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Verbundprojekt MoSeS-Pro
Modulare Sensorsysteme für
Echtzeit-Prozesssteuerung und
smarte Zustandsbewertung
http://www.moses-pro.de
Quelle: Oliver Dietze
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gefördert im Rahmen des Förderschwerpunktes „Sensorbasierte
Elektroniksysteme für Anwendungen für Industrie 4.0 – Selekt I4.0“
Laufzeit: 10/2015 – 9/2018
Projektvolumen 3,1 Mio. €, 73 % Förderanteil durch BMBF
Projektträger VDI/VDE Innovation + Technik, Berlin
Projektpartner
Bosch Rexroth AG, Werk Homburg (assoziiert)
Festo AG & Co. KG, Werk St. Ingbert (assoziiert)
CANWAY Technology GmbH, Ostbevern
ESR Pollmeier GmbH, Ober-Ramstadt
Lenord, Bauer & Co. GmbH, Oberhausen
Sensitec GmbH, Lahnau
Fraunhofer IMS, Duisburg
TU Kaiserslautern, AG ISE, Kaiserslautern
ZeMA gGmbH, Saarbrücken (Koordination)
Eckdaten und Konsortium
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Inhalte und Ziele im Überblick
Modularer, offener Sensorsystembaukasten für Montage-, Handhabungs- und
Verpackungsprozesse der Industrie 4.0
Neben verbesserter Sensorfunktion Erweiterung der Signalauswertung im
Hinblick auf Condition Monitoring
Sensorprinzipien
– primär magnetoresistive (XMR) Technologien mit Schwerpunkt TMR
weites Applikationsspektrum (Strom, Winkel, Weg, Position)
– Integration weiterer Sensorprinzipien im Baukasten
Vibration/Akustik, VIS/IR-Kameras, Druck, Ölqualität
– self-sensing Antriebe: Servosteuerung sowie Zustandsbewertung
mittels Spannungs-/Strommessung und modellgestützter Auswertung
Echtzeitfähige Funkschnittstelle sowie Energy Harvesting für flexible Integration
Laborerprobung des MoSeS-Baukastens an Hand exemplarischer Anwendungen
Demonstration des Baukastens in industriellen Prozessen
gemeinsam mit Festo und Bosch Rexroth (assoziierte Partner)
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Anwendungsszenarien I
elektromechanische Achsen für Montage- und Handhabungssysteme
– Erweiterung der vorhandenen Sensorik für verbesserte
Funktion sowie Zustandsbewertung durch
Verknüpfung von Sensorsignalen
(Strom, Winkel, Vibration)
– Einsatz in eigener Fertigungs-
Qualitätskontrolle sowie für
Zustandsbewertung
beim Kunden
– Etablierung
standardisierter
Formate für
Datenaustausch
Quelle: Festo
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Anwendungsszenarien II
Erweiterung der bestehenden Industrie-4.0-Montagelinie
– Erweiterung der Industrie-4.0-Systematik: vorgelagerte zerspanende Komponenten-
fertigung, Kühlschmierstoffüberwachung, Qualitätskontrolle der gefertigten Systeme
– deutliche Optimierung und Beschleunigung der Produktion durch frühzeitige
Fehlererkennung an Hand der Verknüpfung von Prozessdaten und Endprüfung
Quelle: Bosch Rexroth
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Anwendungsszenarien III
Sensoren und kompakte Stellantriebe mit integrierter Sensorik
– z.B. Formatversteller für
Verpackungsmaschinen:
Trend zu größerer Flexibilisierung
nur mit erweiterter Funktionalität
zuverlässig realisierbar
– primär partiell redundante
Winkel- sowie Strommessung
bietet sich für Zustands-
überwachung an
– auch Holzbearbeitungs-
bzw. Textilmaschinen
als weitere Anwendungen
Quelle: Lenord+Bauer
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Anwendungsszenarien IV
leistungsfähige und kompakte Antriebssysteme
– Servo-, Torque- oder Linearmotoren, Elektronik & Regler mit kundenspezi-
fischer Auslegung für Handhabungssysteme in der Produktion und in F&E.
– komplexer und sehr
leistungsfähiger
Prüfstand aus DFG-
Projekt (ZeMA)
Erprobung optimierter
Weg- und Strom-
messung sowie
insb. self-sensing
Antriebe
Kombination für
Condition Monitoring Quelle: ZeMA, AG Antriebstechnik
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Anwendungsszenarien V
Elektronikmodule auf DSP/FPGA-Basis für den MoSeS-Baukasten
– im Projekt für die Realisierung der Funktionsmuster und Demonstratoren
wichtige Komponente der Elektroniksysteme und Schnittstelle zum Prozess
– später Verbesserung eigener kundenspezifischer Messtechnik, z.B. Hardware-
in-the-Loop (HIL) Prüfstände für Automobilbau oder Vibrationsanalyse/Condition
Monitoring
erweiterter Sensorbaukasten auf XMR-Basis mit integrierter Elektronik
– industrielle Anwendungen, aber auch Automotive/Consumer-Anwendungen
– Realisierung Self-X-Funktionalität (Selbstdiagnose, -konfiguration, -adaptierung)
bessere Erfüllung bestehender Kundenwünsche im Hinblick auf
Funktionalität und Zuverlässigkeit
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Technologien I
XMR-Sensortechnologie: Basistechnologie im Projekt, Fokus auf TMR
– Besonders kleine, stromsparende Sensoren mit hoher Ortsauflösung
und großer Messbandbreite für Strom, Weg/Position, Winkel und Feld
– Ergänzung vorhandener Sensorelemente durch Self-X-Komponenten
Integration von Selbstüberwachung und Selbstkorrektur nah am Sensor
– Vereinfachung und Beschleunigung der Datenverarbeitung auf Systemebene
zuverlässige, geprüfte Sensordaten, zusätzliche Kontrollroutinen entfallen
– Untersuchung des anwendungsspezifischen Miniaturisierungspotenzials
AMR-Streifen GMR-Schichtstapel TMR-Schichtstapel
Pinned Layer
Spacer Free Layer
NiFe
Pinned Layer
Antiferromagnet
Free Layer Cu
CoFe
NiFe
PtMn
MnO Barrier Layer
Pinned Layer
Antiferromagnet
Free Layer
Quelle: Sensitec
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Technologien II
Self-X-Sensorelektronik: generische, rekonfigurierbare Sensorelektronik
– Verbesserte Flexibilität als auch
Eigenüberwachung und -korrektur
– Einbindung existierender Module bzw.
Schaltkreise in den MoSeS-Baukasten
als unterste Hardware-Schicht der
Informationsverarbeitungsarchitektur
– Erweiterung der digitalen DSP/FPGA-
Funktionalität um analoge Funktionalität
mit rekonfigurierbaren Bausteinen
(Field-Programmable-Analog-Arrays, FPAA)
Demonstration der Modularität und Offenheit durch Einbindung weiterer
Sensorprinzipien (Vibration/Akustik, VIS/IR-Kameras, Druck, Ölqualität)
Quelle: ISE, TU-KL
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Technologien III
Soft-Sensor Zustandsüberwachung elektrischer Maschinen
– Direct Flux Control (DFC) Verfahren ermöglicht Zustandsüberwachung ohne
separate Sensoren bzw. mit lediglich einem schnellen Stromsensor
– Überwachung von magnetischem Gesamtflussvektor, Rotorlage, Strömen und
Drehmomenten sowie mechanischer Exzentrizität in Echtzeit
Basis für Regelungsvorgänge und Selbstdiagnose
– Multisensorfunktion erfordert
lediglich Strom- und
Spannungsmessung
nach Digitalisierung modell-
basierte Datenverarbeitung im
DSP/FPGA-Modul
AG
Antriebs-
technik
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Technologien IV
Condition Monitoring mit statistischer Datenanalyse
– Potenzial einer systemübergreifenden Sensorsignalauswertung für
Hydraulikanlage demonstriert
– Verfahren nur gestützt auf vorhandene Prozessdaten (Druck, Temperatur,
Durchfluss, Antriebsleistung, Ventilposition, …)
– Kompensation von
Sensorausfällen möglich,
ohne Zustandsüberwachung
zu verschlechtern
größere Robustheit der
Gesamtanlage, höhere
Kundenakzeptanz
– Im Projekt Erweiterung auf
Sensorsignale mit deutlich
größerer Bandbreite
sensornahe Signalvor-
verarbeitung notwendig
AG Mess-
technik
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Technologien V
Drahtlose Kommunikation/Energy Harvesting Technologien
– Hohe Flexibilität gefordert
drahtlose Echtzeit-Datenübertragung ergänzend zu leitungsgebundenen
Signalübertragung (voraussichtlich IO-Link wireless)
Realisierung einer autarken Energieversorgung
– Sichere Datenübertragung
(Safety und Security)
– Referenz: Self-Sustaining
Wireless Sensor (Überwachung
von Kühlmedien im Stahlwerk)
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Technologien VI
DSP/FPGA-basierte Elektronikmodule
– Leistungsfähige Signalerfassung, -vorverarbeitung und Merkmalsextraktion
nah am Sensor, insbesondere für periodische Signale
Bindeglied zwischen Sensor und Prozess
– Modularität im Hinblick auf Signale, Datenraten und Schnittstelle
– Anschließend Überführung der Elektronikdemonstratoren in Serienprodukte
Quelle: Canway Technology
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Self-X-Sensorelektronik: Umsetzungskette
Self-sensing Antriebstechnik: Kernpartner
Condition Monitoring: Umsetzungskette
Projektkonsortium: Schnittstellen und Untergruppen
AG Antriebstechnik
+ X?
AG Messtechnik
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Übersicht über die geplanten Arbeiten, Meilensteine
1. Meilenstein (Monat 6): MoSeS Baukasten und Schnittstellen definiert
2. Meilenstein (Monat 15): erste Generation Sensor-, Elektronik- und Softwaremodule
3. Meilenstein (Monat 27): zweite Generation Sensor-, Elektronik- und Softwaremodule,
erste Generation der integrierten Sensorsysteme
4. Meilenstein (Monat 36): Laborerprobung & prozessnahe Demonstrationen abgeschlossen
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Methodik: Definition applikationsspez. Messketten
Messgröße Messdaten
Antrieb
Last
Spindel
Umgebung
Beispiel: Applikation Festo
Prüfstandsspezifische
Sensorik (hellgrau)
Angestrebte Sensorik
(blau)
Optionale Sensorik
(dunkelgrau)
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Beispiel: Applikation Festo
Methodik: Ableitung Messgrößen und Datenraten
Temperaturen
(3-5x)
IR-Emission
(2-3x)
Vibration (7x)
Magnetfeld (1x)
Ultraschall (1x)
Motorströme (3x)
Encodersignale (2x)
(Weg/Winkel)
~1 Hz
~ 100 Hz
~ 50 kHz
~ 500 kHz
~ x MHz
fs
< 500 S/s <100 kS/s < 5 MS/s
Rohdate
naufk
om
men
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Projekt MoSeS-Pro Modulare Sensorsysteme für Echtzeit-
Prozesssteuerung und smarte
Zustandsbewertung
Koordination:
Prof. Dr. Andreas Schütze, ZeMA, AG Messtechnik
Kontakt: [email protected]
http://www.moses-pro.de