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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Überwachungssystem zum Überwachen einer Spindelvorrichtung zum Antrieb von Produktionsmaschinen, wobei die Spindelvorrichtung einen ersten Sensor zur Detektion einer Drehzahl der Spindelvorrichtung und mindestens einen zweiten Sensor zur Detektion einer Temperatur der Spindelvorrichtung aufweist. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfindung ein 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, beispielsweise 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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Das Dokument
DE 100 07 126 A1 beschreibt allgemein eine Spindel mit einem Datenspeicherelement. Servicepersonal kann auf die im Datenspeicher gespeicherten Daten zugreifen. Damit sollen Rückschlüsse auf das Betriebsverhalten der Spindel gezogen werden können. Es ist nicht konkret angegeben, auf welcher Basis Rückschlüsse auf das Betriebsverhalten der Spindel gezogen werden.
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Das Dokument
DE 101 44 495 A1 beschreibt die Überwachung von Werkzeugmaschinen-Komponenten mit einem Überwachungssystem. Die Überwachung hat den Zweck, beispielsweise bei Werkzeugbruch oder Maschinenkollision die Maschinenantriebe schnellstmöglich stillzusetzen, um Folgeschäden zu vermeiden. Das Überwachungssystem ist daher dazu ausgelegt, Zustände an Werkstücken oder Werkzeugen zu erkennen, zu überwachen oder zielgerichtet zu überprüfen, wobei Überwachungsdaten verglichen werden.
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Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht somit darin, die Diagnose von Spindelvorrichtungen zu vereinfachen und zu verbessern.
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Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe gelöst durch ein Überwachungssystem nach Anspruch 1.
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Ferner ist erfindungsgemäß vorgesehen ein Verfahren nach Anspruch 5.
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Da die Temperatur und die Drehzahl der Spindelvorrichtung detektiert werden, 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 Drehzahl 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.
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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 das erfindungsgemäße Überwachungssystem eine Klassifikatoreinrichtung aufweisen, mit dem 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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Da die Spindelvorrichtung in ein Überwachungssystem integriert ist, das über eine Auswerteeinrichtung zum Feststellen oder Prognostizieren eines Instandhaltungsbedarfs der mindestens einen Spindelvorrichtung verfügt, 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 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 Zustandsklassifizierung 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 Signalverläufe 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 wird erfindungsgemäß der Drehzahlbereich beobachtet, 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 erhöhter 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 min, 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 Maximaldrehzahl, 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.
