Sensorik Zustandsdiagnose auf drahtlosen Sensorknoten

Mit Hilfe einer Datenanalyse auf einem Mikrocontroller in unmittelbarer Nähe der Messstelle entstehen intelligente Sensorknoten, die eine Zustandsprognose von Getriebebauteilen ermöglichen.

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ISH Ingenieursozietät GmbH

Würth Elektronik eiSos GmbH & Co. KG

NetModule AG

IPH Institut für integrierte Produktion Hannover gGmbH

Die Entwicklung von miniaturisierten, energieautarken Sensorknoten zur drahtlosen Überwachung von Schiffsgetrieben ist Ziel des aktuellen Forschungsprojekts DriveCoM „Einsatz drahtloser Kommunikationstechnologie zur wirtschaftlichen Zustandsüberwachung von Schiffsgetrieben“ des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH).

Die Zustandsdiagnose erfolgt mit Hilfe von verteilten energieautarken Sensorknoten, die kabellos miteinander kommunizieren können [Lan12]. Vorteil des drahtlosen Sensornetzwerkes ist der Verzicht auf den notwendigen Verkabelungsaufwand an schwer zugänglichen Stellen im gekapselten Getriebe. Durch die energetische Versorgung des Sensorknotens mittels Energy Harvesting-Technologien, wird der Verkabelungsaufwand weiter reduziert und Wartungseinsätze zum Austausch erschöpflicher Energieversorgungen, wie Batterien, entfallen [Sch13].

Für die Zustandsüberwachung im Schiffsgetriebe sollen Schwingungen gemessen und unmittelbar an der Messstelle auf kritische Betriebszustände und Entwicklungen analysiert werden [Dav98]. Zur Realisierung der autarken Funktionalität der Sensorknoten muss eine intelligente Recheneinheit die notwendigen Prozesse steuern und überwachen. Dazu wurden verschiedene Mikrocontroller (MCU) hinsichtlich ihres Energieverbrauchs analysiert. Der PIC18F47J13 von Microchip benötigt im Betriebszustand lediglich 5,8 μA und verfügt über Sleep-Modi, in denen lediglich Ströme im nA-Bereich benötigt werden. Gleichzeitig verfügt die MCU über einen Rechentakt von 48 MHz.

Sensorboard mit Schwingungssensor

Zur Speicherung der Schwingungsdaten ist auf dem Sensorknoten noch ein zusätzlicher FRAM mit 2 MBit Speicherkapazität vorgesehen, da die verwendete MCU nur über 3760 Byte RAM verfügt. Alle Komponenten sind für den Betrieb bei 3,3 V Eingangsspannung ausgelegt und werden auf einem Sensorboard zusammengefügt (Bild 1).

Die Auswahl eines geeigneten Schwingungssensors erfolgt anhand der Funktionskriterien Signalbandbreite, Messbereich, Empfindlichkeit sowie der notwendigen Versorgungsspannung und Leistungsaufnahme. Der Schwingungssensor ADXL350 (Analog Devices) weist eine Signalbandbreite von 1600 Hz, einen Messbereich bis zu 8 g, eine Empfindlichkeit von 512 LSB/G sowie eine variable Eingangsspannung von 2 bis 3,6 V bei 140 μA Stromverbrauch auf.

Darüber hinaus verfügt das Sensorboard über weitere Anschlussmöglichkeiten für die Energieversorgung und zusätzliche Peripherie. Für den Betrieb der applizierten und angeschlossenen Hardwarekomponenten auf dem Sensorboard wird eine Energie von 50 mW einmal stündlich für eine Messzeit von 10 s benötigt. Im Folgenden werden die Berechnungsgrundlagen der Signalanalyse vorgestellt und auf dem Mikrocontroller umgesetzt.

Mit Hilfe der vorgestellten Hardware kann die Zustandsdiagnose mit Hilfe von Signalverarbeitungsalgorithmen erfolgen. Wichtigstes Diagnosewerkzeug für die Zustandsüberwachung stellt die Frequenz- und Hüllkurvenanalyse dar [Wes07]. Durch Krafteinwirkung des Schiffsmotors auf das Getriebe, werden alle Bauteile (z.B. Lager, Wellen, Zahnräder) zur Schwingung angeregt.

Durch Kenntnis der Kinematik und der Geschwindigkeit des Getriebes lassen sich einzelne Frequenzen direkt bestimmten Bauteilen zuordnen. Um die auftretenden Frequenzen aus den gemessenen Schwingungsdaten zu identifizieren, ist die Anwendung der Diskreten Fourier Transformation (DFT) notwendig. Der Algorithmus wurde für den PIC18F47J13 optimiert, um Rechenzeit und die damit benötigte Energiemenge zu reduzieren.

Die Berechnung einer DFT erfolgt gemäß der Gleichung:

N steht für die Anzahl, der in die Berechnung eingehenden Werte. Mit Hilfe der Indizes k und j erfolgt eine Gewichtung der Werte für den zugehörigen Frequenzbereich. Rechenoperationen mit Sinus- und Kosinusfunktionen können auf einem Mikrocontroller vorab hinterlegt werden, um den Rechenaufwand zu reduzieren. Dazu werden die komplexen Faktoren der Gleichung bestimmt, um die Berechnungen für Sinus- und Kosinuswerte einmalig vorab tätigen und in einer Lookup-Tabelle speichern zu können. Der Messwert wird aus dem statischen Speicher geladen, die Gewichtung der Frequenzanteile bestimmt und aufsummiert. Abschließend werden aus Real- und Imaginäranteil die Vektorlängen berechnet.

Frequenzanalyse auf dem Mikrocontroller

In Voruntersuchungen in Form von Schwingungsmessungen im Schiffsgetriebe konnte ein zugehöriges Frequenzspektrum aufgenommen werden. Die Betrachtung des Frequenzspektrums ergab, dass signifikante Spektrallinien in einem begrenzten Frequenzbereich auftreten. Daher wird die DFT auf der MCU nur im Bereich des identifizierten Spektralbereichs von 1 kHz bis 1,3 kHz berechnet, was als Berechnung einer partiellen DFT bezeichnet wird. Die Rechenzeit für die 9,1 Mio. auftretenden Fließkommaoperationen, für ein Datenvolumen von 8192 Werten beträgt 10 min und 31 s. Eine Möglichkeit zur Reduzierung der Rechenzeit besteht in der Transformation der Fließkommazahlen in Ganzzahlen. Die Ganzzahloperationen reduzieren die Berechnungszeit um weitere 2 min und 19 s.

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