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Die
vorliegende Erfindung betrifft eine Spindelvorrichtung zum Antrieb
von Produktionsmaschinen mit einem Sensor zur Detektion einer physikalischen
Größe betreffend
die Spindelvorrichtung. Darüber
hinaus betrifft die vorliegende Erfindung ein Überwachungssystem zum Überwachen
mindestens einer derartigen Spindelvorrichtung sowie ein entsprechendes
Verfahren zum Betreiben einer Spindel.
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Die
Steigerung der Produktivität
ist das vornehmlichstes Ziel der Fertigung und ständiger Motor für Optimierungen
und Entwicklungen im Bereich der Produktionsplanung und der Prozesstechnik.
Daher ist beispielsweise eine hohe Verfügbarkeit einer Hauptspindel
einer Produktionsmaschine, z.B. einer Fräs- oder Drehmaschine, von großer Bedeutung. Zur
Erhöhung
oder Gewährleistung
einer hohen Verfügbarkeit
soll daher eine automatische Überwachung
der Hauptspindel stattfinden.
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Das
Wesentliche beim erfolgreichen Einsatz von existierenden Systemen
zur Überwachung
von Spindeln ist die Klassifizierung von Zuständen, d.h. das Festlegen von
Grenzwerten für
gemessene, verarbeitete und aufgezeichnete Signale bzw. Informationen.
Derzeit im Einsatz befindliche Diagnosesysteme basieren auf der
Beurteilung eines einzelnen Schwingungssignals, das über einen
extern an der Spindel angebrachten Schwingungssensor erfasst wird.
Die Spindeldiagnose erfolgt bei periodischer Messwertaufnahme nahezu
in Echtzeit. Die hierbei gewonnenen Informationen verbleiben beim
Besitzer der Spindel. Maschinen- sowie Spindelhersteller haben in
der Regel keinen Zugriff auf die aufgezeichneten Daten.
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Die
Zustandsbeurteilung erfolgt typischerweise mittels Trendanalyse
eines aus dem Messsignal gewonnenen Parameters, bei spielsweise des
Effektivwerts der Beschleunigung oder der Schwingungsgeschwindigkeit über bestimmte
Frequenzbereiche oder Amplitudenspektren. Das Prinzip der Trendanalyse
bei der periodischen Datenerfassung ist in 1 dargestellt.
Dabei ist die Schwingungsamplitude eines Lagers einer Hauptspindel über dem Datum
bzw. der Zeit aufgetragen. Solange die Schwingungsamplitude im vorliegenden
Beispiel von 1 kleiner als 50 Amplitudeneinheiten
ist, befindet sie sich in einem unkritischen Bereich 1,
der einen Zustand darstellt, in dem die Spindel und somit die Maschine
in Ordnung ist. In einem darüber
liegenden Bereich 2, in dem die Schwingungsamplitude des
Lagers zwischen 50 und 80 Amplitudeneinheiten liegt, befindet sich
die Spindel und somit die Maschine in einem Zustand, in dem Instandhaltungsmaßnahmen zu
planen und ein Ausfall zu erwarten ist. Bei noch höheren Schwingungen
in einem Bereich 3 oberhalb von 80 Amplitudeneinheiten
befindet sich die Spindel und somit die Maschine in einem Zustand,
der unmittelbar Maßnahmen
erfordert und in dem ein Stillstand unmittelbar bevorsteht. Die
eingezeichnete Kurve 4 stellt einen typischen Verlauf der
Lager-Schwingungsamplitude einer Hauptspindel über der Zeit dar. Ausgehend
von einem aktuellen Zeitpunkt 5 kann anhand einer Extrapolation 6 ein
Zeitpunkt 7 prognostiziert werden, zu dem die Maschine
ausfällt
bzw. Maßnahmen
unbedingt erforderlich sind. Der Zeitraum bis zum Zeitpunkt 7 kann
also genutzt werden, um notwendige Instandhaltungsmaßnahmen
zu treffen. Die zur Abgrenzung der unterschiedlichen Zustände erforderlichen
Grenzwerte werden mittels statistisch gewonnener Daten ermittelt.
Dieser Lernprozess erfordert üblicherweise
einen hohen Zeitaufwand und führt
jeweils nur zu einem Grenzwert für
einen einzigen Spindeltypen in einer bestimmten Maschine und unter
Umständen
für einen
einzigen speziellen Fertigungsvorgang. Diese Art der Grenzwertermittlung
ist folglich für
den Betrieb von Hauptspindeln und anderen Produktionsmaschinen ausgesprochen
nachteilig.
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Die
Augabe der vorliegenden Erfindung besthet somit darin, die Diagnose
von Spindelvorrichtungen zu vereinfachen und zu verbessern.
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Erfindungsgemäß wird diese
Aufgabe gelöst durch
eine Spindelvorrichtung zum Antrieb von Produktionsmaschinen mit
einem ersten Sensor zur Detektion einer ersten physikalischen Größe betreffend die
Spindelvorrichtung und mindestens einem zweiten Sensor zur Detektion
einer zweiten physikalischen Größe betreffend
die Spindelvorrichtung.
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Ferner
ist erfindungsgemäß vorgesehen
ein Verfahren zum Betreiben einer Spindel durch Erfassen von ersten
Daten über
eine erste physikalische Größe betreffend
die Spindel und Ansteuern der Spindel und/oder Steuern eines Begleitprozesses unter
Berücksichtigung
der ersten Daten sowie Erfassen von zweiten Daten über mindestens
eine zweite physikalische Größe betreffend
die Spindel, wobei auch die zweiten Daten zur Ansteuerung der Spindel
und/oder zum Steuern eines Begleitprozesses herangezogen werden.
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Vorzugsweise
repräsentieren
die erste und/oder zweite physikalische Größe jeweils eine Wegstrecke,
eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung oder eine spezielle Richtungskomponente
davon. Damit ist es möglich,
dass in der Spindel Schwingungen erfasst werden, die durch Exzentrizität von Spindelkomponenten
erzeugt werden. Besonders vorteilhaft ist die Erfassung von Richtungskomponenten
der Schwingungen, wodurch eine gezielte Instandhaltung durchgeführt werden
kann.
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Die
erste oder zweite physikalische Größe können auch eine Temperatur oder
ein Drehzahl der Spindel darstellen. Damit ist es beispielsweise
möglich,
den Zustand einer Spindel anhand von einem Lagerhersteller vorgegebenen
Temperaturgrenzwerten zu bestimmen und entsprechende Instandhaltungsmaßnahmen
einzuleiten. Die Diagnose, die sich aus dem Temperaturwert ergibt,
kann dadurch präzisiert
werden, dass die Dreh zahl der Maschine mit aufgezeichnet wird. Damit
kann ein Temperaturanstieg beispielsweise auf eine vorübergehende
Erhöhung
der Drehzahl der Maschine zurückgeführt werden,
bei der noch keine Wartungsmaßnahme
erforderlich ist.
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In
einer bevorzugten Ausführungsform
weist die erfindungsgemäße Spindelvorrichtung
ein Spindelgehäuse
auf, innerhalb dem der erste und mindestens eine zweite Sensor angeordnet
ist. Dies bedeutet, dass die Diagnosesensorik bereits fest in die Spindel
integriert ist und keine externen Sensoren nachträglich an
die Spindel angebracht werden müssen.
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Die
Spindelvorrichtung kann darüber
hinaus eine Speichereinrichtung zum Zwischenspeichern von Daten
des ersten und mindestens einen zweiten Sensors und eine Controllereinrichtung
zum Verarbeiten der Daten aufweisen. Vorzugsweise sind hierbei die
Sensoren, die Speichereinrichtung und die Controllereinrichtung
in einen Messring integriert, der in der Nähe eines Spindellagers angeordnet
ist. Damit kann eine Diagnoseeinrichtung ohne hohen Aufwand in die
Spindel integriert werden. Die Spindel ihrerseits lässt sich
dann zur Bereitstellung der Diagnosedaten individuell konfigurieren.
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Des
Weiteren kann die erfindungsgemäße Spindelvorrichtung
eine Klassifikatoreinrichtung aufweisen, mit der auf der Basis der
Daten der Sensoren der Zustand der Spindelvorrichtung klassifizierbar
ist. Dadurch besteht die Möglichkeit,
dass nicht nur extern in einer zentralen Diagnosestation eine Klassifikation
des Spindelzustands durchgeführt
werden kann, sondern bereits direkt in der Spindel, so dass Datenübertragungsraten
reduziert werden können. Die
Durchführung
der Klassifikation intern oder extern kann aber auch von der jeweiligen
Systemauslastung abhängig
gemacht werden.
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Vorzugsweise
ist mindestens eine derartige erfindungsgemäße Spindelvorrichtung in ein Überwachungssystem
integriert, das über
eine Auswerteeinrichtung zum Feststellen oder Prognosti zieren eines
Instandhaltungsbedarfs der mindestens einen Spindelvorrichtung verfügt. Damit
ist es beispielsweise für
den Hersteller ohne Weiteres möglich,
die Verfügbarkeit
einer Vielzahl von Spindeln gezielt zu überwachen. Besonders vorteilhaft
erweist sich die Vernetzung der Spindeln mit Hilfe eines Datennetzes,
insbesondere des Internets.
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In
vorteilhafter Weise bietet das erfindungsgemäße Diagnosesystem ferner dem
Spindel- bzw. Maschinenhersteller Informationen über den Lebenszyklus bzw. Belastungszyklus
einer Spindel. Darüber hinaus
können
die in einem Ringspeicher enthaltenen Daten zur Begutachtung von
Schäden
verwendet werden, bei denen gegebenenfalls Gewährleistungsansprüche objektiv
beurteilt werden müssen. Des
Weiteren entfällt
die bei derzeit im Einsatz befindlichen Überwachungssystemen erforderliche Grenzwertermittlung
durch eine sogenannte Teach-in-Prozedur,
da die erforderlichen Grenzwerte, z.B. Temperaturgrenzwerte beispielsweise
durch den Lagerhersteller fest vorgegeben sind.
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Die
vorliegende Erfindung wird anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert, in
denen zeigen:
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1 ein
Diagramm des Verlaufs einer Schwingungsamplitude über der
Zeit;
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2 eine
Längsschnittdarstellung
durch eine erfindungsgemäße Motorspindel;
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3 Messdiagramme zu unterschiedlichen physikalischen
Größen bei
Crash-Ereignissen; und
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4 Messdiagramme zu physikalischen Größen einer
Spindel bei normalem Verschleiß.
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Die
nachfolgend näher
erläuterten
Ausführungsbeispiele
stellen bevorzugte Ausführungsformen
der vorliegenden Erfindungen dar.
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Bei
einer Motorspindel 11 ist der Rotor 12 gemäß 2 durch
Lager 13 gelagert. Unmittelbar angrenzend an eines der
Lager 13 ist ein Messring 14 angeordnet. Der Messring 14 besitzt
mehrere Sensoren, ein Speicherelement und einen Microcontroller. Die
verwendeten Sensoren sind im Einzelnen: Drei Beschleunigungssensoren
für die
drei Raumrichtungen, zwei induktive Wegsensoren in axialer Richtung sowie
zwei radiale induktive Wegsensoren, ein Drehzahlsensor und ein Temperatursensor.
Die Anordnung der Sensoren in dem Messring kann in jeder geeigneten
Weise erfolgen. So ist es aber auch denkbar, dass sie nicht zu einem
Messring zusammengefasst, sondern einzeln oder in Gruppen in die
Spindel direkt integriert sind. Der Messring enthält zusätzlich einen
Betriebsstundenzähler.
Erfasste Betriebsstunden wurden auf dem Speicherelement abgelegt.
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Auf
Grund der Informationen, die durch diese Sensoren gewonnen werden,
ist eine Zustandklassifizierung nicht nur auf der Basis eines einzigen
Signals, sondern auf der Basis mehrerer Signale möglich, d.h.
es kann eine mehrdimensionale Zustandsklassifizierung gewährleistet
werden. Durch diese Mehrdimensionalität ermöglicht die im Folgenden beschriebene
Auswertung der Signalverläufe
der Sensoren, Zustände
der Spindel zu klassifizieren, auch ohne dass Grenzwerte in einer
aufwändigen
Prozedur ermittelt werden müssen.
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Der
Zustand einer Spindel bzw. deren Lagerzustände kann sich beispielsweise
durch sogenannte Crash-Ereignisse oder auch durch normalen Verschleiß verändern. Bei
einem Crash-Ereignis, bei dem beispielsweise das Werkzeug oder Futter
einer Werkzeugmaschine auf das Werkstück stößt, wird die gesamte Spindel
oder Teile davon in Mitleidenschaft gezogen, so dass unter Umständen eine
frühzeitige
Instandhaltung notwendig ist.
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Durch
die Kombination der unterschiedlichen Signalarten lässt sich
ein Crash der Spindel durch charakteristische Signalver- läufe erkennen. Dabei legt die
Richtung der Krafteinwirkung auf Grund des Crashs fest, in welchem
der unterschiedlichen Sensorarten bezogen auf seine Einbaurichtung
ein Signal mit charakteristischem Verlauf zu erkennen ist. So ist
beispielsweise ein Crash eindeutig aus einer Kombination von Weg-
und Beschleunigungssignal erkennbar. Auch die Art des Crashs, ob „schneller" Crash mit dynamisch
aufgebrachter Überlast
oder „langsamer" Crash mit statisch
aufgebrachter Überlast,
lässt sich
an der Form der Schwingungssignale erkennen.
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Ein
schneller Crash bewirkt pro Zeiteinheit ΔT im Maximalwert eines Schwingungssignals
in der Regel einen deutlichen Anstieg. Mit anderen Worten sind die
im Crashfall jeweils in einem Zeitraum ΔT gemessenen Maximalwerte wesentlich
größer als
die im normalen Betrieb auftretenden Werte. Dies ist in 3 in den Diagrammen A und B dargestellt.
Eine allgemeine Größe, z.B.
die Amplitude, die Geschwindigkeit oder die Beschleunigung eines
Schwingungssignals erreicht während
des normalen Betriebs gemittelt im Zeitraum ΔT die Maximalwerte (1), (2)
und (3). Im Crashfall stellt sich der Maximalwert (n) ein, der deutlich über den
Werten (1), (2) und (3) liegt.
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Für die nach
dem Crash (t > tn) gemessenen Werte sind prinzipiell zwei
Verläufe
abhängig
von der Intensität
des Crashs denkbar. Zum einen kann das Signal (n + 1) nach dem Crash
in der gleichen Höhe wie
vor dem Crash weiterverlaufen. In diesem Fall befindet sich das
Signal weiterhin in einem Sollbereich S gemäß dem Diagramm A von 3, so dass das Crash-Ereignis nur an der Überhöhung des Wertes (n) erkannt
werden kann.
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Zum
anderen kann das Signal (n + 1), (n + 2), (n + 3) nach dem Crash-Ereignis
in Höhe
des Werts (n) des Crash-Ereignisses weiterverlaufen oder diesen
Wert (n) übersteigen,
wie es im Diagramm B von 3 dargestellt
ist. Wenn der Maximalwert des Schwingungssignals den Wertebereich
T auch nach dem Crash-Ereignis nicht mehr verlässt, so kann dieser Zustand der
Spindel anders qualifiziert werden als in dem im Diagramm B dargestellte
Fall, bei dem die Werte kontinuierlich ansteigen. In beiden geschilderten
Fällen
ist der Crash anhand der überhöhten Signale
(n), (n + 1), (n + 2), ... nach dem Zeitpunkt tn zu
erkennen.
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In
dem Diagramm C von 3 ist konkret der
Maximalbetrag der Schwingungs- bzw. Wegamplitude für die diskreten
Zeitwerte bei einem schnellen Crash, d.h. einer dynamisch aufgebrachten Überlast dargestellt.
Der Kurvenverlauf entspricht dem von Diagramm A. Demgegenüber ist
im Diagramm D der Maximalbetrag der Wegamplitude bei einem langsamen
Crash, d.h. bei einer statisch aufgebrachten Überlast dargestellt. In diesem
Fall steigt der Betrag der Amplitude stetig an. Diese Änderung
der Werte nach dem Crash-Ereignis wäre mit Beschleunigungs- oder
Geschwindigkeitssensoren nicht zu erkennen. Insofern kann mit einem
Wegsensor auch ein langsamer Crash erkannt und für eine Prognose herangezogen
werden.
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Nach
einem Crash-Ereignis, das anhand des Maximalwerts des Schwingungs-
oder Wegsignals zum Zeitpunkt tn festgestellt
wurde, sind je nach Schädigungsgrad
durch den Crash zwei verschiedene Temperaturverläufe zu erwarten, die in den
Diagrammen E und F von 3 dargestellt
sind. Zum einen kann es zu einem stetig linearen, exponentiellen oder ähnlichen
Anstieg der maximalen Temperatur gemäß Diagramm E kommen. Zum anderen
kann die Temperatur aber auch abrupt im Zeitraum t > tn steigen,
wie dies in Diagramm F dargestellt ist. Eine vom Lagerhersteller
vorgegebene Grenztemperatur ϑgrenz sollte
nicht oder nur kurz überschritten
werden, damit beispielsweise der Schmierstoff nicht überbeansprucht
wird.
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Gleichzeitig
mit dem Temperaturverlauf sollte der Drehzahlbereich beobachtet
werden, wie er in den Diagrammen G und H ebenfalls mit diskreten Maximalwerten
dargestellt ist. Dabei ist zu prüfen, dass
keine signifikanten Drehzahlunterschiede vor und nach dem Crash
zum Zeitpunkt t = tn bestehen. Bei er höhter Drehzahl
würde sich
nämlich
das Temperatursignal in Abhängigkeit
der Drehzahl erhöhen, so
dass die erhöhte
Temperatur, auch wenn sie die Grenztemperatur ϑgrenz überschreitet
nicht als Crash-Indikator gewertet werden muss. Ähnliches gilt auch für die Interpretationen
der Kurvenverläufe in
den Diagrammen A bis D von 3.
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Im
Sinne einer zustandsabhängigen
Wartung (Condition-based-Maintenance)
ist eine Handlung erforderlich, wenn die pro Zeitraum gemessene Temperatur
signifikant größer als
die im Schnitt zuvor gemessenen Temperatur ist, wenn sie oberhalb
der durch den Wälzlagerhersteller
festgelegten zulässigen
Einsatztemperaturen von Wälzlager
oder Schmierstoff liegt oder wenn die durch den Spindelhersteller
festgelegte zulässige
Grenztemperatur überschritten
wird. Der Temperaturverlauf bereinigt mit dem Drehzahlsignal ist
damit ein hinreichendes Kriterium zum Auslösen einer Instandhaltungsmaßnahme anhand
vorab festgelegter Grenzwerte.
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Die
Trendanalyse geht von einem linear oder exponentiell ansteigenden
Verlauf von Schwingungssignal bzw. Betrag der maximalen Wegamplitude aus,
falls eine Veränderung
des Spindel- bzw.
Lagerzustands auftritt. Im Diagramm A von 4 ist
ein entsprechender Verlauf der diskreten Maximalwerte (1), ... (n),
(n + 1), ... (n + m) dargestellt, wobei zum Zeitpunkt tn ein
Crash-Ereignis stattfindet.
In Abhängigkeit
von der Art des Crashs kann der Maximalbetrag der Wegamplitude durch
den Crash verändert werden
(vgl. Diagramm B), oder aber von diesem zunächst unbeeinflusst bleiben
(vgl. Diagramm C) und dann stetig ansteigen. Auslöser für eine zustandsorientierte
Instandhaltung ist wiederum der Temperaturverlauf. Dabei kann eine
Minimaltemperatur ϑgrenz mini eine
Normaltemperatur ϑgrenz nl und eine absolute Maximaltemperatur ϑgrenz max für die Interpretation bzw. Auslösung herangezogen
werden. So ist beispielsweise oberhalb der Grenztemperatur ϑgrenz max ein Serviceeinsatz zu veranlassen.
Dabei ist aber auch wiederum die diskrete Ma ximaldrehzahl, wie sie
im Diagramm E von 4 dargestellt ist,
zu beachten.
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Die
Spindelbetriebszustände
können
unter Berücksichtigung
von absolut gültigen
Grenzwerten der Lagerkinematik klassifiziert werden. Hierbei können die
gemessenen Wegsignale zur Überprüfung der
Lagerkinematik verwendet werden. Über Algorithmen zur Berechnung
der Lagerkinematik nach Brändlein,
J.; Klühspies,
N.: Die Lastverteilung in schnell laufenden Kugellagern, Werkstatt
und Betrieb, 105. Jahrgang, 1972, Nr. 9 oder Harris, T.; Rolling
Bearing Analysis, John Wiley Sons, 1991 kann auf Parameter, die
die Lagerkinematik oder Belastung charakterisieren, geschlossen
werden. Dabei lassen sich unter Einbeziehung geometrischer Daten der
Lagerung, der Spindel (Lagerabstand, Wellengeometrie) des Werkzeugs
(Werkzeugdurchmesser und -länge)
und Berücksichtigung
der Wellenelastizität
sowie der Drehzahl als auch der mittels des Temperatursensors ermittelten
Temperatur durch Umstellung des Algorithmus die folgenden Parameter
berechnen:
- (1) maximale Hertzsche Flächenpressung
in dem im Lager auftretenden Wälzkontakten
(p0)
- (2) Verhältnis
zwischen Bohr- und Rollwinkelgeschwindigkeit der Wälzkörper (BRV)
und
- (3) Wälzkörpervor-
und -nachlauf (WVN).
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Eine
Gebrauchsdauerminderung unter Drehzahl ist dann zu erwarten, wenn
- (1) p0 > (2.000...2.500) MPa,
abhängig
vom Material der Wälzpartner,
hier für
100Cr6- und Cronidur®30- Wälzlagerstahl
- (2) BRV > 0, 5
- (3) WVN > 0,5
mal dem Käfigtaschenspiel.
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Durch
die Modellbildung sind somit Grenzwerte a priori ohne Teach-in absolut
ermittelbar. Bei einer Überschreitung
dieser Grenzwerte ist die Gebrauchsdauer der Spindel reduziert.
Durch die Speicherung der gegebenenfalls nach obigem Schema vorverarbeiteten
Signale in einem Ringspeicher, aus dem die zuerst eingespeicherten
Informationen auch wieder als erste ausgelesen werden, können die
Signale dem Maschinen- oder Spindelhersteller zugängig und
im Post-Processing ausgewertet werden. Auf diese Weise ist die Ableitung
von Garantie- bzw. Gewährleistungsansprüchen möglich.