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Dynamische Schmierzustandserkennung Öl-Luft-geschmierter Spindellager

  • Christian Brecher , Daniel Christoffers und Stephan Neus
Veröffentlicht/Copyright: 22. Mai 2020
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Aus der Zeitschrift Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Band 115 Heft 5

Kurzfassung

Kern des vorliegenden Fachbeitrags ist die Untersuchung der dynamischen Detektierbarkeit des Schmierzustandes von Spindellagern unter Öl-Luft-Schmierung. Zunächst wird die verwendete Prüfumgebung vorgestellt, um im Anschluss die Auswertemethodik zu erörtern. Abschließend wird die entwickelte Methodik auf drei äquidistante Drehzahlstufen angewendet und gezeigt, dass eine Trennung unterschiedlicher Schmierzustände möglich ist.

Abstract

The goal of the present article is the investigation of the dynamic detectability of the lubrication state of spindle bearings under oil-air-lubrication. First, the test environment is shown, subsequently, the evaluation methodology is presented. Finally, the developed methodology is applied to three equidistant speed levels and it shows that it is possible to differentiate between different lubrication states.

Prof. Dr.-Ing. Christian Brecher, geb. 1969, war zwischen 1995 und 2001 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Oberingenieur der Abteilung Maschinentechnik am WZL der RWTH Aachen beschäftigt und promovierte 2002 an der Fakultät für Maschinenwesen. Im Jahr 2004 wurde er zum Universitätsprofessor für Werkzeugmaschinen ernannt.

Dipl.-Ing. Stephan Neus, geb. 1984, ist seit 2014 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am WZL der RWTH Aachen tätig. Seit 2019 leitet Herr Neus als Oberingenieur die Abteilung Maschinentechnik.

Daniel Christoffers, M. Eng., geb. 1990, studierte Maschinenbau mit Fachrichtung Entwicklung und Konstruktion. Seit Mai 2017 ist er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen in der Abteilung Maschinentechnik tätig. Sein Forschungsschwerpunkt ist das Condition Monitoring von Spindellagern mit Schwerpunkt auf die Schmierzustandserkennung und Quantifizierung.

Literatur

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Online erschienen: 2020-05-22
Erschienen im Druck: 2020-05-28

© 2020, Carl Hanser Verlag, München

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. Im Angesicht der Ohnmacht
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Maschinelles Lernen
  6. Detektion von Anomalien in automatisierten Schraubprozessen
  7. Mensch-Roboter-Kollaboration
  8. Vorgehensmodell zur Integration der Mensch-Roboter-Kollaboration
  9. Smart Devices
  10. Informationsaufbereitung für Smart Devices
  11. Datenbasierte Dienstleistung
  12. Temperaturüberwachung und automatisierte Bestandsbuchungen im intelligenten Ladungsträgermanagement
  13. Produktionsstrategien
  14. Über den Wertkettenansatz zur Customer Centricity
  15. Ki-Basierte Systeme
  16. KI-gestützte Prozessüberwachung in der Zerspanung
  17. Sensornetzwerk
  18. Optisches Multi-Sensornetzwerk zur Instandhaltung
  19. Traceability-Systeme
  20. Implementierung von unternehmensübergreifender Traceability
  21. Process Mining
  22. Datenanalyse in Produktionsprozessen
  23. Supply-Chain-Management
  24. Verbreitungsgrad von Supply-Chain-Management-Methoden
  25. Suppy-Chain-Management
  26. Supply-Chain-Management 4.0
  27. Montage
  28. Webbasiertes Framework und Apps für die Montage
  29. Werkzeugmaschinen
  30. Dynamische Schmierzustandserkennung Öl-Luft-geschmierter Spindellager
  31. Energieeffizienz
  32. Ganzheitliche Energieeffizienz in Produktionsstätten
  33. Instandhaltung
  34. Vorausschauende Instandhaltung – Wenn der Digitale Schatten an seine Grenzen stößt
  35. Digitaler Zwilling
  36. Modelle als Grundlage für den Digitalen Zwilling
  37. Digitalisierung
  38. Interoperabilität als Erfolgsfaktor für die vernetzte, adaptive Produktion
  39. Informationssystem
  40. Effektives Wertstromdesign 4.0
  41. Cyber-Physische Systeme
  42. Beschreibungsmodell zur Standardisierung von Schnittstellen für Cyber-Physische Module
  43. Vorschau/Preview
  44. Vorschau
https://doi.org/10.3139/104.112293

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. Im Angesicht der Ohnmacht
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Maschinelles Lernen
  6. Detektion von Anomalien in automatisierten Schraubprozessen
  7. Mensch-Roboter-Kollaboration
  8. Vorgehensmodell zur Integration der Mensch-Roboter-Kollaboration
  9. Smart Devices
  10. Informationsaufbereitung für Smart Devices
  11. Datenbasierte Dienstleistung
  12. Temperaturüberwachung und automatisierte Bestandsbuchungen im intelligenten Ladungsträgermanagement
  13. Produktionsstrategien
  14. Über den Wertkettenansatz zur Customer Centricity
  15. Ki-Basierte Systeme
  16. KI-gestützte Prozessüberwachung in der Zerspanung
  17. Sensornetzwerk
  18. Optisches Multi-Sensornetzwerk zur Instandhaltung
  19. Traceability-Systeme
  20. Implementierung von unternehmensübergreifender Traceability
  21. Process Mining
  22. Datenanalyse in Produktionsprozessen
  23. Supply-Chain-Management
  24. Verbreitungsgrad von Supply-Chain-Management-Methoden
  25. Suppy-Chain-Management
  26. Supply-Chain-Management 4.0
  27. Montage
  28. Webbasiertes Framework und Apps für die Montage
  29. Werkzeugmaschinen
  30. Dynamische Schmierzustandserkennung Öl-Luft-geschmierter Spindellager
  31. Energieeffizienz
  32. Ganzheitliche Energieeffizienz in Produktionsstätten
  33. Instandhaltung
  34. Vorausschauende Instandhaltung – Wenn der Digitale Schatten an seine Grenzen stößt
  35. Digitaler Zwilling
  36. Modelle als Grundlage für den Digitalen Zwilling
  37. Digitalisierung
  38. Interoperabilität als Erfolgsfaktor für die vernetzte, adaptive Produktion
  39. Informationssystem
  40. Effektives Wertstromdesign 4.0
  41. Cyber-Physische Systeme
  42. Beschreibungsmodell zur Standardisierung von Schnittstellen für Cyber-Physische Module
  43. Vorschau/Preview
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