Problemstellung beim Schleifen von Zahnrädern

Beim Schleifen von Zahnrädern kann es dazu kommen, dass bestimmte Bereiche in der Zahnradgeometrie nur unzureichend von Kühlschmiermittel erreicht werden. Das Ergebnis ist eine unerwünschte Erwärmung des Materials, die eine Erweichung oder eine Neuaufhärtung des Materials bedingen kann. Beide Effekte führen zu einer geringeren Verschleißfestigkeit des Zahnrades. Während man im Bereich der Zahnflanken eher eine größere Härte bevorzugt, kann diese im Zahngrund, dort wo das Kühlschmiermittel weniger gut hingelangt, geringer sein, um es den Zähnen zu erlauben, bei Lastwechsel dynamisch auf die angreifenden Kräfte zu reagieren anstatt zu brechen.

Die herkömmliche Art für die Schleifbranddetektion an Zahnrädern basiert auf der Nitalätzung gefolgt von einer visuellen Inspektion der Zahnflanken, des Zahngrunds und weiterer Stellen, die zeitaufwendig, fehleranfällig und mit dem Einsatz von aggressiven Chemikalien verbunden ist.

Schleifbranddetektion an Zahnrädern mit QASS

Das QASS µmagnetic Messsystem arbeitet auf der Basis des Barkhausenrauschens. Das Barkhausenrauschen wurde vor rund 100 Jahren durch den deutschen Physiker Heinrich Georg Barkhausen entdeckt und ist ein Phänomen, das bei ferromagnetischen Werkstoffen auftritt. Durch das Anlegen eines externen Magnetfeldes orientieren sich die zuvor zufällig ausgerichteten Elementarmagnete im ferromagnetischen Material um und richten sich parallel zum externen Magnetfeld aus. Das ferromagnetische Material wird vollständig magnetisiert. Die Geschwindigkeit, mit der diese Umorientierung geschieht, ist unter anderem vom Material und dessen magnetischer Härte abhängig. Die magnetische Härte ist ein Maß dafür, wie leicht sich ein ferromagnetisches Material magnetisieren lässt. Weichmagnetische Materialien lassen sich leicht, hartmagnetische dagegen eher schwer magnetisierten. Da die magnetische Härte mit der mechanischen Härte korreliert, sind weichmagnetische Materialien mechanisch weich und hartmagnetische Materialien mechanisch hart.

Bei der Schleifbranddetektion kommt es primär darauf an, eine relative Härteänderung zu detektieren. Erst sekundär und um quantitative Aussagen machen zu können, wird ein kalibriertes Messsystem benötigt. Die Schleifbranddetektion an Zahnrädern erfolgt mit dem µmagnetic-Sensor. Die Zahnflanken und der Zahngrund werden mit dem mikromagnetischen Sensor zeilenweise abgefahren. Das QOBOT Handlingsystem mit Laserabstandssensor sorgt für die richtige Positionierung und das korrekte Verfahren des µmagnetic-Sensors während der Messung.

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QASS µmagnetic Messsystem.

Schleifbranddetektion an einer Welle mit einer Spiralverzahnung und einer Längsverzahnung.

Während dieser Fahrten wird das zu vermessende Material einem magnetischen Wechselfeld ausgesetzt und die Umorientierung der einzelnen magnetischen Domänen in der Mikrostruktur des Werkstoffs gemessen. Die durch den mikromagnetischen Sensor erfassten Zeit-Amplituden-Signale werden vom QASS µmagnetic Messsystem digitalisiert und durch eine Fast-Fourier-Transformation (FFT) in Echtzeit aufbereitet. Maschinen- und Störgeräusche können im Rahmen der Spektralanalyse mittels eines Spektralfilters (auch als Frequenzmaske bezeichnet) gezielt aus den Signaldaten gefiltert werden. Dadurch verbessert sich das Verhältnis zwischen Nutz- und Störsignal.

Prozessoptimierung auf Basis der QASS Schleifbranddetektion

Sei es eine Getriebewelle für den PKW oder ein Zahnrad für ein Schiffsgetriebe, mit dem µmagnetic Messsystem erfolgt die Überprüfung des gesamten Zahnrades auf Schleifbrand vollautomatisch. Der Maschinenbediener muss nur wenige Eingaben machen. Das QOBOT Handlingsystem orientiert sich selbst und überprüft, dass Eingaben und Zahnradgeometrie übereinstimmen. Die Zahnflanken und der Zahngrund werden automatisch abgefahren und die Daten in Echtzeit verarbeitet. Die Messergebnisse werden in einer Datenbank dokumentiert.

Die Vorteile für den Zahnradhersteller liegen auf der Hand. Neben der Information über den Zustand der gefertigten Zahnräder lassen sich die Maschinenparameter mit den gewonnenen Daten optimieren.