Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-4457
Authors: Huf, Alexander
Title: Kumulative Lastermittlung aus Antriebsdaten zur Bewertung des Zustands von Werkzeugmaschinenkomponenten
Other Titles: Accumulative load determination from drive data for the state evaluation of machine tool components
Issue Date: 2012
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
Series/Report no.: ISW/IPA-Forschung und -Praxis;190
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-74889
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/4474
http://dx.doi.org/10.18419/opus-4457
ISBN: 978-3-939890-96-6
Abstract: Ausgangspunkt der Arbeit ist die Erkenntnis, dass die Erhöhung der Verfügbarkeit von Werkzeugmaschinen ein effizienter Stellhebel zur Erhöhung der Produktivität und Senkung der Kosten darstellt. Hierbei zeigt sich, dass allein die Kenntnis über den baldigen Ausfall einer Komponente bereits die Verfügbarkeit erhöhen kann, da Instandsetzungsmaßnahmen geplant und schneller durchzuführen sind. Somit ist das Wissen über die Zustände der einzelnen Komponenten notwendig. Bisherige Systeme der Zustandserfassung basieren auf ergänzender Sensorik, welche Eigenschaftsänderungen der betrachteten Komponente erfassen. Ziel der Arbeit ist daher eine Methode zur Ermittlung der Restlebensdauer von Komponenten basierend auf der tatsächlichen Nutzung, möglichst ohne die Verwendung ergänzender Sensorik. Um den Zustand zu ermitteln wird die Berechnungsmethode der Lebensdauer nach DIN ISO 281 mit der Modellvorstellung des Abnutzungsvorrats (DIN 31051) verknüpft. Aus dem Ergebnis wird das sogenannte Belastungsintegral extrahiert, welches als ein direktes Maß des Verbrauchs an Abnutzungsvorrat der betrachteten Komponente interpretiert werden kann. Das Belastungsintegral ergibt sich aus dem Zeitintegral über das Produkt aus der an der Komponente angreifenden Kraft in der dritten Potenz und der Geschwindigkeit der Komponente. Am Beispiel des Kugelgewindetriebs wird das Belastungsintegral auf drei unterschiedliche Arten aus antriebsinternen Daten rekonstruiert. Diese unterscheiden sich in den notwendigen Signalen, im Rechenaufwand und der erzielbaren Genauigkeit. Für die Berechnung der Restlebensdauer wird zunächst ein Verfahren vorgestellt, welches diese direkt aus dem Abnutzungsvorrat (proportional zur dynamischen Tragzahl der Komponente)und dem Belastungsintegral berechnet. Dieses Verfahren ist einfach zu implementieren, vernachlässigt jedoch, dass die dynamische Tragzahl eine statistische Größe ist. Daher wird ein weiteres Verfahren vorgestellt, welches die Prognose der Restlebensdauer basierend auf der Berechnung des Belastungsintegrals mit einem weiteren Verfahren, hier der Erfassung der Geräuschemission, stützt. Hierbei wird der Abnutzungsvorrat dynamisch angepasst, so dass eine optimale Nutzung der Komponente gewährleistet werden kann. Ebenfalls vorgestellt werden experimentelle Untersuchungen zur Reduktion des Belastungsintegrals. Hierbei wurde der Parameter „maximale Eilgangsbeschleunigung“ als Stellhebel identifiziert, welcher als nicht prozessrelevant angesehen wird (Im Eilgang sollte nicht bearbeitet werden). Es zeigt sich, dass mit abnehmender maximaler Eilgangsbeschleunigung sich das Belastungsintegral asymptotisch einem Minimalwert nähert, welcher durch die Nicht-Eilgangsbewegungen und die Mutternvorspannung bestimmt wird. Dieser kann für Achsen, welche einer hohen äußeren Kraft ausgesetzt sind, sehr hoch sein, wie an der hängenden Y-Achse ohne Gewichtsausgleich sichtbar wird. Des Weiteren zeigt sich, dass die Bearbeitungszeit mit abnehmender maximaler Eilgangsbeschleunigung zunimmt. Im letzten Kapitel wird schließlich die Berechnung des Belastungsintegrals als steuerungsinterne Applikation offener Steuerungen vorgestellt. Zum einen die Basisapplikation, welche in Echtzeit läuft und die Erfassung der notwendigen Antriebssignale, die Berechnung der Momentanbelastung und die Aufsummierung zum Belastungsintegral sicherstellt. Im Nicht Echtzeitbereich sind dann notwendige Hilfsapplikationen angesiedelt, wie die Start- und Endroutine, die Reibkennlinienermittlung oder ein Konfigurationstool.
The basis of this thesis is the realization that increasing the availability of machine tools represents an efficient lever for raising the productivity and reducing the cost. Here it can be seen that just with the precognition of a component failure the availability can be improved because maintenance measures can be planned and carried out sooner. Therefore, the knowledge of the condition of the individual components is indispensable. Previous systems for state monitoring are based on additional sensors which record property changes of the respective component. Objective of this thesis is therefore a method for determining the residual lifespan of components based on the actual utilization, if possible without applying additional sensors. In order to determine the condition, the service life calculation according to DIN ISO 281 is linked with the model conception of the wear-and-tear contingency (DIN 31051). From the result the so-called load integral is extracted which can be interpreted as a direct measure of wear and tear of the observed component. The load integral results from the time integral over the product from the force attacking the component in the cube and the velocity of the component. Using the example of a ball screw, the load integral is reconstructed from drive-internal data in three different ways. These differ in the required signals, the computing effort and the achievable accuracy. For the lifespan calculation first a method is presented which uses the wear-and-tear contingency (in proportion to the dynamic load rating) and the load integral. This method is easily implemented, but it neglects that the dynamic load rating is a statistic variable. Thus another method is presented which supports the prognosis of the residual lifespan based on the calculation of the load integral by recording the noise emission. Here the wear-and-tear contingency is adapted dynamically so that an optimal usage of the component can be ensured. Experimental studies for the reduction of the load integral will also be introduced. Here the parameter “maximum rapid traverse acceleration” is identified as lever which is not considered to be process-relevant (no machining in rapid traverse). It can be seen that with a decreasing maximum rapid traverse acceleration the load integral approximates a minimum value asymptotically, which is defined by the non-rapid motions and preloading of the nut. This can be very high for axes that are exposed to a high external force, as can be seen by the suspended y-axis without counterweight. Further it was shown that the processing time increases with decreasing maximum rapid traverse acceleration. In the last chapter finally the computation of the load integral as a control-internal application of open controls is demonstrated. For one, the basis application which runs in real time and secures the acquisition of the necessary drive signals, the calculation of the momentary load and the accumulation to the load integral. In the non-real-time area then necessary auxiliary applications can be found, like the start and end routine, the characteristic friction line determination or a configuration tool.
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