Voraussagende Instandhaltung (Predictive Maintenance, PdM) und Zustandsüberwachung (Condition Monitoring, CM) sind zunehmende Bestandteile fortschrittlicher Wartungsstrategien im Zeitalter von Industrie 4.0. Durch die Nutzung der Echtzeitdaten von Maschinen und Anlagen können potenzielle Störungen vorhergesagt, präventive Maßnahmen zu Ausfallzeitminimierung ergriffen und die Lebensdauer der Anlagen verlängert werden. Die Effektivität derartiger Systeme hängt grundlegend von einer zuverlässigen und ununterbrochenen Datenerfassung und -übermittlung durch drahtlose intelligente Sensoren ab. Die Qualität des Funkkanals beeinflusst dabei die Güte der Sensordaten wesentlich. Zur erfolgreichen Implementierung von PdM-tauglichen Sensornetzwerken, ist ein Verständnis der wellenphysikalischen Mechanismen, die die Funkkommunikation ermöglichen, entscheidend. Wellenausbreitungsphänomene wie Mehrwegeschwund, Absorption, Reflexion, Streuung und Beugung können die Signalintegrität erheblich beeinflussen. In industriellen Innenräumen verstärken Hindernisse, wie Stahlstrukturen oder metallische Maschinen und Anlagen diese Effekte. Innovative Ansätze zur Erhöhung der Funkkanalstabilität, -zuverlässigkeit und -effizienz in komplexen Umgebungen, beinhalten die Implementierung adaptiver Kommunikationssysteme, die Nutzung von neu zugewiesenen Frequenzbändern und die Anwendung kognitiver Funktechnologie. Die Implementierung derartiger Technologieansätze wird zu einer deutlichen Verbesserung der Wartungseffizienz und Betriebssicherheit von Industrieanlagen und damit zu einer signifikanten Steigerung der Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit in der Industrie führen. Dieses Kapitel beschäftigt sich mit physikalischen Implementierungsaspekten der Drahtloskommunikation unter schwierigen industriellen Bedingungen vor dem Hintergrund der Integration von CM in PdM. Dabei werden theoretische und praktische Einblicke in die Wellenausbreitung drahtloser Sensoren im GHz-Bereich und deren Einsatz in industriellen Umgebungen vermittelt.

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Sensornetzwerke im Condition Monitoring und in Predictive Maintenance

  • Olaf C. Haenssler

摘要

Voraussagende Instandhaltung (Predictive Maintenance, PdM) und Zustandsüberwachung (Condition Monitoring, CM) sind zunehmende Bestandteile fortschrittlicher Wartungsstrategien im Zeitalter von Industrie 4.0. Durch die Nutzung der Echtzeitdaten von Maschinen und Anlagen können potenzielle Störungen vorhergesagt, präventive Maßnahmen zu Ausfallzeitminimierung ergriffen und die Lebensdauer der Anlagen verlängert werden. Die Effektivität derartiger Systeme hängt grundlegend von einer zuverlässigen und ununterbrochenen Datenerfassung und -übermittlung durch drahtlose intelligente Sensoren ab. Die Qualität des Funkkanals beeinflusst dabei die Güte der Sensordaten wesentlich. Zur erfolgreichen Implementierung von PdM-tauglichen Sensornetzwerken, ist ein Verständnis der wellenphysikalischen Mechanismen, die die Funkkommunikation ermöglichen, entscheidend. Wellenausbreitungsphänomene wie Mehrwegeschwund, Absorption, Reflexion, Streuung und Beugung können die Signalintegrität erheblich beeinflussen. In industriellen Innenräumen verstärken Hindernisse, wie Stahlstrukturen oder metallische Maschinen und Anlagen diese Effekte. Innovative Ansätze zur Erhöhung der Funkkanalstabilität, -zuverlässigkeit und -effizienz in komplexen Umgebungen, beinhalten die Implementierung adaptiver Kommunikationssysteme, die Nutzung von neu zugewiesenen Frequenzbändern und die Anwendung kognitiver Funktechnologie. Die Implementierung derartiger Technologieansätze wird zu einer deutlichen Verbesserung der Wartungseffizienz und Betriebssicherheit von Industrieanlagen und damit zu einer signifikanten Steigerung der Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit in der Industrie führen. Dieses Kapitel beschäftigt sich mit physikalischen Implementierungsaspekten der Drahtloskommunikation unter schwierigen industriellen Bedingungen vor dem Hintergrund der Integration von CM in PdM. Dabei werden theoretische und praktische Einblicke in die Wellenausbreitung drahtloser Sensoren im GHz-Bereich und deren Einsatz in industriellen Umgebungen vermittelt.