Optimales Sensorsystem als Grundlage Für einen digitalen Zwilling - Materialforschungs- und -prüfanstalt an der Bauhaus-Universität Weimar

Optimales Sensorsystem als Grundlage
Für einen digitalen Zwilling
 Daniel Haag, Heiko Beinersdorf, Prof. Dr.-Ing. Carsten Könke
 Materialforschungs- und –prüfanstalt
 an der Bauhaus-Universität Weimar

Vorstellung VIPO
Partner und Region
 Partner Wirtschaft
 1 3D Schilling GmbH
 2 Alpha Analytics UG &Co.KG
 3 Andato GmbH & Co. KG
 4 Dynardo GmbH
 5 LightTrans International UG
 6 ORISA Software GmbH

 Partner Wissenschaft
 1 CiS Forschungsinstitut für
 Mikrosensorik GmbH
 2 Ernst-Abbe-Hochschule Jena
 3 Materialforschungs- und -
 prüfanstalt an der
 Bauhaus-Universität Weimar

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Digitaler Zwilling - Motivation
 Ungeplante
 Reparaturzeit
Bisher Schadensentwicklung Stillstand Reparatur

 Ausfall
 Detektion Detektion

Ziel Schadensentwicklung Reparatur Betrieb Pumpspeicherkraftwerk

 Quelle: StatusPro - Maschinendiagnostik Zeit

 Quelle: picture alliiance/ dpa/ka/lrei fdt fux

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VIPO - Digitaler Zwilling

 Belastung Beanspruchung
 Sensor-
 System
 Reales System

 Prognose

 5

 0
 Var 1 Var 2
 Optimierung
 Digitaler Zwilling
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Digitaler Zwilling – Daten und Modelle

 Sensorsystem DZ
 TSDB
 Datenlogger
 S SC ADC
 Messgerät
 S SC ADC

 S SC ADC Edge Comp.
 Modelle
 IoT Cloud

 Bild: CIS GmbH
 Bild: CADFEM GmbH Bild: Ansys Dynardo

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Workflow

 System- und
 Betrieb
 Potenzialanalyse
 Optimierung

 Entwurf Absicherung Validierung

 Planung + Implementierung
 Umsetzung und Kalibrierung

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Demonstrator - Prüfmaschine

 Eckdaten
 Drehzahl 6000 −1
 Biegemoment 200 
 Versuchsdauer Ca. 10 ℎ
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Systemanalyse: Kritische Komponenten

 Wälzlager

 Fehlerart: Materialermüdung
 Ursache: unerwartete Belastung
 Folgen: Vibration, gestörter Rundlauf

 Quelle:
 Philipp Theden, Systemanalyse bspw. mittels FMEA
 Hubertus Colsman liefert Ausgangspunkt für Modellentwurf und Sensorsystem
 Qualitätstechniken

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Modellentwurf: Lebensdauer der Wälzlager

 Bild: CADFEM GmbH

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Planung und Umsetzung: Sensorkonzept

 Umdrehung Kraft
Bild: COMUS Group Bild: ME-Meßsysteme

 Temperatur

 Bild: Heraeus
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Planung und Umsetzung: Sensordaten

 U [V]
 Hall-Sensor

Bild: COMUS Group

 t [ms]
 Pulssignal ~ Drehzahl
 Ungefiltertes Sensorsignal
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Implementierung: Aufbereitete Messdaten

7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
 0
 01 240
 241 481 721 961 1200
 1201 1441 1681 1921 2161 240126412881
 2400 3121 3361 t [s]
 3000
 Drehzahl [Umin] radiale Kraft [N] axiale Kraft [N]

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Implementierung: Lastkollektive

Aus den aufbereiteten Messdaten wird das Belastungskollektiv bestimmt.

 Äquivalente Belastung nach ISO 281: Nominelle Lebensdauer:

 1 
 =1 ∙ ∙ ∙ 
 10 =
 = 
 =1 ∙ 
 Mit:
 : Lebensdauerbeiwert als Funktion von Schmierstoffzustand,
 Verschmutzung und Temperatur
 : Zeitanteil in %
 : Drehzahl
 : Lagerreaktion
 : Lagerlebensdauerexponent, Bauformabhängig
 : Dynamische Tragzahl
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Implementierung: Update der Lagerlebensdauer

 Nominelle
 Lagerlebensdauer

 Berechnung
 aktualisierte Messung
 Lebensdauer

 Extrapolation von Update
 Lastkollektiven Lastkollektive

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Implementierung: IoT Plattform
 Siemens MindSphere

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Zusammenfassung und Erkenntnisse

• Proof of Concept eines Digitalen Zwillings für eine (einfache) rotierende
 Maschine

• Prognosefähiges Modell erstellt anhand von erlebten und prognostizierten
 Belastungen eine Lebensdauervorhersage in Echtzeit

• Modelle und Daten werden in einer IoT-Plattform integriert

• Alarme und Handlungsempfehlungen können in „Echtzeit“ generiert
 werden

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Daniel Haag
MFPA Weimar
daniel.haag@mfpa.de