeugmaschinenkomponenten. Universität Stuttgart, Dr.-Ing. Dissertation, Stuttgart, 2012. [IMIE06] Imiela, J.: Verfügbarkeitssicherung von Werkzeugmaschinenachsen mit Kugelgewindetrieb durch modellbasierte Verschleissüberwachung. Leibniz Universität Hannover, Dr.-Ing. Dissertation, Hannover, 2006. [JUNK15] Junker, T.: Lastgerechte Anpassung der Vorspannung von Kugelgewindetrieben auf der Basis von Formgedächtnisaktoren. LastPass. Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik, Schlussbericht zu dem IGF-Vorhaben AiF 17637 BR/1, Dresden, 2015. [KLEI11] Klein, W. H.: Zustandsüberwachung von Rollen-Profilschienenführungen und Kugelgewindetrieben. Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, Dr.-Ing. Dissertation, Aachen, 2011. [MAIE15] Maier, D.: Sensorlose online Zustandserfassung von Vorschubantriebskomponenten in Werkzeugmaschinen. Universität Stuttgart, Dr.-Ing. Dissertation, Stuttgart, 2015. [MUNZ09] Munzinger, C.; Schopp, M.: Steigerung der Verfügbarkeit durch Überlastbegrenzung und prozessparallele Last- und Verschleißüberwachung (OPTILAST). Band 3 der Reihe „Verfügbarkeit von Produktionssystemen als Dienstleistung“, Abschlussbericht, Aachen, 2009. [RAUE18] Rauen, H.; Binzer, J. und Fleischer, J.: Leitfaden Sensorik für Industrie 4.0. Wege zu kostengünstigen Sensorsystemen. https://industrie40.vdma. org/documents/4214230/23965916/Leitfaden_Sensorik_I40_1520527273290. pdf/09b7ac94-bbe2-4fdd-a258-00c90c9d1e4d, abgerufen am 02.10.2019, 2018. [SCHO09] Schopp, M.: Sensorbasierte Zustandsdiagnose und -prognose von Kugelgewindetrieben. Karlsruher Institut für Technologie, Dr.-Ing. Dissertation, Karlsruhe, 2009. [STOC11] Stockinger, M.: Untersuchung von Methoden zur Zustandsüberwachung von Werkzeugmaschinenachsen mit Kugelgewindetrieb. Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Dr.-Ing. Dissertation, Erlangen, 2011. [TETI10] Teti, R.; Jemielniak, K.; O’Donnell, G.; Dornfeld, D.: Advanced monitoring of machining operations. In CIRP Annals - Manufacturing Technology, 59: 2, S. 717 – 739, 2010. [WALT04] Walther, M.; Dietmair, A.; Pruschek, P.: Maschinen- und Prozessdiagnose. Abschlussbericht des Forschungsvorhabens 1018 Phase II, 2004. [WALT11] Walther, M.: Antriebsbasierte Zustandsdiagnose von Vorschubantrieben. Universität Stuttgart, Dr.-Ing Dissertation, Heimsheim, 2011. DANKSAGUNG Das IGF-Vorhaben (IGF 19882 N „Wirtschaftliche und zuverlässige Zustandsüberwachung“) der Forschungsvereinigung Verein Deutscher Werkzeugmaschinenfabriken (VDW) wurde von der AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert. Die Autoren bedanken sich für die finanzielle Förderung des Forschungsprojekts. Weiterhin bedanken sich die Autoren bei allen Mitgliedern des Projektausschusses und insbesondere der Bosch Rexroth AG für die Bereitstellung der Versuchsträger. IMPRESSUM erscheint 2021 im 60. Jahrgang, ISSN 0722-8546 / ISSN E-Paper: 2747-7991 REDAKTION Redakteure: Miles Meier (mm), Tel.: 06131/992-208, E-Mail: m.meier@vfmz.de (verantwortlich i.S.d. § 18 Abs. 2 MStV) Ivo Greuloch (Vol.) (ig), Tel.: 06131/992-353, E-Mail: i.greuloch@vfmz.de Vanessa Weingärtner (Vol.) (wv), Tel.: 06131/992-352, E-Mail: v.weingaertner@vfmz.de Redaktionsassistenz: Melanie Lerch, Tel.: 06131/992-261, Petra Weidt, Tel.: 06131/992-371, Ulla Winter, Tel.: 06131/992-347, E-Mail: redaktionsassistenz_vfv@vfmz.de, (Redaktionsadresse siehe Verlag) GESTALTUNG Anette Fröder, Sonja Daniel, Conny Grothe SALES Oliver Jennen, Tel.: 06131/992-262, E-Mail: o.jennen@vfmz.de Andreas Zepig, Tel.: 06131/992-206, E-Mail: a.zepig@vfmz.de Anzeigendisposition: Heike Rauschkolb, Tel.: 06131/992-241, E-Mail: h.rauschkolb@vfmz.de Anzeigenpreisliste Nr. 57: gültig ab 1. Oktober 2020 LESERSERVICE vertriebsunion meynen GmbH & Co. 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