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29,50 €
ISBN 978-3-8440-0598-1
Paperback
170 Seiten
254 g
21 x 14,8 cm
Deutsch
Dissertation
Dezember 2011
Stephan Fritz
Verfahren zur Erkennung sowie Diagnose von Fehlern in pneumatischen Systemen und Komponenten
Verfahren zur Zustandsüberwachung sowie Fehlerdiagnose technischer Systeme werden im zunehmenden Maße für ein breites Spektrum des Maschinen- und Anlagenbaus entwickelt und eingesetzt. Gerade im Bereich pneumatischer Systeme fehlen noch aussichtsreiche und kostengünstige Methoden, die es erlauben, den Zustand der Anlage während des Betriebs online zu überwachen sowie die funktionsrelevanten Fehler zu erkennen und zu quantifizieren. Ist die Bewertung des Fehlerzustandes einzelner Komponenten gewünscht, so können Methoden aus dem Bereich der Offline-Diagnose an Einzelelementen zum Einsatz kommen. Zusätzlich zu der Genauigkeit müssen sich die Methoden zur Offline-Fehlererkennung und Fehlerquantifizierung zudem durch ihre kurze Prüfzeit und ihre einfache Anwendbarkeit auszeichnen. Der Einsatz der Online- wie Offline-Methoden kann dazu beitragen die Anlagenverfügbarkeit zu steigern, die Betriebssicherheit zu erhöhen, die Wartungsarbeiten planbar zu gestalten und dadurch die Wirtschaftlichkeit pneumatischer Systeme zu verbessern.

Die vorliegende Arbeit befasst sich im ersten Teil mit der Entwicklung einer Methode zur Online-Überwachung eines schaltpneumatisch gesteuerten Systems. Die Methode wird entsprechend der etablierten Systematik entwickelt und am Beispielsystem einer pneumatisch betriebenen Schweißzange verifiziert. Zur Bildung der zustandscharakterisierenden Merkmale wird die Verwendung der Signale der vorhandenen Endlagenschalter und Druckdifferenzschalter bzw. Drucksensoren untersucht. Auf Basis des gegebenen Systemaufbaus erfolgt die Entwicklung eines konzentriert-parametrischen Simulationsmodells. Dieses wird durch den Vergleich der simulativ generierten Resultate mit den entsprechenden Messergebnissen validiert. Da das Simulationsmodell das gleiche Fehlerverhalten wie dessen zugrunde liegender realer Antrieb zeigt, können die Simulationsergebnisse zur Zuordnung der Symptomkombination zu entsprechendem Fehlerfall verwendet werden. Zur Zuordnung kommt ein Polynomverfahren zum Einsatz. Hierbei werden Ansatzpolynome erster und zweiter Ordnung untersucht. Die Erprobung der Methode erfolgt am aufgebauten Prüfstand, der das Einbringen der antriebsrelevanten Fehler Externe Leckage, Interne Leckage und Reibung gestattet. Die entwickelte Methode ist in der Lage, eingebrachte Veränderungen im Fehlerzustand zu identifizieren und die Fehlerausprägung quantitativ zu bestimmen. Nun ist ein frühzeitiges Erkennen schleichender Leistungsveränderungen an schaltpneumatisch betriebenen Systemen möglich. Durch die detaillierte Angabe der Fehlerform wird der Wartungsaufwand genauer vorab planbar.

Zur Prüfung einzelner Ventile wird im zweiten Teil der Arbeit eine Offline-Methode vorgestellt, die auf der Untersuchung des zeitlichen Verlaufs der elektrischen Größen während des Ventilschaltens und der Auswertung des Druckverlaufs in einem Prüfvolumen basiert. Als Ergebnis stehen dem Anwender qualitäts- und fehlerbeschreibende Parameter sowie die Durchflusscharakteristik zur Verfügung, welche er zur Einschätzung des Ventilzustandes nutzen kann. Die Verifikation der Methode erfolgt durch die beispielhafte Prüfung verschiedener Pneumatikventile. Der Vergleich der Durchflusscharakteristik mit Ergebnissen direkter Messungen unterstreicht die Qualität des entwickelten Verfahrens zur Durchflussbestimmung. Dieses Verfahren stellt im Bereich der Vermessung pneumatischer Durchflussleitungen eine Alternative zu den etablierten energie- und zeitaufwändigen Verfahren dar und ist zudem auch zur Untersuchung weiterer pneumatischer Komponenten adaptierbar.
Schlagwörter: Pneumatik; Anlagendiagnose; Zustandsüberwachung; Zustandsabhängige Wartung; Fehler; Verschleiß; Schweißzange; Diagnose; Condition-Monitoring; Fluidtechnik; Leckage; Reibung; Ventil; Zylinder
Reihe Fluidtechnik
Herausgegeben von Univ.-Prof. Dr.-Ing. Katharina Schmitz, Aachen
Band 63
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