KU LeuvenDe Spindle Listener: spindelslijtage vindbaar maken

In een notendop

Een machine die plots stilvalt, kost tijd en geld, en toch merkt niemand het meestal aankomen. Vroege tekenen van slijtage in draaiende onderdelen en lineaire aandrijvingen blijven vaak verborgen, tot het onderdeel het begeeft. Veel bedrijven vervangen onderdelen daarom volgens een vast schema, ook als ze nog prima werken. Of ze wachten tot er iets kapotgaat. Beter is te weten wanneer een onderdeel echt aan vervanging toe is, en dus slijtage te herkennen voor ze zichtbaar wordt. De onderzoeksgroep M-Group van KU Leuven wilde daar iets aan doen.

Wat betekent dit voor jou?

Zie jij ook liever een storing aankomen dan dat je erdoor verrast wordt? CTRL engineering bouwt testopstellingen die vroege signalen zoals trillingen en motorstroom betrouwbaar meten en linken aan slijtage, als fundament voor predictief onderhoud.

De uitdaging

Kan je die vroege slijtage ‘horen’ in meetbare signalen zoals trillingen en motorstroom, als basis voor predictief onderhoud? Daarvoor was een testopstelling nodig die zulke signalen onder gecontroleerde omstandigheden nauwkeurig kon opmeten en herhalen.

Onze aanpak

CTRL engineering bouwde een volledig geïntegreerde testopstelling die de beweging van draaiende onderdelen tot in detail kan nabootsen en meten. Elke bewegingscyclus is herhaalbaar en wordt continu gelogd, motorstroom en trillingen samen, zodat onderzoekers vroege tekenen van slijtage kunnen linken aan meetbare signalen, nog voor een onderdeel effectief defect gaat.

“De samenwerking met CTRL engineering gaf ons een robuust platform om onderzoek en industriële praktijk met elkaar te verbinden.”

- Pradeep Kundu, professor KU Leuven M-Group

Het resultaat

Onderzoekers beschikken nu over herhaalbare bewegingscycli met continue meting van motorstroom en trillingen, waarmee ze gevalideerde datasets kunnen opbouwen die afwijkingen linken aan slijtage: een fundament voor toekomstig predictief onderhoud.