Wie funktioniert HFIM?

Herkömmliche Schallanalysegeräte untersuchen die Schwingungen eines Objektes. Optimizer4D geht den entscheidenden Schritt weiter und findet die Impulse, die die Schwingungen auslösen. Daraus ergibt sich ein Mehrwert für den Anwender: Ein industrieller Fertigungsprozess erzeugt viele Geräusche gleichzeitig, viele Körperschall-Signale. Diese überlagern sich zu Quietschen, Rattern usw. Optimizer4D ermittelt durch seine hohe Abtastrate, durch die Frequenzanalyse und durch die Musteranalyse die eigentlichen Quellen für jedes Geräusch.

Diese Auswertung basiert auf den Alleinstellungsmerkmalen von Optimizer4D:

1. 50 Mio. Abtastungen pro Sekunde
2. Spektralanalyse der Signale in Echtzeit
3. Kognitiver Big-Data-Analyse, bestehend aus selektiven Frequenzfiltern, Mustererkennung und weiteren Software-Tools

HFIM, Hoch-Frequenz-Impuls-Messung, besteht aus einer tiefgreifenden Analyse von Körperschall-Signalen. Maschine und Produkt emittieren Signale während der Bearbeitung.

Optimizer4D nimmt diese Signale mittels Piezo-Sensoren auf und wandelt sie per Fourier-Transformation in ein dreidimensionales Abbild des Prozesses um.

Kognitive Analyse-Algorithmen stellen den Zustand von Werkzeug, Maschine und Produkt fest – und liefern gegebenenfalls Steuer- und Regeldaten an die Maschine zurück (z. B. per Profibus/  IO-digital, Profinet u.w.).

Das Video zeigt eine einfache Demonstration der Funktionsweise von Optimizer4D: Ein Tischtennisball tickt auf und produziert so Körperschall. Optimizer4D von QASS nimmt diese Signale auf und stellt sie nach einer Spektralanalyse auf den Achsen Zeit, Frequenz und Amplitude dar. Live, in Echtzeit und zerstörungsfrei.

Die vierte industrielle Revolution, meist verbunden mit Schlagwörtern wie „Smart Factory“ oder „Internet der Dinge“, stellt eine ganze Bandbreite an Herausforderungen an moderne Produktionsanlagen.

Einerseits wird eine Fülle von Daten aus der Produktion direkt verfügbar gemacht und eröffnet somit das Potenzial für schnellere, bessere und günstigere Produktionsprozesse. Andererseits benötigen diese Datenmengen völlig neue Auswertealgorithmen und Handlingstrategien, um dieses Potential voll zu entfalten. Es ist demnach keinesfalls ausreichend, Daten nur zu messen und abzuspeichern.

Kognitive Messtechnik

Die eigentliche Herausforderung beginnt erst danach – sie liegt in der Aufbereitung und Interpretation dieser Datenmengen, um nützliche Informationen zu gewinnen und konkrete Entscheidungen zu treffen. Das ist, was QASS „Kognitive Messtechnik“ nennt: aussagekräftige Interpretation von Messdaten, noch während diese erhoben bzw. gemessen werden.

Die Technologie, um diese herausfordernde Aufgabe zu meistern, ist die patentierte Hoch-Frequenz-Impuls-Messung, kurz HFIM. Dabei handelt es sich um ein spezielles Verfahren der Körperschall-Analyse. Hierbei wird während des Messvorgangs eine Frequenzanalyse, meist mittels der Fast-Fourier-Transformation, der aufgenommenen Schallamplituden durchgeführt. So werden in Echtzeit, nicht nur Informationen über die Lautstärke des vermessenen Vorgangs gewonnen, sondern auch deren Frequenzverteilung.

Einfache Unterscheidung zwischen Störung und Signal

Dies ermöglicht die einfache Unterscheidung zwischen Störsignalen (z. B. Maschinengeräusche) und prozessrelevanten Signalen (wie Rissbildungen oder Verschleiß), selbst wenn diese deutlich schwächer ausgeprägt sind als die Störgeräusche. In-Line-Qualitätsüberwachung, Predictive Maintenance und Prozessdokumentation – die HFIM-Technologie ist für eine vielfältige Palette an industriellen Fertigungsprozessen verfügbar.