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Getriebemotoren: Predictive Maintenance mittels 'virtueller' Sensorik

Getriebemotoren in Produktions- oder Logistikanlagen werden meist über Frequenzumrichter gesteuert. Deren ­standardmäßige Betriebsdaten wie Stromaufnahme, Spannung, Drehzahl oder Temperatur lassen sich ideal für die voraus­schauende Wartung der Antriebe verwenden.

Getriebemotoren in Produktionsanlagen, Getriebe Nord Bildquelle: © Nord Drivesystems

Predictive Maintenance, also vorausschauende Wartung, ist die konsequente Fortführung des Condition Monitoring, das als Weiterentwicklung der klassischen Betriebsstundenerfassung schon länger in viele moderne Industrieanlagen integriert ist. Während Condition Monitoring nur das Erkennen eines Abnutzungszustandes ermöglicht, kann mit der vorausschauenden Wartung im Idealfall rechtzeitig im Voraus ein Wartungstermin eingeplant werden. In der Konsequenz ergeben sich daraus eine höhere Anlagenverfügbarkeit sowie reduzierte Kosten.

Speziell bei kleineren Getriebemotoren, die in Intralogistik-Installationen in großer Zahl verbaut sind, ist der Einsatz zusätzlicher ‚realer‘ Sensoren für das Condition Monitoring – wie sie in Industriegetrieben zum Einsatz kommen – oft zu kostenintensiv. Vor diesem Hintergrund hat Nord Drivesystems ein Konzept entwickelt, das mit den ‚Vitaldaten‘ des Antriebs beziehungsweise mittels ‚virtueller‘ Sensorik Zustände der Anlage berechnen kann. Ein solches Konzept bietet eine wirtschaftliche Umsetzung von Predictive Maintenance insbesondere für Anlagen mit vielen kleinen Antrieben.

Mittels virtueller Sensorik, die auf mathematischen Algorithmen basiert, sowie der in den Umrichtern integrierten SPS können die Frequenzumrichter durch Vorverarbeitung der internen Zustandswerte Größen berechnen, die nur mit größerem Aufwand messbar sind. Aus den elektrischen Daten berechnet sich zum Beispiel die Antriebsleistung, die in Kombination mit weiteren Parametern und Daten des Getriebeöls hinreichend genau auf die Öllebensdauer schließen lässt. So wird der Ausnutzungsgrad des Getriebeöls und damit der voraussichtliche Ölwechseltermin zugänglich. Je nach Beanspruchung, Auslastung und Aufstellung des jeweiligen Getriebemotors können sich diese Termine auch innerhalb einer Anlage mit gleich-altrigen Getriebemotoren deutlich unterscheiden.

Ein weiteres Szenario plant Ähnliches für die Vorhersage des Verschleißzustandes und des idealen Wartungstermins durch einen Soll- und Ist-Abgleich per Algorithmus: In einer Lernphase werden an der neuen Förderanlage im unbelasteten und belasteten Zustand die elektrischen Daten ermittelt und als Referenzwerte festgelegt. Werden diese im späteren Realbetrieb überschritten, erkennt der Frequenzumrichter, dass sich am mechanischen System etwas verändert hat. Das kann durch stärkere Reibung, Verschleiß, ein beschädigtes Lager oder Getriebe sowie durch eingeklemmte Fremdkörper (Verpackungsmaterial, Klebebänder) geschehen. Sind die mathematischen Zusammenhänge der Anlage bekannt und in validierte intelligente Algorithmen für die Datenauswertung überführt, lässt sich auch ohne reale Sensorik eine vorausschauende Wartung für die Antriebstechnik durchführen.