- LSF ID
- 12078
- Sonstiges
- der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
- GND
- 1202637078
- LSF ID
- 2428
- ORCID
- 0000-0001-8299-101X
- Sonstiges
- der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
Abstract in Deutsch:
Seit vielen Jahren werden zunehmend Maschinen für die Automatisierung von Produktionsprozessen eingesetzt, die Funktionalitäten der angewandten Mechanik, Elektronik und Informatik umfassen. Neben den wirtschaftlichen, ökologischen und sicherheitstechnischen Anforderungen, müssen diese mechatronischen Systeme zuverlässig und verfügbar betrieben werden. Die Vision ist, das betrachtete System verschleißminimierend zu betreiben, gleichzeitig die Nutzungsdauer und die Verfügbarkeit zu erhöhen (maximieren) und Wartungsarbeiten nur bei Bedarf durchzuführen. Basierend auf früheren Forschungsarbeiten befasst sich diese Arbeit neben der Betrachtung der konkurrierenden Ziele (erhöhte Sicherheit, verbesserte Zuverlässigkeit, reduzierte Lebenszykluskosten), mit der Entwicklung eines Konzeptes zur Beschreibung des, durch den Betrieb des (individuellen) Systems verursachten Verschleißverhaltens. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der Berücksichtigung des beobachteten, probabilistischen Verschleißverhaltens. Ferner wird die Beanspruchungshistorie sowie der vergangene, aktuelle und zukünftige Betrieb berücksichtigt, um den Verschleiß zu prognostizieren und mittels optimierter Betriebsweisen zu beeinflussen (reduzieren). Neben der theoretischen Vertiefung realisiert diese Arbeit den verschleißadaptiven Algorithmus anhand zweier realer Systeme. Die Anwendung und erste Ergebnisse der entwickelten Strategie werden zum einen für ein mechanisches System (mechanischer Verschleiß, Abrieb), zum anderen für ein elektrochemisches System (Kapazitätsverlust) beschrieben. Für das mechanische System wird eine verschleißsensitive Messkette entwickelt und die Auswertung der verschleißinhärenten Größen demonstriert.