Akustische Zustandsüberwachung von Produktionsanlagen mit intelligenten Sensoren.
In Produktionsstätten werden heute bereits Informationen von Sensoren genutzt, um Maschinen und Anlagen zu überwachen. Bislang läuft dieses sogenannte Condition Monitoring vor allem über Körperschallsignale. Messungen über Schallwellen in der Luft zu diesem Zweck sind bislang kaum bekannt. Zwar könnten Mikrofone zur Aufnahme der Betriebsgeräusche an Anlagen genutzt werden, um festzustellen, ob diese ohne Unregelmäßigkeiten funktionieren, aber durch die normalerweise vorhandenen Störgeräusche birgt ihr Einsatz zahlreiche Schwierigkeiten.
Deshalb entwickeln wir an unserem Institutsteil EAS in Dresden im Projekt »ACME 4.0« gemeinsam mit Partnern aus der Industrie und dem Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT eine leicht zu bedienende, variabel einsetzbare und kostengünstige Plattform. Mit ihr wird das akustische Monitoring in industriellen und auch mobilen Anwendungen möglich. Basis hierfür ist eine von uns entwickelte IC-Lösung sowie die Kombination von damit ausgestatteten Sensorsystemen mit komplexen Algorithmen der Signalverarbeitung. Weiterhin ist der Einsatz von Energy Harvesting sowie eine drahtlose Kommunikation ohne jegliche Verkabelung geplant.
Eine kompakte Bauform und hohe Energieeffizienz sollen dazu beitragen, dass das Sensorsystem leicht in Produktionsstätten und in mobile Anwendungen integriert werden kann. Die Hardware kann zudem schnell über Software angepasst und somit für weitere Anwendungsfälle verfügbar gemacht werden. Damit die Lösung für möglichst viele Einsatzgebiete nutzbar ist, sind die Demonstratoren im Projekt so ausgewählt, dass sie einen sehr weiten Frequenzbereich abdecken.
Unsere Arbeit im Projekt ist vor allem die Konzeption eines dedizierten Hardware-Front-Ends zur Mikrofonsignal-Aufnahme und die Entwicklung der Signalanalyse-Algorithmen. Im Fokus steht dabei der Entwurf einer integrierten Sensor-Auslese-Schaltung inklusive Analog-Digital-Wandlung. Zusätzlich bringen wir unsere Erfahrungen aus der Realisierung von Zustandsüberwachungssystemen an Maschinen und Anlagen und den damit verbundenen Signalanalyse- und Datenverarbeitungsalgorithmen ein. Ziel ist es, neue Methoden der Ereignis- und Zustandsdetektion zu erforschen und an die Anforderungen des Projekts anzupassen.