Sensorik

Zustandsdiagnose auf drahtlosen Sensorknoten

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In Bild 2 sind die partielle DFT in Fließkomma- und Ganzzahlberechnung sowie der Gesamtverlauf der DFT dargestellt. Die partielle Fließkommaberechnung stimmt mit dem ursprünglichen Verlauf vollständig überein. Die Ganzzahlberechnung weist im Vergleich zu den Fließkommaberechnungen Abweichungen in der Ausprägung der Amplituden von bis zu 30% auf. Ursache dafür ist die Größenbegrenzung des Wertebereichs auf der MCU von maximal 4 Byte. Die dominanten Spektrallinien sind trotz dieser Abweichungen eindeutig identifizierbar.

Bei weiteren Schwingungsmessungen wurde festgestellt, dass die dominanten Frequenzen mit der Geschwindigkeit des Schiffes variieren. Durch Auswertung der an den tatsächlichen Messstellen anfallenden Daten wurde deutlich, dass die ursprünglich identifizierten Frequenzbereiche zwischen 1 und 1,3 kHz über mehr als 800 Hz differieren können und somit die Berechnung des gesamten Spektralbereichs notwendig wird. Vor dem Hintergrund der vorgesehenen Energieversorgung von 500 mWs durch Energy Harvesting würde die dafür benötigte Rechenzeit der MCU in einer negativen Energiebilanz resultieren.

Durch die stark schwankenden Frequenzen im Schiffsgetriebe kommt eine Verwendung der DFT auf der MCU nicht in Frage. Abhilfe schafft die Berechnung und Auswertung von Indikatoren. Der Effektivwert der Beschleunigung, der Betrag des maximal auftretenden Messwerts sowie der Körperschallkennwert (K(t)), der einer möglichen Schädigungsklasse zugeordnet werden kann, sind neben relevante Indikatoren, die aus einer aktuellen Schwingungsmessung mit simplen Rechenoperationen bestimmt werden können.

Signalkennwerte auf dem Mikrocontroller

Liegen die Indikatoren in einem vorher definierten Toleranzbereich, werden lediglich die berechneten Kennwerte übertragen. Liefern die Indikatoren Hinweise auf eine Schädigung, so wird die gesamte Datenmenge übertragen, um auf einem übergeordneten System eine detaillierte Signalanalyse (z.B. Frequenzanalyse und Hüllkurvenanalyse) durchführen zu können. Die Übertragung der gesamten Messdaten wird in Anlehnung an Methoden zur Zustandsüberwachung bei Windenergieanlagen als zusätzliche Absicherung einmal täglich durchgeführt. Die Rechenzeit für 23 aussagekräftige Indikatoren beträgt mit der MCU lediglich 8,5 s.

Durch die Berechnung von Signalkennwerten sinkt der Aufwand für die stündliche drahtlose Datenübertragung. RFID bietet die Möglichkeit mit einem aktiven Lesegerät den Sensorknoten passiv auszulesen. Das heißt, der Sensorknoten muss nicht die Energie für die eigentliche Funkübertragung bereitstellen, sondern lediglich für die Überführung der Messdaten durch die MCU an die RFID-Funkschnittstelle. Durch die Festlegung, dass ein Rohdatensatz einmal täglich übertragen werden soll, steigt der Aufwand an die RFID-Technologie.

Bei der Funkübertragung von den oben genannten 8192 Messdaten wurde eine Übertragungszeit von 61 s gemessen. Diese Zeit gilt es geschickt einzuplanen (z. B. durch Verzicht einer Messung oder Aufteilung der Funkübertragung), damit weiterhin eine positive Energiebilanz vorliegt. Des Weiteren werden industrielle Funkstandards wie ZigBee oder Bluetooth analysiert. Möglicherweise zeigen sich bei Verwendung der alternativen Funktechnologien Vorteile hinsichtlich der Übertragungszeit oder der benötigten Energiemenge.

Effizienter und zeitsparender Rechenvorgang

Neben der vorgestellten Lösung wird ein weiterer Ansatz verfolgt. Die Nutzung eines leistungsstärkeren digitalen Signalprozessors (DSP) bietet die Möglichkeit, eine Fast-Fourier-Transformation (FFT) auf dem Sensorknoten durchführen zu können. Die Abbildung einer FFT ist mit dem PIC18F47J13 durch den geringen Speicherbereich von lediglich 3760 Bytes RAM nicht möglich. Daher wird ein dualer Ansatz verfolgt, indem die stromsparende MCU für die Steuerung des Sensorboards zuständig ist (Aktivierung der Sensoren, Ablegen der Messdaten im Speicher), während der DSP zur Berechnung der FFT zugeschaltet wird. Beispielsweise verfügt der TMS320C5505 (Texas Instruments) über einen Coprozessor, der für die Berechnung einer FFT mit 1024 Werten ausgelegt ist und damit sehr energieeffizient arbeiten kann.

Im ersten Schritt wurden 8192 Werte rein softwarebasiert berechnet. Für die Berechnung des Frequenzspektrums gemäß der DFT auf dem Mikrocontroller wurden lediglich 4 s bei einem Rechentakt von 1000 MHz benötigt, wobei eine Energiemenge von 60 mWs notwendig wurde. Diese Energiemenge ist in Verbindung mit dem Betrieb der Sensorik für die Messung und das Speichern der Daten mit den eingangs erwähnten 500 mWs noch zu hoch. Deshalb wird im weiteren Verlauf die Berechnung der FFT auf dem Hauptprozessor in für den Coprozessor berechenbare Längen separiert, sodass der Rechenvorgang energieeffizienter und zeitsparender vollzogen werden kann. Eine Analyse des daraus resultierenden Energiebedarfs schließt die weiteren Untersuchungen ab.

Förderhinweis:

Das Projekt „DriveCoM – Einsatz drahtloser Kommunikationstechnologie zur wirtschaftlichen Zustandsüberwachung von Schiffsgetrieben“ mit dem Förderkennzeichen 03SX350A wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft (BMWi) im Rahmen des Forschungsprogramms „Maritime Technologien der nächsten Generation“ im Themenfeld „Schiffstechnik“ gefördert und vom Projektträger Jülich (PT-J) betreut.

Referenzen

[Dav98] Davies, A.: "Handbook of Condition Monitoring - Techniques and Methodology", Springer Science+Business, 1st Edition, Dordrecht 1998.

[Lan12] Lang, K. D; Benecke, S.; Kravcenko, E.: "Entwurfsunterstützung für Energieautarke Condition Monitoring Systeme", Abschlussbericht zum Forschungsvorhaben 16V3377, GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH, Berlin 2012.

[Sch13] Schröder, T.: "Funk-Sensornetzwerk belauscht Maschinen", in: weiter.vorn, Fraunhofer-Gesellschaft, H. 2-2013, pp. 14-15.

[Wes07] Wessely, M., et. al.: "Monitoring of Roller Bearings in the Context of Predictive Maintenance", in: First International EURASIP Workshop on RFID Technology, RFID 2007, Wien 2007.

* Stefan Lorisch ist Wissenschaftlich Technischer Mitarbeiter,

* Sebastian Schirrmacher ist Projektingenieur bei IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover.

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