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In modernen Werkzeugmaschinen zählen Rollen- Profilschienenführungen und Kugelgewindetriebe zu den Schlüsselkomponenten. Ein plötzlicher und unerwarteter Ausfall kann in Anbetracht möglicher langer Ersatzteillieferzeiten sowie zeitintensiver Instandsetzungsmaßnahmen und Produktionsausfälle zu hohen Kosten führen. Systeme zur Zustandsüberwachung sollen daher frühzeitig Komponentenschäden und -ausfälle erkennen und somit die zustandsorientierte Instandhaltung unterstützen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden unter Berücksichtigung des derzeitigen Kenntnisstands die mechanischen, messtechnischen und analytischen Grundlagen zur Zustandserfassung der betrachteten Komponenten erarbeitet. Im Fokus standen hierbei Verfahren zur Analyse der Schadensbilder Mangelschmierung, Verschmutzung, Pittings und Fehlausrichtung. Es wurden Sensorkonzepte für Führungswagen und Kugelgewindetriebsmuttern erarbeitet. Hierbei kamen insbesondere Schwingungs-, Dehnungs- und Temperatursensoren zum Einsatz. Es wurde gezeigt, dass sich Mangelschmierungszustände mit Hilfe des neu entwickelten Kennwerts Frequenzbandsumme sowohl bei Profilschienenführungen als auch bei Kugelgewindetrieben detektieren lassen. Dieser Kennwert basiert auf einer hochfrequenten Frequenzanalyse im Bereich der entsprechenden Komponenten- Resonanzfrequenzen. Das Verfahren lässt sich durch geeignete FE-Simulationen auf andere Komponenten übertragen. Ein Anstieg der Temperatur oder des Motorstroms infolge einer Mangelschmierung tritt nur bei hoher Belastung der Komponenten auf. An der KGT-Mutter war ein stärkerer Anstieg der mittleren Temperatur in Relation zur Umgebungstemperatur als am Führungswagen zu erkennen. Auch der mittlere Motorstrom und der Anfahrtstrom nahmen im Fall eines ungeschmierten Kugelgewindetriebs zu. Somit haben sich die Überwachung der Temperatur und des Motorstroms als nur bedingt zur frühzeitigen Schadensdiagnose geeignet erwiesen. Lokale Schäden und Verschmutzungen werden mit Hilfe der entwickelten Berechnungsgrundlagen zur Bestimmung der charakteristischen Überrollfrequenzen von Profilschienenführungen und Kugelgewindetrieben auf Prüfstandsebene erfasst. Lokale Schädigungen in der Laufbahn der Führungsschiene einer 3-achsigen CNC-Fräsmaschine konnten mit keinem Diagnoseverfahren alleinig eindeutig erkannt werden. Erst durch den Ansatz der Mehrgrößenauswertung der Kennwerte Wavelet- Energie und Frequenzbandsumme konnte mit Hilfe des in der Zustandsüberwachungs- Software implementierten Künstlichen Neuronalen Netzes und der Fuzzy-Logik ein lokaler Schaden erkannt werden. Die Untersuchung der Montagefehler von Profilschienenführungen und Kugelgewindetrieben haben gezeigt, dass sich Fehlausrichtungen des Kugelgewindetriebs mit Hilfe einer Motorstromüberwachung bedingt erfassen lassen. Die Erkennung von Fehlausrichtungen der Profilschienenführung war mit diesem Ansatz nicht realisierbar. Die gewonnenen Erkenntnisse flössen in die Entwicklung einer PC-basierten Zustandsüberwachungs-Software ein. Diese erlaubt eine flexible Parametrierung und Anpassung der Analyseverfahren an die Komponenten und die Prüfbedingungen. Mit Hilfe der Diagnosefunktion können Schadensbilder und Grenzwerte hinterlegt werden, die im späteren Einsatz der Software eine automatische Zustandsüberwachung der betrachteten Komponenten ermöglicht. Anschließend erfolgte die Vorstellung des im Rahmen dieser Arbeit entwickelten steuerungsunabhängigen Diagnosesystems sowie die messtechnische Verifikation der Analyse- und Diagnoseverfahren auf Prüfständen und einer 3-achsigen CNC-Fräsmaschine. Die systematisch durchgeführten Versuche zeigen grundlegende Zusammenhänge zwischen der Schadensausprägung, den entsprechenden Kennwerten sowie dem Last- und Geschwindigkeitseinfluss auf diese auf. Es konnte insbesondere das Schadensbild Mangelschmierung bei Rollen-Profilschienenführungen und Kugelgewindetrieben sicher erkannt werden.
In modern machine tools, recirculating linear motion roller bearings and ball screws are among the key components. Sudden and unexpected failure may lead to high costs in view of possible long delivery times for replacement parts as well as time-consuming maintenance measures and loss of production. Systems for condition monitoring should thus recognize component damage and failures at an early stage, thereby supporting condition-oriented maintenance. Within the framework of this thesis and taking into account current scientific knowledge, the mechanical, metrological and analytical foundations for condition monitoring of the components under consideration have been analyzed. The focus of this work was on processes for assessing damage mechanisms such as insufficient lubrication, contamination, pitting and misalignment. Sensor concepts for roller carriages and ball screw nuts were developed. In particular, vibration, strain and temperature sensors were used. It was revealed that conditions of insufficient lubrication may be detected using the newly developed characteristic value of frequency band total, both in the case of recirculating finear motion roller bearings and ball screws. This characteristic value is based on a high-frequency frequency analysis in the area of appropriate component resonance frequencies. This process may be transferred to other components using suitable FE simulations. An increase in temperature or in motor current due to insufficient lubrication only occurred when the components were subjected to high loads. The ball screw nut demonstrated a greater increase in mean temperature in relation to the ambient temperature than that revealed by the roller carriage. The mean motor current and starting current also increased in the case of a non-lubricated ball screw. Monitoring the temperature and motor current thus proved to be suitable only to a limited extent in early damage diagnosis. Local damage and contamination are captured at test bench level using the calculation foundations developed for determining the characteristic defect frequencies of recirculating linear motion roller bearings and ball screws. Local damage in the bearing track of the guide rail of a 3-axis CNC milling machine could not be detected clearly and exclusively using any diagnostic process. Only by employing the approach of multi-variable analysis of the characteristic values of wavelet energy and frequency band total could local damage be recognized with the aid of the artificial neural network implemented in the condition monitoring software and with fuzzy logic. The analysis of assembly faults in recirculating linear motion roller bearings and ball screws revealed that misalignments of the ball screw can only be captured to a limited extent using motor current monitoring. Recognizing misalignments of the recirculating linear motion roller bearing was not possible using this approach. The insights gained were used in the development of PC-based condition monitoring software. This allows flexible parameterization and the adaptation of the analytical processes to the components and testing conditions. With the aid of the diagnosis function, damage mechanisms and threshold values could be stored, allowing automatic condition monitoring of the analyzed components when using the software at a later point. Following this, the control-independent diagnostic system developed within the framework of this thesis was presented, as well as the metrological verification of the analysis and diagnosis processes on test benches and on a 3-axis CNC milling machine. The systematic tests show fundamental correlations between the level of damage, the corresponding characteristic values as well as the influence of load and velocity on these. In particular, the damage mechanism of insufficient lubrication in the case of recirculating linear motion roller bearings and ball screws could be recognized reliably.