Blog

Lange Nacht der Wissenschaften oder Bilder malen mit einem Mixer …

Für dutzende neugierige Nachtschwärmer haben meine zwei Teamkollegen André, Burkhard und ich am 10. Juni 2016 ab 18 Uhr die Wissenschaft der Angewandten Informatik zum Leben erweckt.

k-IMGP0975
Die 14. Dresdner Lange Nacht der Wissenschaften lud auch in der Fakultät Informatik zum aktiven Entdecken und Anfassen ein.

Wo kann man schon mal mit einem Mixer, einem Fön oder der eigenen Stimme Bilder malen? Und was hat das Ganze mit produzierenden Maschinen und deren Gesundheitszustand zu tun?

Hochaktuelle Forschung spielend leicht zu erklären, das ist schon eine ganz besondere Herausforderung, die bei meinen Kollegen das innere Kind in den Forschern wieder hervor bringt.

k-IMGP0953 (2)
Wissenschaft schafft Spaß.

Menschen lernen am besten, wenn sie Dinge ausprobieren und Unterschiede selbst erkennen können. Daher gaben wir unseren Interessierten einen Sensor und einen Fön oder Mixer in die Hand.

Fleißig probierten Jung und Alt die verschiedenen Stufen der Geräte aus und staunten über das Farbspektrum, dass sich vor ihnen auftat: Von nachtschwarz über ozeanblau, himmelblau zu grasgrün, sonnengelb und knallrot. Alles gleichzeitig und je nach dem, welche Einstellung der Geräte gewählt wurde, unterschiedlich.

k-IMGP0963 (2)
Die Conimon-Kollegen beantworten fleißig alle Fragen der Besucher der Wissenschaftsnacht: Wie funktioniert die Aufzeichnung, was verursacht die Unterschiede und warum sind einmal ganz eindeutige Linien und Muster im Spektrum erkennbar und manchmal nur heilloses Wirrwarr.

Ohne das Innenleben der Haushaltsgeräte genau zu kennen, können wir anhand der Bilder vergleichende Vermutungen anstellen. Zum Beispiel, dass beim Mixer zum Antrieb der aufgesteckten Schneebesen ein Zusammenspiel aus Getriebe, Welle und Zahnrädern ein buntes unstrukturiertes Farbgewimmel auftritt. Dieses Rauschen entsteht dadurch, dass sich alle diese Teile im Mixer drehen und sie damit alle ihre einzelnen charakteristischen Schwingungen in das Bild einbringen. Der Sensor, den die Besucher ans Gerät halten, kann diese Schwingungen nur gleichzeitig erkennen und anhand ihrer Stärke durch die Farben im Spektrum darstellen. Schwarz und blau zeigen geringe Schwingungen, sind also „leise“ und Rot stellen sich besonders starke und „laute“ Schwingungen dar.

Der Sensor misst also, wie schnell und stark sich alle möglichen Arten von Vibrationen, beziehungsweise Schwingungen, zu einem Zeitpunkt bewegen. Daher wird der Sensor auch „Beschleunigungsaufnehmer“ genannt. Alle zwei Sekunden wird automatisch eine Messung durchgeführt und die Analyseergebnisse unserer Software im Zeitverlauf auf dem Monitor angezeigt. Die Lautstärke, die der „Stärke“ der Schwingung entspricht, wird dabei in der Höhe einer Kurve ausgedrückt, die auch Amplitude genannt wird (blau bis rot).

k-IMGP0884 (2)
André Gellrich demonstriert die Messung am Fön.

Im Gegensatz zum komplexeren Mixer ist der Fön etwas einfacher mit einer Welle und fünf sichtbaren Rotorblättern ausgestattet. Es können daher im Vergleich zum gemixten Farbgewimmel klare rote Linien im Spektrum beobachtet werden. Diese entstehen v. a. genau bei der Frequenz, mit der die fünf Rotorblätter an die Messstelle der Fönwand anschlagen. Und ganz nebenbei erkennen die Besucher am Beispiel was die Größe Frequenz bedeutet: Ereignisse pro Zeiteinheit.

Bilder mit Sensoren malen und erklaeren
Anschließend interpretiert er virtuos, die mit den Haushaltsgeräten gemalten Bilder der Besucher.

Mit Hilfe der Software kann man in unserem Bild diese, in Hertz (Hz) angegebene Größe, nicht nur ablesen, sondern direkt wieder abspielen. Im Falle des Föns mit seinen wunderbar klaren roten Linien liegt die Frequenz u. a. bei 1040 Hz. Diese Frequenz liegt im hörbaren Bereich des Menschen. Schaltet man den Fön an, wird man genau diesen unangenehm hohen Ton wiedererkennen.

Und ja genau, so wie der Sensor mit der Software funktionieren auch Mikrofone und Diktiergeräte. Oder Singstar. Das erklärt wohl, warum es für eine hohe Punktzahl in dem Karaoke-Spiel meist ausreicht, die Textstellen in der richtigen Tonhöhe zu summen, ohne den Text zu beherrschen.

Soweit so spannend, doch wie macht diese Technik unser Team zu Ärzten der Maschinen-Diagnose?

k-IMGP0908
Eine Modell-Fabrik sortiert Werkstücke mittels Lichtschranken und befördert diese zur Bearbeitung an eine Fräse.

Mit einer Fabrik im Mini-Format, die über Fließbänder Teile zur Bearbeitung bewegt, zeigten wir den Besuchern, wie die Methodik auf eine Fräse im Dauereinsatz übertragen werden kann. Das Werkstück wird zur Fräse befördert, festgeklemmt und die Fräse an das Werkstück zur Bearbeitung geführt. Der Sensor wurde an die Außenwand der Fräse angeklebt und misst die Schwingung der Fräsenteile, wie Motor, Welle und Fräskopf, und zeichnet diese im Frequenzspektrum ab.

k-IMGP0907
Rotiert die Fräse, dann zeichnet der am Gehäuse befestigte Sensor die Schwingungen zur Analyse des Verschleißes von Motorteilen und dem Werkzeug auf.

Nun folgt die hohe Kunst, darin die erzeugten Frequenzspektren zu interpretieren: Bestimmte Muster in den Daten deuten meist auf einen Verschleiß von ganz bestimmten Teilen hin. So lässt sich erkennen, ob beispielsweise ein Zahn an einem Zahnrad beschädigt ist oder eher die Welle eine Unwucht hat. Automatisch können wir dem Maschinisten einen Alarm senden, sollte beim Messen in Echtzeit ein zum Muster passender Grenzwert in den Spektren überschritten werden. Und das alles anhand eines Wirrwarrs an Datenpunkten.

Man erkennt leicht, dass die Zustandsüberwachung (engl. Condition Monitoring) im realen Umfeld um so herausfordernder wird, je komplexer die Maschinen sind.

k-IMGP0876 (2)
Die Team-Kollegen André Gellrich und Burkhard Hensel hauchen unserer Software die Intuition von Diagnostikern ein, zu erkennen, welche Muster auf Fehler und potentielle Schäden hindeuten. Mit der Gitalele (rechts unten im Bild) machen wir den Zusammenhang zwischen hörbaren Tönen und der zugehörigen Vibrationsmessung deutlich.

Unsere Spielwiese zu präsentieren, gibt einen ersten Eindruck und Ausblick auf unseren professionellen Anspruch mittels unserer Software automatisiert Fehlverhalten von Maschinen zu erkennen, Schäden zu mindern oder zu verhindern und somit frühzeitig Maschinenausfälle zu vermeiden. Unsere aktuelle Forschung sinnvoll für Unternehmen zum vorausschauenden Instandhalten nutzbar zu machen, reizt uns besonders. Denn damit tragen wir zum nachhaltigeren Umgang mit Ressourcen bei, sei es dadurch, dass Teile erst später ausgetauscht werden als bei herkömmlichen Instandhaltungsstrategien oder dass frühzeitiges Reparieren die Maschinenleben verlängert. 

Ein nächtlicher Ausflug ins Labor für Technische Informationssysteme von Prof. Dr. Kabitzsch an der Fakultät für Informatik und dem Team von Conimon lohnt sich also, um aktuelle Forschung durch tolle Experimente live zu erfahren. Vielleicht sehen wir uns im nächsten Jahr?

Ihnen fallen spontan Anwendungsgebiete für unsere Verfahren aus der Praxis in Unternehmen ein? Dann schreiben sie gern einen Kommentar oder nehmen Sie direkt Kontakt zu uns auf. Wir sind immer sehr dankbar für jede Gelegenheit neue Anwendungsfelder kennen zu lernen.