Basispräsentation - MoSeS-Pro

Verbundprojekt MoSeS-Pro
Modulare Sensorsysteme für
Echtzeit-Prozesssteuerung und
smarte Zustandsbewertung
http://www.moses-pro.de
Quelle: Oliver Dietze
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Eckdaten und Konsortium
 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)
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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 FertigungsQualitätskontrolle sowie für
Zustandsbewertung
beim Kunden
– Etablierung
standardisierter
Formate für
Datenaustausch
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Quelle: Festo
Anwendungsszenarien II
 Erweiterung der bestehenden Industrie-4.0-Montagelinie
– Erweiterung der Industrie-4.0-Systematik: vorgelagerte zerspanende Komponentenfertigung, 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 Zustandsüberwachung an
– auch Holzbearbeitungsbzw. Textilmaschinen
als weitere Anwendungen
Quelle:
Lenord+Bauer
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Anwendungsszenarien IV

 leistungsfähige und kompakte Antriebssysteme
– Servo-, Torque- oder Linearmotoren, Elektronik & Regler mit kundenspezifischer Auslegung für Handhabungssysteme in der Produktion und in F&E.
– komplexer und sehr
leistungsfähiger
Prüfstand aus DFGProjekt (ZeMA)
 Erprobung optimierter
Weg- und Strommessung 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. Hardwarein-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
NiFe
Free Layer
TMR-Schichtstapel
GMR-Schichtstapel
NiFe
Free Layer
Spacer
Pinned Layer
Antiferromagnet
Cu MnO
CoFe
PtMn
Free Layer
Barrier Layer
Pinned
Layer
Pinned
Layer
Antiferromagnet
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/FPGAFunktionalität um analoge Funktionalität
mit rekonfigurierbaren Bausteinen
(Field-Programmable-Analog-Arrays, FPAA)
Quelle:
ISE, TU-KL
 Demonstration der Modularität und Offenheit durch Einbindung weiterer
Sensorprinzipien (Vibration/Akustik, VIS/IR-Kameras, Druck, Ölqualität)
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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
AG
Drehmomenten sowie mechanischer Exzentrizität in Echtzeit
Antriebs Basis für Regelungsvorgänge und Selbstdiagnose
technik
– Multisensorfunktion erfordert
lediglich Strom- und
Spannungsmessung
 nach Digitalisierung modellbasierte Datenverarbeitung im
DSP/FPGA-Modul
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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,
AG MessDurchfluss, Antriebsleistung, Ventilposition, …)
technik
– Kompensation von
Sensorausfällen möglich,
ohne Zustandsüberwachung
zu verschlechtern
 größere Robustheit der
Gesamtanlage, höhere
Kundenakzeptanz
– Im Projekt Erweiterung auf
Sensorsignale mit deutlich
größerer Bandbreite
 sensornahe Signalvorverarbeitung notwendig
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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)
(Quelle: IO-Link Systembeschreibung)
– Referenz: Self-Sustaining
Wireless Sensor (Überwachung
(Quelle: Fraunhofer IMS)
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
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Quelle:
Canway Technology
Projektkonsortium: Schnittstellen und Untergruppen
 Self-X-Sensorelektronik: Umsetzungskette
 Self-sensing Antriebstechnik: Kernpartner
+ X?
AG Antriebstechnik
 Condition Monitoring: Umsetzungskette
AG Messtechnik
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Übersicht über die geplanten Arbeiten, Meilensteine
1. Meilenstein (Monat 6):
2. Meilenstein (Monat 15):
3. Meilenstein (Monat 27):
4. Meilenstein (Monat 36):
MoSeS Baukasten und Schnittstellen definiert
erste Generation Sensor-, Elektronik- und Softwaremodule
zweite Generation Sensor-, Elektronik- und Softwaremodule,
erste Generation der integrierten Sensorsysteme
Laborerprobung & prozessnahe Demonstrationen abgeschlossen
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Methodik: Definition applikationsspez. Messketten
Messgröße
Beispiel: Applikation Festo
 Prüfstandsspezifische
Antrieb
Sensorik (hellgrau)
 Angestrebte Sensorik
(blau)
Last
 Optionale Sensorik
(dunkelgrau)
Spindel
Umgebung
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Messdaten
Methodik: Ableitung Messgrößen und Datenraten
Beispiel: Applikation Festo
Rohdatenaufkommen
Encodersignale (2x)
(Weg/Winkel)
Ultraschall (1x)
Motorströme (3x)
IR-Emission
(2-3x)
Vibration (7x)
Magnetfeld (1x)
Temperaturen
(3-5x)
~1 Hz
~ 100 Hz
< 500 S/s
~ 50 kHz
~ 500 kHz
<100 kS/s
~ x MHz
< 5 MS/s
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fs
Projekt MoSeS-Pro
Modulare Sensorsysteme für EchtzeitProzesssteuerung und smarte
Zustandsbewertung
Koordination:
Prof. Dr. Andreas Schütze, ZeMA, AG Messtechnik
Kontakt: [email protected]
http://www.moses-pro.de
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