Entwicklung eines Predictive Maintenance Systems für mobile Arbeitsmaschinen

Der Begriff ‚Predictive Maintenance‘ ist hochaktuell und Predictive-Maintenance-Systeme werden bereits in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wobei vor allem die vereinfachte Planung der Wartung und der garantierte Betrieb Vorteile dieser Systeme darstellen. In dieser Bachelorarbeit wird die Entwicklung eines derartigen Predictive-Maintenance-Systems aufgezeigt, das den Zustand des Hydrauliköles einer mobilen Arbeitsmaschine als Eingangsdaten verwendet. Weiterhin stehen die elektrische Leitfähigkeit, die Permittivität sowie die relative Feuchtigkeit als Sensorwerte zur Verfügung. Für die Datengewinnung wurden verschiedene Hydraulikölproben auf einem eigens dafür entwickelten Hydraulikölprüfstand analysiert. Es konnten mehrere Ansätze aufgezeigt werden, zwei Methoden wurden zudem in einer Webapplikation implementiert. Eine umgesetzte Variante dient der Bestimmung der Restnutzungsdauer anhand des Ölverschleisses. Die zweite Umsetzung erfolgt anhand einer Trendanalyse der aufgezeichneten Daten mittels Regression. Anhand der gewonnenen Daten kann der Hydraulikölzustand zudem in verschiedene Kategorien eingeteilt werden.

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Datum 08.09.2018
Studiengang Maschinenbau
Elektronik und Regelungstechnik
Ingenieurinformatik
Institut EMS
Typ Bachelorarbeit
Studierende Thomas Baumgartner
Innozenz Köppel
Dozenten Prof. Günter Nagel
Prof. Dr. Klaus Frick
Partner Kaiser AG, Schaanwald, Liechtenstein