Weltweit gibt es momentan vielfältige Bestrebungen die Vision der Industrie 4.0
Initiative in unterschiedlichen Formen umzusetzen. Im Kern dieser Vision sollen
nach der reinen Automatisierung nun Maschinen zur Kommunikation miteinander
verbunden werden, um intelligente Produktionssysteme zu ermöglichen. Während
einige Industrien bereits sehr intensiv an der Umsetzung intelligenter Produktionssysteme
arbeiten, gibt es auch im Bereich des Bergbaus Bestrebungen für die Einrichtung
solcher Systeme. Zu den vielen Vorteilen, die sich aus dieser Entwicklung
ergeben, gehören neben der reinen Automatisierung von Betriebsmitteln hin zum
autonomen Betrieb auch neuartige Konzepte für die Prozesssteuerung, die nur
durch die Kommunikation der Betriebsmittel miteinander realisierbar sind. Weiterhin
kann nur auf Grundlage einer breiten Informationsbasis (in Echtzeit) die Wirtschaftlichkeit
durch eine bessere Auslastung und somit die Effizienz von Betriebsmitteln
erhöht werden. Letztlich ist aber auch die Erfüllung gesetzlicher Vorgaben
hinsichtlich der Betriebssicherheit erst durch die Etablierung der mit der Industrie
4.0 Vision verbundenen Technologien möglich.
Idealerweise ermöglichen diese Technologien neben der Kommunikation der zu
der Produktion gehörigen Systeme untereinander auch die Sammlung prozessrelevanter
Informationen an der Basis intelligenter Produktionssysteme. Zu diesen
Informationen gehören unter anderen Positionsinformationen. Während Positionsinformationen
heutzutage einfach durch die Nutzung von GNSS umfassend erhältlich
sind, verhält sich die Situation im untertägigen Bergbau anders. Hier muss umgebungsbedingt
ein anderer Ansatz gewählt werden.
Entsprechend wird im Kern dieser Arbeit ein neues untertägiges Lokalisierungssystem
auf Basis der Ultra-wideband Funktechnologie vorgestellt. Weiterhin wird
dieses System auf seine Leistung und Potential in untertägiger Umgebung getestet.
Abschließend wird eine Einordnung im Vergleich mit anderen im Einsatz befindlichen
untertägigen Lokalisierungssystemen im Rahmen einer Analytical Hierarchy
Process Analyse vollzogen.
Aktualisiert: 2022-03-21
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Schneidende Gesteinslöseverfahren haben sich für zahlreiche Berg-, Tunnel- und Erdbauprojekte bewährt. Aufgrund der häufig nur unzureichenden Kenntnis der Geologie und der Eigenschaften des zu lösenden Gesteins ist für einen solches
Löseverfahren ein Maschinenbediener vor Ort notwendig. Dieser Maschinenbediener kann aufgrund seiner Erfahrung das Zusammenwirken aus gelöstem Gestein und Maschine einschätzen und die Ausrichtung der Maschine sowie die Prozess-parameter kontinuierlich anpassen. Sowohl aus Gründen der Arbeitssicherheit als auch der Produktivitätssteigerung wäre eine sensorbasierte Unterstützung des Maschinenbedieners durch eine fortlaufende Materialcharakterisierung im Löseprozess wünschenswert.
Aus dem Bereich der Maschinendiagnose und -überwachung sind Körperschall-Sensoren bekannt, die menschlich erfahrbare Vibrationen der Maschine, welche als Reaktion auf das gelöste Material entstehen, aufzeichnen können. Acoustic-Emission-Sensoren erlauben ergänzend dazu Emissionen zu erfassen, die auch über den menschlichen Wahrnehmungsbereich hinausgehen. Mit dem Ziel einer sensorbasierten Materialcharakterisierung werden diese beiden Sensoren kombiniert. Die Beurteilung beider Sensortypen und ihrer Kombination für einen Löseprozess erfolgt zunächst auf einem Rotationsschneidprüfstand unter Laborbedingungen. Hieraus werden Empfehlungen für die Positionierung erarbeitet sowie die jeweiligen Vor- und Nachteile der Sensoren dargestellt. Löseversuche zeigen, dass ein kombinierter Einsatz der Sensoren echtzeitnahe Rückschlüsse sowohl auf die Festigkeit als auch auf das Bruchverhalten des gelösten Materials ermöglicht.
Hieraus können Steuerungsinformationen und -hinweise für den Maschinenbediener oder eine automatisierte Steuerung entwickelt werden. Die im Labor gewonnenen Erkenntnisse bestätigen sich in weiterführenden Löseversuchen an einem Großprüfstand unter betriebsnahen Bedingungen, so dass Empfehlungen für einen großtechnischen Einsatz ausgesprochen werden können.
Aktualisiert: 2019-01-15
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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.
Aktualisiert: 2019-01-15
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Die Herausforderung der weltweiten Rohstoffwirtschaft besteht darin, den steigenden
Bedarf an Primärrohstoffen, trotz sinkender Wertstoffgehalte und komplizierterer
Lagerstättengegebenheiten, weiterhin decken zu können. Aus diesem Grund
werden Strategien für eine nachhaltige und technologiebasierte Entwicklung des
Bergbaus von der Gesellschaft gefordert.
Ein wichtiger Baustein zur Erreichung dieser Forderungen ist die Entwicklung und
Implementierung innovativer Technologien und Verfahren, um die Effizienz der Teilschritte
Gewinnung, Transport, Qualitätssteuerung, Aufbereitung und Verladung/
Verkippung zu steigern. Neben der Entwicklung von Technologien für zukünftige
Abbauverfahren gibt es heutzutage noch Herausforderungen hinsichtlich des
Transports von Stoffströmen, die bisher nicht zufriedenstellend gelöst werden
konnten. Eine wesentliche Voraussetzung zur gezielten, autonomen Disposition von
Massenströmen ist eine kontinuierlich zur Verfügung stehende Information über
deren Zusammensetzung. Erst das Wissen über die Zusammensetzung ermöglicht
eine optimierte Weiterverarbeitung in nachgeschalteten Aufbereitungsanlagen
oder die gezielte Aufhaldung bei einer qualitätsabhängigen Verkippung.
Innerhalb dieser Arbeit wird ein indirektes Verfahren zur Charakterisierung von
Stoffströmen auf Basis der Acoustic Emission Technologie vorgestellt. Neben dem
Stand der Forschung zur Charakterisierung von Rohstoffen werden die Grundlagen
der verwendeten Technologie sowie Verfahren zur Bewertung von Stoffströmen
erläutert. Ein Fokus liegt dabei auf der Evaluation von Methoden aus dem Bereich
des Machine Learnings. Im Rahmen von Machbarkeitsstudien im Technikumsmaßstab
werden verschiedene Methoden an idealen Referenzstoffströmen sowie
natürlichen Massenströmen erprobt. Auf die Entwicklung der Auswertealgorithmen
folgt die Durchführung praxisnaher Feldtests im industriellen Umfeld. Basierend auf
den Ergebnissen wird das Konzept eines Inline-Messsystems zur Stoffstromcharakterisierung
für den Einsatz in der Rohstoffindustrie erarbeitet und die angewandte
Methodik nach derzeitigem Erkenntnisstand bewertet. Die Arbeit schließt mit
einer Zusammenfassung relevanter Ergebnisse sowie einem Ausblick zu zukünftigen
Einsatzbereichen und Optimierungspotentialen.
Aktualisiert: 2019-01-15
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Die laserinduzierte Plasmaspektroskopie hat in der jüngeren Vergangenheit
aufgrund der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten einen steigenden Stellenwert für
die Rohstoffindustrie erlangt. Einsatzbereiche von LIBS umfassen beispielsweise die
Untersuchung von Gesteinsformationen in der Geologie, die Analyse von Schlacken
in der Materialtechnik und die Massenstromanalyse entlang der Prozesskette
zwischen Gewinnung und Aufbereitung. Allerdings lässt sich das Verfahren
bislang nur in Bereichen einsetzen, in denen keine EX-Atmosphäre existiert. Gerade
in diesen Bereichen wäre die Analysemethode jedoch von besonderem Interesse
– insbesondere, weil auf Basis der Ergebnisse eine Materialerkennung oder
-zuordnung stattfinden kann. Um LIBS auch in EX-Atmosphäre für die Materialerkennung
als Mittel für die Qualitätssicherung oder Effizienzsteigerung einsetzen
zu können, beschreibt diese Arbeit die Entwicklung eines Konzepts, um genau dies
zu ermöglichen. Das erarbeitete Konzept soll anschließend als Basis zur Weiterentwicklung
eines zukünftigen Demonstrators dienen, um so eine mögliche Umsetzung
unter Tage zu validieren.
Zur effizienten Umsetzung des Analyseverfahrens sind unterschiedliche Teilentwicklungen
sowie Überlegungen notwendig. Die Zusammenhänge dieser einzelnen
Entwicklungen werden hergeleitet und diskutiert. Bedingt durch besondere Herausforderung
zum Einsatz von Komponenten und Geräten in Steinkohlebergwerken
erfolgen alle Überlegungen und Herleitungen anhand des Beispiels der Steinkohle.
Bedingt durch die explosionsfähige Atmosphäre ist der Einsatz von LIBS an besondere
Anforderungen geknüpft, die sich aus den ATEX-Richtlinien ableiten lassen.
Abschließend werden zwei verschiedene Szenarien diskutiert, die für die Umsetzung
von LIBS denkbar sind: (i) der Einsatz von LIBS zur Grenzschichterkennung
als Teil der Automatisierung von Walzenladern und (ii) der Einsatz als Hilfsmittel für
die Aktualisierung von Lagerstättenmodellen im Zuge von Explorationsbohrungen.
Aktualisiert: 2019-01-15
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Aufgrund des steigenden wirtschaftlichen Drucks gewinnt die zustandsbasierte
Instandhaltung immer weiter an Bedeutung. Auch an geringwertigen Maschinen
und Anlagen wird eine präzisere Zustandsbestimmung zunehmend wichtiger.
In Anbetracht der gestiegenen Leistungsfähigkeit und der sinkenden Herstellungskosten
sind günstige Mikrokontroller bereits in der Lage die hierfür erforderlichen
Analysen zuverlässig und in Echtzeit durchzuführen, bevor die Zustandsinformationen
in einem Systemverbund weitergegeben werden, um Produktionsprozesse
zu beeinflussen oder Instandhaltungsprozesse auszulösen. Die Grundlage für die
Zustandsbestimmung rotatorisch angetriebener Maschinen bildet hierbei oft die
Schwingungsanalyse. Diese kann anhand von Mikrofonen (Luftschall), Beschleunigungs-
und Schnellesensoren (Körperschall) und mittels Ultraschallsensoren (Schallemissionsanalyse,
engl. Acoustic Emission) erfolgen, welche im Rahmen einer
Vorauswahl an zwei Lagerprüfständen und einem Wasserkraftwerk verglichen und
bewertet werden. Nachfolgend wird ein prototypisches Überwachungssystem mit
einem kostengünstigen Mikrokontroller aufgebaut und an einem kleinen Lagerprüfstand
validiert.
Neben der Schwingungsanalyse ist auch die dynamische Betriebsfestigkeitsrechnung
eine Methode um den aktuellen Zustand einer Anlage abzuschätzen und die
Restlebensdauer zu prognostizieren. Im Falle von rotierenden An- und Abtriebssträngen
wird oftmals das Drehmoment als wichtigste Eingangsgröße verwendet.
Im Rahmen einer kombinierten Schwingungsanalyse wird aufgezeigt wie mittels
der installierten Schwingungsaufnehmer eine schwingungsbasierte Drehmomentmessung
erfolgen kann, vorgestellt am Beispiel eines Schaufelradbaggergetriebes.
Aktualisiert: 2019-11-27
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Die rasante Zunahme der Rotordurchmesser von Windenergieanlagen erfordert Methoden zur Lastregelung. Eine Reduktion der Lasten, die auf die Struktur der Windkraftanlage wirken, kann durch eine Anpassung der Anstellwinkel der Rotorblätter erfolgen. Die ungleichmäßigen Belastungen auf die Anlage können so reduziert werden. Gleichzeitig steigen Belastungen auf die Pitchlager erheblich. Der unvorhersehbare Ausfall eines Pitchlagers ist kostspielig und gefährdet die Wirtschaftlichkeit einer Windenergieanlage. Eine belastbare Einschätzung des Lagerzustands würde es ermöglichen, ein Lager bei einem Stillstand der Anlage zu wechseln, wenn der Abnutzungsvorrat des Lagers dies wirtschaftlich macht.
Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag zur Verbesserung der Zustandsüberwachung von oszillierenden Wälzlagern insbesondere Pitchlagern von Windenergieanlagen. Zu Beginn werden die Grundlagen der Wälzlagertechnik zusammengefasst. Es folgt eine Abgrenzung dieser Spezialanwendung zum rotierenden Betrieb. Die für die Lager¬anwendung relevanten Auswertungsmethoden für Acoustic Emission werden vorgestellt. Anschließend erfolgt ein formaler Vergleich der verschiedenen Methoden. Zusätzlich wird ein neuer Ansatz zur Schadenspositionsbestimmung an oszillierenden Lagern vorgestellt. Zu diesem Zweck werden die aus der Literatur bekannten Formeln zur Berechnung charakteristischer Schadensfrequenzen umgeformt, sodass ein Drehzahl unab¬hängiger Schadenswinkel verwendet werden kann. Die Erprobung verschiedener Methoden erfolgt unter Verwendung der Daten aus Vorversuchen mit vorgeschädigten Lagern. Diese Erkenntnisse werden für die Versuche an unbeschädigten Lagern angewendet. Es wurde eine große Zahl an Lagern unter einer radialen Last in oszillierender Bewegung betrieben bis zu einem Schaden. Die Auswertung wird zu einem Konzept für den Praxiseinsatz einer noch zu entwickelten Hardware zusam¬men¬gefasst. Die Kombination der Auswertungsmethoden bietet hin¬reichende Informationen über den Lagerzustand bei einem erheblichen Daten¬reduktions¬potential. Der bisherige Stand der Technik, in Bezug auf die Zustands¬über¬wachung, lässt sich so in Effizienz und Erkennungsqualität deutlich übertreffen.
Aktualisiert: 2019-01-15
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Seit Jahren wird die Suche nach Innovationen im Bereich Automatisierung als ein Kernziel der Bergbaubranche genannt. Autonome Maschinen sollen die Gewinnungsprozesse im Bergbau modernisieren und komplexe Aufgaben, ohne Eingreifen des Bedieners, selbstständig ausführen. Das Ziel dieser Entwicklung ist die Steigerung der Produktion, der Sicherheit und die Reduktion der Kosten. Auf lange Sicht ist das Ziel, den Bergbaubetrieb im gesamten Bergwerk zu automatisieren und so die Anwesenheit von Menschen im Grubengebäude zu verringern. Besonders bei Gewinnungsmaschinen ist eine dynamische Anpassung an die Umwelt Voraussetzung für einen autonomen Betrieb. Diese Anpassung kann nur auf Basis von Informationen erfolgen, die die Maschine im Schneidprozess sammelt, um daraus eine eigenständige Handlungsentscheidung zu treffen. Ein Sensor, der bei den in der Gesteinsschneidtechnik durchgeführten Untersuchungen bisher nur unzureichend untersucht wurde, ist der Acoustic Emission Sensor. Acoustic Emission sind durch Energiefreisetzung im Körper gebildete Schallwellen. Bisher wurde keine Untersuchung zur Beeinflussung der Acoustic Emission Signale durch Spanparameter in Gestein durchgeführt.
In der vorliegenden Arbeit wird Acoustic Emission als mögliche Technologie zur Grenzschichterkennung untersucht. Das Ziel ist es, den Einfluss von verschiedenen Spanparametern auf die Schneidkraft und die Acoustic Emission beim Zerspanprozess zu bestimmen und miteinander zu vergleichen. Insgesamt wurden sieben Spanparameter und deren Einfluss auf Acoustic Emission und Schneidkraft untersucht, diese Parameter sind Druckfestigkeit, Schnitttiefe, Schnittgeschwindigkeit, Freiwinkel, Spanwinkel, Spanlinienabstand und Material. Aus den Ergebnissen wurde die Tauglichkeit des Sensors zur Grenzschichterkennung ermittelt.
Aktualisiert: 2019-01-15
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Mit dem Ziel Sicherheits- und Kostenvorteile zu erreichen, werden auch im Rohstoffsektor
Prozesse automatisiert oder Überwachungsfunktionen integriert. Eine
wichtige Grundlage hierfür ist die Sensortechnik. Sie ermöglicht die Erfassung von
Zustandsgrößen und somit die Überwachung von Prozessen oder deren Regelung,
basierend auf dem Ist-Zustand. Der Rohstoffsektor stellt an Sensorsysteme dabei
sehr hohe Anforderungen, unter anderem an deren Genauigkeit und Verfügbarkeit.
Unter anderem müssen die Systeme hohen Umgebungstemperaturen und
Luftfeuchten, Partikeln in der Umgebungsluft und nicht zuletzt explosionsfähigen
Atmosphären widerstehen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein robustes Infrarotkamerasystem für den Einsatz
im Rohstoffsektor in Hard- und Software entwickelt und in Labor- und Feldtests evaluiert.
Das System verwendet langwellige, thermische Infrarotstrahlung und kann
so passiv ohne aktive Beleuchtung arbeiten. Die im Vergleich zu sichtbarem Licht
größere Wellenlänge der verwendeten Strahlung ermöglicht es dem System dabei,
besser mit widrigen Umgebungsbedingungen, wie beispielsweise Staub, zurecht zu
kommen. Aus den vom System gelieferten Infrarotbildern können unter anderem
geometrische Informationen für Automatisierungsaufgaben gewonnen werden.
Darüber hinaus ist es möglich auf die Temperatur von Objekten aufgrund der gemessenen
thermischen Abstrahlung zu schließen.
Die Erkenntnisse dieser Arbeit führten zum einen zu einem robusten und zuverlässig
industriell einsetzbaren Infrarotkamerasystem. Darüber hinaus konnte gezeigt
werden, dass mittels langwelliger Infrarotstrahlung kontaktlose Stoffstromanalysen möglich sind.
Aktualisiert: 2019-01-15
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Die immer weiter steigenden Anforderungen an die Automatisierung stellen auch im Schwermaschinenbau immer neue Fragen an die Sensortechnik. Angelehnt an die Entwicklung der führenden Industrienationen in Richtung Industrie 4.0 haben auch der Bergbau und die Schwerindustrie das Potential dieser Vision entdeckt. Die Digitalisierung der Mine ist für viele Unternehmen im Bergbau das große Thema der Zukunft.
Diese Digitalisierung ist offensichtlich vielschichtig, wie man an den vielen unterschiedlichen und unabhängigen Prozessen in einer modernen Mine erkennen kann: angefangen bei der Gewinnung, dem Transport und der Analyse des Materials, bis hin zu der Aufbereitung, der Qualitätssicherung, der Verladung und parallel dazu dem wiederholten Ablegen und Aufnehmen von Material. Dabei ist die Erfassung der Umgebung der zu automatisierenden Maschinen ein Kernpunkt für die Automatisierung von mobilen Betriebsmitteln. Dies führt unweigerlich zu der Frage der Positionsbestimmung.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein neuartiges Positionsbestimmungssystem vorgestellt, welches auf der Ultra-Breitband (UWB) Technologie basiert. Die Vorteile eines solchen Systems vermögen viele Probleme der zurzeit existierenden Systeme zu lösen.
Die Grundlagen der funkbasierten Positionsbestimmung, welche zum Verständnis der Positionsbestimmung notwendig sind, werden erläutert. Anschließend wird der aktuelle Stand der Technik sowie die Vor- und Nachteile der entsprechenden Systeme aufgezeigt. Die UWB-Funktechnologie und die geleistete Entwicklungsarbeit für das neue Positionsbestimmungssystem werden vorgestellt. Ergebnisse durchgeführter Testmessungen geben Aufschluss über die möglichen Einsatzszenarien des entwickelten Systems. Anschließend werden Fragestellungen der (Prozess-)Sicherheit erörtert und es wird aufgezeigt, wo das neue System in diesem Kontext einen Mehrwert darstellen kann.
Aktualisiert: 2019-01-15
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Unvorhersehbare Brüche von Rundstahlgliederketten reduzieren die Wirtschaftlichkeit der Maschinen, in denen sie Anwendung finden, und führen zudem zur
Gefährdung des Bedienpersonals. Zur Vermeidung solcher Vorfälle sind geeignete Maßnahmen zur Früherkennung notwendig, damit ein möglichst optimaler Zeitpunkt für Reparaturarbeiten oder Kettenwechsel bestimmt werden kann. Die aktuell angewandten, diskontinuierlichen und manuell durchgeführten Kontrollprozesse stellen bei den immer komplexer und leistungsfähiger werdenden Maschinen keine zufriedenstellende Lösung mehr da und sollten um neue, den aktuellen Stand der Technik berücksichtigende Ansätze ergänzt werden.
Die vorliegende Dissertationsschrift greift diese Problematik auf und beschreibt den Entwicklungsprozess eines kettenspezifischen Messsystems, von der Konzeptionsphase bis zur prototypischen Umsetzung, am Beispiel von genormten Rundstahlgliederketten aus den Anwendungsbereichen Bergbau und Hebetechnik. Mit Hilfe eines solchen, speziell an die vorliegenden Randbedingungen angepassten Messsystems ergibt sich jetzt die Möglichkeit, lebensdauerrelevante Größen zuverlässiger zu erfassen und den Zeitpunkt des Kettenwechsels, die sogenannte Ablegereife, besser abzuschätzen. Untermauert wird die Anwendbarkeit des entwickelten Messsystems durch praxisnahe Messkampagnen, die auf verschiedenen statischen und dynamischen Versuchsständen durchgeführt wurden. Die hierbei generierten Ergebnisse zeigen ein hohes Nutzungspotential auf, sodass im Sinne einer zustands-
orientierten Instandhaltung für Anlagen mit Rundstahlgliederketten eine effizientere, sicherere und wirtschaftlichere Nutzung ermöglicht werden kann.
Aktualisiert: 2019-01-15
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„Alles messen, was messbar ist, und messbar machen, was noch nicht
messbar ist“ dieses Zitat, welches dem italienischen Gelehrten Galileo Galilei
zugeschrieben wird, verdeutlicht die besondere Stellung der Messtechnik in den ingenieurwissenschaftlichen Disziplinen. Das Sichtbarmachen von technischen bzw. natürlichen Vorgängen und das damit verbundene Messen von physikalischen
Größen ist seit Jahrtausenden die treibende Kraft für das Verständnis unserer
Umwelt. Heute stehen dem Ingenieur eine Vielzahl von Messprinzipien für
die Beschreibung von technischen Vorgängen zur Verfügung, sodass die Auswahl und damit die Frage nach geeigneter Sensortechnik zunehmend komplexer wird.
Die vorliegende Arbeit erweitert diese Fragestellung um die Betrachtung der Acoustic Emission Technologie, deren Analysemethoden und potentielle
Anwendungsgebiete. Infolge der Fortschritte der digitalen Datenverarbeitung und der Entwicklung hochleistungsfähiger Messtechnik ist die Acoustic Emission
Messtechnik in den letzten Jahren immer mehr in den Fokus wissenschaftlicher aber auch industrieller Applikationen gerückt.
Durch die Vielzahl der Anwendungsmöglichkeiten zeigt sich zum einen, welches Potential in dieser Technologie steckt, zum anderen jedoch auch, dass die
Algorithmenentwicklung zur Beschreibung der Acoustic Emission Signale weiter
voranschreiten und für jeden Anwendungsfall angepasst werden muss. Im
Rahmen dieser Arbeit werden drei grundlegende Vorgehensweisen für die Analyse
von Acoustic Emission Signalen vorgestellt - statistische Analysemethoden im
Zeitbereich,frequenzbasierte Analysemethoden und Bursterkennung mit an-
schließender signalformbasierter Analyse. Die unterschiedlichen Analyse-
methoden werden am Beispiel von vier Anwendungsfällen (Material-
erkennung beim Zerspanungsvorgang, Stoffstrom- und Einzelkorncharakterisierung von Kalziumsulfat-Rohstoffen, Rissinitiierung und Risswachstum am Beispiel von Dauerschwingversuchen und Maschinendiagnose am Beispiel der Überwachung von oszillierenden Wälzlagern) gegenübergestellt.
Aktualisiert: 2021-07-09
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Mit der stetig wachsenden Weltbevölkerung steigt auch der Rohstoffbedarf auf allen Ebenen der Bedürfnishierarchie und erfordert zunehmend eine effektivere und nachhaltigere Nutzung von Ressourcen. Für die Entwicklung autonomer oder semi-autonomer Maschinen ist die Umfelderfassung essentiell und bildet daher innerhalb der Rohstoffindustrie ein stark nachgefragtes Forschungsfeld.
Zahlreiche Ansätze werden in diesem Zusammenhang mit Hilfe optischer Technologien verfolgt. Ein neuer Ansatz wurde im Rahmen des öffentlichen Verbund-Forschungsprojektes „Scanning-Digital Beam Forming“ (S-DBF) angegangen, in dem ein mehrdimensional-abbildendes Radarsystem speziell für die Rohstoffindustrie entwickelt wurde.
Im Vergleich zu optischen Technologien können elektromagnetische Wellen im Gigahertz-Bereich Staub, Nebel, Regen usw. durchdringen, was eine notwendige Eigenschaft für Automatisierungsaufgaben im Bergbau darstellt. Ferner besitzt der robuste Aufbau des Radarsensors durch die Anwendung von digitaler Strahlenformung (engl.: digital beam forming, DBF) keinerlei bewegte Bauteile oder Komponenten und bedarf nahezu keines Wartungsaufwandes.
Der abbildende DBF-Radarsensor bildet eine generische Plattform und kann in mehreren konkreten Anwendungen im rohstofftechnischen Bereich zur Umfelderfassung, zum Kollisionsschutz oder im Rahmen eines Assistenzsystems verwendet werden.
Der Schwerpunkt der Dissertationsschrift liegt in der digitalen Signalverarbeitung bzw. in der Evaluation verschiedener Algorithmen zur Entfernungs- und Winkelbestimmung. Während die Bestimmung der Zielentfernung R durch Bildung des Spektrums erfolgt, gibt die Phasenauswertung in Querrichtung Aufschluss über die Richtung Θ eines Ziels. Drei FFT-basierte (Basis-, nichtlineares und autoregressives Verfahren) und drei subraumbasierte Verfahren (MUSIC-, ESPRIT-Verfahren und matrix-pencil Methode) wurden im Rahmen dieser Arbeit implementiert und gegenübergestellt. Im Bereich der adaptiven Zieldetektion wurden die CFAR-Varianten cell-averaging ohne und mit greatest-of -Auswahl sowie ordered statistic auf ihre Eignung hin untersucht.
Im Rahmen einer mehrmonatigen praxisnahen Messkampagne konnte die Anwendbarkeit des DBF-Radarsystems auf einem Seilbagger erfolgreich demonstriert werden. Die Erkenntnisse dieser Arbeit führten zu konkreten industriellen Lösungen, die derzeit für den Einsatz auf Gewinnungsmaschinen implementiert werden.
Aktualisiert: 2021-07-09
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Die Gewinnung von mineralischen Rohstoffen trägt entscheidend zur Zukunftsfähigkeit moderner Gesellschaften bei. Für die europäische Wirtschaft ist daher ein Zugang zu Bodenschätzen von strategischer Bedeutung. Der nachhaltige und effiziente Abbau von Rohstoffen ist unerlässlich für die Rohstoffindustrie, wodurch sie sich jedoch mit vielen Herausforderungen konfrontiert sieht.
Das Streben nach erhöhten Automatisierungsgraden ist in dieser rauen und Effizienz fordernden Umgebung die Motivation für die Anpassung modernster Sensorik an das bergbauliche Umfeld. Für einen autonomen, mannlosen Gewinnungsprozesses ist es erforderlich, die räumliche Position des Gewinnungsgerätes exakt und kontaktlos zu bestimmen und zu verfolgen.
Die vorliegende Arbeit beschreibt die Möglichkeiten der Positions- und Lagebestimmung mittels inertialer Navigation in der Rohstoffindustrie. Im Rahmen dieser Arbeit wurde untersucht, wie das Kosten-/ Genauigkeitsverhältnis für ein inertiales Positions- und Lagebestimmungssystem durch entsprechende Stützungsmöglichkeiten optimiert werden kann.
Bis dato ist kein zuverlässiges und wirtschaftliches Navigationssystem für den untertägigen Einsatz bekannt. Dennoch hängt der Erfolg der Automatisierungs-bemühungen zu großen Teilen von einer derartigen Technologie ab. Somit ist die Entwicklung eines derartigen Systems ein wichtiger Schritt hin zum vollautomatischen, unbemannten Bergwerk. Neben der erhöhten Sicherheit für die Belegschaft senkt eine vollautomatisierte Förderung auch die Produktionskosten.
Mit der Kombination aus robuster Inertialsensorik und innovativen Korrektur- und Stützungsalgorithmen steht der Rohstoffindustrie ein leistungsfähiges System zur Verfügung, das durch die Verknüpfung mit weiteren Sensoren zu einem Multisensorkonzept erweitert werden kann. Somit kann die automatisierte Positions- und Lagebestimmung von untertägigen Gewinnungsmaschinen mittelfristig ermöglicht werden.
Aktualisiert: 2021-07-09
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Aktuelle Prozessüberwachungssysteme nutzen meist zweidimensionale Fließbilder zur Darstellung und Überwachung von Prozessen. Die hierdurch möglichen Darstellungen sind geeignet um einfache Situation für Menschen lesbar abzubilden. Jedoch können diese bei komplexeren Prozessen unübersichtlich und mit zu vielen Informationen überladen werden. Dies hat zur Folge, dass die Darstellung vereinfacht oder auf mehrere Fließbilder aufgeteilt werden muss. Hierdurch können detailliertere Informationen verloren gehen oder Zusammenhänge für den Benutzer schwerer zu erkennen werden.
In der vorliegenden Arbeit wird betrachtet, inwiefern ein Mehrwert durch eine 3D-Modell-basierte Darstellung der Prozessüberwachung hinzugewonnen werden kann. Eine 3D-Modell-basierte Überwachung kann einige Probleme der zweidimensionalen Fließbilder umgehen. Eine räumliche Darstellung ist für einen Menschen intuitiver zu verstehen, da sie eher der Realität entspricht als ein zweidimensionales Fließbild. Weiterhin können komplexe Situationen informationsverlustfrei abgebildet werden, da bei einer 3D-Modell-basierte Darstellung die Ansicht rotiert und skaliert werden kann. Dies erlaubt, bei einer geeigneten Umsetzung einer dreidimensionalen Visualisierung, einen sehr hohe Informationsdichte auf intuitive und übersichtliche Weise für Benutzer eines 3D-Modell-basierten Prozessüberwachungssystems zur Verfügung zu stellen. Hierzu wurde ein 3D-Modell-basiertes Prozessüberwachungssystem (das 3D-SCADA-System) entwickelt und umgesetzt. Das 3D-SCADA-System bietet eine dreidimensionale Visualisierung, die als zentraler Anlaufpunkt für die Prozessüberwachung gilt. Diese kann kontextrelevante Information anzeigen und ermöglicht Zugriff auf weitere dreidimensionale Visualisierungen oder zweidimensionale Fließbilder, welche in Summe eine intuitive verständliche Aufbereitung von Informationen einer Prozessüberwachung bieten.
Aktualisiert: 2019-01-15
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