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Hintergrund der Erfindung
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Gebiet der Erfindung
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Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Frühwarnvorrichtung zur Funktionsfähigkeitserkennung eines Servomotors und auf ein Verfahren zum Betreiben derselben und insbesondere auf eine Frühwarnvorrichtung zur Funktionsfähigkeitserkennung des Servomotors und auf ein Verfahren zum Betreiben derselben, um ein Vibrationssignal zu analysieren, das in Zeit- und Frequenzdomänen transformiert ist.
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Beschreibung des Standes der Technik
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Mit dem Fortschritt der hocheffizienten und hochqualitativen Produktionstechnologie wird eine Maschinenausstattung insgesamt mit dem Trend zu großem Maßstab, hoher Geschwindigkeit, Systematisierung, Komplexität und Automatisierung entwickelt. Daher hängt die Beziehung zwischen jedem individuellen System stark von der großen und komplizierten Maschinenausstattung ab. Wenn jedoch versteckte Mängel der Maschinenausstattung nicht erkannt werden, bevor sie tatsächlich in der Zukunft auftreten, werden die wirtschaftlichen Verluste beträchtlich sein.
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Für eine weitere Veranschaulichung wird beispielhaft die Anwendung der CNC Werkzeugmaschine gezeigt. Eine obere Steuereinheit ist vorgesehen, um Positionsbefehle zu einem mehrachsigen Servotreiber zu senden, um Servomotoren anzutreiben. Ein Arbeitstisch wird durch ein Übertragungssystem (einschließlich Gewindestangen, Gleitschienen usw.) der CNC Werkzeugmaschine bewegt. Jedoch würden bei einem Langzeitgebrauch der CNC Werkzeugmaschine Probleme wie beispielsweise Maschinenverschleiß und Schmiermittelverbrauch eine Laufruhe des Arbeitstisches beeinflussen. Daher sind unregelmäßige Vibration und Energieverbrauch des Maschinentischs unvermeidlich. Wenn die anormale Vibration in der Maschinenausstattung auftritt, würde die Maschinenausstattung normalerweise während einer kurzen Zeit betrieben, aber für einen Langzeitbetrieb unvermeidbar geschädigt werden.
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Zum Einschätzen der Funktionsfähigkeit der Servomotoren durch einen systematischen Betrieb werden für gewöhnlich PC-basierte Schemata angewendet. Die Rechner sammeln Daten über Spannung, Strom und Verluste und die von Beschleunigungssensoren des Maschinentisches gesendeten Vibrationsdaten. Diese Zeitdomänendaten können unter Verwendung einer schnellen Fourier-Transformation (fast Fourier transform FFT) oder einer Wavelet-Transformation (WT) in Frequenzdomänendaten oder in Zeit- und Frequenzdomänen-Daten umgewandelt werden. Obwohl der Funktionsfähigkeitsindex durch statistische Verfahren und Lernmodelle berechnet werden kann, müssen viele eigenständige Rechner wegen einer großen Anzahl von Berechnungen verwendet werden. Daher werden die Gesamtkosten der Ausstattung und der benötigte Platz aufgrund der zusätzlichen Menge von Rechnern steigen. Darüber hinaus würden die verschiedenen Funktionen der von verschiedenen Firmen gelieferten Treiber (auch verschiedene Typen) die Einheitlichkeit und Wirklichkeitsnähe der erfassten Signale einschränken.
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Die Forschungen zur Fehlerdiagnose bei rotierenden Maschinen wurden über viele Jahre entwickelt. Bislang wird die schnelle Fourier-Transformation (FFT), die zur Signalverarbeitung und Datenanalyse vorgesehen ist, am häufigsten für eine Einschätzung von Vibrationssignalen und insbesondere in der Frequenzdomänenanalyse verwendet. Die traditionelle Fourier-Spektralanalyse liefert in geeigneter Weise eine Energieverteilung von verarbeiteten Signalen in der Frequenzdomäne, indem die verarbeiteten Signale linear überlagert werden, die aus Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen, Größen und Phasen zusammengesetzt sind. Daher können zum Verarbeiten von linearen und stationären Signalen die Signalmerkmale durch die Fourier-Spektralanalyse inhärent in der Frequenzdomäne dargestellt werden, während es hingegen schwierig ist, diese in der Zeitdomäne zu analysieren.
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Jedoch weist die Fourier-Spektralanalyse für eine Analyse der nicht-linearen und nichtstationären Signale folgende Nachteile auf:
- 1. Während des Integrationsvorgangs würden jedoch einige Informationen der verarbeiteten Signale leicht gelöscht. Darüber hinaus würden Spektrumartefakte ein falsches Spektrum ergeben, wodurch Fehler beim Einschätzen der verarbeiteten Signale auftreten würden.
- 2. Die Zeitdomäneninformation der Signale wird verschwinden, wenn die Zeitdomänensignale in Frequenzdomänensignale transformiert werden. Das bedeutet, dass es nicht möglich ist, den Zeitpunkt des Auftretens des speziellen Frequenzspektrums in der Frequenzdomäne zu bestätigen.
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Die Wavelet-Transformation (WT) kann ebenfalls vorgesehen sein, um Signale in dreidimensionalen Komponenten zu analysieren (einschließlich Zeit-, Frequenz- und Größenkomponenten). Ein zusammengesetztes Signal mit verschiedenen Frequenzen kann in eine Anzahl von Signalen mit entsprechenden unabhängigen Frequenzen zerlegt werden, wodurch das Signal und das Rauschen im zusammengesetzten Signal effektiv getrennt werden.
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DE 699 35 177 T2 (nächstliegender Stand der Technik) zeigt eine Industriemaschine, die eine Funktion zum Erkennen ungewöhnlicher Schwingungen aufweist. Sie betrifft insbesondere eine Industriemaschine, bei der Maßnahmen gegen ungewöhnliche Schwingungen ergriffen werden, die auf einen Positionsdetektor einwirken, der für die Servoregelung eines beweglichen Teils der Industriemaschine bereitgestellt ist. Die Frühwarnvorrichtung zur Funktionsfähigkeitserfassung eines Servomotors umfasst einen Servomotor mit einem Impulscodierer und einer Beschleunigungserfassungseinheit zum Erfassen von Winkeln und Beschleunigungsparametern des Servomotors und zum Erzeugen eines Vibrationssignals, wobei der Servotreiber mit einem Mikrocontroller verbunden ist, der einen Funktionsfähigkeitsindex berechnet. Das Vibrationsphänomen wird basierend auf dem Funktionsfähigkeitsindex abgeschätzt.
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US 2008/0 048 603 A1 beschreibt ein integriertes Steuer- und Diagnosesystem für ein gesteuertes System (beispielsweise ein Motor) umfassend: ein Diagnosemodul und eine mit dem Motor gekoppelte Steuerung. Zur Optimierung des Betriebs wird ein Diagnoseinformationssignal verwendet, um die Steuerung zu modifizieren. Der Ausgang des Steuermoduls ist mit dem Diagnosemodul gekoppelt, so dass die Zustandsbeurteilung durch das Diagnosemodul zumindest teilweise auf der Ausgabe der Steuerung basiert.
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WO 98/39 718 A1 beschreibt ein verteiltes Diagnosesystem, bei dem mehrere lokale Überwachungseinrichtungen lokale Informationen über verschiedene Maschinen sammeln und diese Informationen basierend auf neu definierten Diagnoseparameter für Diagnosezwecke verarbeiten. Die lokalen Informationen werden einem globalen Prozessor zugeführt, der die gesammelten Informationen verarbeitet und den lokalen Überwachungseinrichtungen aktualisierte Diagnoseparameter zur Verfügung stellt.
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US 7 464 006 B1 beschreibt eine Vorrichtung, ein Computerprogrammprodukt und ein Verfahren zur Analyse von nichtstationären zeitveränderlichen Phänomenen unter Verwendung der Hilbert Huang Transformation.
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Benbouzid, M.E1 H.: „A review of induction motors signature analysis as a medium for faults detection” in IEEE transactions an industrial electronics, Vol 47, No. 5, Okt. 2000, S. 984–993 beschreibt eine Frühwarnverfahren für Elektromotoren, bei eine schnellen Fourier Transformation (FFT) und eine Wavelet Transformation zu Signalanalyse angewendet werden.
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Dementsprechend ist es wünschenswert, eine Frühwarnvorrichtung zur Funktionsfähigkeitserkennung eines Servomotors und ein Verfahren zum Betreiben derselben anzugeben, um zusätzliche äußere Sensoren entbehren zu können und das Vibrationsphänomen des Servomotors der CNC Werkzeugmaschine abschätzen und nicht-lineare und nicht-stationäre Eigenschaften des abgeschätzten Vibrationsphänomens analysieren zu können.
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Zusammenfassung der Erfindung
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Die Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst.
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Es ist einzusehen, dass sowohl die vorausgehende allgemeine Beschreibung als auch die folgende detaillierte Beschreibung beispielhaft sind und eine weitere Erklärung der Erfindung, wie sie beansprucht ist, liefern sollen. Andere Vorteile und Merkmale der Erfindung werden von der folgenden Beschreibung, Zeichnungen und Ansprüchen offensichtlich.
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Kurze Beschreibung der Zeichnungen
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Die als neu erachteten Merkmale der Erfindung werden mit Sorgfalt in den beigefügten Ansprüchen dargelegt. Die Erfindung selbst jedoch kann am besten mit Bezug auf die folgende ausführliche Beschreibung der Erfindung in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen verstanden werden, die eine beispielhafte Ausführungsform der Erfindung beschreibt. In den Zeichnungen zeigt:
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1A eine schematische Ansicht einer Verbindung zwischen einem Servomotor und einem Servotreiber gemäß der vorliegenden Erfindung;
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1B eine perspektivische Ansicht einer Anwendung des Servomotors auf eine CNC Werkzeugmaschine;
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2 einen Schaltplan einer Verbindung zwischen dem Servomotor und dem Servotreiber;
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3 ein Ablaufdiagramm eines Frühwarnverfahrens zur Funktionsfähigkeitserkennung eines Servomotors;
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4 ein Ablaufdiagramm für eine Transformation eines Vibrationssignals in Zeit- und Frequenzdomänen;
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5A ein Schwingungsverlaufsdiagramm eines ursprünglichen Zeitdomänenvibrationssignals und einer Vielzahl von zerlegten Zeitdomänensignalen;
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5B einen dreidimensionalen Graph mit Zeit-, Frequenz- und Größenkomponenten der zerlegten Zeitdomänensignale; und
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6 eine schematische Ansicht eines Vergleichs der unmittelbaren zerlegten Signale mit der Auswertungskurve.
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Ausführliche Beschreibung der Erfindung
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Nun wird Bezug auf die gezeichneten Figuren genommen, um die vorliegende Erfindung im Detail zu beschreiben.
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Es wird auf 1A und 1B Bezug genommen, die jeweils eine schematische Ansicht einer Verbindung zwischen einem Servomotor und einem Servotreiber gemäß der vorliegenden Erfindung und eine perspektivische Ansicht einer Anwendung des Servomotors auf eine CNC Werkzeugmaschine darstellen. Für die weitere Darstellung wird die Steuerung einer Winkelposition der CNC Werkzeugmaschine beispielhaft dargelegt. In einem Rotationsmotor wird zum Erfassen des Rotorwinkels ein Kodierer benötigt, um so die Winkelgeschwindigkeit und Winkelbeschleunigung des Motors abzuschätzen. In der praktischen Anwendung wird der Rotor des Motors für gewöhnlich direkt oder über eine Kupplung angetrieben. Die Vibration in Achsenrichtung (d. h. die Z-Richtung) kann meistens an die Kupplung übertragen werden, während hingegen die Vibration in X-Y-Richtung meistens an den Kodierer übertragen werden kann. Daher wird eine Vibrationserkennungseinheit 102 im Kodierer des Servomotors 10 angebracht und die Vibrationserkennungseinheit 102 ist insbesondere ein G-Sensor. Die Vibrationserkennungseinheit 102 kann die Vibrationen und Geräusche des betriebenen Servomotors 10, von Gewindestangen, Gleitschienen und eines Arbeitstisches erfassen. Darüber hinaus ist eine weitere Vibrationserkennungseinheit 102 im Statorschlitz des Servomotors 10 angebracht. Da der Servomotor 10 durch Schrauben in einem Maschinentisch arretiert ist, kann das detaillierte und präzise Vibrationsphänomen des Maschinentisches durch die im Statorschlitz angebrachte Vibrationserkennungseinheit 102 erfasst werden. Das bedeutet, dass die im Kodierer angebrachte Vibrationserkennungseinheit 102 bereit gestellt ist, um ein Vibrationsphänomen des Übertragungssystems der CNC Werkzeugmaschine abzuschätzen. Darüber hinaus ist die in einem Statorschlitz angebrachte Vibrationserkennungseinheit 102 dafür bereit gestellt, ein Vibrationsphänomen eines Maschinentisches der CNC Werkzeugmaschine abzuschätzen.
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Es wird auf 2 Bezug genommen, die ein Schaltdiagramm einer Verbindung zwischen dem Servomotor und dem Servotreiber darstellt. Ein Servoantriebssystem der CNC Werkzeugmaschine enthält hauptsächlich einen Servomotor 10 und einen Servotreiber 20. Der Servomotor 10 enthält hauptsächlich einen Rotor (nicht gezeigt), einen Stator (nicht gezeigt), einen am Rotor angebrachten Kodierer (nicht gezeigt) und mindestens eine Vibrationserkennungseinheit 102. Insbesondere kann die Vibrationserkennungseinheit 102 im Kodierer des Servomotors 10 angebracht sein, um ein Vibrationsphänomen eines Übertragungssystems der CNC Werkzeugmaschine abzuschätzen. Alternativ kann die Vibrationserkennungseinheit 102 im Statorschlitz des Servomotors 10 angebracht sein, um ein Vibrationsphänomen eines Maschinentisches der CNC Werkzeugmaschine abzuschätzen.
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In praktischen Anwendungen können mehrere Vibrationserkennungseinheiten 102 gleichzeitig im Kodierer und im Statorschlitz angebracht (eingebaut) sein, um jeweils die X-Richtung, Y-Richtung und Z-Richtung des Übertragungssystems und des Maschinentisches zu erfassen. Zur Einfachheit wird eine Vibrationserkennungseinheit 102 beispielhaft erläutert, um das Beispiel weiter darzulegen. Die Vibrationserkennungseinheit 102 erfasst Betriebsparameter des Servomotors 10 und erzeugt ein Vibrationssignal Sv. Der Servotreiber 20 ist mit dem Servomotor 10 verbunden. Der Servotreiber 20 enthält eine serielle Hochgeschwindigkeitskommunikationsschnittstelle 202, einen Datenspeicher 204 und einen Mikrocontroller 206. Der Datenspeicher 204 ist mit der seriellen Hochgeschwindigkeitskommunikationsschnittstelle 202 verbunden, um das Vibrationssignal Sv zu empfangen und zu speichern. Insbesondere ist der Datenspeicher 204 ein Warteschlangenspeicher.
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Der Mikrocontroller 206 ist mit dem Datenspeicher 204 verbunden. Der Mikrocontroller 206 enthält eine Zeit-Frequenz-Transformationseinheit 2062, eine Analyseeinheit 2064, eine Verschleißindex-Berechnungseinheit 2066 und eine Funktionsfähigkeitsindex-Berechnungseinheit 2068. Die Zeit-Frequenz-Transformationseinheit 2062 empfängt das Vibrationssignal Sv, das vom Datenspeicher 204 ausgegeben wird, und transformiert das Vibrationssignal Sv in Zeit- und Frequenzdomänen. Die Analyseeinheit 2064 ist mit der Zeit-Frequenz-Transformationseinheit 2062 verbunden, um das Vibrationssignal Sv zu empfangen und das Vibrationssignal Sv in eine Vielzahl von zerlegten Zeitdomänensignalen St1–St9 zu analysieren (wie in 5A gezeigt). Die Verschleißindex-Berechnungseinheit 2066 ist mit der Analyseeinheit 2064 verbunden, um einen Verschleißindex entsprechend zum Vergleich der zerlegten Zeitdomänensignale St1–St9 mit einer Auswertungskurve zu berechnen. Insbesondere wird die Auswertungskurve durch eine empirische Regel erhalten. Die Funktionsfähigkeitsindex-Berechnungseinheit 2068 ist mit der Verschleißindex-Berechnungseinheit 2066 verbunden, um einen Funktionsfähigkeitsindex entsprechend dem Verschleißindex zu berechnen. Die detaillierte Beschreibung der Berechnung des Verschleißindex und des Funktionsfähigkeitsindex wird später erfolgen. Daher wird das Vibrationsphänomen des Servomotors 10 der CNC Werkzeugmaschine entsprechend dem Funktionsfähigkeitsindex abgeschätzt.
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Es wird auf 3 Bezug genommen, die ein Ablaufdiagramm eines Frühwarnverfahrens zur Funktionsfähigkeitserfassung eines Servomotors darstellt. Schritte des Frühwarnverfahrens werden wie folgt beschrieben: Als erstes wird ein ursprüngliches Vibrationssignal erhalten (S100). Danach wird das Vibrationssignal sequenziell zu einem Datenspeicher gesendet (S200). Anschließend wird das Vibrationssignal in Zeit- und Frequenzdomänen transformiert (S300). Insbesondere kann die Methode der Transformation des Vibrationssignals in Zeit- und Frequenzdomänen durch die Hilbert-Huang-Transformation (HHT), die schnelle Fourier-Transformation, die Wavelet-Transformation oder andere Transformationsmethoden ausgeführt werden. Zuletzt wird ein Verschleißindex berechnet, um einen Funktionsfähigkeitsindex zu erhalten (S400). Die ausführliche Beschreibung des Frühwarnverfahrens wird später erfolgen.
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Es wird auf 4 Bezug genommen, die ein Ablaufdiagramm einer Transformation eines Vibrationssignals in Zeit- und Frequenzdomänen darstellt. In diesem Beispiel wird die Hilbert-Huang-Transformation (HHT) für eine detaillierte Darstellung des Schritts (S300) beispielhaft beschrieben, das bedeutet, dass das Vibrationssignal in Zeit- und Frequenzdomänen transformiert wird (S300). Eine empirische Modenzerlegung wird ausgeführt, um eine Vielzahl von intrinsischen Modenfunktionen (IMF) zu erhalten (S310), wenn die Vibrationssignale vom Datenspeicher ausgelesen werden. Anschließend werden die majorisierten intrinsischen Modenfunktionen ausgewählt (S320) und die ausgewählten intrinsischen Modenfunktionen werden unter Verwendung der Hilbert-Huang-Transformation transformiert, um eine Vielzahl von unmittelbaren zerlegten Signalen zu erhalten (S330). Zuletzt werden die unmittelbaren zerlegten Signale kombiniert, um ein Hilbert-Spektrum zu erhalten (S340). Insbesondere ist das Hilbert-Spektrum eine dreidimensionale graphische Darstellung mit Zeit-, Frequenz- und Größenkomponenten. Auch wird das Hilbert-Spektrum bereitgestellt, um die Änderungen eines Frequenzspektrums der Signale in der Zeitdomäne darzustellen, sodass das Ergebnis eine Energieverteilung über Zeit und Frequenz ist.
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Es wird auf 5A und 5B Bezug genommen, die jeweils ein Schwingungsverlaufsdiagramm eines ursprünglichen Zeitdomänenvibrationssignals und einer Vielzahl von zerlegten Zeitdomänensignalen und einen dreidimensionalen Graph mit Zeit-, Frequenz- und Größenkomponenten der zerlegten Zeitdomänensignale darstellen. Wie in 5A gezeigt, kann ein ursprüngliches Zeitdomänenvibrationssignal Sv in eine Vielzahl von zerlegten Zeitdomänensignalen St1–St9 unter Verwendung der Hilbert-Huang-Transformation (HHT) analysiert werden. Das bedeutet, dass das komplizierte Zeitdomänenvibrationssignal Sv in endliche Signale mit verschiedenen Zeitskalen analysiert werden kann. Insbesondere kann das ursprüngliche Zeitdomänenvibrationssignal Sv rekonstruiert werden, indem die majorisierten zerlegten Zeitdomänensignale St1–St9 überlagert werden. In diesem Beispiel wird eine Vibrationserkennung des Servomotors 10 für weitere Darstellungen mit Bezug auf 5B beispielhaft erläutert. Es wird angenommen, dass die Rotationsgeschwindigkeit des Servomotors 10 ω(t) ist. Insbesondere sind von unten nach oben in 5A das ursprüngliche Zeitdomänenvibrationssignal Sv und die transformierten zerlegten Zeitdomänensignale St1–St9 gezeigt. Es wird angenommen, dass die Frequenz des ersten zerlegten Zeitdomänensignals St1 200 Hz, die Frequenz des zweiten zerlegten Zeitdomänensignals St2 100 Hz, die Frequenz des dritten zerlegten Zeitdomänensignals St3 das doppelte von ω(t), d. h. 2 × ω(t), und die Frequenz des vierten zerlegten Zeitdomänensignals St4 ω(t) beträgt. Wie in 5B gezeigt, entspricht der dreidimensionale Graph mit Zeit-, Frequenz- und Größenkomponenten der zerlegten Zeitdomänensignale St1–St9 dem Hilbert-Spektrum. Auch entsprechen die in 5B gezeigten verschiedenen Höhen den Energiestärken der zerlegten Zeitdomänensignale St1–St9.
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Es wird auf 6 Bezug genommen, die eine schematische Ansicht eines Vergleichs der unmittelbaren zerlegten Signale mit der Auswertungskurve zeigt. Die Größe der zerlegten Zeitdomänensignale St1–St9 kann für einen unmittelbaren Zeitpunkt vom Hilbert-Spektrum erhalten werden, das von der Zeit-Frequenz-Transformationseinheit 2062 erzeugt worden ist. In dieser Ausführungsform werden neun unmittelbare Energiegrößen erhalten, die durch schwarze Punkte dargestellt werden, und die in dieser Ausführungsform erhalten werden. Des Weiteren werden die unmittelbaren Energiegrößen mit der Auswertungskurve verglichen, um neun entsprechende Energiedifferenzen Δg1–Δg9 zu erhalten. Das bedeutet, dass die Energiedifferenzen Δg1–Δg9 berechnet werden, indem die Energiewerte der Auswertungskurve bei den entsprechenden Frequenzen von den entsprechenden unmittelbaren Energiegrößen abgezogen werden. Daher werden die Energiewerte der Auswertungskurve als Grenzwerte für die Bewertung des Funktionsfähigkeitszustandes des Servomotors 10 betrachtet. Wir können aus 6 eindeutig erkennen, dass die erste Energiedifferenz Δg1 und die zweite Energiedifferenz Δg2 positiv sind. Dies gibt an, dass das erste zerlegte Zeitdomänensignal St1 (bei 1200 Umdrehungen pro Sekunde) und das zweite zerlegte Zeitdomänensignal St2 (bei 800 Umdrehungen pro Sekunde) mit Bezug auf die Auswertungskurve in (anormalen) Verschleißzuständen sind. Darüber hinaus sind die verbleibenden Energiedifferenzen Δg3–Δg9 negativ. Auf ähnliche Weise gibt dies an, dass das dritte bis neunte zerlegte Zeitdomänensignal St3-St9 in funktionsfähigem (normalem) Zustand ist. Insbesondere wird der Verschleißgrad des Servomotors 10 entsprechend einem Verschleißindex Di quantifiziert. Außerdem wird ein maximaler zulässiger Wert Tm durch Anwenden einer empirischen Regel eingeführt. Daher wird der Verschleißindex Di wie folgt berechnet: Di = Σ(positive Werte der Energiedifferenzen)/Tm.
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Das bedeutet, dass zuerst alle positiven Werte der Energiedifferenzen Δg1–Δg9 aufsummiert werden und der aufsummierte Wert dann durch den maximalen zulässigen Wert Tm geteilt wird. In diesem Beispiel sind die positiven Werte der Energiedifferenzen die erste Energiedifferenz Δg1 und die zweite Energiedifferenz Δg2.
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Wenn der Verschleißindex Di größer als 1 ist, dann wird Di = 1 betrachtet. Des Weiteren wird der Funktionsfähigkeitsindex Hi wie folgt berechnet: Hi = 1 – Di
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Offensichtlich wird der aufsummierte Wert von allen positiven Werten der Energiedifferenzen Δg1–Δg9 größer, wenn der Verschleißgrad des Servomotors 10 schwerwiegender ist. Der Funktionsfähigkeitsindex Hi ist dann relativ kleiner.
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Zusammengefasst bietet die vorliegende Erfindung folgende Vorteile:
- 1. Die eingebaute Vibrationserkennungseinheit wird bereit gestellt, um zusätzliche äußere Sensoren entbehren zu können.
- 2. Mehrere Vibrationserkennungseinheiten (G-Sensoren) sind gleichzeitig im Kodierer und im Statorschlitz angebracht (eingebaut), um jeweils die X-Richtung, Y-Richtung und Z-Richtung des Übertragungssystems und des Maschinentisches zu erfassen.
- 3. Die Frühwarnvorrichtung und das Verfahren können verschiedene Funktionsfähigkeitsindizes zum Abschätzen des multidirektionalen Vibrationsphänomens des Übertragungssystems und des Maschinentisches liefern, um somit nicht-lineare und nicht-stationäre Eigenschaften des abgeschätzten Vibrationsphänomens zu analysieren.
