Ein Beitrag zur Analyse von Schallemissionssignalen
Von der Fakultät für Georessourcen und Materialtechnik der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Ingenieurwissenschaften genehmigte Dissertation
Christian Bernet, Karl Nienhaus
Das Schallemissionsprüfverfahren wurde am Institut für Maschinentechnik der Rohstoffindustrie (IMR) in den letzten Jahren erfolgreich in neuen Anwendungsfeldern erprobt. Es erweist sich beispielsweise zur Detektion von Schäden an langsam drehenden sowie oszillierenden Lagern und in der Stoffstromanalyse als leistungsstark. Zur Adaption auf neue Anwendungsfelder sind verschiedene Aspekte von großer Bedeutung, deren Untersuchung eine wichtige Voraussetzung für weitere Schritte in der Forschung darstellt.
Die vorliegende Arbeit befasst sich zunächst mit der Optimierung und Validierung der Ankopplung von Schallemissionssensoren. Es wird eine Methode zur Applikation der Sensoren vorgestellt, die eine sehr gute Wiederholbarkeit der Sensormontage ermöglicht. Darauf aufbauend wird eine Vorgehensweise zur Validierung der Ankopplung im Feld eingeführt.
Im Weiteren werden verschiedene, am IMR entwickelte Algorithmen zur Detektion der transienten Schallemissionsereignisse (Bursts) beschrieben und ein adaptiver Algorithmus entwickelt, der ohne Parametrierung verwendet werden kann. Ab-schließend werden die Algorithmen anhand von Lokalisierungsversuchen verglichen.
Da sich die Analyse von kontinuierlich aufgenommenen Zeitsignalen aufgrund der hohen Datenmengen und unterschiedlichen Auswertealgorithmen häufig sehr aufwendig darstellt, werden ein Konzept und ein Auswerteprogramm zur automatisierten Analyse von Schallemissionssignalen vorgestellt. Deren Umsetzung erfolgte im Rahmen dieser Arbeit.
Abschließend werden anhand von Ermüdungsversuchen die dargelegten Vorgehensweisen angewendet. Mittels Parameterstudien wurden dabei die optimalen Parameter für die Algorithmen zur Burstdetektion bestimmt.
