Adaptive Prozessführung beim Schleifen mit wirkstellennaher Sensorintegration

Beim Wälzschleifen ergeben sich besondere Herausforderungen und Probleme, da mit einer geometrisch unbestimmten Schneide gearbeitet wird. Das bedeutet, dass die Schleifkörner auf der Schleifscheibe stochastisch verteilt sind, was zu unvorhersehbaren Bearbeitungseffekten führt. Darüber hinaus verändern sich die Schleifkörner durch Verschleiß und Konditionierung, wodurch die Effizienz und Genauigkeit des Prozesses beeinflusst wird.

Um die Prozesssicherheit zu gewährleisten, werden häufig hohe Sicherheitsfaktoren angewendet und die technologischen Parameter konstant gehalten. Jedoch führt diese Herangehensweise zu einer verringerten Produktivität, da die Möglichkeiten zur Optimierung nicht vollständig ausgeschöpft werden. Gleichzeitig führt die reduzierte Werkzeugstandzeit der Schleifscheiben zu erhöhten Werkzeugkosten.

Die Prozesssicherheit wird auch dadurch beeinträchtigt, dass es keine direkten Messgrößen zur Überwachung des Schleifscheibenzustands gibt. Dies führt dazu, dass der genaue Zustand der Schleifscheibe während des Prozesses unbekannt bleibt, wodurch neben der Prozesssicherheit auch die Effizienz weiter beeinträchtigt wird. Diese Ungewissheit verhindert, dass das Potenzial zur Prozessoptimierung der Schleifscheibe und Maschine vollständig genutzt wird.

Im Wälzschleifen ist somit noch erhebliches Optimierungspotenzial vorhanden, das durch verbesserte Überwachungsmechanismen und eine präzisere Steuerung des Schleifprozesses realisiert werden könnte.

Eine wirkstellennahe Sensorintegration kann bei den Herausforderungen im Wälzschleifen erheblich zur Optimierung der Prozesse beitragen. Im Rahmen des Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies (CCIT) haben das Fraunhofer IWU und Fraunhofer IIS einen Versuchsaufbau mit Sensor für Acoustic Emission (AE)-Messungen beim kontinuierlichen Wälzschleifen entwickelt.

Die Erfassung von AE, auch als Körperschall bezeichnet, bietet eine effektive Möglichzeit zur Prozessüberwachung des Wälzschleifens. Anhand von sogenannten Piezosensoren, die im MHz-Bereich arbeiten, können Hochfrequenzsignale aufgezeichnet werden, die durch mechanische Einwirkungen wie das Auftreffen der Schleifscheibe auf das Werkstück oder Kollisionen verursacht werden. Der Vorteil dieser Methode liegt darin, dass Körperschall praktisch überall an Festkörpern gemessen werden kann, wodurch flexible Messpunkte und eine hohe Anwendungsvielfalt gegeben sind. Die sensible Sensorik ermöglicht dabei das kontinuierliche Überwachen des Schleifvorgangs und registriert im gesamten Prozessablauf Störstellen, Fehler oder beispielsweise Ausbrüche am Schleifkörper.

Für die AE-Sensorik wird jedoch eine hochratige Datenübertragung und eine leistungsfähige Messdatenverarbeitung benötigt, um die zu erfassenden Signale in voller Bandbreite zunächst zu übertragen. Auf Grundlade dieser Rohdaten können für einen Prozess auf einer Maschine auch Algorithmen zur Anomalie-Detektion und Fehlererkennung angelernt werden und später als sensornahe KI zur Datenreduktion und Ereigniserkennung direkt am Sensor beitragen.

Für die Messung des Körperschalls beim kontinuierlichen Wälzschleifen wurde ein spezieller Versuchsaufbau entwickelt, der eine präzise Erfassung der Signale und deren Übertragung sicherstellt.