InSensoFlecht – Integriertes Sensorsystem zur Überwachung des Flechtprozesses

Um Materialausschuss und Maschinenstillstandszeit beim Flechten von Carbonfasern zu reduzieren, wurde ein neuartiges online-Monitoringsystem entwickelt, das in der Lage ist, Flechtfehler während des Umspulens zu vermeiden und frühzeitig während des Flechtens zu erkennen.

Projektpartner
Barthels-Feldhoff GmbH & Co. KG, Körting Nachf. Wilhelm Steeger GmbH & Co. KG, Gemini Business Solutions GmbH

Laufzeit
01.06.2017 – 31.05.2019

Fördergeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung

Motivation
Das Flechtverfahren ist ein hochautomatisierbarer Prozess zur Fertigung von technischen Textilien oder dem direkten Preforming von vorrangig rohrförmigen Querschnitten aus Verstärkungsfasern. Die Qualität der Geflechte und die Stabilität des Prozesses können jedoch durch Prozessfehler negativ beeinflusst werden. Diese Fehler verursachen Materialausschuss und Maschinenstillstandszeiten (gleichbedeutend mit reduzierter Maschinenproduktivität) sowie Zusatzkosten für Fehlerursachensuche und Fehlerbeseitigung. Insbesondere im Fall von Flechtmaschinen mit mehreren hundert Flechtfäden kann die Suche nach der Fehlerposition zeitaufwändig sein und trägt zu längeren Maschinenstillstandszeiten bei.

Ein Hallsensor detektiert während des Flechtprozesses eine Fadenspannungsanomalie, die auf einen Fehler hindeutet.
Ein LED-Streifen zeigt dem Maschinenbediener die Fehlerposition an.

Vorgehen
Das neu entwickelte, modulare Sensorsystem ist nun in der Lage, Ausschussraten und Maschinenstillstandszeiten durch eine automatisierte Überwachung der gesamten Prozesskette erheblich zu reduzieren. Zwei Konzepte wurden erarbeitet, um Flechtfehlerursachen im vorgelagerten Umspulprozess zu vermeiden. Für den Fall, dass ein Fehler nicht vermieden werden kann, wurden darüber hinaus fünf Konzepte stationär am Maschinenrumpf angebrachter Sensoriken (klöppelunabhängig) entwickelt, um Flechtfehler frühzeitig vor der Manifestation im Produkt zu erkennen. Die Flechtmaschine wird daraufhin angehalten und ein selbst lernender Algorithmus errechnet die Position des Fehlers in der Flechtmaschine. Dem Bediener wird diese Fehlerposition über ein Lichtsignal angezeigt. Auf diese Weise kann die Fehlerursachensuche und Fehlerbeseitigung beschleunigt werden.

Publikationsliste

AVK - Industrievereinigung Verstärkte Kunststoffe: AVK-Innovationspreisbroschüre 2019, URL: www.avk-tv.de/files/20190912_1905126_avk_broschuere_innovationspreis_ansicht.pdf

Maidl, S; Sabieraj, M; Mierzwa, A; Ebel, C; Drechsler, K: Investigating the unwinding behavior of technical yarns and development of a new sensor system for the braiding process. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 406, 2018
Maidl, S; Mierzwa, A; Ebel, C; Drechsler, K: Development of a novel type of online monitoring system for the braiding process. ECCM18 - 18th European Conference on Composite Materials, 2018

Danksagung
Der Lehrstuhl bedankt sich für die Förderung des Projektes „Integriertes Sensorsystem zur Überwachung des Flechtprozesses – InSensoFlecht“, die vom Bundesministerium für Bildung und Forschung unter der Schiene „KMU-innovativ: Produktionsforschung“ gewährt wurde (Förderkennzeichen: 02P16K553).

Ansprechpartner
Dr.-Ing. Swen Zaremba