Sensorlose automatisierte Verschleissdiagnose an Vorschubsystemen mit Kugelgewindetrieben in Werkzeugmaschinen

摘要

An der Universitat Stuttgart wurde eine Forschergruppe (FOR639), gefordert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), mit dem Ziel gegrundet, neue Methoden zur Online-Zustandsdiagnose von Vorschubantrieben in Werkzeugmaschinen zu entwickeln. Ziel ist es, den Verschleisszustand mit Hilfe der in den Antriebssystemen vorhandenen Resourcen, d.h. NC/CNC-Rechner, Sensoren, Messwerte und weitere Daten, automatisiert und online kontinuierlich zu erfassen. Automatisierte Messungen und Datenauswertungen sollen fur ein ganzheitliches Konzept zur optimierten gezielten vorbeugenden Wartung einer Werkzeugmaschine genutzt werden. Grundlage ist die Merkmalsextraktion aus dem Messsignal. Dies wird am Beispiel eines Kugelgewindetriebs durchgefuhrt. Stand der Technik ist, mit zusatzlichen Messsystemen Daten an unterschiedlichen Punkten der Maschine zu erfassen und auszuwerten. Fur die Messungen muss die Produktion unterbrochen oder daruber hinaus die Maschine mit Sensoren ausgerustet werden. Im Gegensatz dazu hat sich die Forschergruppe zum Ziel gesetzt, die gegebenen Strukturen zur kostengunstigen Diagnose zu nutzen. Fur die Erfassung und Auswertung des Verschleissgrads werden ausschliesslich die in der Maschine, bzw. im Servoantrieb vorhandenen Mittel eingesetzt. Insbesondere werden Positionsdaten des Motor- und des Linearmesssystems ausgewertet. Das entwickelte Messverfahren, basierend auf einer dynamischen Messung des Positionsfehlers ist universell einsetzbar, schnell und ohne Gerateaufwand durchfuhrbar.