Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS, Institutsteil Entwicklung Adaptiver Systeme EAS
In der Produktion werden heute bereits verschiedenste Sensorinformationen zur Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen genutzt. Ein besonders vielversprechender, weil kostengünstiger und flexibler Ansatz ist die akustische Ereigniserkennung. Bislang ist für die Maschinenüberwachung (Condition Monitoring) die Nutzung von Körperschall (Vibrationen) etabliert, wohingegen Luftschall-Messungen zu diesem Zweck kaum bekannt sind. Die einzelnen am Markt bereits vorhandenen Lösungen hierfür sind insbesondere wegen der verwendeten Mikrofone sehr kostenintensiv. Außerdem sind diese Spezialanwendungen mit eingeschränkten Eigenschaften nicht einfach auf andere Aufgabenstellungen übertragbar.
Der Lösungsansatz
Die Basis für das Projekt ist die Kombination von neuartigen hochintegrierten Sensorsystemen mit innovativen Signalverarbeitungsalgorithmen. So sollen nicht nur die jeweiligen Anlagenkomponenten selbst sondern auch deren Umgebung überwacht und so die Zuverlässigkeit des Gesamtsystems erhöht werden. Weitere Vorteile der Lösung liegen darin, dass sie energieautark arbeitet und drahtlos Informationen aufnimmt und weiterleitet.
Die geplante Akustische Condition Monitoring Elektronikplattform (ACME) kann zudem schnell über Software für andere Komponenten konfiguriert und eingesetzt werden. Sie ermöglicht es, schnell und günstig individuelle Anwendungen zu entwerfen, die intelligente, verteilte, kommunizierende und selbstadaptierende Verfahren beinhalten.
Der Institutsteil EAS widmet sich im Projekt vor allem der Konzeption der Hardwareplattform und entwickelt Algorithmen. Dabei sind die Arbeiten auf den Entwurf integrierter Sensor-Auslese-Schaltungen inklusive Analog-Digital-Wandlung gerichtet. Darüber hinaus bringen die Forscher ihre Erfahrungen aus der Realisierung von Zustandsüberwachungssystemen an Maschinen und Anlagen und den damit verbundenen Signalanalyse- und Datenverarbeitungsalgorithmen ein. Ziel ist es, neue Methoden der Ereignis- und Zustandsdetektion zu erforschen und an die Anforderungen des Projektes anzupassen.
Projektstatus: abgeschlossen
