Frühzeitige Schadensdetektion in Getrieben mit KI

Sensorkonzept und Datenverarbeitung mittels Künstlicher Intelligenz zur Früherkennung von Schäden und deren Lokalisation in Getriebeanwendungen

Das Projekt befasst sich mit der frühzeitigen Schadensdetektion in Getriebeanwendungen mittels Künstlicher Intelligenz. Im Mittelpunkt steht die zuverlässige Erkennung von Grübchenschäden an einem einstufigen industriellen Planetengetriebe. Planetengetriebe kommen aufgrund ihrer kompakten Bauweise und hohen Leistungsdichte in zahlreichen industriellen Anwendungen zum Einsatz. Eine möglichst frühe Erkennung von Schäden ist daher von großer Bedeutung, um ungeplante Ausfälle, hohe Reparaturkosten und Folgeschäden zu vermeiden sowie Wartungs- und Instandhaltungsmaßnahmen zustandsorientiert planen zu können.

Im Rahmen des Vorhabens werden Grübchenschäden auf einem einzelnen Zahn der Sonne untersucht. Nach ISO 6336-5 liegt das Ausfallkriterium für einsatzgehärtete Zahnräder bei 4 % Grübchenfläche bezogen auf die Fläche einer einzelnen aktiven Zahnflanke. Im Projekt werden bewusst deutlich kleinere Schadensausprägungen betrachtet. Der untersuchte Schadensbereich liegt zwischen 0,5 % und 4 %. Damit konzentriert sich das Vorhaben auf die frühzeitige Detektion von Schäden vor Erreichen des normativen Ausfallkriteriums.

Die experimentellen Untersuchungen erfolgen an einem Prüfstand, der als Inline-Konzept (2-Motoren-Konzept) aufgebaut ist. Insgesamt werden die Messdaten von drei baugleichen Getrieben im Projekt ausgewertet. Die Messdaten und Auswertungen dieser Getriebe werden miteinander verglichen, um die Detektierbarkeit der Schäden über mehrere baugleiche Prüfgetriebe hinweg zu bewerten. Zur Datenerfassung werden drei Beschleunigungssensoren an unterschiedlichen Positionen am Getriebe montiert. Dadurch wird untersucht, welchen Einfluss die Sensorposition auf die Detektierbarkeit der Grübchenschäden hat. Zusätzlich werden Drehzahl und Drehmoment variiert, um unterschiedliche Betriebsbedingungen abzubilden und deren Einfluss auf die Erkennbarkeit der Schäden zu untersuchen.

Zunächst werden Referenzmessungen ohne Schaden durchgeführt, um den gesunden Zustand des Getriebes zu erfassen. Anschließend wird der kleinste Grübchenschaden künstlich mit einer CNC-Fräsmaschine auf die Sonne aufgebracht. Nach dem Einbringen des Schadens wird erneut der Versuchsplan am Prüfstand abgefahren. Danach wird der Schaden schrittweise größer gefräst und der Versuchsplan jeweils erneut abgefahren. Auf diese Weise entstehen Messdaten für verschiedene definierte Schadensgrößen zwischen 0,5 % und 4 %. Die tatsächliche Oberfläche der eingebrachten Schäden wird für jedes Zahnrad mit einem Digitalmikroskop bestimmt.

Die aufgenommenen Vibrationsdaten werden mit zwei unterschiedlichen Ansätzen ausgewertet. Zum einen wird eine physikalisch basierte Auswertemethode eingesetzt. Diese basiert auf der Analyse charakteristischer Frequenzanteile des Getriebes, insbesondere der Zahneingriffsfrequenzen, ihrer Harmonischen sowie der zugehörigen Seitenbänder. Für die Schadensdetektion werden Änderungen in diesen Frequenzbereichen zwischen Messungen im gesunden und im geschädigten Zustand betrachtet.

Zum anderen wird eine KI-basierte Auswertung auf Basis eines Autoencoders umgesetzt. Der Autoencoder wird ausschließlich mit Vibrationsdaten des gesunden Getriebezustands trainiert. Anschließend werden sowohl Messdaten des gesunden Zustands als auch Messdaten mit unterschiedlichen Schadensgrößen durch das Modell verarbeitet. Dabei rekonstruiert der Autoencoder die eingegebenen Vibrationsdaten. Die Abweichung zwischen den eingegebenen Messdaten und den rekonstruierten Daten wird berechnet und als Maß dafür verwendet, wie stark sich der jeweilige Zustand vom gesunden Getriebezustand unterscheidet. Auf Basis dieser Rekonstruktionsabweichung erfolgt die Anomaliedetektion.

Abschließend werden die physikalisch-basierte Schadensdetektion und die Autoencoder-basierte Anomaliedetektion miteinander verglichen. Dabei wird bewertet, inwieweit sich die beiden Ansätze zur frühzeitigen Detektion sehr kleiner Grübchenschäden an der Sonne eines industriellen Planetengetriebes eignen. Zusätzlich werden die Auswertungen der drei baugleichen Getriebe vergleichend betrachtet. Ergänzend wird im Rahmen einer Methodenentwicklung untersucht, ob und in welchem Umfang eine Lokalisation der Schäden an der Sonne möglich ist.

Das Projekt 1036 I der Forschungsvereinigung Antriebstechnik e.V. (FVA) wurde über Eigenmittel finanziert.