Innovative Messmethoden
in der industriellen Auswuchttechnik
1. Hochpräzise Messsensorik
2. Effiziente Fouriertransformation
3. Adaptive Signalfilterung
4. Multidimensionale Spektralanalyse
5. KI-gestützte Auswertung
6. Echtzeit-Auswuchtsysteme
7. Fazit und Ausblick
1. Hochpräzise Messsensorik
In der modernen Auswuchttechnik spielen hochgenaue Sensoren eine
entscheidende Rolle. Piezoelektrische Beschleunigungssensoren nutzen den
piezoelektrischen Effekt, um kleinste Schwingungen in elektrische Signale
umzuwandeln. Laseroptische Wegmesssysteme ermöglichen eine berührungslose
Messung von Abständen mit extrem hoher Genauigkeit. Durch den Einsatz mehrerer
Sensoren an verschiedenen Stellen des Auswuchtsystems kann ein umfassendes Bild der
Schwingungen gewonnen werden. Diese Technologien erlauben es, Unwuchten im
Bereich von wenigen Mikrometern Exzentrizitätsabweichung zu erfassen, was für eine präzise Auswuchtung
unerlässlich ist.
2. Effiziente Fouriertransformation
Die Fouriertransformation ist ein mathematisches Verfahren, das Zeitsignale
in ihre Frequenzbestandteile zerlegt. In der Auswuchttechnik wird häufig die
schnelle Fouriertransformation (FFT) eingesetzt. Sie wandelt die gemessenen
Schwingungssignale in ein Frequenzspektrum um, wodurch die charakteristischen
Frequenzen der Unwucht sichtbar werden. Moderne FFT-Algorithmen ermöglichen
eine besonders schnelle Berechnung. Dies ist vor allem bei der Echtzeitanalyse
großer Datenmengen wichtig, wie sie bei der kontinuierlichen Überwachung von
Industrieanlagen anfallen. Die effiziente Fouriertransformation hilft
Technikern, Unwuchten aus den primären Messsignalen der Schwingungssensoren schnell und präzise zu identifizieren und zu
lokalisieren.
3. Adaptive Signalfilterung
Die adaptive Signalfilterung ist eine effiziente Methode zur
Verbesserung der Signalqualität. Sie passt sich automatisch an sich ändernde
Signaleigenschaften an. Ein vielversprechender Ansatz kombiniert sogenannte
Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke mit Zero-Phase Filtern.
LSTM-Netzwerke sind eine spezielle Form künstlicher neuronaler Netze, die
besonders gut zeitliche Abhängigkeiten in Messdaten erkennen können. Sie werden
trainiert, um die Amplitude des Unwuchtsignals präzise und fehlerminimiert zu extrahieren. Zero-Phase
Filter sorgen dafür, dass die Filterung keine Phasenverschiebung im Signal
verursacht, was für die genaue Bestimmung der Unwuchtposition wichtig ist.
Diese Kombination ermöglicht eine sehr genaue und störungsresistente
Signalverarbeitung, was die Zuverlässigkeit der Auswuchtergebnisse erheblich
verbessert.
4. Multidimensionale Spektralanalyse
Die multidimensionale Spektralanalyse erweitert die klassische
Frequenzanalyse um zusätzliche Dimensionen. Ein Beispiel dafür ist die
Vollspektrum-Analyse (Full Spectrum Analysis). Sie betrachtet nicht nur die
Amplitude der Schwingungen bei verschiedenen Frequenzen, sondern auch ihre
Richtung. Dies ermöglicht eine umfassende Untersuchung der
Schwingungscharakteristik in Vorwärts- und Rückwärtsrichtung. Besonders bei
komplexen Rotoren, wie sie in großen Industrieanlagen vorkommen, ist dies von
Vorteil. Die multidimensionale Spektralanalyse hilft Technikern, komplizierte
Unwuchtphänomene besser zu verstehen und gezielter zu korrigieren. Sie ist
besonders nützlich bei asymmetrischen Rotoren.
5. KI-gestützte Auswertung
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert immer häufiger die Auswertung von Unwuchtdaten.
Neuronale, speziell trainierte Netze, können komplexe Muster in Schwingungsdaten
erkennen, die für Menschen oft schwer zu identifizieren sind. Bestimmte Systeme, ursprünglich für die Bildverarbeitung entwickelt, werden
zur Analyse von Spektrogrammen eingesetzt. Spektrogramme sind bildliche
Darstellungen der Frequenzverteilung über die Zeit, in denen charakteristische Muster von Unwuchten erkennbar sind. Rückgekoppelte
Neuronale Netze eignen sich besonders gut für die Analyse von Zeitreihen,
also Daten, die sich über die Zeit verändern. Sie können signifikante Trends und Muster in
den Schwingungsdaten erkennen. Die genannten KI-Methoden ermöglichen eine automatische und zuverlässige Fehlererkennung. Für Techniker
bedeutet dies eine erhebliche Arbeitserleichterung und die Möglichkeit,
Probleme zu erkennen, noch bevor sie kritisch werden.
6. Echtzeit-Auswuchtsysteme
Echtzeit-Auswuchtsysteme stellen einen bedeutenden Fortschritt in der
Auswuchttechnik dar. Sie ermöglichen eine kontinuierliche Korrektur der Unwucht
während des Betriebs einer Maschine, beispielsweise von Schleifmaschinen, bei denen der Abrieb während der Schleifvorgänge zu kontinuierlichen Unwuchtänderungen führt. Diese Systeme verwenden elektromagnetische
Aktoren oder Fluidtechnik, um die Massenverteilung des Rotors dynamisch
anzupassen. Elektromagnetische Aktoren können durch gezielte Magnetfelder die
effektive Massenverteilung beeinflussen, während fluidbasierte Systeme kleine
Mengen Flüssigkeit in Ausgleichskammern pumpen. Der große Vorteil dieser
Technologien liegt in ihrer Fähigkeit, sich an wechselnde Betriebsbedingungen
anzupassen. Dies ist besonders wichtig in Anwendungen, wo sich die Unwucht
während des Betriebs ändern kann, wie bei Werkzeugmaschinen oder bei Prozessen der
Energieerzeugung. Für Techniker bedeutet dies eine deutliche Reduzierung des
manuellen Auswuchtaufwands und eine Verbesserung der Maschinenlaufruhe über
lange Zeiträume.
7. Fazit und Ausblick
Die Integration moderner Mess-, Signalverarbeitungs- und
Auswertungsmethoden eröffnet neue Möglichkeiten in der industriellen
Auswuchttechnik. Die Kombination aus hochpräziser Sensorik, effizienter
Signalverarbeitung und intelligenten Auswertealgorithmen ermöglicht eine bisher
unerreichte Genauigkeit und Effizienz bei der Minimierung von Unwuchten. Für
Techniker und Ingenieure in der Industrie bedeutet dies eine deutliche
Verbesserung der technologischen Fertigungsprozesse. Die Implementierung
dieser Technologien führt zu einer Steigerung der Produktqualität, einer
Erhöhung der Energieeffizienz und einer Verlängerung der Lebensdauer
rotierender Maschinen. In Zukunft wird die weitere Integration von KI-Methoden
und die Entwicklung noch präziserer Sensoren und Messsignalverarbeitungs-Algorithmen die Auswuchttechnik weiter
revolutionieren. Es ist zu erwarten, dass halb- und vollautomatische, selbstlernende
Auswuchtsysteme zunehmend Einzug in die industrielle Praxis halten werden, was
die Rolle des Technikers vom manuellen Ausführenden hin zum Überwacher und
Optimierer komplexer Systeme verschieben wird.
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Diesen Artikel schrieb ich mit Unterstützung meines persönlichen KI-Chatbots „Max“.
Kybernetiker und Spezialist der Automatisierungstechnik
Dr. Kersten Kämpfer / 2024
