FORSCHUNGSBERICHT AGRARTECHNIK des Fachausschusses Forschung und Lehre der Max-Eyth-Gesellschaft Agrartechnik im VDI (VDI-MEG) Hubertus Siebald Akustische Echtzeit-Erkennung des Messerzustandes in Feldhäckslern 575 Dissertation Witzenhausen 2016 Universität Kassel Fachbereich Ökologische Agrarwissenschaften Fachgebiet Agrartechnik Prof. Dr. Oliver Hensel Akustische Echtzeit-Erkennung des Messerzustandes in Feldhäckslern Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades Doktor der Agrarwissenschaften (Dr. agr.) von Dipl.-Phys. Hubertus Siebald aus Eschwege 2016 Die vorliegende Arbeit wurde vom Fachbereich Ökologische Agrarwissenschaften der Uni- versität Kassel als Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Agrarwissenschaften angenommen. Tag der mündlichen Prüfung: 08.11.2016 Erster Gutachter: Prof. Dr. Oliver Hensel Zweiter Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Frank Beneke Mündliche Prüfer: Prof. Dr. Oliver Hensel Prof. Dr.-Ing. Frank Beneke Prof. Dr.-Ing. Andreas Wenzel Prof. Dr. Gunter Backes Gedruckt mit Unterstützung aus Mitteln des Zweckvermögens des Bundes bei der Landwirtschaftlichen Rentenbank. Alle Rechte vorbehalten. Die Verwendung von Texten und Bildern, auch auszugs- weise, ist ohne Zustimmung des Autors urheberrechtswidrig und strafbar. Das gilt ins- besondere für Vervielfältigung, Übersetzung, Mikroverfilmung sowie die Einspeiche- rung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. © 2017 Im Selbstverlag: Hubertus Siebald Bezugsquelle: Universität Kassel Fachgebiet Agrartechnik Nordbahnhofstraße 1a 37213 Witzenhausen Vorwort Die vorliegende Arbeit ist eingebunden in ein aus Mitteln des Zweckvermögens des Bundes bei der Landwirtschaftlichen Rentenbank geförderten Projektes mit dem Titel „Echtzeit- Erkennung der Messerschärfe in Landmaschinen“ (EMiL). Ich danke: • Herrn Prof. Dr. O. Hensel für die Möglichkeit und das entgegengebrachte Vertrauen, am Fachgebiet Agrartechnik an der Universität Kassel /Witzenhausen arbeiten und mich wei- terentwickeln zu können. Ich danke für die Betreuung und Begutachtung der vorliegenden Arbeit. Seine offene, kreative und mutmachende Art hat maßgeblich zum Gelingen der Arbeit beigetragen. • Prof. Dr.-Ing. F. Beneke für die gute Zusammenarbeit in dem die Arbeit begleitenden Projekt, für intensive fachliche Diskussionen, die Übernahme des Zweit-Gutachtens und die engagierte Begleitung bei der Erstellung der Arbeit. • meinen Kolleginnen und Kollegen im Fachgebiet Agrartechnik für die angenehme und in- spirierende Atmosphäre und die „offenen Ohren“ bei kleinen und großen, fachlichen und alltäglichen Fragen. • insbesondere Hans-Hermann Kaufmann, Sascha Kirchner, Florian Pforte, Christian Höing und Boris Kulig für viele offene, angeregte und fruchtbare Diskussionen. • dem EMiL-Team: Luise Merbach, Christian Walther, Andreas Wenzel und Martin Schwei- gel (HS Schmalkalden), Sebastian Hartwig (Universität Göttingen) und Jochen Huster, Boris Kettelhoit und Marc Eick (CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH) für die gute, unkomplizierte und sehr engagierte Zusammenarbeit. • den studentischen Hilfskräften Matthias Brütting, Johannes Sarau, Felix Hiemer und Vere- na Fritsch für die Unterstützung bei den Feldeinsätzen und bei der Siebung und Wiegung der Gutproben. • meinem Schwiegervater Friedrich Schönefeld und Frederike Baumgärtner für das Lektorat. • meinen Kindern für das Aushalten meiner inneren und äußeren Abwesenheit in der Zeit der finalen Erstellung dieser Arbeit. Meiner Frau Anja bin ich dankbar für Ihre Liebe. Danke fürs Zuhören, kritische Nachfragen, die praktische Unterstützung und Motivation, „meinen Weg zu gehen“. Kurzfassung In der vorliegenden Dissertation wurde die Machbarkeit einer akustischen Messerzustands- erkennung am selbstfahrenden Feldhäcksler untersucht. Gegenstand waren die Charakteri- sierung des schneidkraftinduzierten Körperschalls, Untersuchung des Zusammenhangs von Körperschall und Schleifintensität bzw. Ernteleistung, Erarbeitung von Auslegungskriterien für die Sensorik (Position, Messrichtung, Frequenzbereich) und für die Analysesoftware (Zeit- und Frequenzbereichsverfahren). Der Schneidprozess wurde in seiner prinzipiellen Wirkungsweise mit einem analytischen Modell beschrieben und die Schneidkräfte entsprechend der Parameter der Versuchsmaschi- nen berechnet. Mit einer experimentellen Modalanalyse wurde das dynamische Verhalten der Gegenschneide inkl. des Gegenlagers untersucht. Körperschallmessungen in der Grassilage-, Ganzpflanzensilage- und Maissilageernte an einem selbstfahrenden Feldhäcksler wurden bei unterschiedlich intensiv geschliffenen Messern und in der Ernte ohne Schleifen durchgeführt. Die Ergebnisse der Simulation und aus dem Feld zeigen gleichermaßen, dass die schneid- kraftinduzierten Körperschallsignale von den Anteilen in der Messerfolgefrequenz und deren höheren Harmonischen dominiert sind. Die Messposition an der Gegenschneide ist anderen Positionen im Häcksler deutlich überlegen und es ist an dieser Position eine Messung in al- len drei Richtungen möglich. Mit einem linearen multiplen Regressionsverfahren und einem statistischen Klassifikationsverfahren mit der Methode der SVM konnten die Schallpegelver- änderungen in Abhängigkeit von der Schleifintensität gut beschrieben werden. Sowohl in der Gras- als auch in der Maisernte konnte eine Schallpegelzunahme in Abhängigkeit von der Erntefläche detektiert werden, Erntebedingungen und insbesondere Ackerschlagwechsel ha- ben einen deutlichen Einfluss. Die Klassifizierung zeigt v.a. für die Maisernte mit insgesamt ca. 700 t Erntegut eine Klassifizierungsgenauigkeit von über 92%. Abstract This thesis analyses the feasibility of acoustic detection of cutting blade condition for a self-propelled field chopper. The characterization of cutting force reducing structure-borne sounds, analysis of correlation between structure-borne sound and grinding intensity or crop throughput, as well as the establishment of interpretation criteria for sensor technology (po- sition, direction of measurements, frequency range), and criteria for analysis software (time and frequency range methods) were the focus of this research study. An analytical model was built to describe the principal mechanism of the cutting process. The cutting forces were calculated according to the parameters of the pilot harvesting machi- nes used. An experimental modal analysis was applied to examine the dynamic performance of the counter blades including the counter bearings. Structure-borne sounds for different degrees of blade sharpness, including no sharpening of the knives, were measured for grass silage, corn silage, and whole crop silage harvesting for a self-propelled field chopper. Findings both from the field trial and the simulation show that the structure-borne signals induced by the cutting forces are dominated by the amplitudes in blade path frequency and its higher harmonics. The measuring position on the counter blade is superior to other positions inside the field chopper, because it allows measurements in all three directions. A multiple linear regression model and a statistical classification procedure using the SVM method were applied. The results show, that the changes in sound level depending on grinding intensity of the blades can adequately be described by the method used. For both grass silage and corn silage harvesting an increase in sound level in correlation to the harvested crop area was detected. Harvesting conditions as well as changes in area of farmland have a high impact on sound levels. Especially for corn silage harvesting with an approximate total of 700 t crop yield, the classification shows an over-all accuracy greater than 92%. Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung und Zielsetzung 1 2 Stand des Wissens 5 2.1 Anforderungen an die Häckselgutqualität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Trommelfeldhäcksler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2.1 Aufbau und Funktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2.2 Schneidaggregat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.3 Der Schneidprozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.4 Schneidenverschleiß . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2.5 Schleifprozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.3 Bisherige Ansätze zur Messerschärfeerkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.4 Körperschallbasierte Maschinenzustandsüberwachung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4.1 Körperschallentstehung und -übertragung . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.4.2 Feldhäcksler als schwingungstechnische Struktur . . . . . . . . . . . . . 22 2.4.3 Körperschallbasierte Maschinenzustandsüberwachung - Konzeption . . 23 2.4.4 Anwendungsbeispiele - Komponentenauslegung . . . . . . . . . . . . . 25 3 Material und Methoden 29 3.1 Versuchsmaschinen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.1.1 Schneidaggregat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.2 Experimentelle Modalanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3 Modellbildung und analytische Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.3.1 Schneidkräfte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.3.2 Induzierte Körperschallschwingung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.4 Feldversuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.4.1 Ablauf der Feldversuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.4.2 Körperschallsensoren und -positionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.4.3 Akustisches Messsystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.4.4 Maschinenzustandsparameter - Claas Telematics . . . . . . . . . . . . . 43 3.4.5 Häckselgutnahme, Siebung und Wiegung . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.5 Datenauswertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.5.1 Darstellung im Zeit- und Frequenzbereich . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.5.2 Lineares (multiples) Regressionsmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.5.3 Klassifizierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4 Ergebnisse 51 4.1 Experimentelle Modalanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.1.1 Sensororientierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.1.2 Frequenzgang-Berechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.1.3 Eigenmoden der Gegenschneide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.2 Analytische Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.2.1 Schneidkraftsimulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.2.2 Einfluss des Erntegutdurchsatzes auf die Schneidkraft . . . . . . . . . . 66 4.2.3 Einfluss des Schneidwiderstands auf die Schneidkraft . . . . . . . . . . 69 4.2.4 Simulation der Körperschallbeschleunigung . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.3 Feldversuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 4.3.1 Schneidkraftinduzierter Körperschall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 4.3.2 Einfluss der Sensorposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 4.3.3 Sukzessives Schleifen der Messer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.3.3.1 Lineares Regressionsmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.3.3.2 Statistische Klassifizierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 4.3.4 Ernte ohne Schleifen der Messer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.3.4.1 Durchsatzmessung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.3.4.2 Siebung und Wiegung des Häckselgutes . . . . . . . . . . . . 84 4.3.4.3 Lineares Regressionsmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 4.3.4.4 Statistische Klassifizierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5 Diskussion der Ergebnisse 93 5.1 Schneidprozessinduzierter Körperschall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 5.1.1 Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 5.1.2 Feldversuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.1.3 Einfluss des Durchsatzes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.2 Akustische Messerzustandserkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2.1 Sensorik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2.1.1 Sensorkonzept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2.1.2 Messposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.2.1.3 Messrichtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 5.2.1.4 Triggersignal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.2.2 Messerzustandserkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.2.2.1 Signalvorverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.2.3 Signalanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 5.2.3.1 Sukzessives Schleifen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 5.2.3.2 Ernte ohne Schleifen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 6 Zusammenfassung und Ausblick 107 Literaturverzeichnis 111 Bildquellennachweis 119 Symbolverzeichnis Symbol Größe Physikalische Einheit A Akzeleranz m/s2/N A¯ komplexwertiges Spektrum der Akzeleranz m/s2/N AGS Querschnittsfläche Gegenschneide m2 AS Scherfläche cm2 As,ϕ=0,m Scherfläche m-tes horizontales Messersegment cm2 As,I Scherquerschnitt Einlaufphase cm2 As,II Scherquerschnitt Hauptschnittphase cm2 As,III Scherquerschnitt Auslaufphase cm2 a Körperschallbeschleunigung m/s2 a¯ komplexwertiges Spektrum der Beschleunigung m/s2 a0 Bezugswert der Körperschallbeschleunigung 1·10−6 m/s2 aeff Effektivwert der Körperschallbeschleunigung m/s2 b1 Hebelarmabstand der Normalkräfte am Messer m b2 Hebelarmabstand der Normalkräfte am Messer m β Vektor der Schätzer regressorenabh. c Schallgeschwindigkeit m/s ∆AV Materialabtrag m2 ∆M Messerhub cm δf Frequenzabstand Hz δx Länge eines Teilsegments der Gegenschneide cm E Elastizitätsmodul N/m2 j Prognosefehler für j-te Beobachtungsgröße N/m2 ηk Verhältnis von Erregerfrequenz zu Eigenfrequenz - F (t) Erregerkraftvektor N Fˆ Erregerkraftamplitudenvektor N F¯ komplexwertiges Spektrum der Erregerkraft N FN Normalkraft N FN1 Normalkraft an Druckfläche des Messers N FN2 Normalkraft an Freifläche des Messers N FR Reibkraft N FRes Resultierende Kraft N FS Schneidkraft / Schnittkraft N f Frequenz Hz fk(t) modale Erregerkraft - f(t) modaler Erregerkraftvektor - fMf Messerfolgefrequenz Hz G(iω) Übertragungsfunktion parameterabh. Iy Axiales Flächenträgheitsmoment m4 hV Schneidenrückgang m j Laufindex Beobachtungsgröße - K Anzahl der Messersegmente - k Index für Modalkoordinaten - κ Eigenwerte Biegeschwingung - LGS Länge der Gegenschneide m ls Schnittlänge m ls,m Teilsegmentlänge der Schneide m λ Körperschallwellenlänge m M Summendurchsatz t m Laufindex Messersegment - M˙ Momentaner Durchsatz t/h n Stichprobenumfang - nMT Messeranzahl auf Umfang in einer Ebene - pk K-te Modalkoordinate - φk Phasenwinkel der k-ten Harmonischen - q Schwingungsvektor in physikalischen Koordinaten m q0 Gleichanteil der Schwingung parameterabh. qˆ Antwortamplitudenvektor m qˆ k K-ter Eigenvektor der Struktur m ϕ Anstellwinkel Messer ◦ R2 Bestimmtheitsmaß - rs Schneidenabrundung m ρ Materialdichte kg/m3 s Schnittgutdicke mm T Periodendauer s TM Messzeit s TMf Periodendauer Messerfolge s TMT Umdrehungszeit Messertrommel s t Zeit s τ Schneidwiderstand N/mm2 τ0 Spezifischer Schneidwiderstand N/mm2 τm Mittlerer Schneidwiderstand N/mm2 τSch Scheinbarer Schneidwiderstand N/mm2 V (X) Varianz parameterabh. Vk Verzerrungsfunktion - ωF Erregerfrequenz Hz ωMf Messerfolgekreisfrequenz Hz ωk Kreisfrequenz der k-ten Harmonischen Hz X(i ω) Fouriertransformierte des Systemeingangs parameterabh. x(t) Systemeingangsgröße parameterabh. xj Regressorvektor für j-te Beobachtungsgröße regressorenabh. Y (i ω) Fouriertransformierte der Systemantwort parameterabh. y(t) Systemantwort parameterabh. yj J-te abhängige Variable / Beobachtungsgröße parameterabh. z Messerhub cm Abkürzungsverzeichnis Abkürzung Bedeutung DIN Deutsches Institut für Normung DS Durchsatz (-Parameter) EGP Erntegutparameter GL Gegenlager GS Gegenschneide GPS Ganzpflanzensilage GL Gegenlager GL re Gegenlager rechts GL li Gegenlager links GS Gegenschneide GS-I Gegenschneide Position I (y=105mm) GS-II Gegenschneide Position II (y=213mm) GS-III Gegenschneide Position III (y=319mm) GSII-Fx Krafteinleitung-x, Position (x=25mm; y= 213mm, z=-18mm) GSII-Fz Krafteinleitung-z, Position (x=0mm; y= 213mm, z= 0mm) HMM Hidden Markov Model LZI linear zeitinvariant MTG Messertrommelgehäuse MP Maschinenparameter ROC Receiver Operating Characteristics SDxx Summendurchsatz von xx Tonnen SF Selbstfahrer Shaker-x Position (x=55mm; y= 213mm, z=-18mm) Shaker-z Position (x=0mm; y= 213mm, z=-30mm) svm Support Vector machine SVxx Schleifvorgang Nr. xx ZOI Zustandsorientierte Instandhaltung 1. Einleitung und Zielsetzung Das Zerkleinern voluminöser Erntegüter (Halmgut, Futtermais, Stroh und Energiepflanzen) stellt in der Landwirtschaft ein zentrales und zugleich eines der energieaufwändigsten Ver- fahren der Erntetechnologie dar. In der Kurzgutkette werden die Vorteile dieses Verfahrens genutzt: die erzielbare höhere Gutdichte reduziert die Transport- und Lagerkapazitäten, er- möglicht eine deutlich höhere Verdichtung des Ernteguts, was insbesondere bei der Silage- produktion von großer Bedeutung ist und hat bei der Fütterung die Vorteile einer besseren Nährstoffumsetzung und eines höheren Durchmischungsgrades mit anderen Futterkomponen- ten. Der selbstfahrende Feldhäcksler stellt mit seiner hohen Schlagkraft heute die Schlüsselma- schine der Kurzgutkette dar. Diese Entwicklung wurde maßgeblich durch den landwirtschaft- lichen Strukturwandel, der zur Vergrößerung der durchschnittlichen Betriebs- und Schlaggrö- ßen sowie zu vermehrter Vergabe von einzelnen Erntetätigkeiten an Lohnunternehmungen führte, und durch die steigende Bioenergienutzung hervorgerufen. Hierbei übernimmt der Feldhäcksler neben dem Schneiden des Ernteguts auch die Halmgut- bzw. Pflanzenaufnah- me, die evtl. Nachverarbeitung (z.B. "Corncracken"), das Beschleunigen und den Auswurf des Häckselgutes auf das Transportfahrzeug. Prozessbedingt kommt es beim Schneidvorgang zu einem Verschleiß der Schneidwerkzeuge. Die Folge ist ein Anstieg des Kraftstoffverbrauchs bei gleichzeitiger Reduktion der Schnitt- güte [Hei00]. Ein bewährtes Verfahren zur Wiederherstellung der ursprünglichen Schnitt- kantengeometrie in Erntemaschinen ist das Schleifen stumpfer Messer. Der Schleifvorgang selbst und auch das Einstellen des Schneidspaltes zwischen Messern und Gegenschneide ist durch den Einsatz moderner Elektronik und Sensorik automatisiert [HBT09]. Die Wahl des Schleifzeitpunktes und die Intensität des Schleifvorgangs unterliegt allerdings der subjektiven Einschätzung des Maschinenbedieners. Hierbei ist es sehr wichtig, die Schleifintervalle und die Dauer der einzelnen Schleifvorgänge ressourceneffektiv hinsichtlich Kraftstoffverbrauch einerseits und Materialabtrag bei Messern und Schleifgarnitur einschließlich Maschinenstill- 1 1. Einleitung und Zielsetzung standszeit andererseits zu wählen. In Abhängigkeit von Erntegut- und Einsatzbedingungen beträgt die Leistungsaufnahme des Häckselaggregats inkl. des Auswurfgebläses bis zu 70% der Antriebsleistung der gesam- ten Maschine [Bus11]. In [HAGO07] wird dargelegt, dass es beim Betrieb mit stumpfen Messern und zu großem Messerspalt zu einer Zunahme der benötigten Leistung von bis zu 300% kommt. Vor dem Hintergrund eines mittleren Kraftstoffverbrauchs eines selbstfah- renden Feldhäckslers von ca. 500 - 1000 l/Tag wird deutlich, wie wichtig die Kenntnis des aktuellen Messerzustandes für die Wahl optimaler Schleifintervalle und -intensitäten ist. Untersuchungen in den 1990er Jahren zeigen [NWM99], dass die Schleifintervalle in der Praxis i.d.R. zu groß, und die Schleifintensität zu gering gewählt wurden. Ausführungen in [WWS09], also ein Jahrzehnt später, machen dem hingegen deutlich, dass sich die Praxis des Schleifens dahingehend geändert hat, dass zwar häufiger und intensiver geschliffen wurde, aber immer noch ohne genaue Kenntnis und damit ohne Berücksichtigung des aktuellen Messerzustandes, weil die Information darüber zwar notwendig und zielführend ist, aber bisher nicht ermittelt wurde. Daher wurden in den vergangenen Jahren von vielen agrartechnischen Institutionen und landtechnischen Unternehmen Untersuchungen zur Erkennung der Messerschärfe durchge- führt und Entwicklungsansätze verfolgt, um den Messerzustand während der Ernte zu be- stimmen. Allerdings ist bis heute kein Online-Verfahren bekannt und etabliert, was den Fahrer bei der Wahl des Schleifzeitpunktes und der -intensität unterstützt. Vielmehr wird vermutet, dass die Größe und Komplexität der Maschine, sowie die effiziente schwingungstechnische und akustische Isolation und Entkopplung des Fahrerstandes von der Maschine, die in der Ver- gangenheit üblichen und bewährten Methoden der subjektiven Prozessüberwachung immer mehr an ihre Grenzen kommen lassen. Elektronische Sensoren haben zur Unterstützung der Arbeit des Landwirts in vielen Be- reichen Einzug gehalten und werden zukünftig maßgeblich zur Gewährleistung einer sicheren Prozessführung landtechnischer Verfahren beitragen. Neben der Prozesssicherheit stehen eine Steigerung der Präzision und des Komforts, sowie die Optimierung des Mitteleinsatzes und der Erträge im Fokus. Das Spektrum der Einsetzbarkeit elektronischer Sensor- und Analy- setechnik zur Überwachung landtechnischer Prozesse erweitert sich ständig. Außerdem wird durch die Leistungsfähigkeit moderner Rechner-, Sensor- und Kommunikationssysteme erst- mals auch die luftschall- bzw- körperschallakustische Detektion technisch und wirtschaftlich interessant. 2 1. Einleitung und Zielsetzung Maschinen und Anlagen erzeugen i.d.R. betriebsbedingte Schwingungen und Geräusche, die Informationen über den aktuellen Betriebszustand der Maschine enthalten. Daher ist es ein bewährtes Werkzeug, akustische Methoden zur Erfassung und Bewertung der Betriebszu- stände technischer Maschinen zu nutzen. Besonderes Kennzeichen des akustischen und damit hochdynamischen Verfahrens ist die Informationsdichte der Signale aufgrund der multifre- quenten Eigenschaft. Vor diesem Hintergrund wurde die Untersuchung der Machbarkeit einer akustischen Echtzeit- Erkennung des Messerzustands im selbstfahrenden Feldhäcksler basierend auf einer Erfassung des Körperschalls am Schneidaggregat als Gegenstand für die vorliegende Arbeit gewählt. Die Ziele der Arbeit sind: • Charakterisierung des Körperschalls (Amplituden- und Frequenzverhalten) am Schneid- aggregat während des Häckslerbetriebs. • Untersuchung des Zusammenhangs zwischen der am Schneidaggregat gemessenen Kör- perschallbeschleunigung und dem Verschleiß der Messer, quantifiziert anhand der An- zahl durchgeführter Schleifzyklen bzw. im Fall des Betriebes ohne Schleifen, anhand der Ernteleistung und einer Siebung und Gewichtsanalyse des Häckselgutes. • Prüfung, ob die bereits zur Verstellung der Gegenschneide eingesetzten Beschleuni- gungsaufnehmer hinsichtlich Position, Messbereich, Empfindlichkeit und Frequenzbe- reich in der Erkennung der Messerschärfe eingesetzt werden können. • Vergleich verschiedener Ansätze der Datenanalyse (Zeit- und Frequenzbereichsverfah- ren) im Hinblick auf Mustererkennung und die Detektionssicherheit der Messerschärfe. 3 2. Stand des Wissens Die Anforderungen an die Güte des Schneidprozesses eines Feldhäckslers leiten sich insbeson- dere aus dem Qualitätsanspruch an das Häckselgut ab. Daher bildet die Darstellung der For- derung an die Häckselgutqualität den Ausgangspunkt der folgenden Ausführungen. Moderne selbstfahrende Feldhäcksler arbeiten mittlerweile ausnahmslos mit einem Trommelschneidag- gregat. Aus diesem Grund sind Aufbau und Funktionsweise des Häcksel- und insbesondere des Schneidaggregats, sowie des Schleifverfahrens für einen Trommelfeldhäcksler erläutert. Zentral ist die Darstellung bisher verfolgter technischer Ansätze zur (Echtzeit-) Erkennung der Messerschärfe, um die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit in diesem Kontext diskutieren zu können. Für die Untersuchungen zur akustischen Erkennung der Messerschärfe ist die Er- läuterung der grundlegenden Zusammenhänge der Körperschallakustik und die Übertragung auf den Feldhäcksler notwendig. Akustische Maschinenüberwachung ist in vielen Industriebe- reichen, wie beispielsweise in Papierherstellungs- und Veredelungsanlagen, in Werkzeugma- schinen oder Windkraftanlagen etabliert, so dass es zielführend ist, zu prüfen, inwieweit sich aus dem bisherigen Wissensstand Erkenntnisse und Informationen für ein akustisches System zur Überwachung der Messerschärfe ableiten lassen. 2.1 Anforderungen an die Häckselgutqualität Im Gegensatz zur Langgutkette, bei der nur eine unwesentliche Veränderung der natürlichen Futterstruktur erfolgt, wird bei der Kurzgutkette in der Regel ein starkes Zerkleinern des Futters durch kurzes Schneiden angestrebt. Dabei variieren die Anforderungen an die Häck- selgutqualität je nach Art und Verwendung des Häckselgutes sehr stark. Insbesondere bei der Maisernte sind die Praxisanforderungen bezüglich der Häckselgutaufbereitung betriebs- abhängig sehr unterschiedlich. Das Spektrum reicht von feinstrukturiertem Häckselgut mit 3,5 - 12mm Schnittlänge bis hin zu lang geschnittenem Material mit bis zu 30mm Schnitt- länge [Clab]. Dabei lassen sich die Hauptaufgaben im Feldhäcksler in den Schneidprozess 5 2. Stand des Wissens und die Häckselgutaufbereitung aufteilen. Die Silierfähigkeit, die Verdichtbarkeit und die Mischbarkeit des Futters, sowie die Strukturwirkung der Ration wird durch die Häcksellänge beeinflusst [Ger11]. Unabhängig davon, ob im Kurzschnitt- (3,5 - 12mm), Langschnitt- (12 - 22mm) oder aber im neuartigen Shredlage-Verfahren mit Schnittlängen von 26 - 30mm und stark zerriebenem und aufgefasertem Häckselgut geerntet wird, ist allen gemeinsam der Ein- satz einer Messertrommel, bestückt mit hersteller- und erntegutabhängig unterschiedlichen aber doch konstruktiv ähnlichen Messern, wobei die Messeranzahl der Trommel variiert. Für die Schnittgüte, die beschreibt, ob der Schnitt glatt oder ausgefasert ist, gibt es im Gegensatz zur Schnittlänge, deutlich weniger Vorgaben. Bekannt ist allerdings, dass eine ver- größerte Oberfläche des Häckselgutes die Strukturwirkung der Silage in der Rinderfütterung fördert, was insbesondere im Shredlage-Verfahren genutzt wird. Gerade in der Biogasproduk- tion zeigt sich, dass die aufgrund eines ausgefaserten Schnittes vergrößerte Substratoberfläche die weitere Aufbereitung und die Methangasausbeute positiv beeinflusst [Voe12]. Vor diesem Hintergrund lässt sich sagen, dass aus Sicht der Praxis die Schnittgüte nicht immer hoch, aber dem Ernteverfahren entsprechend und v.a. ressourceneffizient sein muss. An den Maschinenbetreiber wird die Forderung gestellt, dass die Maschine, angepasst an die jeweilige Erntesituation eingestellt und betrieben wird (Schnittparameter, Schleifintervalle, Schleifintensität etc.), um die geforderte Häckselgutqualität bei hohem Durchsatz und mög- lichst geringem Kraftstoffverbrauch zu gewährleisten. Darüber hinaus kann die Schnittgüte v.a. bei der Entwicklung eines Messerschärfe-Erkennungssystems als indirektes Kriterium für die momentane Messerschärfe dienen. 2.2 Trommelfeldhäcksler Im Vergleich der verschiedenen Verfahren der Futterbergung, stellt der selbstfahrende Trommel- Feldhäcksler das leistungsstärkste Verfahren dar [Wag07]. 2.2.1 Aufbau und Funktion Der prinzipielle Aufbau eines selbstfahrenden Feldhäckslers ist herstellerübergreifend ver- gleichbar und in Abbildung 2.1 zu sehen. Die derzeit leistungsstärksten Feldhäcksler erreichen bei Maschinenleistungen von mehr als 700 kW und Arbeitsbreiten von über 10Metern Durchsatzleistungen von 200 t/h und mehr. Seit der Markteinführung des selbstfahrenden Feldhäckslers in den 1970 er Jahren, sind ne- 6 2. Stand des Wissens Abbildung 2.1: Prinzipieller Aufbau eines selbstfahrenden Feldhäckslers [Haf03], Quelle: [Shaker] ben der Leistungsfähigkeit v.a. Verbesserungen hinsichtlich der Bedienerfreundlichkeit wie elektrisch verstellbare Gegenschneiden, Schwadabtastung, Schnitthöhenführung, Crackerver- stellung und automatische Schleifeinrichtung eingeführt worden [EKR06]. In Abbildung 2.2 ist die Häckselgarnitur eines Claas Jaguar Feldhäckslers der 900 er Serie im Detail abgebildet. Mit einem Vorsatz wird das Erntegut aus dem Schwad aufgenommen oder aus dem Bestand gemäht und über die Einzugswalzen (Abb. 2.2, Nr. 1) eingezogen, z.T. schon vorgepresst und den Vorpresswalzen (Nr. 2) zugeführt. Der Abstreifer (Nr. 3) be- freit die untere, glatte Vorpresswalze von anhaftendem Erntegut. Die Messertrommel (Nr. 5) schneidet das verdichtete Erntegut an der Gegenschneide (Nr. 4) auf die eingestellte Häck- sellänge ab und führt es entlang des Häckselbodens (Nr. 6) je nach Aufbereitungsverfahren den Quetschwalzen (Nr. 7) oder direkt dem Beschleuniger (Nr. 8) zu. Dieser transportiert das Häckselgut über den nachgeschalteten Auswurfkrümmer auf das Überladefahrzeug. Bei vor- gegebener Messeranzahl und Schneidtrommeldrehzahl ist die Häcksellänge über die Drehzahl der Vorpresswalzen einstellbar. Eine stufenlose Schnittlängeneinstellung auf bis zu 2,5mm während des Ernteeinsatzes sowie Metalldetektoren und Steindetektoren ([BD01], [Brü06]) sind Stand der Technik. Qualitätsparameter des Ernteguts, wie z.B. die Feuchtigkeit, können erfasst werden und eine georeferenzierte Ertragsmessung ist möglich. 7 2. Stand des Wissens Abbildung 2.2: Häckselaggregat eines Trommelfeldhäckslers, Claas Jaguar 980-930, Quelle: [Claas] 2.2.2 Schneidaggregat Auf dem Markt sind verschieden ausgeführte Häckseltrommeln verfügbar, deren Arbeitsweise aber vergleichbar ist. Die Länge der über dem Trommelumfang angeordneten Messer kann der Trommelbreite entsprechen oder es sind zwei oder mehr Messer segmentweise nebenein- ander (versetzt über dem Umfang) angeordnet. Bei vielen Bauarten sind die Messer nicht horizontal, sondern unter einem Winkel gegen die Horizontale auf der Trommel befestigt, um die Belastung infolge des Schnittes gleichmäßig über dem Umfang zu verteilen. Dabei weisen die Messer eine entsprechende Kröpfung auf, die neben dem Schnitt den Transport des Häckselgutes ermöglicht, s. Abbildung 2.3. Für die unterschiedlichen Einsatzbereiche sind verschiedene Messerformen möglich. Bei einer v-förmigen Anordnung der Messer kann außerdem eine Führung des Erntegutes z.B. zur Mitte der Häckseltrommel erfolgen, wodurch sich Verschleiß und Reibungsverluste an den Außenwänden des Trommelgehäuses und des Auswurfkanals reduzieren lassen. In Abbildung 2.4 sind verschiedene Messertrommelbauarten zu sehen. 8 2. Stand des Wissens Abbildung 2.3: Gekröpftes Messer (links) und Konzept des Guttransportes mit den gekröpften Messern (rechts), Quelle: [Claas] Abbildung 2.4: Verschiedene Trommelbauarten: a) geschlossene Trommel mit v-förmiger Mes- seranordnung (Hrst.: Claas), b) offene Trommel mit schräg angestellten durchgehenden Mes- sern (Hrst.: LTS), c) offene Trommel mit durchgehenden Messern mit geringer Wurfleistung (Hrst.: New Holland), d) geschlossene Trommel mit Messersegmenten (Hrst.: John Deere), [Haf03], Quelle: [Shaker] Die unter a), b) und c) (Abbildung 2.4) dargestellten Trommeln besitzen eine v-förmige Messeranordnung, wobei die Trommel unter c) offen ist und somit auch einen Gutdurchgang durch die Trommel erlaubt. Die unter d) dargestellte Trommel besitzt vier Messersegmente, was bei einer Fremdkörperkollision zu einer Begrenzung des Schadensmaßes führt [Wie10]. Typische Abmessungen der Häckseltrommeln moderner selbstfahrender Feldhäcksler sind Breiten im Bereich von ca. 650 bis 900mm und Durchmesser von ca. 600 bis über 700mm. 9 2. Stand des Wissens Die Anzahl der Messer ist bauartbedingt sehr unterschiedlich und aufgrund der verschiedenen Messersegmentgrößen nicht direkt vergleichbar. Hier ist es sinnvoll, die Schnitte pro Trom- melumdrehung anzugeben, diese liegen auf einen Punkt der Schneide bezogen im Bereich von 8 bis 20. Für die Schneidwerkzeuge (Messer und Gegenschneide) werden neben einer langen Stand- zeit eine gute Schneidfähigkeit und Schneidhaltigkeit, sowie eine hinreichende Stabilität und Wirtschaftlichkeit gefordert [Ben98]. Abbildung 2.5 (links) zeigt ein Schneidmesser und (rechts) sind Gegenschneiden zu sehen. Abbildung 2.5: Abbildungen eines Schneidmessers (links) und von Gegenschneiden (rechts), Quelle: [Claas] In [Fei70] wird das Schneiden flächiger Materialien beschrieben, die grundsätzlichen Be- griffe und Prinzipien sind aber auf die in der hier vorliegenden Arbeit behandelte Thematik direkt anwendbar oder unter Berücksichtigung der Änderungen durch die Schnittgutdicke übertragbar. Demnach ist die „Schneidfähigkeit [...] ein Maß für die aufzubringende Schneid- leistung (Produkt aus Schneidwiderstand und Schneidgeschwindigkeit) zur Herstellung von Schnittflächen vorgegebener Schnittqualität“. Basierend auf dieser Definition wird in der- selben Quelle mit Schneidhaltigkeit die Grenze der Schneidfähigkeit bezeichnet. Diese wird in einer bestimmten Menge von Arbeitseinheiten ausgedrückt, wobei die Arbeitseinheiten anwendungsspezifisch sind, z.B. Stückzahl, Länge, Fläche oder auch Durchsatz. Die Gegenschneide, direkt oder über ein Gegenlager am Häckseltrommelgehäuse montiert, besitzt je nach Häckslertyp eine unterschiedliche Geometrie. Die verschiedenen Hersteller bedienen sich unterschiedlicher Methoden, um die Gegenschneiden widerstandsfähiger, ver- schleißfester und resistenter gegen Fremdkörper auszuführen. Hier sind die Panzerung der Schneidkante, entsprechende Legierungen oder der generelle 10 2. Stand des Wissens Einsatz von Panzerwerkstoff zu nennen ([Bus], [Clad]). Darüber hinaus gibt es Ausführungen, in denen partiell Material eingesetzt wird, welches gezielt ausgewaschen wird und somit ein Selbstschärfeeffekt stattfindet. Durch segmentweise Panzerung der Gegenschneide wird zudem den spezifischen Verar- beitungseigenschaften unterschiedlicher Erntegüter Rechnung getragen. Dadurch wird die Schnittqualität zusätzlich erhöht und der benötigte Schneidkraftbedarf reduziert. Die Anord- nung von Schneide und Gegenschneide im Schneidaggregat ist in Abbildung 2.6 abgebildet. Abbildung 2.6: Anordnung von Schneide und Gegenschneide, Quelle: [Claas] 2.2.3 Der Schneidprozess Nach [Fei70] und [HS75] wird der Schneidprozess durch das Schneidverfahren, das Schnitt- gut und den Werkzeugwerkstoff beeinflusst. Diese Faktoren unterliegen einer wechselseiti- gen Interaktion, was bei der Beurteilung eines Schneidsystems Berücksichtigung finden muss [Ben98]. Aus diesem Grund kommen in der Praxis auch für unterschiedliche Schnittgüter unterschiedliche Schneidverfahren und Schneidenwerkstoffe zum Einsatz. Alle Zerkleinerungsvorgänge landwirtschaftlicher Güter lassen sich angelehnt an die DIN 8580 in die Hauptgruppe 3, trennende Verfahren einordnen [Wie10]. Im Häcksler erfolgt das Schneiden nach dem Prinzip des Scherschneidens. Liegt eine v-förmige Anordnung der Messer bei parallel zur Trommelachse angeordneter Gegenschneide vor, handelt es sich um ein Geradmesser-Scherschneiden mit kreuzendem Schnitt, da "[...] die Schneiden sich nur in der Schnittebene kreuzen, ansonsten aber über die Schnittlänge keinen gleichen Abstand haben [...]" [Ben98]. 11 2. Stand des Wissens Abbildung 2.7 zeigt das Prinzip und die grundlegenden Begriffe des Scherschneidens nach DIN 8588, aus der sich die Schneidbedingungen beim Feldhäcksler ableiten lassen. Im Feld- häcksler ist eines der Messer feststehend (Gegenschneide) und das andere rotiert (Schneid- messer, montiert auf der Messertrommel). Abbildung 2.7: Scherschneiden entsprechend DIN 8588, (a) Prinzipskizze; (b) Nomenklatur der Begriffe, Quelle: [Ben98] Für die akustische Erkennung der Messerschärfe sind die im Schneidprozess auftretenden Kräfte ausschlaggebend. Die nach [Ten89] beim Scherschneiden auftretenden Kräfte sind in Abbildung 2.8 dargestellt. Hierbei bezeichnen FN1 bzw. FN2 die an den Druck- bzw. Freiflä- chen auftretenden Normalkräfte, b1 und b2 entsprechend die Abstände der Hebelarme dieser Kräfte und ϕ den Winkel zwischen Ober- und Untermesser. FR ist die wirkende Reibkraft und FRes die resultierende Kraft auf das Schnittgut. Die Schneidkraft im Berührungspunkt der Messer lässt sich nach [HS75] in erster Näherung berechnen zu: FS = τm · ls · s 2 , (2.1) wobei FS die Schneidkraft, τm den mittleren Schneidwiderstand, ls die Schnittlänge und s die Dicke des Werkstückes bzw. des Schnittgutes bezeichnen. Neben den Schneidkräften sind es die Parameter Schnittqualität und Schneidhaltigkeit nach denen die Güte eines Schneidprozesses beurteilt wird [Fei70]. Hieran wird deutlich, dass die Schärfe der Messer im Feldhäcksler wesentlich die Güte des Schneidprozesses und die Effektivität der gesamten Erntekette beeinflusst, dies bezogen auf den Ressourcenein- satz, d.h. den Kraftstoffverbrauch und auch die Belastung der Maschinenbauteile also somit die Wartungskosten bzw. die ‚life cycle costs‘. Darüber hinaus ist bei optimal geschliffenen 12 2. Stand des Wissens Abbildung 2.8: Kräfte beim Scherschneiden nach [Ten89], Quelle: [Ben98] Messern bei gleicher Leistungsaufnahme ein höherer Gutdurchsatz möglich und somit sind kürzere Erntezeiten realisierbar, wobei die Höhe der Durchsatzleistung die Wirtschaftlichkeit des Ernteverfahrens bestimmt. 2.2.4 Schneidenverschleiß Beispielhaft zeigt Abbildung 2.9 Schneiden aus dem Einsatz eines selbstfahrenden Feldhäcks- lers, eine geschärfte Schneide (links) im Vergleich zu einer stumpfen Schneide (rechts). Abbildung 2.9: Scharfe (links) und stumpfe Schneide (rechts) im Vergleich, Quelle: [Claas] Aufgrund des Kontaktes und der Relativbewegung der Schneiden mit dem Schnittgut (Rei- bung) kommt es zum Verschleiß der Werkzeuge, der als der fortschreitende Materialverlust aus der Oberfläche definiert ist (DIN 50320). Hieran wird deutlich, dass der Fortgang des Verschleißes wesentlich von den Materialeigenschaften (Art, Härte) der Schneidwerkzeuge und des Schnittgutes, sowie von deren Oberflächenzustand abhängig ist. Insbesondere die 13 2. Stand des Wissens Abrasivität des Schnittgutes bestimmt im realen Einsatz den Verschleiß der Messer. Bei- spielsweise führt ein hoher Sandanteil im Erntegut zu einem Anstieg des Verschleißes oder in der Miscanthus-Ernte werden die Schneidwerkzeuge aufgrund des hohen Siliziumgehaltes des Ernteguts deutlich stärker beansprucht, als etwa bei der Ernte von Mais. Darüber hinaus haben auch die Schneidengeometrie, die Anstellkraft und die schneidki- nematischen Verhältnisse einen Einfluss auf die Größe des Verschleißbetrages [Ben98]. Ent- sprechend dieser Quelle sind in Abbildung 2.10 die Verschleißkenngrößen am Schneidmesser dargestellt: • Materialabtrag um die Fläche ∆AV • Schneidenabrundung rs und / oder • Schneidenrückgang hV . Abbildung 2.10: Verschleißkenngrößen am Schneidmesser [Ten89], Quelle: [Ben98] Der reale Verschleiß im Feldeinsatz wird darüber hinaus von vielen weiteren Parame- tern beeinflusst und der Materialabtrag ist i.d.R. nicht gleichmäßig, da er insbesondere von Fremdkörpereinwirkungen und inhomogenen Eigenschaften der Messer abhängt. Die Stand- zeit der Messer wird wesentlich durch die Höhe des Verschleißbetrages bestimmt, da mit der Zunahme des Verschleißes die Schnittqualität ab- und der Schneidwiderstand bzw. die Schnittkräfte zunehmen. Neben der statischen Kraft nehmen durch den Verschleiß auch die dynamischen Kräfte und damit die in der Maschine induzierten Schwingungen zu. Die Wirt- schaftlichkeit einer Schneidgarnitur und damit auch eines Häckslers wird wesentlich durch das 14 2. Stand des Wissens Standvermögen der Messer bestimmt. Von zentraler Bedeutung ist die Frage, „[...] wie lan- ge ein schneidfähiges, scharfes Messer bei gleichbleibender Schnittqualität eingesetzt werden kann“ [Ben98]. Gleichbleibende Schnittqualität meint, dass die auftretenden Veränderungen innerhalb zu definierender Toleranzgrenzen liegen. Die Vorgabe dieser Grenzen richtet sich nach der angestrebten Prozesseffizienz, bestimmt durch die angestrebte Schnittqualität und die benötigte Schneidenergie. Angestrebt wird ein qualitativ hochwertiger und energetisch günstiger Schnitt. Werden infolge des Verschleißes diese Grenzen im Häckslerbetrieb erreicht, müssen die Messer geschliffen werden, um die Schnittqualität wieder zu erhöhen und die Schnittkräfte zu verringern. 2.2.5 Schleifprozess Das Schleifen von Schneidwerkzeugen, um die Schärfe entsprechender Schneidkanten zu er- höhen oder wieder herzustellen, ist ein seit Jahrtausenden bekanntes technisches Verfahren. „Schleifen ist nach DIN 8589 ‚ein spanendes Fertigungsverfahren mit vielschneidigen Werkzeu- gen‘ deren geometrisch unbestimmte Schneiden von einer Vielzahl gebundener Schleifkörner aus natürlichen oder synthetischen Schleifmitteln gebildet werden und mit hoher Geschwin- digkeit, meist unter nicht ständiger Berührung zwischen Werkstück und Schleifkorn, den Werkstoff abtrennen“ [IM]. Bei den Schleifmitteln findet eine Unterteilung in natürliche und künstliche Kornwerkstoffe statt. Quarz, Granat oder Naturkorund sind natürliche Kornwerk- stoffe, die aufgrund ihrer ungenügenden Festigkeitseigenschaften nur noch wenig Anwendung finden. Naturdiamant hingegen wird eingesetzt und insbesondere die künstlichen Werkstoffe Siliciumcarbid, Elektrokorund, Bornitrid, Borcarbid und Diamant [IM]. Im Häcksler ist bereits ein Schleifstein verbaut, der während des Schleifprozesses i.d.R. au- tomatisiert über die Messer geführt wird. In Abbildung 2.11 ist die Schleif-einrichtung eines Feldhäckslers zu sehen. Die Trommeldrehzahl wird dafür je nach verwendeter Schneidtrommel und Messerausrüs- tung auf ca. 50 - 70% der Maximaldrehzahl reduziert, es gibt auch Ausführungen bei denen der Schleifvorgang bei rückwärtsdrehender Trommel erfolgt. Während des Schleifvorgangs fährt der Stein von einer Seite des Messers zur anderen und zurück (ein Zyklus). Nach einer Überfahrt wird der Stein über eine entsprechende Nachführeinheit gedreht und im Bereich von wenigen 1/100mm an die Messer herangefahren, dann schließt sich die zweite Überfahrt des Zyklus an. Die Wahl des Schleifzeitpunktes und der Schleifintensität (Anzahl von Schleifzyklen) un- 15 2. Stand des Wissens Abbildung 2.11: Schleifeinrichtung, Messerschneide im Vordergrund und zylindrischer Schleif- stein in Parkposition im Hintergrund, Claas Jaguar, Quelle: [Claas] terliegt, wie schon erläutert, bisher der Erfahrung des Bedieners im Rahmen verschiedener betriebswirtschaftlicher Aspekte [HBT09]. In einigen Baureihen moderner Häcksler gibt es die Möglichkeit, den Schleifzeitpunkt durch Wahl der Erntedauer oder der gehäckselten Durch- satzmenge vorwählen zu können, und die Maschinensteuerung gibt ein entsprechendes Signal bei Erreichen der vorher gewählten Grenze [Claf]. 2.3 Bisherige Ansätze zur Messerschärfeerkennung Der auftretende Verschleiß führt dazu, dass sich der Schneidprozess hinsichtlich Schnittgü- te, Durchsatz und Energiebedarf kontinuierlich von seinem Optimum entfernt. In der Praxis sind zwar auch Phänomene bekannt, bei denen sich nach einem Schleifvorgang die optimale Schärfe erst nach einem gewissen Summendurchsatz einzustellen scheint, hierfür sind aber eher Materialgrate, die sich beim Schleifen gebildet haben und nach kurzer Betriebszeit ab- gearbeitet sind, ursächlich. Dieses Phänomen steht nicht im Fokus der vorliegenden Arbeit. Die Frage, die sich nun in der Praxis stellt, ist, mit welchem Gradienten, bezogen auf den kumulierten Durchsatz tritt der Verschleiß und damit die Bewegung weg vom Optimum auf und wo sind die Grenzen hinsichtlich Kraftbedarf und damit Energiebedarf zu setzen, an denen ein erneutes Schleifen durchzuführen ist. Der Einfluss des Schneidsystems auf das Schneidergebnis und den notwendigen Kraftbedarf ist seit langem Gegenstand verschiedener Untersuchungen in unterschiedlichen Bereichen, siehe z.B. [Fei70], [Cra60], [Str53] und [CT00]. Insbesondere wurde nachgewiesen, dass der 16 2. Stand des Wissens benötigte Energiebedarf beim Schneiden pflanzlicher Güter wesentlich von der Messerschärfe und weniger vom Gutfluss bzw. der Schneidgeschwindigkeit abhängt [VRM10]. In der Vergangenheit wurde auch in Anlehnung an die Natur an selbstschärfenden Messern geforscht. Das prinzipielle Potenzial dieser Technologie ist bekannt, es benötigt aber noch viel Entwicklungs- und v.a. Anpassungsentwicklungsarbeit, um eine solche Technologie nutzbar zu machen. Geeignete Möglichkeiten zur Erkennung der Messerschärfe an Feldhäckslern waren nach [HAGO07] in 2007 noch nicht verfügbar, die Notwendigkeit dieser Technologie wird eben- so betont. Ein Ansatz, der in diesem Kontext genannt und auch untersucht wurde, besteht in der Messung der auf die Häckseltrommel wirkenden Kräfte über ein mechatronisches Wälz- lager, um daraus Rückschlüsse auf die Schneidenschärfe zu schließen. Dieser Ansatz konnte aber nicht umgesetzt werden, da entsprechende Lager, insbesondere mit einer ausreichend hohen Standzeit nicht verfügbar waren. In [BS13] wird davon ausgegangen, dass der Mes- serverschleiß sich auf die notwendige Schnittenergie auswirkt und daher über einen Sensor, vorgeschlagen wird die Verwendung mindestens eines Vibrationssensors, erfasst werden kann. Eine technische Realisierung ist bisher nicht bekannt. In [Oli00] wird vorgeschlagen, die in der Schneidebene liegende Häckselmesserfläche berührungsfrei zu messen und somit indirekt auf die Messerschärfe zu schließen. Induktive und magnetische Geber sollten für die Messauf- gabe eingesetzt werden. Bei Erreichen eines zuvor definierten Grenzwerts wird das Aggregat gestoppt und automatisiert geschliffen. Aufgrund des Einflusses der sich stark ändernden Schnittguteigenschaften wird ein Rückschluss auf den Schneidenzustand durch Kraftgrößen in dieser Schrift als nicht zielführend bewertet. Der in [GPT12] vorgestellte Ansatz ist prinzi- piell vergleichbar zu dem Ansatz von [Oli00], hier wird ebenfalls der Einsatz eines induktiven Gebers beschrieben. Mittels des induktiven Gebers wird die Länge des Schneidkantenrückens ermittelt. Es wird ein linearer Zusammenhang zwischen dem Rückgang des Schneidkanten- rückens und dem Schneidenradius angenommen und der Verschleiß indirekt bestimmt. Das Konzept ist technisch umgesetzt und im Labor und in Feldeinsätzen mit vielversprechenden Ergebnissen getestet worden [MTG15]. Allerdings ist die Integration der Sensorik aufwen- dig und der Messbereich ist geometrisch sehr lokal. Der Aufwand für eine ausreichend hohe Bestückung einer Messertrommel ist als groß einzuschätzen. Bei Werkzeugmaschinen wird ebenfalls auf die Bedeutung des Verschleißes an den Werk- zeugen und die Erfordernis zur Feststellung des fortschreitenden Verschleißes hingewiesen, z.B. [Bra93]. Da keine direkte Verschleißmessung während des Betriebs möglich ist, werden 17 2. Stand des Wissens verschiedene Wege zur indirekten Messung erprobt. Neben akustischen Messverfahren wird z.B. eine Kraftmessung vorgeschlagen. In [Fra10] wurde ein Dünnschichtsensor vorgestellt, der einen Verschleiß von Schneidkanten eines Schneidstempels durch Veränderungen in der Kraftkennlinie detektieren kann. Für industrielle Längsschneider wurde in [Bilstein KG06] eine thermische Überwachung präsentiert. Hintergrund ist hier eine zu messende Tempera- turerhöhung, die bei zunehmend stumpferen Messern infolge der höheren Reibung auftritt. Für Häckselmesser scheint dieses Prinzip aufgrund der Besonderheiten des Schneidsystems nicht geeignet. Auch optische Überwachungssysteme wurden für Schneideinrichtungen in Be- tracht gezogen. In [MKH14] wird z.B. eine Überwachung mit einer Zeilenkamera konzipiert. Über eine Bildauswertung lassen sich Rückschlüsse auf den Schneidenzustand ziehen. An anderer Stelle wird vorgeschlagen, zur Bestimmung der Schärfe von Häckslermessern charak- teristische Kenngrößen (Schalldruck, Beschleunigung, Dehnung, etc.) mittels Sensoren an der Gegenschneide oder deren Lagerung, den Häckslermessern bzw. an der Häckseltrommel oder der Lagerung der Trommel zu diskreten Zeitpunkten zu erfassen, vgl. [HGB07]. Die zu ver- schiedenen Zeitpunkten erfassten Frequenzspektren werden miteinander verglichen und bei Erreichen eines vorher definierten Schwellwertes wird angenommen, dass die Messer stumpf sind. Allerdings beruht die Auswertung auf häckselgutspezifischen und maschinenabhängigen Voreinstellungen durch den Fahrer. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass aus der Literatur kein System zur Echtzeit- Erkennung der Messerschärfe am Feldhäcksler bekannt ist, welches bereits umfassend getestet und einsatzfähig wäre. Umfassende Ergebnisse einer Entwicklung und von Tests einer kör- perschallbasierten Messerschärfeerkennung sind ebenfalls nicht publiziert. 2.4 Körperschallbasierte Maschinenzustandsüberwachung Maschinen und Anlagen erzeugen i.d.R. betriebsbedingte Schwingungen und Geräusche, die mit dem Gehör oder dem Tastsinn erfasst werden und Informationen über den aktuellen Zu- stand einer Maschine enthalten [HH], daher ist die Verwendung akustischer Methoden zur Erfassung und Bewertung von Betriebszuständen technischer Maschinen ein bewährtes Werk- zeug. Akustische Signale, erzeugt von Maschinen, sind häufig multifrequent bzw. breitbandig und besitzen daher eine hohe Informationsdichte. Die menschlichen Sinnesorgane inkl. der nachgeschalteten Informationsverarbeitung sind hinsichtlich Komplexität und Informations- 18 2. Stand des Wissens verknüpfung immens hoch, allerdings setzt dies die Anwesenheit einer Person und v.a. einen hohen Erfahrungsschatz für die geeignete Interpretation voraus [HH]. An dieser Stelle wird die heute verfügbare Sensorik und Rechentechnik genutzt, womit die Möglichkeit besteht, „ [...] Messdaten über lange Zeiträume zu erfassen, zu archivieren, zu bewerten und Trends zu ver- gleichen. Damit ist die Grundlage für die weitgehende Automatisierbarkeit solcher Verfahren gegeben“ [ebd.]. 2.4.1 Körperschallentstehung und -übertragung Neben der Bewegung der gesamten Maschine als Starrkörper in 6 Freiheitsgraden im tie- fen Frequenzbereich (< 100Hz, meist < 20Hz), sind es v.a. die Strukturschwingungen, die das Verhalten einer Maschine charakterisieren. Besondere Bedeutung kommt den im Hörfre- quenzbereich (16Hz - 16 kHz) liegenden Strukturschwingungen, dem Körperschall, zu. Art, Ausprägung und Übertragung des Körperschalls werden zum einen durch die Struk- tureigenmoden, charakterisiert durch Eigenfrequenz, Dämpfung und Eigenvektor bestimmt, zum anderen kommt es zur Wellenausbreitung, die v.a. von der Schallgeschwindigkeit, Struk- turdämpfung und Strukturgeometrie abhängt. Die Anregung der Strukturmoden durch eine externe Erregerkraft lässt sich mit Hilfe des Modalansatzes verdeutlichen [Irr01]: Die Modaltransformation nutzt die Eigenvektoren der Struktur qˆ k , also die Darstellung der Schwingungsformen in den Freiheitsgraden des Systems. Der Vektor q einer Schwingung in physikalischen Koordinaten wird als Linearkombination der Eigenvektoren dargestellt: q = ∑K k=1 qˆ k pk, (2.2) so ergibt sich die Darstellung in den Modalkoordinaten pk = pk(t). Es erfolgt also eine Zerlegung der Schwingung q = q(t) in die Eigenformen des Systems. Die Modalkoordinaten geben die Stärke an, mit der die jeweilige Eigenform in der Schwingung zu jedem Zeitpunkt enthalten ist. Hiermit lässt sich eine Erregerkraft F (t) in Modalkoordinaten transformieren: fk(t) = qˆ T k F (t), (2.3) wobei jedes Element fk(t) des Vektors f(t) ein Skalar ist, der als modale Erregerkraft be- zeichnet wird und die Stärke angibt, mit der die Erregerfunktionen die einzelnen Eigenmoden anregen. Je größer das Produkt qˆT k F (t) ist, d.h. je „ ‚ähnlicher‘ die Verteilung der an den ein- 19 2. Stand des Wissens zelnen Freiheitsgraden angreifenden Erregerkräfte einer Eigenform des Systems ist, umso größer wird [...] damit grundsätzlich die Anregbarkeit der zugehörigen modalen Schwingung. Liegt eine orthogonale Anregung vor, [...] ist also der Erregungsvektor orthogonal zu einem Eigenvektor, [...] dann ist eine Anregung der zugehörigen modalen Schwingung nicht“ möglich [Irr01]. Die Anregbarkeit wird darüber hinaus durch das Verhältnis von Erregerfrequenz ωF zu Eigenfrequenz ωk bestimmt: ηk = ωF ωk mit k = 1..K, (2.4) mit der Verzerrungsfunktion Vk: Vk = 1 1− η2k mit k = 1..K. (2.5) Nach [Irr01] ergibt sich dann der Antwortamplitudenvektor einer erzwungenen Schwingung eines Systems, welches gleichfrequent, harmonisch krafterregt wird zu: qˆ = ∑K k=1 qˆ k Vk 3 qˆT k Fˆ . (2.6) Das heißt, je näher die Erregerfrequenz an einer Eigenfrequenz der Struktur liegt und um so ähnlicher die Form der Erregung dem Eigenmode ist, um so stärker ist die Schwingungsant- wort. Im Hinblick auf die Schneidkraftanregung im Feldhäcksler bedeutet dies, dass die Stärke der induzierten Körperschallschwingungen davon abhängt, inwiefern die Kraftanregung, bzgl. Position und Orientierung mit den modalen Eigenformen der Struktur und die Erregerfre- quenzen mit den Eigenfrequenzen zusammenfallen, wobei in der vorliegenden Anwendung zu erwarten ist, dass in erster Linie die Biegeeigenmoden der Gegenschneide relevant sind. Die Weiterleitung des Körperschalls hängt im wesentlichen von der Körperschalldämpfung und -dämmung der Struktur ab. Eine Schallwelle ist in der Struktur ausbreitungsfähig, wenn die korrespondierende Wellenlänge λ klein gegenüber den geometrischen Abmessungen der Struktur ist. Dabei erfolgt die Weiterleitung durch Längs-, Biege-, Schub- und Torsionswellen (Quasilängswellen = Rayleighwellen) in Abhängigkeit von den geometrischen Randbedingun- gen, wobei eine Schwingung mit einer Frequenz f nach dem Zusammenhang c = λ · f eine wellenformspezifische Wellenlänge besitzt. Die Übertragungsfunktion des Systems beschreibt den Zusammenhang zwischen der Erre- gung und der Systemantwort. Abbildung 2.12 zeigt zunächst den Zusammenhang im Zeitbe- 20 2. Stand des Wissens reich, zwischen der Eingangsgröße x(t) und der Systemantwort y(t) als Blockschaltbild. y (t)System-übertragungx (t) Abbildung 2.12: Systemübertragung im Zeitbereich Die Systemantwort hängt neben der Eingangsgröße und dem Systemverhalten von dem Anfangszustand des Systems ab, daher werden im folgenden lineare zeit-invariante Systeme (LZI) betrachtet, also solche, die sich zum Zeitpunkt t = 0 in Ruhe befinden. Durch Fourier- transformation lässt sich das Eingangssignal im Bildbereich darstellen: X(i ω) = ∫ ∞ −∞ x(t) e−iωtdt, (2.7) die Fouriertransformierte des Systemantwortsignals ergibt sich analog. Abbildung 2.13 zeigt den Zusammenhang als Blockschaltbild im Bildbereich. Y (iω)G (iω)X (iω) Abbildung 2.13: Übertragungsfunktion (Frequenzbereich) Somit ist die (komplexwertige) Übertragungsfunktion G(iω) das Verhältnis von System- antwort zur Eingangs- bzw. Störfunktion: G(i ω) = Y (i ω) X(i ω) . (2.8) Wird die durch komplexwertige Krafteinleitung F¯ induzierte Körperschallbeschleunigung a¯ betrachtet, so ist der entsprechende Quotient aus Schwingbeschleunigung und Erregerkraft als Akzeleranz A¯ bezeichnet: A¯ = a¯ F¯ . (2.9) 21 2. Stand des Wissens Zur Bestimmung der Übertragungsfunktion wird eine harmonische Anregung mit der Am- plitude 1N angenommen und es wird die komplexwertige Schwingungsantwort bestimmt, die wiederum harmonisch ist [Wan16]. Im realen System entspricht die Antwort dem Schwin- gungsverhalten des eingeschwungenen Systems. Diese Übertragungsfunktion wird als Fre- quenzgang bezeichnet. Der Vergleich zweier Signale gleicher Messgröße kann neben einem di- rekten Vergleich der Spektren, über den Amplitudengang der Transmissibilität erfolgen. Bei einem diskreten Spektrum kann dies auch auf das Amplitudenverhältnis in den Erregeram- plituden reduziert werden. Zu beachten ist allerdings, dass die Belastbarkeit der Auswertung durch Maskierung der Erregersignalanteile begrenzt sein kann. 2.4.2 Feldhäcksler als schwingungstechnische Struktur Der Feldhäcksler stellt ein komplexes schwingungstechnisches bzw. akustisches System dar. Es ist ein Multi-Massensystem mit sehr vielen Struktureigenmoden und Ausbreitung von Körperschallwellen in vergleichsweise niedrigen Frequenzbereichen (<1.000Hz), was in der Vielzahl von Komponenten, Baugruppen und Anbauaggregaten und den großen geometri- schen Abmessungen begründet ist. Verstärkt wird dieses Phänomen dadurch, dass es an dem Häcksler eine Vielzahl von Schallquellen gibt. Hier sind neben den Hauptantriebsag- gregaten wie Motor und Hydraulikpumpen, Komponenten wie Getriebe, Fahrwerk, Vorsatz (Maisgebiss, Pickup oder Mähwerk) und das Häckselaggregat mit den Bauteilen Einzugs- walzen, Messertrommel, ggf. Korncracker und Beschleuniger von zentraler Bedeutung. Viele dieser Komponenten arbeiten rotierend und erzeugen somit systembedingt eine periodische Schwingung. Periodische Schwingungen zeichnen sich dadurch aus, dass die zeitabhängige Zustandsgröße q(t) nach einer unveränderlichen Periodendauer T immer wieder denselben Wert annimmt [Irr06]. Für die periodische Schwingung gilt: q(t) = q(t+ T ). (2.10) Für die Messertrommel des Feldhäckslers ergibt sich die Periodendauer zunächst aus dem Kehrwert der Drehzahl der Messertrommel TMT . Da aber die Trommel mit nMT Messern auf dem Umfang bestückt ist, reduziert sich die zu berücksichtigende Periodendauer TMf auf: TMf = 1 nMT · TMT . (2.11) Generell kann die immer wiederkehrende Schwingung innerhalb einer Periode beliebig ver- 22 2. Stand des Wissens laufen, wobei die sinusförmige bzw. harmonische Schwingung der einfachste Sonderfall ist [Irr06]. Die entsprechende Grundfrequenz der von der Messertrommel erzeugten Schwingung, gegeben durch den Kehrwert der Periodendauer, ist die Messerfolgefrequenz fMf bzw. die zugehörige Kreisfrequenz ωMf : fMf = nMT TMT ⇒ ωMf = 2pi · fMf = 2pi · nMT TMT . (2.12) Eine periodische Schwingung q(t) hat ein diskretes Spektrum und läßt sich in einer Fourier- Reihe, auch harmonische Analyse genannt, darstellen: q(t) = q0 + ∑K k=1 qˆk · cos (ωkt)− φk). (2.13) Das bedeutet, dass sich die periodische Schwingung als eine Summe von unendlich vielen harmonischen Schwingungen mit den Kreisfrequenzen ωk = k ·ωMf , den individuellen Ampli- tuden qk und Phasenwinkeln φk ausdrücken lässt. Die Konstante q0 ist der zeitliche Mittelwert der Schwingung, der Gleichanteil. Entsprechend ihrer Bedeutung werden die Summanden der Zerlegung als Grundharmonische oder Grundschwingung (k = 1) und höhere Harmonische oder Oberschwingungen (k ≥ 2) bezeichnet. Die zugehörigen Frequenzen sind Grundfre- quenz und Frequenzen der höheren Harmonischen. Für eine übersichtliche Darstellung der Fourier-Zerlegung wird die Spektraldarstellung genutzt, in der die Koeffizienten qk und die Phasenwinkel φk über der Frequenz aufgetragen werden, wobei sich bei einer periodischen Schwingung eine Normierung der Frequenz auf die Grundfrequenz anbietet. Dadurch ist eine direkte Zuordnung zu den Harmonischen gegeben. 2.4.3 Körperschallbasierte Maschinenzustandsüberwachung - Kon- zeption Die Konzeption akustischer Systeme zur Maschinenüberwachung, häufig für eine Zustandsori- entierte Instandhaltung (ZOI) genutzt, reichen von der Erfassung des Geschwindigkeits- oder Beschleunigungspegels an einer Position, beispielsweise einer Lagerstelle, bis hin zu Multi- Sensor-Anwendungen, in denen an vielen über die Maschine verteilten Positionen zeitgleich der Körperschall erfasst wird. Entsprechend einfach oder komplex fallen die Algorithmen aus, die diese Signale verarbeiten und eine entsprechende Information für den Bediener bzw. die Maschinensteuerung generieren. Die Methoden der akustischen Maschinenüberwachung werden in allen Bereichen der Maschinen- und Anlagentechnik eingesetzt, mit dem Ziel, das 23 2. Stand des Wissens „Expertenwissen“ objektiv und dauerhaft verfügbar zu machen [HH]. Die hierbei zu betrach- tenden Frequenzbereiche des Körperschalls hängen von der Systemgröße, dem akustischen System-Übertragungsverhalten und v.a. vom Frequenzspektrum der Schwingungserregung ab. In der Mehrzahl der technischen Anwendungen ist Körperschall ursächlich für die auftre- tenden Luftschallgeräusche [HSF08]. In der Praxis wird die Methode der experimentellen und / oder rechnergestützten Moda- lanalyse eingesetzt, um das prinzipielle Schwingungsverhalten einer Maschine zu beschreiben. Insbesondere interessiert, wie die Struktur auf eine Schwingungserregung reagiert. Das im Be- trieb auftretende Verhalten der Maschine wird über eine Betriebsschwingungsanalyse erfasst. Im Mittelpunkt dieser Analysen steht häufig, Maßnahmen zu erarbeiten, um einen ruhigen und sicheren Maschinenlauf zu erreichen, der eine geringere Beanspruchung der Maschinen- komponenten und der Umgebung bei hoher Prozessqualität und -sicherheit gewährleistet. V.a. ist mit Kenntnis des Körperschalls von Anlagen und Maschinen die Möglichkeit gege- ben, Verschleiß und Schäden zu detektieren und somit eine am Zustand orientierte Wartung und Instandhaltung zu ermöglichen [HSF08]. Zielführend ist es, die Auslegung einer Maschinenzustandsüberwachung basierend auf einer detaillierten Betriebsschwing- und Modalanalyse vorzunehmen. Werden bei diesen Verfahren in der Regel viele Sensoren an der Struktur eingesetzt und mit komplexen Analyse- und Simulationsverfahren gearbeitet, ist es das Ziel, das System so hinreichend zu verstehen, dass eine festinstallierte akustische Maschinenzustandsüberwachung mit möglichst geringer Anzahl von nach Möglichkeit kostengünstigen Sensoren und einfacher Analyse -, Soft- und Hardware auskommt. Die sensorische Erfassung des Körperschalls kann durch Messung verschiedener physika- lischer Messgrößen erfolgen, dies sind v.a. Beschleunigung, Geschwindigkeit (Schnelle) oder Schwingweg bzw. die auftretenden dynamischen Kräfte. Die Messprinzipien sind dabei viel- fältig und reichen von piezoelektrischen, induktiven, kapazitiven, magnetostriktiven bis hin zu optischen Verfahren. Je nach Verfahren sind die Sensoren fest auf die Struktur appliziert oder messen berührungslos. Die Auswahl des Messverfahrens und des Messtyps orientiert sich an der jeweiligen Messaufgabe und insbesondere an den Randbedingungen der Anwendung. Das erfasste Signal wird ggf. nach Verstärkung und Vorverarbeitung mit einem Referenzsi- gnal, das einen störungsfreien bzw. optimalen Maschinenbetrieb beschreibt, verglichen. Dabei erfolgt der Abgleich automatisiert in einem Steuer- oder Regelkreis zur Einstellung der Pro- zessparameter. Er kann aber auch in einer der Messwertaufnahme nachgeschalteten Auswer- 24 2. Stand des Wissens tesoftware in der Art durchgeführt werden, dass hieraus eine klassifizierte Information über den Maschinenzustand oder eine Handlungsanweisung für den Bediener generiert werden. Für den Abgleich werden je nach Anwendung Zeitbereichs- oder Frequenzbereichsverfahren eingesetzt. 2.4.4 Anwendungsbeispiele - Komponentenauslegung Die Zahl der Anwendungsbereiche, in denen körperschallbasierte Zustandsüberwachung ein- gesetzt oder in denen an diesem Thema geforscht wird, sind vielfältig. Auch der angrenzende Bereich der „acoustic emission“ (Frequenzbereich 100 kHz bis 1MHz) arbeitet mit sehr ver- gleichbaren Methoden. Im erweiterten Sinn sind hier auch mechatronische und adaptronische Systeme hinzuzuzählen, da durch die Messung der „Störgrößen oder Fehlersignale“ per se auch eine Systemüberwachung durchgeführt wird. Diese Systeme und Forschungsarbeiten darzustellen, würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen. Daher werden im folgenden Systeme und Ansätze insofern dargestellt als sie in der Konzeption und in der Auslegung der Komponenten für die Zielsetzung der Arbeit re- levant erscheinen. Dabei liegt der Fokus, dem Schneidprozess entsprechend, auf Maschinen und Anlagen, in denen die Körperschallerregung auf eine rotierende Arbeitsweise einzelner Komponenten zurückzuführen ist. Besonderes Augenmerk liegt auf dem Einsatz von Körper- schallsensoren und darüber hinaus auf Systemen zur Verschleißerkennung oder -reduktion. Nach [MR06] erfolgte einer der ersten dokumentierten Anwendungen der akustischen Über- wachung rotierender Maschinen in den späten 1960er Jahren. Seitdem sei die Anzahl der Stu- dien zu diesem Thema im Bereich Forschung und Anwendung explosionsartig angestiegen. Themen dieser Studien sind Lager, Pumpen, Getriebe, Motoren und rotierende Strukturen im Allgemeinen. Die Vielzahl heute verfügbarer Körperschallsensoren und die weiter andauernde rasante Entwicklung in der Informationstechnologie, Datenanalyse und -erfassung begünsti- gen die Nutzung des Potentials der akustischen Maschinenüberwachung in verschiedensten Industriezweigen. Im Zuge des ständig zunehmenden Automatisierungsgrades von Fertigungsmaschinen und der steigenden Anforderung an Präzision und Geschwindigkeit steigt der Bedarf an Syste- men, die in Echtzeit überwachen und zudem in die Maschinensteuerung voll integriert sind. Beispielsweise werden bei der Fertigung von Tieflochbohrungen fehlende, gebrochene und ver- schlissene Werkzeuge in spanenden Produktionsanlagen über die Messung mit Körperschall- sensoren erkannt [Hün16]. Interessant für die Entwicklung der akustischen Messerschärfeer- 25 2. Stand des Wissens kennung ist an dieser Stelle die Position der Sensoren. Diese sind werkzeugseitig also nicht am rotierenden Werkzeug oder dem Werkzeughalter montiert, um die Interaktion zwischen rotie- render und feststehender Komponente zu messen. Erkenntnis ist: „Um ein ‚optimales‘ Signal mit möglichst wenig Nebengeräuschen zu erhalten, müssen die insgesamt vier Sensoren nah an der Zerspanungsstelle platziert werden (je ein Sensor pro Spannstelle) und es gilt, die Zahl der Übertragungsstellen zu minimieren. Die akustische Überwachung gelingt umso sicherer, je kürzer der Schallweg durch das Werkstück und den Werkstückträger ausfällt“ [Hün16]. Auch [MR06] weist darauf hin, dass das größte Problem der akustischen Zustandsüberwa- chung in der Dämpfung der akustischen Signale liegt und daher zu fordern ist, den Sensor möglichst in der Nähe der Schallquelle zu platzieren. Gleichzeitig sei es aber aus Praktikabi- litätsgründen häufig sinnvoll, den Sensor an dem nicht drehenden Element der Maschine, wie beispielsweise dem Lager oder Getriebegehäuse, zu positionieren und in Kauf zu nehmen, dass das akustische Signal von der Erzeugung bis zur Position des Sensors gedämpft und reflektiert wird. Bestätigt werden diese Aussagen in [Sie05]. Hier ist die Entwicklung und der erfolgreiche Einsatz eines aktiven Systems zur Reduktion der Verschleißminimierung von Papierkalandern dargestellt. Durch den Kontakt einer gummierten Walze und einer Hartme- tallwalze, in deren Kontaktebene das Papier geglättet wird, kommt es zu Schwingungen, die einen polygonalen Verschleiß des weichen Walzenbezuges hervorrufen. Als Reglereingangsgrö- ße dienen die Signale piezoelektrischer Beschleunigungssensoren an den Lagerstellen der nicht verschleißenden Walze. Darüber hinaus wird in dieser Anwendung und auch in [Sie02], die Drehzahl des verschleißenden, rotierenden Bauteils mit Hilfe eines Triggersensors gemessen und die Information wird für die Detektion der Frequenzen der Harmonischen im Spektrum genutzt. Pumpenleckagen, hervorgerufen durch Abnutzung von Ventilsitzen oder Fremdkörpern im Abdichtungsbereich, können akustisch erkannt werden [PN04]. Hier wird der Körperschall des Ventilgehäuses als sensorische Messgröße genutzt. Dabei sind Schallwellen, die aufgrund von Kavitation im Inneren entstehen, ursächlich für die Erzeugung des Körperschalls. Das System ist auslegungstechnisch für die Leckagengeräusche optimiert, Arbeits- und Umgebungsgeräu- sche werden weitestgehend eliminiert. Mittels der Signalverarbeitung wird die Anpassung an verschiedene Lastbedingungen und Hubzahlen der Pumpe vorgenommen. Basierend auf umfangreichen Erfahrungen in der akustischen Überwachung von Bearbei- tungszentren wird in [Mas06] ausgesagt: „Dabei ist es meist nicht notwendig, physikalisch exakte Größen mit hoher Genauigkeit zu messen. Das heißt, die Schnittkräfte müssen nicht 26 2. Stand des Wissens in allen Achsen aufgelöst werden. Die Anforderungen an die Sensorik sind vielmehr hohe Stör- sicherheit, Robustheit, Kühlmittelfestigkeit, einfacher Einbau und hohe Reproduzierbarkeit der Signale“. Ein erfolgreicher Einsatz einfacher und kostengünstiger Körperschallsensorik im landtechnischen Umfeld wird in [Hen07] präsentiert. Mit an einer Pflückplatte montierter Sensorik und entsprechender Auswerteelektronik konnte die Zahl der geernteten Kolben in der Körnermaisernte mit sehr hoher Genauigkeit detektiert werden. Im Bereich der Analyse findet man Zeit- und Frequenzbereichsverfahren. Geht es ledig- lich um den Abgleich mit vorher ermittelten Referenzwerten, so bedient man sich häufig der Schallpegelberechnung. Es gibt aber auch im Zeitbereich weitergehende Ansätze. In die- sem Zusammenhang und auch wegen der Ähnlichkeit der Anwendung zum Gegenstand dieser Arbeit, ist der Beitrag [LD89] zur Überwachung von Schneidwerkzeugen mit einer Zeitreihen- analyse sehr interessant. Mit dem Ziel den Werkzeugverschleißzustand zu ermitteln, werden anhand der gemessenen akustischen Signale und eines stochastischen Gradientenalgorithmus die Modellparameter für den Schneidprozess aktualisiert. Die Untersuchungen zeigen, dass der Algorithmus die Änderung der Schneidparameter ignoriert aber gegenüber den Verände- rungen durch den Werkzeugverschleiß empfindlich ist. In [Sie02] werden mit Kenntnis der Grundfrequenz, ermittelt anhand des Triggersignals, Filterungen der Beschleunigungssignale vorgenommen, um das Signal auf die relevanten Fre- quenzen zu reduzieren. Die Weiterverarbeitung dieser Signale kann dann im Zeitbereich bei- spielsweise durch Ermittlung des Schallpegels oder aber im Frequenzbereich erfolgen. Darüber hinaus wird an dem Einsatz dieser Methode zur Versagensfrüherkennung hoch zuverlässigkeitsrelevanter Bauteile wie in Flugzeugstrukturen geforscht. Für die Auswertung der Signale werden Methoden der statistischen Analyse, HMM-Klassifikatoren und SVM- Klassifikatoren, eingesetzt. Mit dem akustischen Verfahren konnten beispielsweise Risse er- kannt werden, die nur 10% des Ausmaßes hatten, wie sie von herkömmlichen Verfahren, wie der laufzeittomographischen Bildkonstruktion erkannt werden. Eine Lokalisierung des Scha- dens in der Struktur ist mit diesem akustischen Ansatz nicht möglich. 27 3. Material und Methoden Die für die Feldversuche und auch für eine experimentelle Modalanalyse eingesetzten Ver- suchsmaschinen und das entsprechende Messequipment werden im Folgenden beschrieben. Darüber hinaus stehen die Werkzeuge und die Vorgehensweise der analytischen Modellbil- dung und Simulation, sowie der Datenanalyse im Fokus. 3.1 Versuchsmaschinen Im Rahmen dieser Arbeit wurden Untersuchungen an selbstfahrenden Feldhäckslern der Claas Jaguar 900er Baureihe, Modelle 950 und 960 durchgeführt. Die seit 2007 auf dem Markt verfügbare 900er Baureihe ist durch Weiterentwicklung des ersten selbstfahrenden Claas Jaguar 60 SF Häckslers aus dem Jahr 1973 entstanden [Clac]. Abbildung 3.1 zeigt links einen der beiden eingesetzten Testhäcksler, den Jaguar 950 im Häckselbetrieb in der Maisernte mit einem 10reihigen Vorsatz und 7,5m Arbeitsbreite, rechts ist die Versuchsmaschine Modell 960 in der Grasernte mit angebauter Pick-Up, Arbeitsbreite 3m dargestellt. In den beiden Modellen ist ein 6-Zylinder Motor des Herstellers Mercedes-Benz, aller- dings mit unterschiedlicher Leistung verbaut: Jaguar 950 : 380 (516)KW(PS) und Jaguar 960 : 470 (639)KW(PS). Darüber hinaus sind die Maschinen, insbesondere auch das Häck- selaggregat, baugleich. 3.1.1 Schneidaggregat Die im Schneidaggregat eingesetzte Messertrommel (Typ Claas V-Max 36 ) kann mit 2 x 9, 2 x 12 oder 2 x 18 Messern bestückt werden. Während aller Feldeinsätze war die Trommel mit 2 x 12 Messern, wie in Abbildung 3.2 zu sehen, ausgerüstet. Die Messertrommel hat ei- ne Breite von 750mm und einen Durchmesser von 630mm ([Claa], [Clae]). Auf ihr sind die Messer v-förmig unter einem Winkel von ca. 9◦ (gegen die Horizontale) jeweils an zwei 29 3. Material und Methoden Abbildung 3.1: Versuchshäcksler Claas Jaguar 950 in der Maisernte (links) und Modell Claas Jaguar 960 in der Grasernte (rechts) Punkten formschlüssig mit dem Trommelstern verbunden. Die Messertrommel wird mit einer maximalen Drehzahl von 1200U/min betrieben. Die Dicke des Schnittgutes beträgt maximal 180mm. Bei vollem Durchsatz stellen sich je nach Motorleistung und genauen Erntebedin- gungen Trommeldrehzahlen von ca. 900 bis 1150U/min ein. Die Gegenschneiden sind an drei Punkten auf dem Gegenlager fixiert. Abbildung 3.2: Trommelkonfiguration im Versuch: Claas V-Max 36 mit 2 x 12 Messern, Quel- le: [Claas] In der Gras- und in der Ganzpflanzenernte kamen Universalmesser zum Einsatz, s. Ab- bildung 3.3, links. Die in der Maisernte eingesetzten, etwas dünneren Messer sind in dieser Abbildung rechts dargestellt. 30 3. Material und Methoden Abbildung 3.3: Querschnitt der Messer, Universalmesser (links) und Maismesser (rechts), Quelle: [Claas] Ein Kennzeichen der eingesetzten Häcksler-Baureihen ist die automatisierte Positionie- rung der Gegenschneide. Dabei erfolgt das Heranfahren der Gegenschneide an die rotierenden Messer über Stellmotoren. Die Ermittlung des Abstandes zwischen Gegenschneide und Mes- sern erfolgt mit Hilfe von Beschleunigungsaufnehmern, die am Gegenlager der Gegenschneide platziert sind und den metallischen Kontakt von Messer und Gegenschneide während des Heranfahrens registrieren. Daraufhin wird der Abstand der Schneidwerkzeuge (Schneide und Gegenschneide) voneinander entsprechend vergrößert. 3.2 Experimentelle Modalanalyse Den Ausführungen im Kapitel 2.4.1 zum Thema krafterregter Körperschall folgend wird eine experimentelle Modalanalyse an der Gegenschneide und dem Gegenlager der Gegenschneide durchgeführt. Hierfür ist das Schneidaggregat mit einer Universalgegenschneide für die Gras- und Ganzpflanzenernte ausgerüstet. Ziel ist es, den Frequenzgang von der Krafteinleitung an der Gegenschneide zu den Messpositionen am Gegenlager zu ermitteln. Abbildung 3.4 zeigt das nach DIN ISO 8855 verwendete Koordinatensystem. Dabei wird der Koordinaten- ursprung auf die Oberkante der Gegenschneide im rechten äußeren Befestigungspunkt (in Fahrtrichtung) gelegt. Die Krafteinleitung erfolgt mit einem elektrodynamischen Shaker vom Typ S 514, Her- steller TIRA GmbH mit einer Maximalkraft von 200N bei Sinus-Anregung. Der Shaker ist mit einem Festkörpergelenk über eine Kraftmessdose (Typ: PCB 208C03) an die Struktur angekoppelt, so dass die wirkenden Kräfte direkt gemessen werden können. Da die im Schneid- prozess wirkenden Kräfte, wie in Kapitel 2.2.3 dargestellt, sowohl z- als auch x-Komponenten 31 3. Material und Methoden z y x Abbildung 3.4: Verwendetes Koordinatensystem nach DIN ISO 8855, Quelle: [Claas], verändert aufweisen, wird die Krafteinleitung nacheinander in z- und x-Richtung durchgeführt, s. Ab- bildung 3.5. Abbildung 3.5: Krafteinleitung in z-Richtung (links) und in x-Richtung (rechts) 32 3. Material und Methoden Der Shaker wird über einen Leistungsverstärker TIRA BAA500 mit einem linearen Sinus- sweep in einem Frequenzbereich von 100 bis 5.000Hz und einer Frequenz-auflösung von 0,3Hz, entsprechend 16.384 Stützpunkten, mit 10% der Maximal-amplitude betrieben. Die Kraftein- leitung erfolgt an der Stelle y = 0,213m, was der Mitte zwischen dem äußeren und mittleren Befestigungspunkt der Gegenschneide, also 1/4 der Länge der Gegenschneide, entspricht. Die- ser Punkt wurde ausgewählt, weil davon auszugehen ist, dass die statische und dynamische Steifigkeit an dieser Stelle deutlich niedriger als an anderen Punkten, insbesondere als an den Befestigungspunkten ist. Das bedeutet, dass auch im Häckselbetrieb, bei einer (gleich-) verteilten Kraftbeaufschlagung der Gegenschneide, die Anregung an diesem Punkt wesentlich die Charakteristik der Beschleunigungssignale bestimmen wird. Neben der Aufzeichnung des Kraftsignals wird die Körperschallbeschleunigung an insgesamt vier Messpositionen (bi- und z.T. triaxial) gemessen. In Tabelle 3.1 sind die Bezeichnungen der Messpositionen (GL =̂ Gegenlager, GS =̂ Gegenschneide), die Koordinaten, die Mess- richtung und die Messgröße aufgeführt. Tabelle 3.1: Messpositionen der Frequenzganganalyse Position Richtung x-Pos. [mm] y-Pos. [mm] z-Pos. [mm] Messgröße GL re +X 0 -95,0 -18,0 Beschleunigung GL re +Y 0 -95,0 -18,0 Beschleunigung GL re +Z 0 -95,0 -18,0 Beschleunigung GS-I +X 0 105,0 25,0 Beschleunigung GS-I +Y 0 105,0 25,0 Beschleunigung GS-I +Z 0 105,0 25,0 Beschleunigung GS-II +X 0 213,0 25,0 Beschleunigung GS-II +Y 0 213,0 25,0 Beschleunigung GS-II +Z 0 213,0 25,0 Beschleunigung GS-III +X 0 319,0 25,0 Beschleunigung GS-III +Z 0 319,0 25,0 Beschleunigung Shaker-x -X 55,0 213,0 -18,0 Kraft-x Shaker-z -Z 0 213,0 30,0 Kraft-z GSII-Fx -X 25,0 213,0 -18,0 Krafteinleitung-x GSII-Fz -Z 0 213,0 0 Krafteinleitung-z Abbildung 3.6 zeigt die applizierten Sensoren an den verschiedenen Positionen. Alle Mess- komponenten werden mit einem zweikomponentigen Klebstoff (X60) an der Struktur befes- 33 3. Material und Methoden tigt, wobei die Körperschallsensoren über einen Aluminiumwürfel angebunden sind, um die Montage und Demontage zu vereinfachen. Die Signale werden mit dem Messwerterfassungs- system MK II (Müller BBM) und der Software PAK II (Version 5.9) aufgezeichnet. Abbildung 3.6: Sensorpositionen am Gegenlager rechte Maschinenseite und auf der Gegen- schneide Position I, II und III (von links nach rechts) Mit der Software PAK II ist es möglich, die Frequenzgänge unmittelbar nach Messen- de darzustellen, um eine erste Prüfung der Plausibilität der Daten vornehmen zu können. Anschließend werden die Zeitdaten aller Messkanäle im txt-Format exportiert und mit der Messdatenanalyse-Software imc-Famos (Version 7.0) weiterverarbeitet. Die Zeitdaten werden mit einem Bandpassfilter 4. Ordnung und den Grenzfrequenzen 150 und 5.000Hz gefiltert, um Störfrequenzanteile zu eliminieren. Die Grenzfrequenzen wurden so gewählt, dass im un- teren Bereich die Messerfolgefrequenz von 240Hz (Normdrehzahl) auch bei entsprechender Reduktion im Häckslerbetrieb auf 70 oder 80% noch ausreichend weit oberhalb der Grenze liegt. Die obere Frequenz ergibt sich aus der nach oben begrenzten Krafteinleitung des Erre- gersystems. Die Berechnung der Frequenzgänge zwischen den Körperschallbeschleunigungen und der einleitenden Kraft wird mit den Parametern Fensterbreite 4.096, Fenstertyp von Hann, Überlappung 90% und der Mittelungsart ‚Peak Hold‘ berechnet. Die Grundlage für die weitere Berechnung bilden vor allem die Frequenzgänge der Kör- perschallbeschleunigung a am rechten Sensorpunkt (GL re, jeweils in x-, y- und z-Richtung) zu der eingeleiteten Kraft Fz bzw. Kraft Fx. 34 3. Material und Methoden Mit diesen Daten ist es möglich, zu prüfen, ob es eine Hauptschwingungsrichtung des Schalls am Gegenlager gibt und die Sensoren entsprechend zu orientieren sind. Der ermittelte Amplituden-Frequenzgang, für die Kraftanregung in z- bzw. x-Richtung, wird anschließend in der analytischen Simulation genutzt, um mit den simulierten Schneidkräften die induzierten Körperschallbeschleunigungen zu berechnen. 3.3 Modellbildung und analytische Simulation Ziel der analytischen Simulationsrechnungen ist es, die Charakteristik der zu erwartenden Körperschallsignale im Häckslerbetrieb hinsichtlich Frequenzbereich und -auflösung zu ermit- teln, um Anforderungen an die Sensorik und die Auswerteeinheit ableiten zu können. Darüber hinaus kann bei vorliegenden Messsignalen auf die wirkenden Schneidkräfte zurückgeschlossen werden. Gelingt es, eine Messerzustandserkennung über die akustischen Signale vorzunehmen, dann kann mit den analytischen Simulationen ein Zusammenhang zwischen Messerzustand und theoretischem Schneidwiderstand ermittelt werden. Insgesamt sind die Berechnungen auch insofern von weitergehender Bedeutung, da sie genutzt werden können, um im Vorfeld für neue Maschinengenerationen und evtl. veränderte Konstruktion des Schneidaggregats mit Hilfe einer experimentellen Frequenzganganalyse die Auslegung einer akustischen Messerzu- standserkennung hinsichtlich Sensorpositionen und Messrichtungen vornehmen zu können. Für die Modellbildung und die analytische Simulation wird das Software-Paket Scilab Version 5.5.1 eingesetzt. Hierbei wird mit einer simulierten Abtastfrequenz von 52,5 kHz ge- arbeitet. Diese Frequenz wurde entsprechend der maximalen Abtastfrequenz pro Kanal in dem in den Feldversuchen verwendeten Messsystem (s. Kapitel 3.4.3) gewählt. Die Schneid- aggregatparameter werden entsprechend der Versuchsmaschine, siehe Kapitel 3.1, eingesetzt. 3.3.1 Schneidkräfte Nach [Fei70] ergibt sich die Schneidkraft Fs aus der vektoriellen Addition der Verformungs-, Trenn- und Reibkräfte, die durch die Faktoren: • Schnittlänge ls • Dicke des Schnittgutes s und • Schneidwiderstand τ 35 3. Material und Methoden beeinflusst werden ([Hof97], [WW98]). Die Schnittkraft kann allgemein mit folgender Glei- chung berechnet werden: FS = AS · τSch, (3.1) AS ist die Scherfläche, und τSch der scheinbare (scherquerschnittsunabhängige) Schneidwi- derstand. Die geometrischen Verhältnisse beim Schneidprozess beeinflussen den wirksamen Scher- querschnitt und auch den Schneidwiderstand. Der Scherquerschnitt lässt sich aus den bekann- ten geometrischen Verhältnissen im Häcksler berechnen und ist eine Funktion des Messerhubs bzw. der Zeit und der Schnittgutdicke. Der Schneidwiderstand hingegen hängt von Parame- tern, wie Messerzustand und Beschaffenheit des Ernteguts ab, die nicht direkt zugänglich sind und in der Regel zeitlich stark variieren. In Abbildung 3.7 sind die Geometrie des Schnittvorgangs beim Claas Jaguar prinzipi- ell dargestellt, wobei in dieser Darstellung für die Schnittgutdicke ohne Einschränkung der Allgemeinheit ein Wert von 140mm gewählt wurde. 750 mm Messer 1 rechts Messer 2 rechts Messer 1 lin ks Messer 2 lin ks Erntegut 14 0 m m Abbildung 3.7: Geometrische Verhältnisse beim Schnitt Aus der Dicke des Schnittgutes und der Schnittlänge lässt sich der Scherquerschnitt As bestimmen, welcher von der Eindringtiefe des Messers in das Material abhängt. Insbesondere ist zu beachten, dass es im Gegensatz zum Schneiden von vergleichsweise dünnen Materialien, wie Papier oder Pappe, beim Schneiden der „Erntegutmatte“ zeitweise zu einem vollständigen Eintauchen der Messer in das Material kommt. Nur für Schnittgutdicken s < 60mm tritt dies 36 3. Material und Methoden bei der vorliegenden Geometrie nicht mehr auf. Entsprechend ergibt sich aufgrund der v-förmigen Anordnung der Messer auf der Trommel ein sich über der Zeit bzw. über dem Messerhub ändernder Scherquerschnitt. In [Ten89] ist die Berechnung des wirksamen Scherquerschnitts für vergleichsweise dünne Materialien dargelegt, dieser Ansatz wurde in dieser Arbeit im Hinblick auf die Anwendung im Häcksler für größere Schnittgutdicken erweitert. Es werden drei unterschiedliche Bereiche betrachtet (I, II und III), die zeitlich hintereinander durchlaufen werden. Die Bereiche werden anhand des momentanen Messerhubes z definiert. Im Bereich I beginnt der Schnitt und das Material wird erstmals (punktuell) durchschnitten oder das Messer taucht in das Material ein, der Bereich II beschreibt den eigentlichen Schnitt über die Länge des Messers bzw. des vollständig eingetauchten Messers. Das Herausfahren aus dem Material wird in Bereich III beschrieben. Für die Berechnung der Schneidkräfte ist als weitere Größe der Schneidwiderstand zu beleuchten. Der Schneidwiderstand wird von verschiedenen Faktoren bestimmt ([Ten89], [WW98]): • Schneidspalt und Schneidgeometrie, • Werkstoffeigenschaften der Schneide, • Werkstoffeigenschaften und Dicke des Schnittgutes, • Verschleiß der Schneidwerkzeuge, • Form der Schnittlinie, Schnittführung und Schmierung. Zur Berechnung des Schneidwiderstandes wird in [Ten89] zwischen dem scheinbaren Schneid- widerstand τSch und dem spezifischen Schneidwiderstand τ0 unterschieden. Der Unterschied liegt darin, dass beim spezifischen Widerstand eine Abhängigkeit vom Scherquerschnitt be- rücksichtigt wird, die beim scheinbaren Schneidwiderstand vernachlässigt ist. Unter Einbeziehung des Scherquerschnitts As,II lässt sich der spezifische Schneidwider- stand als Funktion des scheinbaren Schneidwiderstandes und des Neigungswinkels der Messer angeben: τ0 = τSch · 2 · tan(ϕ). (3.2) Zusammen mit dem ermittelten Scherquerschnitt können die in den Messerhubsegmenten auftretenden Schneidkräfte entsprechend Gleichung 3.1 berechnet werden. 37 3. Material und Methoden Der zeitliche Verlauf der Schnittkraft über den gesamten Messerhub ergibt sich durch An- einanderreihung dieser Kraftverläufe. Die Krafteinleitung erfolgt, abgesehen von dem ersten Kontakt des Messers auf der Gutmatte und dem letzten Moment des Messerauslaufes, als Linienkraft auf der Gegenschneide, wobei die Zone der Krafteinleitung in Länge und Position vom aktuellen Messerhub abhängt. Neben der Darstellung im Zeitbereich werden die simu- lierten Schneidkraftsignale in den Frequenzbereich transformiert, so dass die entsprechenden Amplitudenspektren für die weitere Berechnung zur Verfügung stehen. 3.3.2 Induzierte Körperschallschwingung In einem weiteren Simulationsschritt werden die aus der experimentellen Modalanalyse ge- wonnenen Amplituden der Frequenzgänge mit den Schneidkraftamplitudenspektren multipli- ziert. Somit ist der Zusammenhang zwischen der Schneidgeometrie und den Körperschallsi- gnalen am Gegenlager bezogen auf einen normierten Schneidwiderstand simulativ beschreib- bar. 3.4 Feldversuche 3.4.1 Ablauf der Feldversuche Für die in dieser Arbeit dargestellten Untersuchungen erfolgten Messungen des Körperschalls am selbstfahrenden Feldhäcksler in der Maisernte 2014 und 2015, in der Grasernte 2015 und in der Ganzpflanzenernte 2015. Es wurden grundsätzlich zwei unterschiedliche Szenarien untersucht: 1. Sukzessives Schleifen. 2. Ernte ohne Schleifen. Beim Szenario „Sukzessives Schleifen“ war die zu Beginn des Feldeinsatzes bereits geernte- te Fläche bzw. der kumulierte Durchsatz ohne Schleifvorgang so groß, dass nach der gängi- gen Praxis ein Schleifen der Messer mit mindestens 15 Zyklen durchzuführen gewesen wäre. Zunächst wurde dieser Zustand messtechnisch während des Häckselbetriebes erfasst. An- schließend wurden die Messer sukzessive über mehrere Schleifvorgänge geschliffen, wobei ein Schleifvorgang 3 Schleifzyklen umfasste. Nach jedem Schleifvorgang wurde die Gegenschnei- de wieder positioniert und anschließend gehäckselt und die Messsignale aufgezeichnet. Mit 38 3. Material und Methoden dieser Vorgehensweise werden durch das in der Praxis gängige Verfahren des Schleifens der Messer verschiedene Messerzustände hergestellt. Mit der Erfassung der Körperschallsignale zu den verschiedenen Zuständen ist eine Datenbasis gegeben anhand derer die verschiedenen Analyseverfahren hinsichtlich der Detektionsfähigkeit verschiedener Zustände geprüft und weiterentwickelt werden können. Bei der „Ernte ohne Schleifen“ erfolgten die Messungen während eines Erntetages und entsprechend zunehmenden Summendurchsatzes, wobei die Messung bei jeder Überfahrt (im Häckselbetrieb) erfolgte. Mit diesem Ansatz ist es über die Körperschallmessung möglich, eine Zuordnung der Signale zum Summendurchsatz zu untersuchen und die Verfahren hinsichtlich der Sensibilität gegenüber den im normalen Erntebetrieb auftretenden Messerzustandsverän- derungen zu validieren. Die Ernteeinsätze, der Ort, der Typ des Feldhäckslers und die Art des Häckselgutes sind in Tabelle 3.2 aufgeführt. Tabelle 3.2: Feldeinsätze: Termin, Ort, Maschinentyp, Art des Häckselgutes, Anzahl der ge- ernteten Ackerschläge (Ernte ohne Schleifen), Untersuchungsszenario Ernte- termin Ort Maschinen- typ Häcksel- gut Anzahl Acker- schläge Szenario 17.10.2014 Soest Jaguar 950 Mais - Sukzessives Schleifen 18.05.2015 Soest Jaguar 960 Gras 3 Ernte ohne Schleifen 03.07.2015 Soest Jaguar 960 Triticale (GPS) - hier als Betriebs- schwinganalyse genutzt 01.10.2015 Senden- horst Jaguar 960 Mais 5 Ernte ohne Schleifen In der Maisernte lagen auf den betrachteten Ernteschlägen stark unterschiedliche Erntebe- dingungen, die Pflanzenhöhe und den Reifegrad des Bestandes betreffend, vor. Insbesondere wies der Ackerschlag 4 einen vergleichsweise niedrigen und der Ackerschlag 5 einen hohen Pflanzenbestand auf. 39 3. Material und Methoden 3.4.2 Körperschallsensoren und -positionen Entsprechend der Erkenntnisse aus dem Kapitel 2.4.4 zu eingesetzten Komponenten in be- stehenden Systemen zur akustischen Maschinenüberwachung und dem Ansatz, nach Mög- lichkeit bereits die am Häcksler zur Positionierung der Gegenschneide verbauten Sensoren zu nutzen, erfolgte im Vorfeld zu den Ernteeinsätzen eine prinzipielle Prüfung auf Eignung dieser Sensoren für die Körperschalldetektion. Bei den eingesetzten Sensoren handelt es sich um piezoelektrische Vibrationssensoren (Hersteller Bosch, Typ 0 261 231 xxx, [Bos]), die ins- besondere in Kraftfahrzeugen zur Erkennung von nicht regulären Verbrennungen in Motoren genutzt werden (s. Abbildung 3.8). Der Sensor weist eine sehr hohe Robustheit bei kleinem Bauraum auf und ist zudem aufgrund seiner hohlzylindrischen Bauform und der integrierten Befestigungsschraube leicht zu montieren [Bos]. Er wird für den Einsatz im Körperschallbe- reich konzipiert, den er mit einem Frequenzbereich von 1Hz bis 20 kHz vollständig abdeckt. Der Messbereich ist 0,1 bis 400 g (kurzzeitig) und für dauernde Schwingungen bis 80 g. Abbildung 3.8: Vibrationssensoren, Bosch, Typ 0 261 23 xxx, Quelle: [Bos]; [Bosch] Im bisherigen Einsatz am Häcksler werden die Messdaten der Sensoren nur beim Heran- fahren der Gegenschneide, nicht aber im Häckselbetrieb mit Gutfluss ausgewertet, so dass erst eine Prüfung im Feld im Rahmen von Voruntersuchungen zu dieser Arbeit ([Sie12], [Mer13]) bestätigte, dass der Messbereich ausreichend groß ist. Daher wurden drei dieser pie- zoelektrischen Vibrationsaufnehmer für die Messungen verwendet, wobei zeitweise nur zwei zum Einsatz kamen. In Abbildung 3.9 sind die drei Messpositionen in der Vorderansicht des Häckslers zu sehen. 40 3. Material und Methoden Sensor 1 Sensor 2 Sensor 3 Abbildung 3.9: Positionen der Körperschallsensoren am Häckselaggregat Gemessen wurde am Gegenlager (GL) der Gegenschneide beidseitig (Sensor 1: GL rechts und Sensor 2: GL links) und am Messertrommel-Gehäuse (MTG, Sensor 3). Die Sensoren und Positionen sind in Abbildung 3.10 im Detail zu sehen. Der Luftschall in der Kabine wurde bei einigen Erntefahrten über ein Mikrofon (PCB 378B02) aufgezeichnet. Abbildung 3.10: Sensorposition Gegenlager rechte Maschinenseite (linke Abbildung) und ma- schinenseitig links (rechte Abbildung) Zudem wurde ein Triggersignal der Messertrommel mit zwölf Impulsen pro Umdrehung 41 3. Material und Methoden und zeitweise ein weiteres mit einem Triggerimpuls pro Umdrehung aufgezeichnet. Durch diese Signale war neben einer exakten Bestimmung der Drehzahl eine ständige Ortung der Position jedes Messers möglich. 3.4.3 Akustisches Messsystem Die Aufzeichnung der akustischen Messsignale und der Triggersignale an der Messertrommel erfolgt mit einem portablen USB-gespeisten 4-Kanal Messsystem NI USB-4431 von National Instruments, USA. Abbildung 3.11 zeigt das Messsystem. Abbildung 3.11: Messhardware, USB-4431 von National Instruments, mit 4 Analog- Eingangskanälen, Quelle: [NI] Die Auswahl des Systems wird unter den Gesichtspunkten mobile Einsetzbarkeit, maxi- male Abtastfrequenz, Signalauflösung und Anzahl der Messkanäle ausgewählt. Die Datenauf- zeichnung geschieht mit einer Abtastfrequenz von 52,5 kHz pro Kanal und 24 bit Auflösung. Das Gerät wird mit einem Panasonic Toughbook CF-10 und der Software NiSignalExpress (Sound and Vibration Assistant) über die USB-Schnittstelle betrieben und vom Beifahrersitz des Häckslers aus bedient. Dies hat zudem den Vorteil, dass eine direkte Kommunikation zwischen Messtechniker und Fahrer gegeben ist und Details den Ernteablauf betreffend be- sprochen werden können. Die Aufzeichnung wird immer ca. 10m nach Beginn der Überfahrt begonnen und entsprechend ca. 10m vor dem Ende der Überfahrt beendet, um sicher zu sein, dass der Gutfluss entsprechend hoch bzw. gleichmäßig ist. Die Kanalbelegung ist in Tabelle 3.3 aufgeführt. 42 3. Material und Methoden Tabelle 3.3: Messkanalbelegung Erntetermin AI1 AI2 AI3 AI4 17.10.2014 GL links GL rechts MTG Luftschall Kabine 18.05.2015 GL links GL rechts Trigger I Luftschall Kabine 03.07.2015 GL links GL rechts Trigger I Luftschall Kabine 01.10.2015 GL links GL rechts Trigger I Trigger II 3.4.4 Maschinenzustandsparameter - Claas Telematics Das in der Maschinensteuerung integrierte Claas-Telematics System speichert die wichtigs- ten Betriebsparameter im 10 s -Takt ab. Diese beinhalten neben Informationen zum ak- tuellen Standort der Maschine und den Maschinendaten, die wichtigsten Leistungsdaten, Einstellungs- und Erntegutparameter. Die Daten werden via Internet aus der Maschine her- aus zur Verfügung gestellt und können als umfassende Informationsquelle für die Analyse der Feldeinsätze genutzt werden. Aus der umfangreichen Datenmenge werden die in Tabelle 3.4 aufgeführten Parameter für die Datenanalyse genutzt. Zusätzlich wird aus dem momentanen Durchsatz durch zeitliche Integration bzw. Summierung der kumulierte Durchsatz und mit Anwendung des natürlichen Logarithmus entsprechend der logarithmierte kumulierte Durch- satz ermittelt. Der Durchsatz wird volumetrisch aus dem momentanen Spalt zwischen den Vorpresswal- zen, deren Drehzahl und der momentanen Häckselgutdichte bestimmt. Allerdings ist der Spalt konstruktionsbedingt (Endanschlag) auf ca. 50mm (abhängig von der Bestückung der Walzenoberfläche) begrenzt. Dies hat zur Folge, dass ein Gutfluss, der so gering ist, dass er zu keiner Vergrößerung des Spaltes führt, messtechnisch nicht erfasst und im System als nicht vorhanden (0 t/h) angezeigt wird. Eine Ermittlung des Durchsatzes ist erst gegeben, wenn der Walzenspalt den Minimalwert übersteigt. Aus diesem Grund werden die Daten der Durchsatzmessung an den Zeitpunkten korrigiert, an denen das System die Amplitude des Durchsatzes nicht ermitteln kann, aber aus den Daten der Sensorik für die Ermittlung der Flächenleistung bekannt ist, dass Gutfluss vorliegt. An diesen Stellen wird der Durchsatz auf 90% des Minimalwertes des Durchsatzes angehoben, den das System für den jeweiligen Ern- 43 3. Material und Methoden Tabelle 3.4: Betriebsparameter und Ernteparameter Parameter-Gruppe (Kürzel) Messgröße Physikalische Einheit Maschinenparameter (MP) Fahrgeschwindigkeit km/h Motordrehzahl U/min Motorauslastung % Schnittlänge mm Anzahl Schleifzyklen - Durchsatz (DS) M˙ momentaner Durchsatz t/h M Summendurchsatz t ln(M) ln(M) ln(t) Erntegutparameter (EGP) Feuchte % Rohfaser % Rohprotein % Rohasche % Rohfett % tetag ermittelt hat. Weitergehende Aussagen zu dieser Korrektur sind im Kapitel 4.3 anhand konkreter Messdaten aus dem Feld gegeben. Wichtig ist zu bemerken, dass durch die Protokollierung der Messungen in der Kabine si- chergestellt ist, dass alle in der Auswertung genutzten Daten der Körperschallbeschleunigung definitiv zu einem Zeitpunkt aufgenommen wurden, als Gutfluss vorlag. 3.4.5 Häckselgutnahme, Siebung und Wiegung Die Schnittgüte ist ein wesentliches Beurteilungskriterium der Praxis für die momentane Schärfe der Messer, wobei auf dem Feld häufig nur die subjektive Beurteilung der Länge des Schnittgutes und insbesondere der Anteil der Überlängen zugänglich sind. Im Sinne einer Betrachtung der Schnittgüte aus technischer Sicht können darüber hinaus nach [Fei70] im Allgemeinen die durch das Schneiden entstandenen Werkstückbegrenzungsflächen zur Beur- teilung eines Schnittes herangezogen werden, indem sie mit einer geometrisch idealen Flä- che verglichen werden. Diese direkten Beurteilungsverfahren können mit oder ohne optische 44 3. Material und Methoden Hilfsmittel durchgeführt werden. Indirekte Verfahren beurteilen die Auswirkungen auf die Qualität bei der Weiterverarbeitung oder dem Verbrauch des Schnittgutes. In der hier vorlie- genden Arbeit wird durch Siebung und Wiegung von Häckselgutproben die Entwicklung der Gewichtsverhältnisse in den einzelnen Siebfraktionen untersucht, um insbesondere die Ab- hängigkeit des Anteils der Fraktion der größten Häcksellängen inkl. der „Überlängen“ vom kumulierten Durchsatz zu untersuchen. Die Probennahme des Häckselgutes erfolgt im Zuge der Grasernte am 18.05.2015. Es wer- den an diesem Erntetag sieben Probenportionen von Grashäckseln genommen, verteilt über einen Zeitraum von fünf Stunden. In dieser Zeit wird ein Summendurchsatz von ca. 55 t auf drei Ackerschlägen geerntet. Die Proben werden über eine entsprechend vom Fahrerstand zu betätigende Entnahmevorrichtung genommen. Hierbei wird eine im Vergleich zum Seri- enstand zusätzliche Klappe im Auswurfkrümmer geöffnet und ein Auffangbehälter befüllt. Dieser wird am Vorgewende abgesetzt und die Proben werden in Transporttüten umgefüllt und am Ende des Erntetages bei einer Temperatur von −4 bis −21◦C eingefroren. Es werden von jeder der sieben Proben fünf Teilproben mit einem Gewicht von jeweils 50 g abgewogen und deren Zusammensetzung hinsichtlich der Teilchengröße ermittelt. Hierzu wird zunächst das Material einer Probe vollständig aufgetaut und in einen Behälter gegeben. Die Teilproben werden jeweils von der Oberfläche des Materials genommen, wobei nach einer Entnahme immer ca. 1 / 5 der Füllhöhe entfernt wird, so dass die fünf Teilproben das gesamte Probenvolumen repräsentieren. Die Siebung erfolgt durch eine Anlage mit einer dreistufigen Siebkaskade der Maschenweiten 12mm, 9mm und 4mm. Die 50 g Proben werden 15 Sekunden gesiebt und anschließend die sich ergebenden vier Fraktionen (Inhalt der Siebe Nr. 1 - 3 und der Bodensatz - Nr. 4) einzeln ausgewogen. Die Fraktionen der Siebe 1 - 3 werden wieder eingefroren, so dass sie für weitergehende Untersuchungen zur Verfügung stehen. Die Teilchen der fünf gesiebten Teilproben werden nacheinander aufgetaut und mit Hilfe einer Pinzette auf matt-blaue DIN-A4-Kartonbögen ausgelegt. Erste Untersuchungen zeigen, dass die dunkelgrünen Blattanteile häufig mehrfach geknickt und in sich verdreht sind, so dass eine Auslegung, auch ohne weitere Beschädigung, nur sehr schwer möglich ist. Aus die- sem Grund werden für die weitere Auswertung nur die hellgrünen Stängelanteile verwendet. Das Auslegen wird von drei Personen übernommen, je nach Abstand der Teilchen zueinan- der werden zum Auslegen der Teilproben 10 - 15 Kartonbögen benötigt, jeder mit ungefähr 40 - 70 Teilchen bedeckt. Somit wird jeder Probenzeitpunkt durch deutlich mehr als 3.000 Häckselteilchen repräsentiert. 45 3. Material und Methoden In [SPH+16] ist die sich an die Siebung und Wiegung anschließende Bildanalyse der Häck- selteilchen hinsichtlich der Erfassung der Formparameter dargestellt. Für die Bildaufnahme wird ein würfelförmiges, weißes Fotozelt mit der Kantenlänge 50 cm genutzt (Abbildung 3.12). Abbildung 3.12: Bildaufnahmeausrüstung, bestehend aus Kamera, Lichtzelt und Studioleuch- ten, Quelle: [SPH+16] Die Ausleuchtung für die Aufnahmen erfolgt mit zwei seitlich aufgestellten Studioleuch- ten mit Spiral-Tageslichtlampen (35W/5400K). Die Probe wird auf den Boden des Würfels platziert. Die Kamera (Sony DSC-H9 Cyber-Shot, 8,1 MPixels / Zeiss 15xOptical Zoom) ist mittels Stativmaterial in Top-Down-Perspektive über dem Fotozelt positioniert. Im Rahmen dieser Arbeit werden die Photos ausgewählter Proben präsentiert, um dem Leser einen optischen Eindruck des Häckselgutes zu ermöglichen. 3.5 Datenauswertung Die Auswertung der Messdaten erfolgt im ersten Schritt mit imc-Famos (7.0). Die Zeitda- ten werden mit einer unteren Grenzfrequenz von 150Hz und einer oberen Grenzfrequenz von 10 kHz bandpassgefiltert (Butterworth, 4. Ordnung). Hierdurch können die tieffrequen- ten fahrdynamischen Schwingungen und die sehr hochdynamischen Anteile, die v.a. auf Strö- mungsgeräusche des Gutstroms zurückzuführen sind, eliminiert werden. Die Grenzfrequenzen werden so gewählt, dass im unteren Bereich die Messerfolgefrequenz von 240Hz (Normdreh- zahl) auch bei entsprechender Reduktion im Häckslerbetrieb auf 70 oder 80% noch ausrei- chend weit oberhalb der Grenze liegt. Die zweite Grenze liegt oberhalb der 40. Harmonischen, so dass eine ausreichend hohe Informationsdichte in den Signalen gegeben ist. Anschließend wurden die Daten im Zeit- und im Frequenzbereich weiterverarbeitet. 46 3. Material und Methoden 3.5.1 Darstellung im Zeit- und Frequenzbereich Nach der DIN EN 21683 wird der Schallbeschleunigungspegel Lp eines Körperschallsignals mit dem Effektivwert aeff wie folgt berechnet: Lp = 20 log10 ( aeff a0 ) dB, (3.3) wobei für den Bezugswert gilt: a0 = 1 · 10−6m/s2. Für die Berechnung des Effektivwertes wurden aus den Messsignalen, aufgenommen im Häckslerbetrieb, jeweils Bereiche mit einer Länge von 40 s ausgeschnitten. Parallel wurde eine Fourieranalyse der 40 s-Zeitsignale mit folgenden Parametern durch- geführt: Von-Hann-Fenster, Überlappung: 0%, Auflösung: 12,5Hz und rms-Mittelung. Somit wurden für jedes Zeitsignal 875 Amplitudenspektren erzeugt. Für das Szenario ‚Sukzessives Schleifen‘ (Maisernte 2014) wurden für die Analyse Messda- ten, die vor dem ersten (SV00) und jeweils nach jedem Schleifvorgang (SV01 - SV09) während des Häckslerbetriebs aufgenommen wurden, zu Grunde gelegt. 3.5.2 Lineares (multiples) Regressionsmodell Die im Folgenden dargestellten statistischen Analysen wurden mit der Software R, Version 3.2.2 [R F15] durchgeführt. Das lineare Regressionsmodell greift auf die Werte des Körper- schallpegels zu, bei der Klassifizierung bilden die Spektren die Eingangsdaten. Mit dem linearen Regressionsmodell wird der Zusammenhang zwischen den Schallpegeln (abhängige Variable) und den Betriebsparametern bzw. Ernteparametern (Regressoren) der Maschine untersucht. Die Signale wurden im Frequenzbereich von 150Hz bis 1.500Hz band- passgefiltert. Die Wahl der Grenzen erfolgt basierend auf einer separaten Untersuchung, s. Abschnitt 4.3.4.3. Ziele der Auswertung sind [Zei]: • die Schätzung der Regressionskoeffizienten, • Ermittlung der für eine gute Übereinstimmung notwendigen Regressoren, • Prüfung, inwiefern das Modell die Daten gut erklärt, 47 3. Material und Methoden • die Durchführung von Prognosen. Der Einfluss jeder Variablen ist linear. Der erste Regressor ist in der Regel eine Konstante, die y-Achsenverschiebung bzw. der Intercept. Betrachtet wird eine Stichprobe vom Umfang n, die durch ein Modell beschrieben werden soll. Zur Beschreibung der Daten (Beobachtungen) der abhängigen Variablen yj mit einem Regressorvektor xj = (1, xj2, ..., xjr)ᵀ, (j = 1, ..., n) ergibt sich die Beschreibung des j-ten Datenwertes (Beobachtung) nach [Zei] zu: yj = β1 + β2 · xj2 + ...+ βj · xjr + j, (3.4) wobei β = (β1, ..., βr) der Vektor der Schätzer ist und j den Prognosefehler angibt. Im Regressionsverfahren unter R werden die optimalen Schätzer durch Minimierung der Summe der quadrierten Prognosefehler ermittelt. Im vorliegenden Fall ist die Beobachtungsgröße der Körperschallbeschleunigungspegel. Der Regressorvektor besteht aus den Werten der in Tabelle 3.4 aufgeführten Parameter. Für die lineare Regression des sukzessiven Schleifens werden insgesamt 30 Werte, ermittelt aus jeweils 20 s Messdauer für die Berechnung der Schallpegel genutzt und unter Verwendung einer ordinalen Skala (Nummer der Schleifvorgänge) aufgetragen. Bei den Untersuchungen der Ernte ohne Schleifen gehen in der Grasernte 36 Schallpegel, in der Maisernte 97 bzw. 42 Datenwerte in die Berechnungen ein. 3.5.3 Klassifizierung Zur Klassifizierung der Amplitudenspektren wird die Methode ‚Support vector machine‘ (svm) genutzt. Neben der Untersuchung der Robustheit der Klassifizierung ist es das Ziel, die Fre- quenzen zu ermitteln, die für eine robuste Klassifizierung ausschlaggebend sind. Dabei wird die Gesamtzahl der Spektren mit einem geschichteten Stichprobenverfahren in Trainings- und Test-Satz aufgeteilt, in einem Verhältnis von 3 : 1. Die Kreuzvalidierung wird zehnmal wiederholt. Anschließend werden die Spektren des Test-Satzes genutzt, um die Genauigkeit des Modells zu charakterisieren. Um den Importance Value für jede Frequenz zu bestimmen, wird die Fläche unter der ROC (Receiver Operating Characteristics) Kurve für jeden Schät- zer berechnet [BS05]. Der Importance Value wird durch Skalierung in den Bereich von 0 bis 100 abgebildet. Abschließend werden die Importance Values über alle Schleifereignisse bzw. Auswertungspunkte der Ernte ohne Schleifen gemittelt, R Paket ‚caret‘ [Kuh08]. Für die Klassifizierung des sukzessiven Schleifens werden insgesamt 8.750 Einzelspektren, also 875 48 3. Material und Methoden für jede Klasse verwendet. Bei den Untersuchungen der Ernte ohne Schleifen werden eben- falls 875 Spektren für jede Klasse genutzt. Für die Grasernte ergeben sich somit insgesamt auch 8.750 Einzelspektren, für die Maisernte sind es 7.875 Datensätze. In der Analyse der Daten von der ‚Ernte ohne Schleifen‘ wird im Rahmen der durch den Ernteablauf vorgegebenen Randbedingungen versucht Messzeitpunkte auszuwerten, die bezogen auf den Summendurchsatz möglichst äquidistant sind. Zur Kennzeichnung wird dem Kürzel „SD“ für Summendurchsatz ein zweistelliger Wert angehängt, der den gerundeten Wert des jeweiligen kumulierten Durchsatzes angibt. Tabelle 3.5 zeigt eine zusammenfassende Darstellung dieser Messpunkte, zugeteilt zu den verschiedenen Ackerschlägen. Tabelle 3.5: Zuordnung der untersuchten Klassen zu den Ackerschlägen Ackerschlag Ernte- termin 1 2 3 4 5 18.05.2015 SD01 SD04, SD10, SD17 SD22, SD26, SD34, SD39, SD46, SD53 - - 01.10.2015 SD03 SD70 SD260, SD360 SD420, SD480 SD550, SD615, SD690 49 4. Ergebnisse Die Darstellung der Ergebnisse gliedert sich in die experimentelle Modalanalyse, die analyti- sche Modellbildung bzw. Simulation und die Feldversuche. 4.1 Experimentelle Modalanalyse Die Abhängigkeit des Messsignals des Sensors am Gegenlager von der Sensororientierung und die berechneten Frequenzgänge von der Kraftanregung an der Gegenschneide in z- und x-Richtung zum Gegenlager werden dargestellt. Die Eigenfrequenzen der Gegenschneide in z- und x-Richtung werden angegeben und die Moden charakterisiert. 4.1.1 Sensororientierung Im Folgenden sind die Ergebnisse der Untersuchungen der Körperschallbeschleunigung in den drei Raumrichtungen an dem Gegenlager infolge einer Kraftanregung der Gegenschneide in z- bzw. x-Richtung vergleichend dargestellt. Wie oben beschrieben erfolgt die Krafteinleitung mit einem Sinus-sweep im Frequenzbereich von 100 bis 5.000Hz und 20N an der Gegen- schneide auf der rechten Maschinenseite mittig zwischen dem äußeren Befestigungspunkt der Gegenschneide und demjenigen in der Mitte. Die am Sensorpunkt Gegenlager rechts (GL re) auftretende Körperschallbeschleunigung bei Kraftanregung an der Gegenschneide ist vergleichend für die x-, y- und z-Richtung dar- gestellt. Dabei werden die Ergebnisse für die Krafterregung in z- und in x-Richtung separat behandelt. Für die Anregung der Gegenschneide in z-Richtung ist der Vergleich in Form von logarithmischen Amplitudenspektren in Abbildung 4.1 zu sehen. Die Amplitudenverläufe differieren in einzelnen Frequenzen, sind insgesamt von Charakte- ristik und Niveau für alle drei Raumrichtungen aber vergleichbar. In vergleichsweise schmalen Bereichen von 1,7 - 1,9 kHz und 3,9 - 4,1 kHz differieren die Signale stärker. Abbildung 4.2 zeigt das entsprechende Ergebnis für eine Anregung in x-Richtung. Dabei ist der Verlauf des Am- 51 4. Ergebnisse plitudenspektrums für beide Anregungsrichtungen prinzipiell vergleichbar, wobei die größten Amplituden bei Anregung in x-Richtung auftreten. Insbesondere im Bereich von ca. 800Hz bis ca. 1.400 Hz sind die Niveaus in schmalbandigen Bereichen um 10 - 20 dB höher als bei der Anregung in z-Richtung. Zwischen 1,5 kHz und 3,5 kHz ist der Amplitudenverlauf abgesenkt, wobei bei x-Anregung ein lokales Maximum bei ca. 2,5 kHz zu sehen ist. Im Bereich um 4kHz sind die Amplituden für die beiden Kraftanregungen vergleichbar hoch. Frequenz [kHz] Be sc hl eu ni gu ng d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) Abbildung 4.1: Peak-Hold-Amplitudenspektrum der Beschleunigung am Gegenlager in x- (-), y- (- -) und z-Richtung (- ·) bei Krafterregung der Gegenschneide in z-Richtung an Position GSII-Fz mit Sinus-Sweep (0,1 - 5 kHz) 52 4. Ergebnisse Frequenz [kHz] Be sc hl eu ni gu ng d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) Abbildung 4.2: Peak-Hold-Amplitudenspektrum der Beschleunigung am Gegenlager in x- (-), y- (- -) und z-Richtung (- ·) bei Krafterregung der Gegenschneide in x-Richtung an Position GSII-Fx mit Sinus-Sweep (0,1 - 5 kHz) 4.1.2 Frequenzgang-Berechnung Der Amplitudengang der y-Beschleunigung am Gegenlager zu der anregenden Kraft ist für beide Anregungsrichtungen im Folgenden dargestellt, sowie als Datensatz für die Integration in das Simulationsmodell verfügbar. Die Amplitude des Frequenzgangs von der Krafteinleitung in z-Richtung zu der Beschleu- nigung am Gegenlager in y-Richtung (entsprechend der Orientierung der vorhandenen Sen- sorik) ist in Abbildung 4.3 zu sehen. Der Amplitudenverlauf steigt im Bereich von 100Hz bis 1 kHz kontinuierlich mit ca. 40 dB pro Dekade an. Im Bereich oberhalb bis ca. 3 kHz redu- ziert sich die Amplitude um 10 bis 20 dB mit Ausnahme einer Überhöhung im Bereich von 1,5 kHz. Ein breitbandigeres Maximum schließt sich im Bereich von 4 - 5 kHz mit den größten Überhöhungen an. In dem Maximum ist die Amplitude ca. 110 dB relativ zu 1e-6 m/s2/N. Die Abbildung 4.4 zeigt die entsprechende Darstellung für die Anregung in x-Richtung. Die Amplitude zeigt deutliche Überhöhungen bei ca. 850Hz, 1,2 kHz, ca. 2,6 kHz und ca. 4,6 kHz. Für die x-Anregung tritt das Maximum auch bei 4,5 kHz auf. Die Amplitude ist in diesem Frequenzbereich vergleichbar zu der bei Anregung in z-Richtung. 53 4. Ergebnisse Am pl itu de d B (re l. 1 e− 6 m /s² /N ) Abbildung 4.3: Amplitudengang der Beschleunigung am Gegenlager in y-Richtung zur Kraf- terregung in z-Richtung an Position GSII-Fz mit Sinus-Sweep (0,1 - 5 kHz) Am pl itu de d B (re l. 1 e− 6 m /s² /N ) Abbildung 4.4: Frequenzgang der Beschleunigung am Gegenlager in y-Richtung zur Krafter- regung in x-Richtung an Position GSII-Fx mit Sinus-Sweep (0,1 - 5 kHz) 54 4. Ergebnisse 4.1.3 Eigenmoden der Gegenschneide Im Folgenden ist das Schwingverhalten der Gegenschneide an den Positionen der Sensoren GS-I, GS-II und GS-III dargestellt. Für eine Krafterregung in z-Richtung sind die Antwort- spektren der z-Beschleunigung in Abbildung 4.5, GS-I (oben), GS-II (Mitte) und GS-III (un- ten), dargestellt. Die entsprechenden Spektren der x-Beschleunigungen bei Krafteinleitung in x-Richtung zeigt Abbildung 4.6. Durch die Dreipunkt-Verschraubung der Gegenschneide auf das Gegenlager, kann in der Beschreibung des Schwingungsverhaltens in erster Näherung von zwei Biegebalken ausgegan- gen werden, die jeweils halb so lang wie die Gegenschneide und beidseitig fest eingespannt sind. Mit einer Höhe der Gegenschneide von 30mm und einer Breite von 50mm lassen sich die ersten Biegeeigenfrequenzen nach [Irr01] mit: ωk = κ2k (LGS 2 )2 · c (4.1) und den Eigenwerten κk und der Schall- bzw. Wellengeschwindigkeit c angeben. Dabei ist die Wellengeschwindigkeit: c = √ E · Iy ρ · AGS , (4.2) wobei E das Elastizitätsmodul, Iy das axiale Flächenträgheitsmoment, ρ die Materialdichte und AGS die Querschnittsfläche der Gegenschneide bezeichnen. Die ersten vier Eigenfrequen- zen getrennt für die z- und die x-Richtung sind in Tabelle 4.1 aufgeführt. Tabelle 4.1: Die niedrigsten berechneten Biege-Eigenfrequenzen der Gegenschneide Eigenfrequenzen [Hz] für Richtung k=1 k=2 k=3 k=4 z 870,6 2.399,9 4.368,7 7.777,2 x 1.451,0 3.999,8 7.281,1 12.961,9 Im betrachteten Frequenzbereich bis 5.000Hz liegen drei Eigenfrequenzen in z-Richtung. Da die x-Richtung aufgrund des höheren axialen Flächenträgheitsmomentes eine höhere Stei- figkeit besitzt, verschieben sich die Eigenfrequenzen zu höheren Werten und es liegen nur die ersten beiden unterhalb von 5 kHz. Somit ergeben sich insgesamt fünf zu betrachtende Mo- den. Die Einspannungen sind in der Realität weicher als die Randbedingung „feste Einspan- 55 4. Ergebnisse Abbildung 4.5: Kraftanregung in z-Richtung an Position GSII-Fz mit Sinus-Sweep (0,1 - 5 kHz): Amplitudenspektrum (peak hold) in z-Richtung an Position GS-I (oben), GS-II (Mit- te) und GS-III (unten) 56 4. Ergebnisse Abbildung 4.6: Kraftanregung in x-Richtung an Position GSII-Fx mit Sinus-Sweep (0,1 - 5 kHz): Amplitudenspektrum (peak hold) in z-Richtung an Position GS-I (oben), GS-II (Mit- te) und GS-III (unten) 57 4. Ergebnisse nung“ fordert, so dass die messtechnisch ermittelten Eigenfrequenzen i.d.R. niedriger liegen als die berechneten. Die niedrigsten Eigenmoden bei 870,6Hz (z-Richtung) und 1.451,0Hz (x-Richtung) sind im Spektrum ausgeprägt. Insbesondere der Biegemode in z-Richtung weist größere Amplituden auf, wobei erwartungsgemäß in der Mitte höhere Werte gemessen werden als an den außermittigen Punkten. Das Verhalten bestätigt sich für die x-Richtung. Eine An- regung dieser beiden Moden ist im Häckselbetrieb aufgrund der Symmetrie des Eigenmodes zu erwarten. Nach Gleichung 2.3 kann mit der gewählten Krafteinleitung, die mittig am „Balken“ er- folgt, der zweite Mode mit k=2 nicht angeregt werden, da sie örtlich mit einem Schwingungs- knoten zusammenfällt. Dies wird durch die Antwortspektren bestätigt, in denen in z-Richtung die Eigenfrequenz bei 2.399,9Hz und in x-Richtung die Eigenfrequenz bei 3.999,8Hz keine überhöhten Amplituden zeigen. Da zudem die Eigenform dieses Modes unsymmetrisch ist, im Häcksler die Anregung in erster Näherung als symmetrische Linienlast angenommen wer- den kann, ist auch im Betrieb des Häckslers keine deutliche Erregung dieser Frequenzen zu erwarten. Ebenfalls angeregt wird der letzte relevante Mode bei 4.368,7Hz in z-Richtung. 4.2 Analytische Simulation Basierend auf den Darstellungen im Abschnitt 3.3 werden die Ergebnisse der Untersuchungen zu den Aspekten Schneidkraftsimulation, Einfluss des Erntegutdurchsatzes auf die Schneid- kraft, Zusammenhang zwischen Schneidwiderstand und Schneidkraft und schneidkraftindu- zierte Körperschallsignale präsentiert. 4.2.1 Schneidkraftsimulation Der Scherflächenverlauf für die geometrischen Verhältnisse am Häckselaggregat der Versuchs- maschinen und darauf aufbauend die prinzipiellen Schneidkräfte für feste Ernteparameter sind in diesem Kapitel im Zeit- und Frequenzbereich dargestellt. Scherquerschnitt und Schneidwiderstand bestimmen die Größe und den Verlauf der Schneid- kraft. Mit den geometrischen Parametern des Schneidaggregats im Feldhäcksler kann der Scherquerschnitt für ein Messer in Abhängigkeit vom Messerhub z berechnet werden. In den in dieser Arbeit dargestellten Ergebnissen wird der Scherquerschnitt als die unter dem Messer befindliche Querschnittsfläche des Ernteguts verstanden ([Ten89]). Das Kompressionsverhal- 58 4. Ergebnisse ten des Schneidguts wird hier vernachlässigt. Zum besseren Verständnis wird hier zunächst der Schnitt eines parallel zur Schnittgutober- fläche verlaufenden Messers, also mit einem Anstellwinkel von ϕ = 0, der Länge ls und einer Schnittgutdicke s betrachtet. Der Scherquerschnitt As,ϕ=0 als Funktion des Messerhubs z ergibt sich dann zu: As,ϕ=0(z) = ls (s− z), (4.3) wobei der Nullpunkt des Messerhubs mit der Oberkante des Schnittguts zusammenfällt und an der Unterkante endet. Abbildung 4.7 zeigt den entsprechenden Verlauf des Scherquer- schnittes für eine Schnittgutdicke von 140mm. Messerhub [cm] Sc he rq ue rs ch ni tt [cm ²] Abbildung 4.7: Scherquerschnitt für ein horizontales Messer in Abhängigkeit vom Messerhub für eine Schnittgutdicke von 140mm Betrachtet wird nun ein unter einem Winkel ϕ (0 < ϕ < pi 2 ) angestelltes Häckselmesser und die Zerlegung der Messer-(gegen-)schneide in K infinitesimal kleine Segmente ∆x, so ergibt sich für jedes Segment ein Verlauf des Scherquerschnitts entsprechend Gleichung 4.4, 59 4. Ergebnisse wobei dann ls,m = ∆x gilt: As,ϕ=0,m(z) = ls,m (s− z). (4.4) Es werden also K (K = ls /∆x) horizontale Messer (-segmente) betrachtet, die zeitlich bzw. bezogen auf den Messerhub versetzt das Material schneiden. Das Delay zwischen zwei aufeinanderfolgenden Messersegmenten beträgt ∆z = ∆x tanϕ. Die sich aus den lokalen Scherquerschnitten ergebenden Schnittkräfte haben daher an jedem Punkt der Gegenschneide den gleichen Verlauf und erfolgen entsprechend zeitlich ver- setzt. In den folgenden Berechnungen wird diese lokale Betrachtungsweise verlassen und die Sum- me der segmentweisen Kräfte über jeweils einen kompletten Schnitt eines Messers betrachtet. Hintergrund für diese Vorgehensweise ist, dass eine lokale Betrachtung keine weiteren Er- kenntnisse über die prinzipielle Charakteristik der Signale bringt und außerdem nur dann sinnvoll ist, wenn die Erfassung der Beschleunigungen an der Gegenschneide lokal erfolgen würde oder die zeitliche Auswertung so hoch aufgelöst, dass eine lokale Zuordnung möglich ist, wobei ein Messerschnitt im Häcksler bei einer Normdrehzahl von 1.200U/min und maxi- maler Schnittgutdicke (180mm) mit 0,64ms bereits eine hohe zeitliche Auflösung darstellt. Darüber hinaus setzt eine hohe Auflösung im Frequenzbereich mit ∆f voraus, dass die Mess- zeit TM mindestens 1/∆f beträgt, so dass von daher beispielsweise Auflösungen von 10Hz bereits eine Messdauer von 10ms fordern. Für die Aufsummierung dieser lokalen Kräfte ergibt sich auf den Messerhub bezogen zu- nächst ein Anstieg der Scherfläche, da immer weitere As,ϕ=0,m einen Beitrag zum gesamten Scherquerschnitt leisten. Dies ändert sich ab dem Punkt, an dem das erste Teilmesser das Material durchschnitten hat. Das setzt voraus, dass s ≤ ∆M (∆M ist der Messerversatz) gilt. Dieses trägt dann nicht mehr zum Scherquerschnitt bei und die kontinuierliche Zunahme wird kompensiert, so dass der Gesamtquerschnitt des Messers konstant bleibt, d.h. die dreiecki- ge Scherfläche unter dem Messer bleibt konstant ([Ten89]), verschiebt sich nur entlang der Schneidkante in Richtung des anderen Endes der Gegenschneide bis zu dem Punkt, an dem das letzte Segment zu schneiden beginnt. In dieser letzten Phase des Schnittes reduziert sich dann die Scherquerschnittsfläche kontinuierlich. Ist der Messerversatz kleiner als die Schnittgutdicke, dann kommt es zu einem vollständigen 60 4. Ergebnisse Eintauchen des Messers in das Material. Dieser Prozess endet, wenn der Schnitt des letzten Segments beginnt. Bis zu diesem Zeitpunkt steigt der Scherquerschnitt kontinuierlich an und reduziert sich nach Durchlaufen des Maximums. Daher ist für die Berechnung unterschieden, ob die Schnittgutdicke s kleiner bzw. gleich (Fall 1) oder größer (Fall 2) als der Messerversatz ∆M ist. Der Messerversatz ergibt sich anhand geometrischer Betrachtungen zu: ∆M = ls tanϕ. Somit können die beiden Fälle als Bereiche des Neigungswinkels von Ober- zu Untermesser ausgedrückt werden: Fall 1: s ≤ ∆M ; 0 ≤ ϕ ≤ arctan ( s ls ) (4.5) Fall 2: s > ∆M ; arctan ( s ls ) < ϕ < pi 2 . (4.6) Für beide Fälle gliedert sich der Scherquerschnittsverlauf in drei Phasen. Diese können an- schaulich als das ‚Eindringen‘ des Messers in das Material (Phase I), der ‚Hauptschnitt‘ des Materials (Phase II) und der ‚Auslauf‘ des Messers aus dem Material (Phase III) aufgefasst werden. Der erste Kontakt des Messers mit dem Material wird als z = 0 definiert. Für Schnittgutdicken, die kleiner oder gleich dem Messerversatz (Fall 1) sind, ergibt sich der Scherquerschnitt zu: As,I = (s− z 2 ) z tanϕ 0 ≤ z < ls tanϕ (4.7) As,II = s2 2 tanϕ s < z < ls tanϕ (4.8) As,III = (s+ ls tanϕ− z)2 2 tanϕ ls tanϕ ≤ z ≤ (s+ ls tanϕ). (4.9) Bei der vorliegenden Geometrie im Häckselaggregat beträgt der Messerversatz 59,4mm. Für Schnittgutdicken, die größer als der Messerversatz sind (Fall 2), ergibt sich der Scher- 61 4. Ergebnisse querschnitt für die drei Phasen zu: As,I = (s− z 2 )z tanϕ 0 ≤ z < ls tanϕ (4.10) As,II = ls( ls 2 tanϕ+ s− z) ls tanϕ ≤ z < s (4.11) As,III = (s+ ls tanϕ− z)2 2 tanϕ s ≤ z ≤ (s+ ls tanϕ). (4.12) Der Verlauf des Scherquerschnitts eines Messers über dem Messerhub und einer exempla- rischen Schnittgutdicke von 40mm ist in Abbildung 4.8 zu sehen. Charakteristisch für den Verlauf bei vergleichsweise kleinen Schnittgutdicken ist, wie oben dargestellt, neben dem de- gressiven Verlauf in Phase I und dem langsamen Auslauf in Phase III v.a. die Phase II, in der ein konstanter Scherquerschnitt vorliegt. Abbildung 4.9 zeigt den Scherquerschnitt für ein Häckselmesser in Abhängigkeit vom Messerhub für eine Schnittgutdicke von 140mm. Messerhub [cm] Sc he rq ue rs ch ni tt [cm ²] Abbildung 4.8: Scherquerschnitt für ein Häckselmesser in Abhängigkeit vom Messerhub für eine Schnittgutdicke von 40mm 62 4. Ergebnisse Messerhub [cm] Sc he rq ue rs ch ni tt [cm ²] Abbildung 4.9: Scherquerschnitt für ein Häckselmesser in Abhängigkeit vom Messerhub für eine Schnittgutdicke von 140mm Für Schnittgutdicken mit Werten, die größer als der Messerversatz sind, sind die ein- zelnen Phasen nicht so deutlich trennbar wie im Fall 1. Der degressive Verlauf in Phase I ist weniger stark ausgeprägt und endet im Maximum, wenn der Messerhub dem Messerver- satz entspricht, die Phase II ist eine lineare Abnahme des Scherquerschnitts und mündet in den Auslauf (Phase III). Während des Häckselprozesses wird dieser Scherquerschnittsverlauf von jedem der 12 Messer einer Seite der Häckseltrommel einmal pro Trommelumdrehung durchlaufen. Die Schnittkanten der Messer beschreiben einen Kreis, so dass der Abstand zweier aufeinanderfolgender Messer 1 /12tel des Umfangs dieses Kreises beträgt. Ist dieser Kreisbogen kleiner als der maximale Messerhub eines Messers, definiert als die Summe aus Messerversatz und Schnittgutdicke, so kommt es zu einer Überlagerung der Phase III eines Messers mit der Phase I des nachfolgenden Messers. Abbildung 4.10 zeigt den Verlauf des Scherquerschnitts der 12 Messer einer Reihe über einer Trommelumdrehung exemplarisch für eine Schnittgutdicke von 140mm. In Abhängigkeit von der Schnittgutdicke ergeben sich un- terschiedliche Verläufe über einer Trommelumdrehung, dieses Phänomen wird in Abschnitt 4.2.2 eingehender behandelt. Wie oben ausgeführt, hängt der Schneidwiderstand von verschiedenen Faktoren ab (Ab- schnitt 3.3.1). In den grundsätzlichen Berechnungen zur Schneidkraft, deren Ergebnisse im 63 4. Ergebnisse Trommeldrehwinkel [°] Sc he rq ue rs ch ni tt [cm ²] Abbildung 4.10: Scherquerschnitt für 12 Häckselmesser über dem Trommeldrehwinkel (für eine Umdrehung) für eine Schnittgutdicke von 140mm Folgenden dargestellt sind, wurden diese Faktoren als zeitlich konstant angenommen und es wurde daher mit einem konstanten Schneidwiderstand gerechnet. Der Einfluss eines ver- schleißbedingten, veränderlichen Schneidwiderstandes auf die Schneidkraft wird anschließend dargestellt. Im Fall des zeitlich konstanten Schneidwiderstandes, stellt er einen Proportiona- litätsfaktor zwischen Scherquerschnitt und Schneidkraft dar. Aus diesem Grund ist für den Schneidwiderstand in den folgenden Berechnungen der Einheitswert 1N/mm2 gewählt wor- den und die berechnete Schneidkraft ist entsprechend in Relation zu diesem Wert dargestellt. Daher wird die Kraft als „relative Kraft“ bezeichnet. Dies ermöglicht eine allgemeine Betrach- tung der Zusammenhänge und bei Kenntnis eines realen Schneidwiderstands (in N/mm2) können die Schneidkraft und infolge auch die induzierten Körperschallbeschleunigungen be- rechnet werden. Abbildung 4.11 zeigt das Amplitudenspektrum der relativen Schneidkraft (lineare Darstel- lung) exemplarisch für eine Schnittgutdicke von 140mm. Entsprechend des periodischen (Dreieck-)Signals, besteht das Spektrum aus äquidistanten Linien, die einen Frequenzabstand haben, der dem der Messerfolgefrequenz, in diesem Fall 64 4. Ergebnisse Frequenz [kHz] Am pl itu de re la tiv e Sc hn ei dk ra ft [kN /N /m m² ] Abbildung 4.11: Amplitudenspektrum der Schneidkraft (linear), Schnittgutdicke: 140mm 240 Hz (12 x 20 Hz) entspricht. Die Fourierentwicklung des Signals zeigt einen exponentiellen Abfall der Amplitude mit zunehmender Frequenz. Aufgrund dieses großen Amplitudenunter- schieds in den Harmonischen ist in Abbildung 4.12 eine logarithmische Darstellungsform gewählt worden. Darüber hinaus ist die Frequenz als Vielfaches der Messerfolgefrequenz dar- gestellt. Hierdurch können Schlussfolgerungen abgeleitet werden, die unabhängig von der Größe der momentanen Trommeldrehzahl sind. Somit lassen sich die Grenzfrequenzen von (mitlaufenden) Signalfiltern in Abhängigkeit von der Trommeldrehzahl definieren, um bei- spielsweise alle Frequenzanteile zu berücksichtigen, deren Amplitude einen vorher zu definie- renden Bruchteil der Amplitude in der Messerfolgefrequenz übersteigen. In der vorliegenden Berechnung für eine Schnittgutdicke von 140mm würde beispielsweise eine Berücksichtigung aller Frequenzanteile mit Amplituden, die höchstens 40 dB (Faktor 100) unterhalb des Wertes in der Messerfolgefrequenz liegen eine obere Grenzfrequenz des Filters in der 7.Harmonischen bedeuten. 65 4. Ergebnisse Frequenz / Messerfolgefrequenz Am pl itu de re la tiv e Sc hn ei dk ra ft dB (r el. 1 kN /N /m m² ) Abbildung 4.12: Amplitudenspektrum der relativen Schneidkraft (logarithmisch) über den Vielfachen der Messerfolgefrequenz, Schnittgutdicke: 140mm 4.2.2 Einfluss des Erntegutdurchsatzes auf die Schneidkraft Im Folgenden ist die Abhängigkeit der dynamischen und statischen Schneidkräfte von der Schnittgutdicke dargestellt. Der Erntegutdurchsatz wird bei konstanter Gutdichte durch die Schnittgutdicke beschrie- ben. Ergänzend zur Abbildung 4.8 ist in Abbildung 4.13 der Verlauf des Scherquerschnitts für Schnittgutdicken von 30, 40, 50 und 60mm aufgetragen. Für zunehmende Schnittgutdicken tritt eine Reduktion des Bereichs mit konstantem Scher- querschnitt in der Phase II auf. Gleichzeitig vergrößert sich der Schnittvorgang insgesamt, da das Messer einen größeren Hub ausführen muss um das Material zu schneiden. Dies führt zu einem größeren Überlappungsbereich zwischen den Schneidereignissen aufeinanderfolgender Messer. Abbildung 4.14 zeigt den wirksamen Scherquerschnitt für eine Schnittgutdicke von 120, 140, 160 und 180mm. Hier bleibt der prinzipielle Verlauf für alle Schnittgutdicken erhalten. Aufgrund der Erhöhung der Schnittgutdicke erhöht sich der Weg über den das Messer im Eingriff ist. Zur Verdeutlichung der Zusammenhänge ist in Abbildung 4.15 der Verlauf der Scherfläche über einer Trommelumdrehung für eine Schnittgutdicke von 60mm (oben), 120mm (Mitte) 66 4. Ergebnisse Messerhub [cm] Sc he rq ue rs ch ni tt [cm ²] Abbildung 4.13: Scherquerschnitt für ein Messer in Abhängigkeit vom Messerhub für Schnitt- gutdicken von 30, 40, 50 und 60mm Messerhub [cm] Sc he rq ue rs ch ni tt [cm ²] Abbildung 4.14: Scherquerschnitt für ein Messer in Abhängigkeit vom Messerhub für Schnitt- gutdicken von 120, 140, 160 und 180mm und 180mm (unten) zu sehen. Deutlich zu erkennen ist, dass der Verlauf mit zunehmender Schnittgutdicke mehr einer symmetrischen Dreieck-Funktion entspricht und sowohl Minimal- 67 4. Ergebnisse als auch Mittelwert ansteigen. In Abbildung 4.16 ist der Verlauf der relativen Kraft für die betrachteten Schnittgutdicken zu sehen. Der Einfluss der Schnittgutdicke auf die Schneidkraft ist in Abbildung 4.17 getrennt nach dem Gleichanteil (-) und dem dynamischen Anteil (- ·) der Schneidkraft dargestellt. Sc hn eid kra ft [ kN /(N /m m² )] Trommeldrehwinkel [°] Abbildung 4.15: Verlauf des Scherquerschnitts über eine Trommelumdrehung für eine Schnitt- gutdicke von 60mm (oben), 120mm (Mitte) und 180mm (unten) Sc hn eid kra ft [ kN /(N /m m² )] Trommeldrehwinkel [°] Abbildung 4.16: Verlauf der Scherkraft über eine Trommelumdrehung für eine Schnittgutdicke von 60mm (oben), 120mm (Mitte) und 180mm (unten) 68 4. Ergebnisse Der Gleichanteil der relativen Schneidkraft nimmt mit zunehmender Schnittgutdicke über- proportional zu. Der dynamische Anteil hingegen nimmt für kleine Schnittgutdicken ebenfalls zu, durchläuft dann ein Maximum und fällt für sehr große Schnittgutdicken wieder ab. Schnittgutdicke [mm] R el at iv e Sc hn ei dk ra ft [kN /(N /m m² )] Abbildung 4.17: Relative Schneidkraft, Gleichanteil (-) und dynamischer Anteil (rms) (- ·) in Abhängigkeit von der Schnittgutdicke Wie bereits erwähnt ist dieses Verhalten prinzipiell in der Überlappung der Scherquer- schnitte aufeinanderfolgender Messer begründet. Die Addition der Kraft im Einlauf des Mes- sers mit der Kraft im Auslauf des vorherigen Messers führt zu einer Erhöhung im Bereich der aufsteigenden und der abfallenden Flanke des Kraftsignals. Somit reduziert sich die Kraft- schwankung bzw. der dynamische Kraftanteil. Das bedeutet, dass es insgesamt zu einer gleich- mäßigeren Belastung der Gegenschneide kommt, wobei der Gleichanteil der Kraft ansteigt. Der Wert an der hier betrachteten unteren Grenze von 40mm Schnittgutdicke beträgt 17,35% des Wertes der als Maximum im Bereich bis 180mm Schnittgutdicke auftritt. 4.2.3 Einfluss des Schneidwiderstands auf die Schneidkraft Die folgenden Ergebnisse zeigen die Abhängigkeit der Schneidkräfte vom Schneidwiderstand. Dabei erfolgt die Darstellung zum einen im Frequenzbereich und zum anderen ist ein Verlauf des aus den Zeitsignalen ermittelten Kraftpegels als Funktion des Schneidwiderstandes zu sehen. 69 4. Ergebnisse Abbildung 4.18 zeigt die Kurven der Amplituden der relativen Schneidkraft in den Har- monischen der Messerfolgefrequenz für unterschiedliche Schneidwiderstände. Frequenz / Messerfolgefrequenz Am pl itu de N or m ie rte re la tiv e Sc hn ei dk ra ft dB (r el. 1) Abbildung 4.18: Vergleich der Amplituden in den Harmonischen der Schneidkraft für ver- schiedene Schneidwiderstände Die relative Schneidkraft wurde dabei auf die Amplitude in der Messerfolgefrequenz für den höchsten Schneidwiderstand normiert und logarithmisch aufgetragen. Der Schneidwiderstand wurde von 100% in 20% Schritten auf den Wert 20% reduziert. Entsprechend des linearen Zusammenhangs zwischen Schneidwiderstand und Schneidkraft ergibt sich eine Kurvenschar, deren Amplituden sich in der Messerfolgefrequenz entsprechend des Schneidwiderstands re- duzieren und sich für höhere Harmonische immer weiter auffächern. Für eine Interpretation der Daten in der Praxis ist es zielführend, die Summenpegel der Signale zu betrachten, weil hierdurch eine direkte Vergleichbarkeit der Signale mit nur einer Größe möglich wird. In Abbildung 4.19 ist der Summenpegel des simulierten Kraftsignals (normiert) im gesamten betrachteten Frequenzbereich vergleichend für unterschiedliche nor- mierte Schneidwiderstände zu sehen. Dem linearen Zusammenhang entsprechend ergibt eine Reduktion des Schneidwiderstands um beispielsweise 80% eine Verringerung des Pegels der Schneidkraftamplitude um 14 dB. 70 4. Ergebnisse Schneidwiderstand (N/mm²) Am pl itu de N or m ie rte S ch ne id kr af t d B Abbildung 4.19: Abhängigkeit des Kraftpegels vom Schneidwiderstand 4.2.4 Simulation der Körperschallbeschleunigung Mit der simulierten relativen Schneidkraft und den in der Modalanalyse gewonnenen Fre- quenzgängen (Abbildungen 4.3 und 4.4) können die am Gegenlager induzierten Körperschall- beschleunigungen simuliert werden. Die Kraftwirkung in den beiden Richtungen hängt von vielen Faktoren ab, wie bereits dargestellt. Insbesondere spielen der Schneidenwinkel und auch der Schneidwiderstand ei- ne wesentliche Rolle. Die Simulation der Schneidkräfte ist zunächst prinzipieller Natur und nicht getrennt für die beiden Richtungen erfolgt. Dabei gelten die erarbeiteten Aussagen für beide Richtungen (z und x) gleichermaßen, so dass in den weiteren Berechnungen mit den ermittelten normierten Schneidkraftverläufen gerechnet wurde. Die Anregung erfolgt in der Maschine nicht nur punktuell an der Gegenschneide, wie in der Modalanalyse, sondern ist in großen Bereichen des Messerhubs als Linienlast aufzufassen. Die die Übertragung bestim- menden Moden sind davon unbenommen, so dass für eine erste Abschätzung der induzierten Körperschallbeschleunigungen eine Multiplikation der Schneidkraft (s= 140mm) mit den er- mittelten Frequenzgängen dient. Die Abbildung 4.20 zeigt die simulierte Beschleunigung am Gegenlager in y-Richtung bei Kraftanregung der Gegenschneide in z-Richtung, Schneidwi- derstand von 1N/mm2. 71 4. Ergebnisse Frequenz / Messerfolgefrequenz Be sc hl eu ni gu ng d B (re l. 1 e− 6 m /s² /(N /m m² ) Abbildung 4.20: Simulierte Beschleunigung am Gegenlager in y-Richtung bei Kraftanregung der Gegenschneide in z-Richtung, Schneidwiderstand von 1N/mm2 Das entsprechende Ergebnis für die Krafteinleitung in x-Richtung ist in Abbildung 4.21 dargestellt. In beiden Richtungen dominieren die Amplituden in der Messerfolgefrequenz und deren Harmonischen das Spektrum der Körperschallbeschleunigung. Deutlich zu sehen ist, dass sich die Amplitudenverteilung in den Harmonischen verschoben hat. Die größte Ampli- tude tritt nicht, wie beim Kraftsignal, in der Grundfrequenz auf, sondern in der 4. Harmo- nischen. Für beide Richtungen der Kraftanregung ist das Niveau ab der 8. Harmonischen um mindestens 20 dB geringer als im Maximum, Ausnahmen bilden die 18.Harmonische bei z-Anregung und die 12.Harmonische bei x-Anregung, in denen die Niveaus um ca. 5-10 dB über dieser Grenze liegen. 72 4. Ergebnisse Frequenz / MesserfolgefrequenzB es ch le un ig un g dB (r el. 1e −6 m /s² /(N /m m² ) Abbildung 4.21: Simulierte Beschleunigung am Gegenlager in y-Richtung bei Kraftanregung der Gegenschneide in x-Richtung, Schneidwiderstand von 1N/mm2 4.3 Feldversuche Die Ergebnisse der Feldversuche beleuchten die Charakterisierung der Körperschallsignale, den Einfluss der Sensorposition und den Zusammenhang zwischen dem gemessenen Körper- schall und der Schleifintensität bzw. dem Erntedurchsatz. 4.3.1 Schneidkraftinduzierter Körperschall Im Folgenden sind die Ergebnisse der Charakterisierung der auftretenden Körperschallsignale und des Triggersignals im Zeit- und Frequenzbereich dargestellt. In Abbildung 4.22 ist das Zeitsignal der Beschleunigung an der Gegenschneide für eine Umdrehung der Messertrommel vor dem ersten Schleifvorgang während der GPS-Ernte am 03.07.2015 dargestellt. Deutlich zu erkennen sind 12 Schwingungsereignisse pro Umdrehung. Der zeitliche Ab- stand der Ereignisse bzw. dessen Kehrwert entspricht der Messerfolgefrequenz mit 224Hz, während die Trommel mit 1.120U/min dreht. Das entsprechende Amplitudenspektrum des Beschleunigungssignals ist in Abbildung 4.23 oben aufgetragen, unten ist das zeitgleich aufge- nommene Spektrum des Trigger-Signals (12 Impulse pro Umdrehung) zu sehen. Beide Spek- 73 4. Ergebnisse Be sc hl eu ni gu ng [k m/ s²] Zeit [s] Sp an nu ng [V ] Abbildung 4.22: Zeitsignal der Beschleunigung für eine Umdrehung der Messertrommel, GPS- Ernte, 03.07.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern tren zeigen hohe Amplituden in der Messerfolgefrequenz und deren höheren Harmonischen. Während das Spektrum des Trigger-Signals im Wesentlichen durch einen kontinuierlichen Ab- fall der Amplitude mit steigender Frequenz charakterisiert ist, ist der Amplitudenverlauf des Körperschallsignals deutlicher gefärbt. Die Amplituden steigen bis zur 4.Harmonischen der Messerfolgefrequenz mit 40 dB/Dekade an, durchlaufen im Bereich bis zur 7.Harmonischen ein Maximum und verbleiben im Bereich bis zur 20.Harmonischen im Wesentlichen auf einem Niveau. 74 4. Ergebnisse Be sc hl . d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) Frequenz / Messerfolgefrequenz Sp an nu ng d B (re l. 1 V ) Abbildung 4.23: Amplitudenspektrum der Beschleunigung an der Gegenschneide (oben), Spektrum des Triggersignals (unten), GPS-Ernte, 03.07.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern 4.3.2 Einfluss der Sensorposition Die Messsignale der Sensorposition am Gegenlager werden vergleichend mit den Signalen, die an Positionen in größerem Abstand von der Gegenschneide aufgenommen wurden, dargestellt. Die folgenden Ergebnisse zeigen den Vergleich der Signale am Gegenlager der Gegen- schneide mit zeitgleich aufgenommenen Körperschallbeschleunigungen am Trommelgehäuse und in der Kabine aufgezeichnetem Luftschall im Hinblick auf den Informationsgehalt über den Schneidprozess. Dabei erfolgt die Darstellung der Höhe des Informationsgehaltes des Schneidprozesses anhand der Amplituden in den Erregerfrequenzen, der Messerfolgefrequenz und deren Harmonischen. Abbildung 4.24 zeigt das Amplitudenspektrum der Beschleunigung am Gegenlager der Gegenschneide (-) vergleichend zu der am Trommelgehäuse (- -) (Mais-Ernte, 17.10.2014). In Abbildung 4.25 ist der Amplitudenverlauf der Transmissibilität von der Körperschall- beschleunigung am Gegenlager zu der am Trommelgehäuse dargestellt. Es zeigt sich, dass die Amplituden am Trommelgehäuse in der Grundfrequenz und der 1.Harmonischen um ca. 30 dB niedriger sind als am Gegenlager, für die 3. bis 10. Harmonische ist die Reduktion noch 75 4. Ergebnisse Frequenz [kHz] Kö rp er sc ha llb es ch le un ig un g dB (r el. 1e −6 m /s^ 2) Abbildung 4.24: Amplitudenspektrum der Beschleunigung an der Gegenschneide (-) und am Trommelgehäuse (- -), Mais-Ernte, 17.10.2014, Claas Jaguar 950, bestückt mit 2 x 12 Mais- messern größer (ca. 35 dB bis 45 dB). Ab der 11. Harmonischen ist das Signal am Trommelgehäuse so niedrig und von anderen Geräuschen maskiert, dass kein Vergleich möglich ist. Das Spektrum des Luftschallsignals aus der Kabine ist in Abbildung 4.26 dargestellt. Es ist zu erkennen, dass nur die Amplitude in der Grundfrequenz ca. 10 - 15 dB über dem Hintergrundgeräusch liegt. Die anderen Harmonischen sind so stark abgeschwächt und mas- kiert, dass sie maximal 5 dB über dem Hintergrundgeräusch liegen. Auffällig ist der starke Abfall des Spektrums, beginnend im Bereich von 500Hz (2.Harmonische der Messerfolgefre- quenz), zu höheren Frequenzen. 76 4. Ergebnisse Frequenz (kHz) Tr an sm is si bi litä t d B (re l. 1 ) Abbildung 4.25: Transmissibilität von der Körperschallbeschleunigung am Lager der Ge- genschneide zu der am Messertrommelgehäuse, Mais-Ernte, 17.10.2014, Claas Jaguar 950, bestückt mit 2 x 12 Maismessern Frequenz [kHz] Lu fts ch al ld ru ck d B (re l. 2 e− 5 P a) Abbildung 4.26: Spektrum des Luftschalldrucks in der Fahrerkabine, Mais-Ernte, 17.10.2014, Claas Jaguar 950, bestückt mit 2 x 12 Maismessern 77 4. Ergebnisse 4.3.3 Sukzessives Schleifen der Messer Für die Messungen der Maisernte am 17.10.2014 zum sukzessiven Schleifen der Messer sind im Folgenden einerseits die mit einer linearen (multiplen) Regression erzielten Ergebnisse und andererseits die Resultate, die mit dem statistischen Klassifikationsverfahren der svm erzielt wurden, dargestellt. 4.3.3.1 Lineares Regressionsmodell Der Schallbeschleunigungspegel ist in Abbildung 4.27 über der Nummer des Schleifvorgangs aufgetragen (·). Dabei gehören immer drei aufeinanderfolgende Werte zu einem Schleifvor- gang. − 0 − − 1 − − 2 − − 3 − − 4 − − 5 − − 6 − − 7 − − 8 − − 9 − 140 138 142 144 146 148 139 141 143 145 147 Nummer des Schleifvorgangs Be sc hl eu ni gu ng sp eg el d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) Abbildung 4.27: Schallbeschleunigungspegel über der Nummer des Schleifvorgangs, Messwer- te (·) und Regressionsgerade (–), n=30, Mais-Ernte, 17.10.2014, Claas Jaguar 950, bestückt mit 2 x 12 Maismessern Eine Mittelung dieser zu einem Schleifzeitpunkt gehörenden Werte ist in Abbildung 4.28 dargestellt. Dabei erfolgt die lineare Regression anhand der linearen Beschleunigungswer- te. Die Regressionsgerade besitzt eine Geradensteigung von -0,507m/s2 pro durchgeführtem Schleifvorgang. Das Bestimmtheitsmaß R2 ist 0,27. Das Ergebnis der multiplen Regression mit den Regressoren: Summendurchsatz, momen- 78 4. Ergebnisse 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 140 138 142 144 146 148 139 141 143 145 147 Nummer des Schleifvorgangs Be sc hl eu ni gu ng sp eg el d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) Abbildung 4.28: Gemittelte Schallbeschleunigungspegel über der Nummer des Schleifvorgangs, Messwerte (·) und Regressionsgerade (–), n=10; mit der Steigung: -0,507m/s2 pro Schleifvorgang; R2=0,27, Mais-Ernte, 17.10.2014, Claas Jaguar 950, bestückt mit 2 x 12 Maismessern taner Durchsatz, Motordrehzahl und der Anzahl der durchgeführten Schleifvorgänge SV1 bis SV9 ist in Abbildung 4.29 zu sehen. Aufgetragen sind die Messwerte (·) und das Ergebnis für die verschiedenen Modelle der multiplen Regression (- -). Die jeweils drei zu einem Schleif- vorgang gehörenden simulierten Beschleunigungspegel sind mit einer durchgezogenen Linie verbunden. Die gestrichelten Abschnitte zeigen an, dass zwischen den Punkten ein Schleifvor- gang stattgefunden hat. Das Bestimmtheitsmaß erhöht sich durch Hinzunahme der genannten Regressoren auf: R2 =0,88, bzw. das adjustierte R2 beträgt 0,80. In Tabelle 4.2 sind die Signi- fikanzen der Regressoren aufgetragen. Die höchsten Signifikanzen treten bei der Anzahl der Schleifvorgänge und insbesondere bei SV2 (höchst signifikant), SV4 (hoch signifikant) und SV6 (signifikant) auf. Die anderen Parameter (momentaner Durchsatz und Motordrehzahl) sind für das Modell nicht signifikant. 79 4. Ergebnisse − 0 − − 1 − − 2 − − 3 − − 4 − − 5 − − 6 − − 7 − − 8 − − 9 − 140 138 142 144 146 148 139 141 143 145 147 Nummer des Schleifvorgangs Be sc hl eu ni gu ng sp eg el d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) Abbildung 4.29: Schallbeschleunigungspegel über der Nummer des Schleifvorgangs, Mess- werte (·) und Berechnung (-); n=30, R2 =0,88, Mais-Ernte, 17.10.2014, Claas Jaguar 950, bestückt mit 2 x 12 Maismessern Tabelle 4.2: Signifikanzen der Regressoren Regressor Prädiktionswert P-Wert (< ) Signifikanz momentaner Durchsatz -0,0684 0,4787 Motordrehzahl 0,0064 0,2511 SV1 4,865 0,0063 ** SV2 6,289 0,0001 *** SV3 -0,805 0,5086 SV4 5,764 0,0043 ** SV5 3,211 0,0373 * SV6 3,576 0,0322 * SV7 2,272 0,0876 . SV8 -2,930 0,0717 . SV9 -1,530 0,3466 0 „***“ 0,001 „**“ 0,01 „*“ 0,05 „.“ 0,1 „“ 1 4.3.3.2 Statistische Klassifizierung In Tabelle 4.3 sind die Ergebnisse der statistischen Klassifizierung der Messungen des suk- zessiven Schleifens aufgeführt. 80 4. Ergebnisse Tabelle 4.3: Klassifikationstabelle prozentual für die Schleifvorgänge SV0 bis SV9, n=8750, Korrekte Zuordnung - fett, Mais-Ernte, 17.10.2014, Claas Jaguar 950, bestückt mit 2 x 12 Maismessern Referenz-Wert [%] SV0 SV1 SV2 SV3 SV4 SV5 SV6 SV7 SV8 SV9 P rä di kt io ns -W er t SV0 74,8 0,8 0,8 2,3 1,6 0,7 9,2 3,8 2,3 3,1 SV1 2,3 82,4 1,5 0,0 7,2 2,9 0,8 3,1 0,0 0,0 SV2 0,8 0.8 90,8 0,0 3,2 0,7 0,8 0,0 0,0 0,0 SV3 3,1 0.0 0,0 85,5 0,0 0,7 3,8 0,0 11,4 6,1 SV4 0,8 6,9 3,8 0,0 81,6 5,1 3,8 2,3 0,0 0,0 SV5 4,6 0,0 0,8 0,0 2,4 73,5 7,6 10,0 1,5 3,1 SV6 4,6 4,6 1,5 0,8 3,2 4,4 64,1 5,4 0,8 1,5 SV7 2,3 4,6 0,8 0,0 0,8 9,6 4,6 70,8 0,8 0,8 SV8 3,8 0,0 0,0 7,6 0,0 1,5 1,5 3,8 66,7 10,7 SV9 3,1 0,0 0,0 3,8 0,0 0,7 3,8 0,8 16,7 74,8 Die Gesamt-Genauigkeit der Klassifizierung ist 76%. Das 95%-Konfidenzintervall liegt zwischen 0,74 und 0,79. Die Detektions-Genauigkeit ist in Abbildung 4.30 (oben) über der Nummer des Schleifvorgangs aufgetragen, unten ist die zugehörige Varianz V (X) dargestellt. Die Varianz ist vor dem ersten Schleifvorgang größer als 9, nach den Schleifvorgängen 1 - 5 sind die Werte kleiner 4 und nach den Schleifvorgängen 6 - 9 im Bereich von 4 bis 6. In Abbildung 4.31 ist der entsprechende „Importance value“ bzw. Importanz Wert nor- miert und gemittelt für die ersten drei Messungen dargestellt. Der Importance Value gibt an, welche Wichtigkeit die einzelnen Merkmale für die Klassifizierung haben, wobei in der hier durchgeführten Klassifizierung die Frequenzen im Spektrum die Merkmale sind. Ein grafi- scher Vergleich aller Messungen ist an dieser Stelle aufgrund großer Drehzahlvariationen in den Messungen untereinander nicht zielführend. In der Abbildung ist zu erkennen, dass in der Messerfolgefrequenz und den höheren Harmonischen die höchsten Werte auftreten. Eine Untersuchung des „Importance values“ für höhere Frequenzen zeigt, dass sich die Amplituden in den Harmonischen der Messerfolgefrequenz mit zunehmender Frequenz reduzieren. 81 4. Ergebnisse De tek tio ns −G en au igk eit [% ] Nummer des Schleifvorgangs Va ria nz Abbildung 4.30: Detektions-Genauigkeit für die Schleifvorgänge SV0 bis SV9 (oben) und die zugehörige Varianz (unten), n=8750, Mais-Ernte, 17.10.2014, Claas Jaguar 950, bestückt mit 2 x 12 Maismessern Frequenz / Mittlere Messerfolgefrequenz Mi ttle rer Im po rta nc e V alu e (no rmi ert) Abbildung 4.31: ‚Importance value‘ normiert, gemittelt für SV0 - SV3 als Funktion der Mes- serfolgefrequenz und den höheren Harmonischen, Mais-Ernte, 17.10.2014, Claas Jaguar 950, bestückt mit 2 x 12 Maismessern 82 4. Ergebnisse 4.3.4 Ernte ohne Schleifen der Messer Die Darstellung der Ergebnisse für die Ernte ohne Schleifen der Messer erfolgt auf den Sum- mendurchsatz als Referenzgröße bezogen (vergleichbar zur Anzahl der Schleifvorgänge im Kapitel 4.3.3). Zusätzlich sind für die Grasernte am 18.05.2015 die Ergebnisse der Proben- nahmen vom Häckselgut, inkl. Siebung und Wiegung aufgeführt. Die Ergebnisse der Unter- suchungen sollen die Beziehung der Körperschallsignale zu dem kumulierten Durchsatz für das Szenario „Ernte ohne Schleifen“ beleuchten. 4.3.4.1 Durchsatzmessung Wie im Kapitel 3.4.4 dargestellt, wurde in der Auswertung der Daten des Durchsatzes eine Korrektur vorgenommen, um „Lücken“, die aufgrund des Messprinzips des On-Board Systems entstehen, zu eliminieren. Abbildung 4.32 zeigt beispielsweise für die Grasernte den Vergleich der Original Daten (oben) zu den korrigierten Daten (unten) über einen Bereich von 10min. 9 0008 200 8 400 8 600 8 800 0 100 20 40 60 80 Du rch sa tz (Te lem atic s) i n t/ h 9 0008 200 8 400 8 600 8 800 0 100 50 Zeit (s) Ko rrig ier ter D urc hs atz (t/h ) Abbildung 4.32: Durchsatzkorrektur, Originalsignal Durchsatzsignal (oben) und korrigiertes Signal (unten), Gras-Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmes- sern Deutlich zu erkennen ist die Korrektur an zwei Messpunkten, bei ca. 8.230 s und bei 8.715 s. Darüber hinaus ist zu sehen, dass die Häckselphasen, weniger abrupt beginnen und enden, was auch realistisch ist. Anzeige-„Lücken“ treten in der Maisernte aufgrund des höheren und gleichmäßigeren Durchsatzes weniger häufig auf. Wie bereits erwähnt, war durch das Online-Protokoll sichergestellt, dass die Messdaten 83 4. Ergebnisse der Körperschallmessungen aller Messfahrten, die für die Auswertung genutzt werden, in Zeitbereiche fallen, in denen nachweislich Gutfluss vorlag. 4.3.4.2 Siebung und Wiegung des Häckselgutes Die Wiegeergebnisse der einzelnen Fraktionen des Häckselgutes vom 18.05.2015 sind in Ab- bildung 4.33 aufgetragen. Zu sehen ist das Gewicht der Fraktion 1 (*) und 2 (o) in der oberen Abbildung und unten das Gewicht der Fraktion 3 (+) und 4 (v), aufgetragen über dem kumulierten Durchsatz. Fr ak tio ns ge wi ch t [g ] Kumulierter Durchsatz [t] Fr ak tio ns ge wi ch t [g ] Abbildung 4.33: Gewicht der Fraktion 1 (*) und 2 (o) oben und 3 (+) und 4 (v) unten. Regressionskurve linear für Fraktion 1 und 4 bzw. logarithmisch für Fraktion 2 und 3, n = 30; Gras-Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern Dabei ist das Gewicht jeder der 5 Proben eines Messpunktes eingezeichnet. Außerdem sind die ermittelten Regressionskurven, linear für Fraktion 1 und 4 bzw. logarithmisch für Fraktion 2 und 3 dargestellt. Eine weitergehende Untersuchung der einzelnen Fraktionen mit einer Bildanalyse [SPH+16], bestätigt eindeutig die Zunahme der Hauptachsenlänge der Häckselteilchen mit zunehmendem Summendurchsatz. In den Abbildungen 4.34 und 4.35 sind jeweils neun Bilder einer der fünf Teilproben eines Zeitpunktes vergleichend für die Probe 1 genommen bei 2,75 t kumulierten Durchsatz und die Probe 7 bei einem Summendurchsatz von 55,1 t dargestellt. 84 4. Ergebnisse Abbildung 4.34: Fotos der Häckselteilchen, Probe 01, kumulierter Durchsatz: 2,75 t; Gras- Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern Abbildung 4.35: Fotos der Häckselteilchen, Probe 07, kumulierter Durchsatz: 55,1 t; Gras- Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern 4.3.4.3 Lineares Regressionsmodell Die Körperschallbeschleunigungspegel, gemessen während der Ernte von insgesamt ca. 55 t Weidelgras, sind als Punkte in Abbildung 4.36 aufgetragen. Darüber hinaus ist die Kurve der linearen Regression mit dem kumulierten Durchsatz als Regressor und R2=0,53 zu sehen. 85 4. Ergebnisse Die Regression wurde dabei mit den Effektivwerten der linearen Körperschallbeschleunigung durchgeführt und anschließend logarithmisch aufgetragen. 0 20 40 6010 30 505 15 25 35 45 55 142 144 146 141 143 145 141.5 142.5 143.5 144.5 145.5 Kumulierter Durchsatz [t] Kö rp er sc ha llb es ch le un ig un gs pe ge l d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) Abbildung 4.36: Körperschallbeschleunigungspegel im Frequenzbereich von 150 - 1500Hz über Summendurchsatz, Messwerte (·) und Modell (-), n=36; Regressor: kumulierter Durchsatz, Gras-Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern Das Ergebnis der Untersuchung des Einflusses der oberen Grenzfrequenz in der Schallpe- gelberechnung auf das Bestimmtheitsmaß ist für eine lineare Modellbildung mit dem Regres- sor Summendurchsatz in Abbildung 4.37 zu sehen. Aufgetragen ist das Bestimmtheitsmaß normiert auf den maximalen Wert, den es im betrachteten Frequenzbereich annimmt. Das Be- stimmtheitsmaß nimmt im unteren Frequenzbereich mit zunehmender oberer Grenzfrequenz zu und erreicht bei ca. 1.500Hz das Maximum. Im Bereich oberhalb von 1.500Hz reduziert sich der R2-Wert kontinuierlich. Im Folgenden wurde eine multiple Regression mit den Regressoren entsprechend Tabelle 3.4 durchgeführt. Das adjustierte Bestimmtheitsmaß für die Modellbildung mit den unter- schiedlichen Regressoren ist Tabelle 4.4 zu entnehmen. Das adjustierte Bestimmtheitsmaß steigt mit jedem zusätzlichen Regressor bzw. jeder zusätzlichen Gruppe von Regressoren stu- fenweise von 0,53 auf den Wert 0,77 an. Die berechneten Regressionskurven der Modelle sind in Abbildung 4.38 dargestellt. In Abbildung 4.39 sind die Ergebnisse für die Maisernte am 01.10.2015 zu sehen. Die ge- 86 4. Ergebnisse 0 2 000 4 0001 000 3 000 5 000 0 1 0.2 0.4 0.6 0.8 1.2 Obere Grenzfrequenz [Hz] Be st im m th ei ts m aß R ² n or m ie rt Abbildung 4.37: Bestimmtheitsmaß, n=36, in Abhängigkeit von der oberen Grenzfrequenz, normiert auf die max. Messerfolgefrequenz, Gras-Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, be- stückt mit 2 x 12 Universalmessern Tabelle 4.4: Regressoren der multiplen Regression, berechnetes Bestimmtheitsmaß, Gras- Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern Verwendete Regressoren Adjustiertes Bestimmtheitsmaß R2(n = 36) M 0,53 M , ln(M) 0,59 M , ln(M), M˙ 0,62 M , ln(M), M˙ , MP 0,70 M , ln(M), M˙ , MP, EGP 0,77 messenen Körperschallbeschleunigungspegel (Frequenzbereich 150 - 1.500 Hz) sind als Punk- te aufgetragen und vergleichend dazu ist die Regressionskurve des linearen Modells mit dem Summendurchsatz als Regressor zu sehen. Es ergibt sich ein Bestimmtheitsmaß von 0,22. Be- trachtet man demgegenüber nur den letzten Ackerschlag des Erntetages, s. Abbildung 4.40, so erhöht sich das Bestimmtheitsmaß deutlich und besitzt den Wert 0,59. 87 4. Ergebnisse 0 20 40 6010 30 505 15 25 35 45 55 142 144 146 141 143 145 141.5 142.5 143.5 144.5 145.5 Kumulierter Durchsatz [t] Kö rp er sc ha llb es ch le un ig un gs pe ge l d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) 0 20 40 6010 30 505 15 25 35 45 55 142 144 146 141 143 145 141.5 142.5 143.5 144.5 145.5 Kumulierter Durchsatz [t] Kö rp er sc ha llb es ch le un ig un gs pe ge l d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) 0 20 40 6010 30 505 15 25 35 45 55 142 144 146 141 143 145 141.5 142.5 143.5 144.5 145.5 Kumulierter Durchsatz [t] Kö rp er sc ha llb es ch le un ig un gs pe ge l d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) 0 20 40 6010 30 505 15 25 35 45 55 142 144 146 141 143 145 141.5 142.5 143.5 144.5 145.5 Kumulierter Durchsatz [t] Kö rp er sc ha llb es ch le un ig un gs pe ge l d B (re l. 1 e− 6 m /s² ) Abbildung 4.38: Körperschallbeschleunigungspegel im Frequenzbereich von 150 - 1500 Hz über Summendurchsatz, Messwerte (·) und Modell (-) mit unterschiedlichen Regressoren. Oben links: DS ohne momentanen Durchsatz; oben rechts: DS; unten links: DS und MP; un- ten rechts: DS, MP und EGP, Gras-Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern 88 4. Ergebnisse 0 200 400 600100 300 500 700 140 150 134 136 138 142 144 146 148 Kumulierter Durchsatz (t) Kö rp er sc ha llb es ch le un ig un g dB (r el. 1e −6 m /s² ) Abbildung 4.39: Körperschallbeschleunigungspegel im Frequenzbereich von 150 - 1500Hz über Summendurchsatz, Messwerte (·) und Modell (-), n=97; Regressor: kumulierter Durchsatz, R2=0,22, Mais-Ernte, 01.10.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Maismessern, Acker- schlag 1 - 5 600500 700450 550 650 140 150 134 136 138 142 144 146 148 Kumulierter Durchsatz (t) Kö rp er sc ha llb es ch le un ig un g dB (r el. 1e −6 m /s² ) Abbildung 4.40: Körperschallbeschleunigungspegel im Frequenzbereich von 150 - 1500Hz über Summendurchsatz, Messwerte (·) und Modell (-), n=42; Regressor: kumulierter Durchsatz, R2=0,59, Mais-Ernte, 01.10.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Maismessern, Acker- schlag 5 89 4. Ergebnisse 4.3.4.4 Statistische Klassifizierung Tabelle 4.5 zeigt die Ergebnisse der statistischen Klassifizierung für das Ernten ohne Schleifen in der Grasernte am 18.05.2015. Die Gesamt-Genauigkeit ist 41,2%, das 95%-Konfidenzintervall ist (0,376, 0,448) und der P-Wert ist kleiner als 0,001. Die Detektions-Genauigkeit ist in Abbildung 4.41 (oben) über der Nummer des Schleifvorgangs aufgetragen, unten ist die zu- gehörige Varianz V (X) dargestellt. Tabelle 4.5: Klassifikationstabelle prozentual für Summendurchsatz-Werte SD01 bis SD53, n=8750, Korrekte Zuordnung - fett, Gras-Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern Referenz-Wert [%] SD01 SD04 SD10 SD17 SD22 SD26 SD34 SD39 SD46 SD53 P rä di kt io ns -W er t SD01 79,7 16,2 0,0 2,7 4,1 10,8 0,0 4,1 0,0 0,0 SD04 12,2 51,4 0,0 1,4 2,7 12,2 2,7 4,1 1,4 0,0 SD10 0,0 2,7 78,4 10,8 1,4 5,4 5,4 2,7 5,4 4,0 SD17 0,0 1,4 2,7 21,6 6,8 0.0 9,5 2,7 0,0 2,7 SD22 0,0 1,4 2,7 12,2 23,0 13,5 8,1 10,8 10,8 12,0 SD26 6,2 18,9 1,4 9,5 18,9 35,1 1,4 23,0 2,7 6,7 SD34 0,0 1,4 8,1 14,9 13,5 8,1 40,5 9,5 23,0 18,7 SD39 1,4 0,0 1,4 8,1 10,8 6,8 9,5 18,9 12,2 10,7 SD46 0,0 2,7 2,7 5,4 8,1 1.4 6,8 9,5 29,7 12,0 SD53 0,0 4,1 2,7 13,5 10,8 6,8 16,2 14,9 14,9 33,3 Eine Untersuchung der Klassifizierung für Zeitpunkte mit einem Abstand des Summen- durchsatzes von ca. 10 t (SD01, SD10, SD22, SD34, SD46) ergibt eine Erhöhung der Gesamt- genauigkeit auf 61,1% mit einem 95%-Konfidenzintervall von (0,559, 0,661). Die Ergebnisse für die Klassifizierung mit der svm-Methode für die Maisernte am 01.10.2015 sind der Tabelle 4.6 zu entnehmen. Die Gesamtgenauigkeit für die Klassifizierung dieser Messungen ist 92,5% mit einem 95%-Konfidenzintervall zwischen 90,2% und 94,4%. Die Detektions-Genauigkeit ist in Abbildung 4.42 (oben) über der Nummer des Schleifvorgangs aufgetragen, unten ist die zugehörige Varianz V (X) dargestellt. 90 4. Ergebnisse De tek tio ns −G en au igk eit [% ] Summendurchsatz [t] Va ria nz Abbildung 4.41: Detektions-Genauigkeit in der Zuordnung zu den Summendurchsätzen SD00 - SD45 (oben) und die zugehörige Varianz (unten), Gras-Ernte, 18.05.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Universalmessern Tabelle 4.6: Klassifikationstabelle prozentual für Summendurchsatz-Werte SD03 bis SD690, n=7875; Korrekte Zuordnung - fett, Mais-Ernte, 01.10.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Maismessern Referenz-Wert [%] SD03 SD70 SD260 SD360 SD420 SD480 SD550 SD615 SD690 P rä di kt io ns -W er t SD03 98,6 0.0 0,0 0.0 0.0 0,0 0,0 0,0 0,0 SD70 1,4 100,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,4 0,0 SD260 0,0 0,0 94,6 1,4 1,4 0,0 4,1 1,4 0,0 SD360 0,0 0,0 0,0 95,9 0,0 0.0 0,0 0,0 0,0 SD420 0,0 0,0 0,0 0,0 91,9 0,0 0,0 0,0 0,0 SD480 0,0 0,0 0,0 0,0 1,4 98,6 0,0 0,0 0,0 SD550 0,0 0,0 1,4 1,4 1,4 0,0 87,8 13,5 6,8 SD615 0,0 0,0 4,1 0,0 4,1 0,0 8,1 75,7 4,1 SD690 0,0 0,0 0,0 1,4 1,4 0,0 0,0 8,1 89,2 91 4. Ergebnisse De tek tio ns −G en au igk eit [%] Summendurchsatz [t] Va ria nz Abbildung 4.42: Detektions-Genauigkeit in der Zuordnung zu den Summendurchsätzen SD03 - SD690 (oben) und die zugehörige Varianz (unten), Mais-Ernte, 01.10.2015, Claas Jaguar 960, bestückt mit 2 x 12 Maismessern 92 5. Diskussion der Ergebnisse Die Diskussion der Ergebnisse der vorliegenden Arbeit erfolgt entsprechend den in Kapitel 1 formulierten Zielen. Insbesondere wird beleuchtet, wie die prinzipielle Machbarkeit einer akustischen Messerschärfeerkennung am selbstfahrenden Feldhäcksler anhand der Ergebnisse dieser Arbeit zu beurteilen ist. 5.1 Schneidprozessinduzierter Körperschall Die Kenntnis über den Schneidprozess und v.a. die Charakterisierung der im Feldhäcksler auf- tretenden Schneidkräfte bilden eine wesentliche Grundlage zur Auslegung einer Messerschär- feerkennung, da sich hierüber die Anforderungen an die Sensorik und die Analysesoftware ableiten lassen. 5.1.1 Simulation Basierend auf den grundsätzlichen Ausführungen von [Fei70] zum Schneidwiderstand für den Scherschnitt sind in dieser Arbeit die dynamischen Schneidkräfte im Häckselaggregat mit der analytischen Simulation berechnet worden. Entsprechend des periodischen (Dreieck-)Signals, besteht das Spektrum aus äquidistanten Linien, die einen Frequenzabstand haben, der dem der Messerfolgefrequenz entspricht. Die Fourierentwicklung des Signals zeigt einen exponen- tiellen Abfall der Amplitude mit zunehmender Frequenz. Eine wesentliche Erweiterung des analytischen Modells erfolgt durch die Einbindung des experimentell ermittelten Frequenz- gangs zwischen Krafterregung an der Gegenschneide und der Körperschallbeschleunigung am Gegenlager. Hierdurch kann die Charakteristik der zu erwartenden Körperschallsignale im Häckslerbetrieb hinsichtlich Frequenzbereich und -auflösung ermittelt und Anforderungen an die Sensorik und die Auswerteeinheit abgeleitet werden. Der Vergleich der Kraftsignale mit den Beschleunigungssignalen zeigt eine deutliche Verschiebung der Amplitudenverteilung in den Harmonischen. Die größte Amplitude tritt nicht, wie beim Kraftsignal, in der Grundfre- 93 5. Diskussion der Ergebnisse quenz, sondern in der 4. Harmonischen auf. Für beide Richtungen der Kraftanregung ist das Niveau ab der 8. Harmonischen fast durchgängig um mindestens 20 dB geringer als im Maxi- mum. Das bedeutet, dass der Schneidprozess v.a. durch die Signalanteile im Frequenzbereich bis ca. 1.500 - 1.800Hz beschrieben wird. Hierbei wurde in der Arbeit der Frequenzgang zu dem Signal in y-Richtung ausgewertet und genutzt, was in der verwendeten Sensorik begrün- det ist. Die Daten für die anderen Messrichtungen liegen vor und können prinzipiell auch genutzt werden. Kritisch einzuschätzen ist zunächst die Tatsache, dass für die Modalanalyse lediglich eine punktuelle Kraftanregung mittig in einer Gegenschneidenhälfte gewählt wurde, obwohl in der Realität die Kraft über wesentliche Bereiche des Messerhubes als Linienkraft auftritt. Da aber die Modalanalyse bestätigt, dass im Wesentlichen Moden der Gegenschneide in z- und x-Richtung für das Übertragungsverhalten von Kraft zu der Körperschallbeschleuni- gung verantwortlich sind, kann davon ausgegangen werden, dass die Übertragungsfunktionen von anderen Positionen der Gegenschneide zu den Sensorpositionen ebenfalls von diesen Mo- den geprägt sind. Die Ausprägung der Moden in ihrer Amplitude wird je nach Position auf der Gegenschneide und Richtung der Krafteinleitung unterschiedlich sein (s. Gleichung 2.3). Mit dem in dieser Arbeit umgesetzten Ansatz ist es zukünftig möglich, bei vorliegenden Messsignalen auf die wirkenden Schneidkräfte zurückzuschließen. Gelingt es eine Messerzu- standserkennung über die akustischen Signale vorzunehmen, dann kann über die analytischen Simulationen ein Zusammenhang zwischen Messerzustand und theoretischem Schneidwider- stand ermittelt werden. Insgesamt sind die Berechnungen auch insofern von weitergehender Bedeutung, da sie genutzt werden können, um im Vorfeld für neue Maschinengenerationen und evtl. veränderter Konstruktion des Schneidaggregats mit Hilfe einer experimentellen Frequenzganganalyse die Auslegung einer akustischen Messerzustandserkennung hinsichtlich Sensorpositionen und Messrichtungen vornehmen zu können. Die vorgestellte analytische Modellbildung und Simulation hat wesentlich zum Verständ- nis des Zusammenhangs des Schneidprozesses und dem induzierten Körperschall beigetragen. Anhand der Ergebnisse war es möglich, die Ansätze der Datenanalyse gezielt auszulegen und zu beurteilen. Die Simulation betrachtet bisher nur eine Trommelhälfte, weil das Messer- paar bestehend aus linkem und rechtem Messer als ein Schnitt verstanden wird. Die Er- gebnisse aus den Feldversuchen bestätigen diesen Ansatz, da pro Trommelumdrehung zwölf Schneidprozesse auftreten. Eine genauere Beleuchtung dieses Zusammenhangs, könnte in der Zukunft Erkenntnisse bezogen auf die Einzelmesser liefern, was für eine Erkennung einzel- ner Messerschäden genutzt werden könnte. Die Modalanalyse als ergänzendes Werkzeug zu 94 5. Diskussion der Ergebnisse der Simulation hat sich im Rahmen dieser Arbeit als zielführend erwiesen. Allerdings wäre die Untersuchung an mindestens zwei weiteren Krafteinleitungspunkten auf einer Gegen- schneidenhälfte sinnvoll, um das Verhalten der Struktur im Häckselprozess differenzierter beschreiben zu können. 5.1.2 Feldversuche Die Ergebnisse der Berechnungen wurden durch die Feldmessungen sehr gut bestätigt. Der Amplitudenverlauf der gemessenen Signale weist prinzipiell die gleichen Überhöhungsbereiche auf wie die Simulationsergebnisse, wobei die Überhöhungen weniger stark ausgeprägt sind. Es wird angenommen, dass hierfür die Dämpfungs- und Steifigkeitseigenschaften des Schnitt- gutes verantwortlich sind. Die Ergebnisse (s. Abbildung 4.22) zeigen deutlich den Eingriff der 12 Messer. Jeder Messereingriff (Messerpaar, s.o.) erzeugt eine Schwingung, die von hoch- frequenten Resonanzen dominiert ist und dämpfungsbedingt abklingt. Aus den Abständen zwischen zwei Messereingriffen lässt sich die tatsächliche Messerfolgefrequenz und die Rota- tionsfrequenz der Trommel bestimmen. Das bedeutet, dass eine Auswertung zwischen zwei Triggerimpulsen eine Interpretation des Verhaltens auf Messerebene möglich macht. Darüber hinaus enthält das Signal per se die Information des gesamten Messers, was ein wesentli- cher Vorteil gegenüber Systemen ist, die das Messer bzw. dessen Zustand geometrisch lokal erfassen, wie in [MTG15]. Mit den Feldversuchen konnte eine sehr umfängliche Datenbasis für die Prüfung der Mach- barkeit einer akustischen Messerzustandserkennung gewonnen werden. Dabei war es sinnvoll, verschiedene Erntegüter und verschiedene Szenarien zu prüfen. Insgesamt bilden die ausge- werteten Daten allerdings den realen Häckselbetrieb noch nicht umfänglich ab. Weitergehende Messungen und die Auswertung bereits erfolgter Messungen in der Ernte 2016 stehen noch aus. In Zukunft sollten die Randbedingungen verschiedener Pflanzenbestände genauer do- kumentiert werden bzw. die Messungen sollten gezielter unter gleichen Randbedingungen stattfinden, um den Einfluss verschiedener Parameter auf die Körperschallsignale herausar- beiten zu können. 5.1.3 Einfluss des Durchsatzes Aus dem Einsatz des Häckslers im Feld ist bekannt, dass der momentane Durchsatz die Geräuschentwicklung in hohem Maß beeinflusst. Aus diesem Grund ist in dieser Arbeit im 95 5. Diskussion der Ergebnisse Rahmen der Simulation der Einfluss des Durchsatzes auf die Schneidkräfte beleuchtet wor- den, wobei dies in der Simulation durch die Schnittgutdicke beschrieben wird. Neben dem Gleichanteil der Kräfte stand v.a. der Anteil der dynamischen Kräfte im Fokus, weil diese neben dem Schneidwiderstand die Körperschallsignale direkt beeinflussen. Der Gleichanteil der Schneidkraft nimmt mit der Schnittgutdicke progressiv zu, so dass bei einer Erhöhung der Schnittgutdicke von 40mm auf 180mm bzw. einer Steigerung des Durchsatzes um den Faktor 4,5 der Vergrößerungsfaktor für den Gleichanteil der Kraft mehr als 15 beträgt. Der dynamische Anteil hingegen zeigt einen degressiven Verlauf mit zunehmendem Durchsatz, erreicht für die vorliegende Geometrie ein Maximum bei 150mm Schnittgutdicke und nimmt zu höheren Schnittgutdicken wieder ab. Für die Auslegung einer akustischen Messerzustands- erkennung ist das ein wichtiger Aspekt. Die momentane Schnittgutdicke bzw. der Häcksel- gutdurchsatz beeinflussen die dynamische Schneidkraft und damit die zu erwartenden Kör- perschallbeschleunigungen. Da die Erkennung der Messerschärfe auf diesen Signalen fußen soll, ist es von Vorteil, wenn in dem System zur akustischen Zustandserkennung der Messer, der momentane Durchsatz als Parameter vorliegt. In modernen Feldhäckslern stehen diese Informationen prinzipiell zur Verfügung, so dass dies von daher keine Einschränkung für das akustische Verfahren bedeutet. Darüber hinaus ist auch bei vergleichbaren Ansätzen die Ab- hängigkeit der Sensorsignale vom momentanen Durchsatz gegeben, z.B. bei der in [HAGO07] untersuchten Kraftmessung an der Häckseltrommel oder der vorgeschlagenen Vibrationsmes- sung in [BS13]. Vor diesem Hintergrund wird der Vorteil von Systemen deutlich, die direkt oder auch indirekt den Schärfegrad der Messer über Ermittlung der Schneidkantengeometrie bestimmen, wie in [MTG15], [GPT12] oder [Oli00]. Problematisch einzuschätzen ist die bisher implementierte Durchsatzmessung, da sie erst ab einem Mindestdurchsatz funktioniert. Der in dieser Arbeit gewählte Ansatz, die „Lücken“ der Durchsatzmessung durch Auswertung des Flächensensors zu ermitteln und den Wert auf einen Mindestwert anzuheben, ist für die in dieser Arbeit durchgeführte Auswertung als ausreichend genau einzuschätzen. Für die Implementierung eines Systems, basierend auf der Auswertung der Schalldruckpegel ist diese Messung zu optimieren oder in jedem Fall zu prüfen. Für weitere Feldeinsätze wäre eine Nettogewichtermittlung der Transportfahrzeuge zur Bestimmung des summierten Durchsatzes zu empfehlen. 96 5. Diskussion der Ergebnisse 5.2 Akustische Messerzustandserkennung 5.2.1 Sensorik Der Sensorik kommt in dem System zur Erkennung der Messerschärfe eine zentrale Rolle zu. Es ist für die Effektivität entscheidend, dass mit den Sensoren die vom Schneidprozess indu- zierten Schwingungen mit hoher Signalqualität erfasst werden. Aus diesem Grund wird den Untersuchungen zu geeigneter Sensorposition, Messrichtung und Messbereich in dieser Arbeit eine große Bedeutung beigemessen. Es wurde der Ansatz verfolgt, bereits im Häcksler verbau- te Sensorik zu nutzen, so wie er in dem mit Mitteln des Zweckvermögens des Bundes bei der Landwirtschaftlichen Rentenbank geförderten Projekt mit dem Titel „Echtzeit-Erkennung der Messerschärfe in Landmaschinen“ (EMiL) erarbeitet worden ist. Daher wird in dieser Arbeit untersucht, Beschleunigungssensoren am Gegenlager des Schneidaggregats einzusetzen. 5.2.1.1 Sensorkonzept Besonderes Kennzeichen des in dieser Arbeit untersuchten Sensorkonzeptes (s. o.) ist, dass in vielen Feldhäckslern standardmäßig für das Heranfahren der Gegenschneide Beschleuni- gungsaufnehmer verbaut sind. Die Signale der Sensoren werden kurzzeitig zum Einstellen der Gegenschneide genutzt und die übrige Zeit und insbesondere während des Häckselvorgangs nicht ausgewertet. Daher eröffnet sich mit Verwendung dieser Signale für eine akustische Messerschärfeerkennung ein großer synergetischer Nutzen, da es sich bei den Sensoren um Übernahmeteile handelt, was eine deutliche Reduktion der Systemkosten für eine akustische Messerschärfeerkennung bedeutet. Die entsprechenden Signale der akustischen Sensoren lie- gen in der Kabine bereits an und stehen für die Detektion der Messerschärfe zur Verfügung, da das Heranfahren der Gegenschneide außerhalb des Häckslerbetriebes erfolgt und daher für das akustische Detektieren der Messerschärfe irrelevant ist. Darüber hinaus werden die in den Untersuchungen zu dieser Arbeit eingesetzten Sensoren im Bereich der Motorentechnik in großen Stückzahlen eingesetzt [Bos]. Die hohen Stückzahlen bedeuten niedrigere Anschaffungskosten und erhöhte Ausfallsicherheit. Dies ist ein Vorteil gegenüber anderen Ansätzen der Erkennung der Messerschärfe im Feldhäcksler, die letztlich an der Standfestigkeit und Verfügbarkeit entsprechender Sensorik gescheitert sind [HAGO07]. Mit den hier verwendeten Sensoren wird vielmehr der Erfahrung aus anderen Bereichen der körperschallbasierten Maschinenüberwachung Rechnung getragen [Mas06], dass die Sensoren 97 5. Diskussion der Ergebnisse eine hohe Störsicherheit, Robustheit, einfachen Einbau und hohe Reproduzierbarkeit der Signale aufweisen müssen. Andere Ansätze, in denen eine Messung der Schneidengeometrie verfolgt wird, wie in [MTG15], basieren auf der Integration von mindestens vier zusätzlichen empfindlichen Sen- soren, die zudem in der Gegenschneide verbaut werden. Dies impliziert hohe Kosten und einen hohen Montage- und Justageaufwand bei einem Gegenschneidenwechsel. Zudem wird die Gegenschneide durch die Realisierung der Einbauräume für die Sensorik mechanisch ge- schwächt. Darüber hinaus ist die Sensorik an diesem Einbauort äußeren Einflüssen durch das Erntegut und den Schneidprozess ausgesetzt, was eine Beeinflussung des Messverfahrens durch Verschmutzung, höhere Wartungskosten und eine geringere Lebenszeit zur Folge ha- ben kann. Auch basiert die Wirkungsweise dieses Systems auf dem Konzept, durch Messung der Länge des Schneidkantenrückens an wenigen lokalen Punkten auf die Verrundung der gesamten Klinge zu schließen. Die akustischen Verfahren kommen ohne eine solche Annahme aus. Außerdem ist beim akustischen Verfahren zu keinem Zeitpunkt eine den Betrieb un- terbrechende Kalibrierung oder Justage der Sensorik, wie bei einem auf die Erkennung der Schneide ausgelegten Messsystems nötig. 5.2.1.2 Messposition Die für die Einstellung der Gegenschneide genutzte Sensorik ist in der Regel am Gegenlager der Gegenschneide montiert, so dass sie die Schwingungen der Gegenschneide möglichst direkt misst und bei einem Wechsel der Gegenschneide nicht demontiert werden muss. Wichtig ist die Beurteilung der Messposition am Gegenlager der Gegenschneide vor dem Hintergrund der Nutzung für die akustische Messerschärfeerkennung. Hierfür dienen die Er- gebnisse der Untersuchungen zum Einfluss der Sensorposition (s. Kapitel 4.3.2). Es zeigt sich, dass der Informationsgehalt in dem am Gegenlager erfassten Signal deutlich höher ist als in den Signalen, gemessen am Trommelgehäuse oder in der Fahrerkabine. Hinzu kommt, dass die Signale an den anderen Positionen stärker von anderen Geräuschen der Maschine mas- kiert sind. Dies führt dazu, dass eine Auswertung der Signale an den anderen Positionen, hierzu zählt auch die subjektive Wahrnehmung des Fahrers, viel weniger aussagekräftig ist bzw. eine Änderung im Schneidprozess, wie beispielsweise die Erhöhung des Schneidwider- standes, deutlich zeitverzögert wahrgenommen werden wird. Insbesondere das Spektrum des Luftschallsignals aus der Fahrerkabine zeigt, dass nur die Amplitude in der Grundfrequenz ca. 98 5. Diskussion der Ergebnisse 10 - 15 dB über dem Hintergrundgeräusch liegt. Die anderen Harmonischen sind so stark ab- geschwächt und maskiert, dass sie maximal 5 dB über dem Hintergrundgeräusch liegen. Auf- fällig ist der starke Abfall des Spektrums, beginnend im Bereich von 500Hz (2.Harmonische der Messerfolgefrequenz), zu höheren Frequenzen. Dieses Verhalten bestätigt die vom Ma- schinenhersteller verfolgte starke Schallisolation der Kabine gegenüber Außengeräuschen, die v.a. zu höheren Frequenzen hin ihre Wirksamkeit entfaltet. Das Hören der Veränderungen im Schneidprozess wird dadurch allerdings deutlich eingeschränkt, wie die Messdaten eindrück- lich zeigen. Verstärkt wird dieser Effekt noch durch tieffrequente Signalmaskierungen, die durch die in der Auswertung gewählte Hochpassfilterung bei 150Hz keinen Einfluss haben. Das bedeutet, dass die Sensorik, da sie im bisherigen Einsatz auch die Schwingungen der Gegenschneide misst, an einer Position verbaut ist, die dem Konzept für eine akustische Messerschärfeerkennung entspricht. Nach [MR06] ist es sinnvoll, den Sensor möglichst in der Nähe der Schallquelle zu platzieren und aus Gründen der Praktikabilität auf der nicht rotierenden Baugruppe. Beide Forderungen werden mit dem gewählten Ansatz verfolgt. Um bei den Versuchsmaschinen das bisherige System zur Einstellung der Gegenschneide nicht zu verändern, wurden in den Feldversuchen für die Körperschalluntersuchungen die baugleichen Sensoren zusätzlich an dem Gegenlager nahe den bereits montierten Sensoren platziert. Es sind keine erheblichen Unterschiede zu erwarten, eine Prüfung der exakt glei- chen Position steht jedoch aus. 5.2.1.3 Messrichtung An dieser Stelle sind auch die Ergebnisse der in dieser Arbeit durchgeführten Untersuchun- gen zur Sensororientierung von hoher Relevanz. Anhand der Abbildungen 4.1 und 4.2 ist zu erkennen, dass die Spektren der Signale in den drei Raumrichtungen in vergleichsweise schmalen Bereichen (1,7 - 1,9 kHz und 3,9 - 4,1 kHz) stärker differieren, allerdings besitzen die dort auftretenden Harmonischen der Messerfolgefrequenz naturgemäß eine sehr hohe Schwan- kungsbreite. Beispielsweise erzeugt eine Reduktion der Nenndrehzahl um 10%, eine Änderung der 8. Harmonischen im Bereich von 1.800Hz um ca. 200Hz. Aus diesem Grund ist keine frequenzlokale Anpassung der Sensorrichtung möglich. Darüber hinaus kann davon ausge- gangen werden, dass für sehr schmalbandige Überhöhungen lokale Moden ursächlich sind, die im Betrieb des Häckslers durch veränderte Randbedingungen einer signifikanten Ände- rung (Steifigkeit und Dämpfung) unterworfen sind. Insgesamt wird deutlich, dass an dem 99 5. Diskussion der Ergebnisse Gegenlager alle Raumrichtungen für eine Messung des Körperschalls gleichermaßen geeignet sind, so dass die gewählte Ausrichtung in y-Richtung beibehalten werden kann. 5.2.1.4 Triggersignal In den hier vorgestellten Untersuchungen wurde mindestens ein Triggersignal von der Mes- sertrommel aufgezeichnet. Dieses Signal ist in der Analyse der Daten bzgl. der Zuordnung der Frequenzanteile sehr sinnvoll, weil es die momentane Drehfrequenz der Messertrommel mit hoher Genauigkeit angibt. Die Ergebnisse der Körperschallmessungen im Feld (s. Abbil- dung 4.23) zeigen jedoch, dass bei Verwendung des Signals, gemessen am Gegenlager, das Spektrum so eindeutig von den Beiträgen in der Messerfolgefrequenz und deren höheren Har- monischen dominiert wird, dass auf eine schmalbandige Filterung des Signals, wie beispiels- weise in [Sie02] beschrieben, verzichtet werden kann. Aus diesem Grund ist eine Verwendung eines Triggersignals, welches eine Ermittlung der Trommeldrehzahl mit hoher zeitlicher Auf- lösung ermöglicht, für den in dieser Arbeit vorgestellten Ansatz nicht notwendig. Allerdings bietet sich hier die Möglichkeit bei geänderten Randbedingungen und geringerem Signal- /Rauschverhältnis über die Implementierung eines Triggersensors mitlaufende Bandpassfilter zu integrieren. 5.2.2 Messerzustandserkennung Die Messerzustandserkennung wird hier in Bezug auf die Signalvorverarbeitung und die Si- gnalanalyse diskutiert. Die Diskussion der Ergebnisse zu den verschiedenen Testszenarien schließt sich an. 5.2.2.1 Signalvorverarbeitung Anhand der Klassifizierung der Messdaten, erzeugt mit sukzessiv geschliffenen Messern, zeigt sich (s. Abbildung 4.31), dass die Werte in der Messerfolgefrequenz und deren höheren Harmo- nischen die höchsten Werte im Importance Value annehmen. Dies bedeutet, die verschiedenen Messerzustände werden in erster Linie anhand der Information in diesen Frequenzen klassi- fiziert. Das stützt die Ergebnisse der Simulation. Die Reduktion des Importance Values mit Zunahme der betrachteten Ordnung der Messerfolgefrequenz macht deutlich, dass der untere Frequenzbereich entscheidend und auch ausreichend ist, um den Schneidprozess zu erfassen. Dieser Zusammenhang deckt sich mit den Ergebnissen zur optimalen Bandpassfilterung der Signale, der im Rahmen der Untersuchungen zur Ernte ohne Schleifen nachgegangen 100 5. Diskussion der Ergebnisse wurde. Das in Abbildung 4.37 dargestellte Bestimmtheitsmaß für die lineare Regression der Effektivwerte der Beschleunigung, bandpassgefiltert mit unterschiedlichen oberen Grenzfre- quenzen, nimmt im unteren Frequenzbereich mit zunehmender Grenzfrequenz zu und erreicht bei ca. 1.500Hz das Maximum. Insbesondere wird an diesem Ergebnis deutlich, dass eine Tiefpassfilterung mit einer Grenzfrequenz in diesem Bereich nicht nur zielführend, sondern auch notwendig ist. Die Wahl eines zu großen Frequenzbereichs führt durch Maskierungsef- fekte zu einer erheblichen Reduktion der Korrelation zwischen dem Schneidprozess und den gemessenen Körperschallsignalen. Diese Aussage sollte anhand einer größeren Anzahl von Untersuchungen validiert werden. Basierend darauf muss erarbeitet werden, welche Faktoren die obere Grenzfrequenz bestim- men bzw. welchen Einfluss diese haben. Hier sind neben dem dynamischen Verhalten der Struktur der Gegenschneide und des Gegenlagers auch der Einfluss des Ernteguts detaillier- ter zu beschreiben. Mit diesen Ergebnissen wäre dann eine automatisierte Anpassung der Filter in der Analyse möglich. 5.2.3 Signalanalyse Der prinzipielle Zusammenhang zwischen der Messerschärfe und den an der Schneideinheit induzierten Schwingungen ist bekannt, z.B. [HGB07] oder [Oli00]. Darüber hinaus gibt es auch ausführliche Untersuchungen zu Schneidkräften und -energien [Haf03], wobei die dyna- mischen Kraftanteile in den Untersuchungen meist eine untergeordnete Rolle spielen. Detail- lierte Ergebnisse zu Untersuchungen des dynamischen Verhaltens des Schneidsystems und der Zusammenhang zur Körperschallerzeugung, wie in dieser Arbeit beleuchtet, sind aus der Literatur nicht bekannt. 5.2.3.1 Sukzessives Schleifen Durch sukzessives Schleifen der Messer wurde mit einer in der Praxis üblichen Methode eine stufenweise Veränderung des Messerzustandes hergestellt. Annahme aus der Praxis ist, dass jedes Schleifen eine Erhöhung der Messerschärfe bewirkt oder zumindest, dass bei mehreren hintereinander durchgeführten Schleifvorgängen von einer insgesamt verbesserten Messer- schärfe ausgegangen werden kann. Die Untersuchung des Verlaufs der Körperschallbeschleunigungspegel mit dem linearen Regressionsmodell ermöglicht die Angabe einer Reduktion des Körperschallpegels pro Schleif- vorgang. Allerdings zeigt der niedrige Wert des Bestimmtheitsmaßes, dass eine hohe Streuung 101 5. Diskussion der Ergebnisse auftritt. Insbesondere der erste und zweite Schleifvorgang führt zu einer Vergrößerung des Schallpegels. Hier ist zu berücksichtigen, dass die Gegenschneide nach jedem Schleifvorgang an die Schneide herangefahren wurde. Sind die Messer anfangs sehr inhomogen und punktuell verschlissen, so ist der Einfluss des Schleifens für die ersten Zyklen sehr schwer zu erfassen und wird sich auch je nach Verschleißbild unterschiedlich darstellen. Zudem kann davon aus- gegangen werden, dass es infolge der ersten Schleifzyklen zu einem gleichmäßigeren Abstand der Messer zur Gegenschneide kommt, weil lokale Schädigungen in ihrer Amplitude reduziert werden. Auch Inhomogenitäten im Schneidenmaterial können zu diskontinuierlichem Materi- alabtrag und damit auch zu einem ungleichmäßigen geometrischen Verlauf der Schneide über der Länge des Messers bzw. auf einen geometrischen Punkt bezogen zu einer diskontinuierli- chen Entwicklung über der Anzahl der Schleifvorgänge führen. Neben der Information über die Anzahl durchgeführter Schleifvorgänge wurden der mo- mentane Durchsatz und die Motordrehzahl für die multiple Regression verwendet. Es zeigt sich aber, dass diese beiden Regressoren für die Modellierung keine Signifikanz besitzen. Das bedeutet, dass der Verlauf des Schallpegels durch die Anzahl der Schleifvorgänge beschreibbar ist, wobei die Prädiktionswerte der Regressoren SV1 bis SV9 nicht kontinuierlich abnehmen (s. o.). Die Ergebnisse der Klassifizierung bestätigen dieses Ergebnis dahingehend, dass der Zu- stand der Messer entsprechend der unterschiedlichen Anzahl durchgeführter Schleifvorgänge prinzipiell gut getrennt werden kann. Auffällig ist aber die Varianz der Detektion. Das Ma- ximum liegt bei dem Zustand der ungeschliffenen Messer vor, die folgenden Zustände weisen deutlich geringere Werte auf. Bei einer hohen Anzahl durchgeführter Schleifvorgänge steigen die Varianzwerte wieder an. Eine Inhomogenität des Schneidkantenverlaufs führt möglicher- weise zu einer über die Länge eines Messers bzw. über die 12Messer einer Umdrehung un- terschiedlichen Identifikation der Schärfegrades. Dies wird in der Fourieranalyse durch den hohen Differenzierungsgrad der Signale besonders deutlich. Daher besitzt der Prädiktionswert für den Zustand der ungeschliffenen Messer Beiträge in allen Klassen. Im mittleren Bereich der Anzahl durchgeführter Schleifvorgänge ist die Detektionsgenauigkeit am höchsten, und die Varianz am niedrigsten. Das deutet auf deutliche Veränderungen infolge des Schleifens hin. Die Zunahme der Varianz insbesondere für den 9. und 10. Schleifvorgang kann mit Blick auf die Klassifikationstabelle, in der die Kreuzkorrelationen dieser beiden Zustände auffäl- lig hoch sind, als Zunahme in der Ähnlichkeit der Schneidenzuständen interpretiert werden. Möglicherweise findet ein eher homogener Materialabtrag statt, der die Schärfe nur noch 102 5. Diskussion der Ergebnisse wenig verändert. Es wäre zukünftig zu prüfen, ob hier der Punkt erreicht ist, an dem die Verrundung der Messer annähernd rückgeschliffen wurde. Diese Zusammenhänge müssen in Zukunft durch die Messung begleitende Untersuchungen zur tatsächlichen Messergeometrie geprüft werden. Hier ist ein direkter Vergleich der Daten aus den beiden Messmethoden anzustreben. In diesem Zusammenhang sollte auch detailliert das Verhalten des Messerzustands im Verlauf der ersten Erntephase nach dem Schleifvorgang beleuchtet werden. Insgesamt decken sich die Ergebnisse gut mit Erfahrungen aus dem selbstfahrenden Feld- häcksler im Einsatz. Die praxisüblich gewählte Anzahl von Schleifzyklen zum Schleifen von Messern, die bereits länger im Einsatz waren und nach der subjektiven Beurteilung des Fah- rers geschliffen werden müssen, liegt im Bereich von 12 bis 18 Zyklen also in der hier gewählten Betrachtungsweise von 4 bis 6 Schleifvorgängen. Basierend auf diesen Ergebnissen und den Beobachtungen aus der Praxis kann angenom- men werden, dass zu Beginn eines Schleifprozesses in Abhängigkeit von der Schädigung der Messer durch Fremdkörper etc. einige Schleifzyklen durchlaufen werden müssen bevor ein gleichmäßiges Schleifen beginnt. Zur Absicherung dieser Dateninterpretation ist es in der Zu- kunft sinnvoll, neben der optischen Erfassung der Schneidengeometrie auch Messer gezielt zu verschleißen, wie in [MBW+15] vorgestellt und anschließend in einem reproduzierbaren Umfeld eines Prüfstandes zu messen. In diesem Aufbau wäre dann auch die Möglichkeit ge- geben, aus dem Ernteeinsatz verschlissene Messer sukzessive zu schleifen, um die prinzipielle Veränderung der Schneidengeometrie beim Schleifen zu verstehen. 5.2.3.2 Ernte ohne Schleifen Für die Untersuchungen zur Ernte ohne Schleifen wurde die Reduktion der Messerschärfe über eine Häckselprobennahme, Siebung und Wiegung der Fraktionen bestätigt. Mit zu- nehmendem kumulierten Durchsatz hat das Gesamtgewicht von Fraktion 1 (12mm) bzw. 2 (9mm) zu- und das Gesamtgewicht von Fraktion 3 (4mm) bzw. 4 (0mm) abgenommen. Das bedeutet, mit zunehmendem Summendurchsatz nimmt der Anteil der größeren Teilchen zu, während der Anteil der kleineren abnimmt, was den Praxiserfahrungen zu Folge mit einem weniger glatten Schnitt und einer Zunahme von Überlängen korreliert. Die dargestellten Bil- der der Häckselproben und die in [SPH+16] dargestellten Untersuchungsergebnisse bestätigen diese Entwicklung eindeutig. Die Auswertung mit dem linearen Regressionsmodell zeigt, dass insbesondere mit dem 103 5. Diskussion der Ergebnisse multiplen Ansatz und den verwendeten Durchsatzparametern, den Maschinenparametern und den Erntegutparametern eine gute Beschreibung des Verlaufs des effektiven Körperschalls möglich ist. Deutlich zu sehen ist, welchen großen Einfluss die Erntebedingungen auf das Verhalten haben. Der Schätzwert für den kumulativen Durchsatz als Regressor weist für die beiden betrachteten Ackerschläge einen Unterschied von mehr als 350% auf. In der Maisernte sind die Unterschiede zwischen den einzelnen Ackerschlägen auch sehr groß, obgleich die Gründe hierfür vermutlich andere als in der Grasernte sind. Nachweislich lagen auf den betrachteten Ernteschlägen stark unterschiedliche Erntebedingungen, die Wuchshöhe und den Reifegrad des Bestandes betreffend, vor. Wie bereits oben erwähnt, wäre an dieser Stelle eine Bonitie- rung des Bestandes bzw. des Häckselgutes hilfreich gewesen. Ein Vergleich für die beiden Erntegüter zeigt, dass die Schallpegelzunahme pro Durchsatz im Gras deutlich höher ist als im Mais, was den Erfahrungen der Praxis entspricht. Insgesamt lässt sich festhalten, dass die hier durchgeführten statistischen Auswertungen auf in situ gemessenen Daten mit einer ausreichend großen Anzahl vonWiederholungen n≥ 30 beruhen und daher eine hohe Aussagekraft besitzen. In der Ermittlung der spektralen Da- ten für das Klassifikationsverfahren wurden gezielt Daten über einen vergleichsweise großen Zeitabschnitt gewählt. Darüber hinaus werden die Daten der Betriebsschwingungs- und Mo- dalanalyse durch die Simulationsergebnisse gestützt. Die Ergebnisse aus den Untersuchungen zum sukzessiven Schleifen zeigen im Mittel eine Reduktion des Schallpegels über eine größere Anzahl von Schleifzyklen. Ausnahmen in diesem Verlauf lassen sich evtl. mit Erfahrungen aus der Praxis zur Deckung bringen. Die Häckselgutanalyse bestätigt die Ergebnisse der Ernte ohne Schleifen. Zunahmen des Schallbeschleunigungspegels in Abhängigkeit vom Sum- mendurchsatz lassen sich angeben, wobei die für die Grasernte und Maisernte verschiedenen Werte tendenziell den Praxiserfahrungen hinsichtlich des Verschleißes entsprechen. An den wechselnden Randbedingungen werden aber auch die Grenzen heute in der Praxis eingesetzter Methoden zur Wahl der Schleifzeitpunkte und der Schleifintensität sehr deutlich. Im Gegensatz zu diesen heute üblichen Verfahren, in denen ein fester Wert für die jeweilige Fruchtart in der Maschinensteuerung hinterlegt ist, besteht mit dem Ansatz der akustischen Messerschärfeerkennung die Möglichkeit, diesen Wert ständig zu aktualisieren. Das bedeutet, dass der momentane Gradient der Kurve der effektiven Schallbeschleunigung abhängig vom Summendurchsatz bestimmt wird. Die Werte werden über eine noch zu definierende ver- gleichsweise geringe Erntemenge gemittelt. Hierüber wird berechnet, wann der Schallpegel 104 5. Diskussion der Ergebnisse eine vorher hinterlegte Grenze erreicht hat und die Messer geschliffen werden müssen. Wird der Ansatz über das Klassifikationsverfahren gewählt, werden im Vorfeld durch Mes- sungen die verschiedenen Klassen einmalig durch den Vergleich der akustischen Signale und der tatsächlichen Messerzustände definiert. Der Algorithmus ordnet dann die aktuellen Werte den jeweiligen Klassen zu und bestimmt darüber indirekt den Schärfezustand der Messer. Durch Nutzung der Maschinenparameter und Erntegutparameter erhöht sich die Genau- igkeit der Vorhersage für beide Ansätze. Insbesondere sind vom Fahrer vorwählbare Parame- ter, die Schnittlängeneinstellung, die Nachstellung der Gegenschneide, Durchführung eines Schleifprozesses, die Änderung der Fruchtart oder des Ackerschlages in der Software durch einen Vorher- /Nachher-Vergleich der Daten zu berücksichtigen. 105 6. Zusammenfassung und Ausblick In der vorliegenden Arbeit wurde die Machbarkeit einer akustischen Messerzustands-Erkennung am selbstfahrenden Feldhäcksler untersucht. Daher ist der Schneidprozess in seiner prinzipiellen Wirkungsweise mit einem analytischen Modell beschrieben worden. Die Parameter wurden dem Schneidaggregat der verwendeten Versuchsmaschinen entsprechend gewählt und die Schneidkräfte simuliert. Es zeigt sich, dass der Erntegutdurchsatz, im Modell repräsentiert durch die Schnittgutdicke, einen nichtlinearen Einfluss auf die dynamischen Kräfte hat. Die Berechnungen bei konstantem Durchsatz bestä- tigen die Zunahme der Kräfte bei Erhöhung des Schneidwiderstandes. Jeder Messereingriff ist im Zeitsignal der Kraft entsprechend erkennbar. Insbesondere zeigt die Fouriertransfor- mation des Kraftsignals, dass die Kraft durch die Amplituden in der Messerfolgefrequenz und deren höheren Harmonischen beschrieben wird. Dabei besitzt die Grundfrequenz die höchste Amplitude und die Amplituden in den höheren Harmonischen fallen exponentiell ab. Die im Rahmen einer experimentellen Modalanalyse an der Gegenschneide inkl. Gegenla- ger gemessenen Signale wurden genutzt, um den Frequenzgang von einer Krafteinleitung an der Gegenschneide, separat in vertikaler und horizontaler Richtung, zu Messpunkten am Ge- genlager zu berechnen. Eine Modalanalyse der Gegenschneide bestätigt, dass im Wesentlichen Biegemoden der Gegenschneide den Verlauf des Frequenzgangs bestimmen. Die Messungen am Gegenlager zeigen, dass die Niveaus in allen drei Raumrichtungen vergleichbar groß sind, so dass die Orientierung der Sensoren, anderen Randbedingungen folgend, gewählt werden kann. Die Daten der berechneten Frequenzgänge wurden in das analytische Modell inte- griert und die schneidkraftinduzierten Beschleunigungen am Gegenlager für die Simulation des Häckselvorgangs berechnet. Feldversuche in der Gras-, GPS- und der Maisernte bestätigen die simulierten Daten sehr gut. Dabei lag ein Fokus der Untersuchungen darauf, die Nutzbarkeit bereits im Häcksler verbauter Körperschallsensorik für diese Aufgabe zu prüfen. Hierbei handelt es sich um in vielen Feldhäckslern standardmäßig für das Heranfahren der Gegenschneide verbaute Be- 107 6. Zusammenfassung und Ausblick schleunigungsaufnehmer, die in der Nähe der Gegenschneide positioniert sind. Die Signale der Sensoren werden kurzzeitig zum Einstellen der Gegenschneide genutzt und die übrige Zeit und insbesondere während des Häckselvorgangs nicht ausgewertet. Es wurde nachgewie- sen, dass die am Gegenlager aufgezeichneten Körperschallsignale gegenüber denjenigen vom Trommelgehäuse oder Luftschallsignalen aus der Kabine einen deutlich höheren Informati- onsgehalt über den Schneidprozess besitzen. Anhand der Ergebnisse aus den Feldversuchen bestätigt sich, dass der Körperschall am Gegenlager von den Beiträgen in der Messerfolgefrequenz und deren höheren Harmonischen dominiert wird. Darüber hinaus wurde erarbeitet, dass für eine zielführende Erkennung der Messerschärfe über den am Gegenlager gemessenen Körperschall diese Signale bandpassgefil- tert werden müssen. Die untere Grenzfrequenz muss möglichst nahe unterhalb der niedrigsten im Betrieb auftretenden relevanten Messerfolgefrequenz liegen, die obere Grenzfrequenz sollte im Bereich der 6. bis 8. Harmonischen der Messerfolgefrequenz gewählt werden. Mit den Untersuchungen zum sukzessiven Schleifen der Messer konnte ein lineares mul- tiples Regressionsverfahren erfolgreich getestet werden. Das bedeutet, dass der Verlauf des Schallpegels durch die Anzahl der Schleifvorgänge beschreibbar ist. Die im Mittel sich einstel- lende Schallpegelreduktion pro Schleifzyklus konnte für die betrachteten Erntebedingungen angegeben werden. Die Ergebnisse der Klassifizierung bestätigen dieses Ergebnis dahinge- hend, dass die Zustände der Messer für die unterschiedliche Anzahl durchgeführter Schleif- vorgänge gut getrennt werden können. Auffällig ist, dass die Varianz der Detektion für den Zustand ungeschliffene Messer das Maximum besitzt und danach ein Minimum durchläuft und bei hoher Anzahl durchgeführter Schleifvorgänge wieder ansteigt. Eine mögliche Inter- pretation ist, dass die ungeschliffenen Messer eine so große Inhomogenität des Schneidkan- tenverlaufs aufweisen, dass über die Länge eines Messers aber auch über die 12Messer einer Umdrehung sehr unterschiedliche Schärfegrade identifiziert werden. Bei der Ernte ohne Schleifen wurde anhand einer Probennahme vom Häckselgut und einer anschließenden Siebung und Wiegung in der Grasernte bestätigt, dass mit zunehmendem Summendurchsatz der Anteil der größeren Teilchen steigt, während der Anteil der kleineren abnimmt, was den Praxiserfahrungen zu Folge mit einem weniger glatten Schnitt und einer Zunahme von Überlängen korreliert. Die Auswertung mit dem linearen Regressionsmodell zeigt, dass insbesondere mit dem multiplen Ansatz und den verwendeten Durchsatzparame- tern, den Maschinenparametern und den Erntegutparametern eine gute Beschreibung des Verlaufs des effektiven Körperschalls möglich ist. 108 6. Zusammenfassung und Ausblick Eine Untersuchung zur Klassifizierung mit der Methode der svm konnte die Daten aus der Grasernte nur für die ersten Messungen gut klassifizieren, auf einem Ackerschlag mit vergleichsweise wenig Veränderung des Schallpegels war die Klassifizierung nicht zufrieden- stellend. Dem hingegen war die Klassifizierung in der Maisernte für die nicht äquidistanten 9 Klassen über eine Erntemenge von insgesamt ca. 690 t mit einer Genauigkeit von 92,5% möglich. In der Zukunft ist es die Aufgabe, die hier erarbeiteten sehr vielversprechenden Ergebnisse für verschiedene Erntebedingungen zu validieren. Klassifizierungsverfahren, wie in [WBM+15] beschrieben, die großes Potenzial besitzen, in den Schallsignalen den Einfluss der Messerschär- fe von anderen Größen zu trennen, müssen in Feldeinsätzen getestet werden. Weitergehende Untersuchungen für andere Maschinen der gleichen Baureihe oder aber auch Maschinen ande- rer Baureihen sollten sich anschließen. Insbesondere ist der Zusammenhang zwischen Anzahl durchgeführter Schleifzyklen und der Schneidengeometrie zu untersuchen, wie in [MBW+15] vorgestellt. Mit dieser Information ist es dann möglich, das Verfahren der akustischen Mes- serzustandserkennung in direktem Bezug zur Schneidengeometrie zu entwickeln und zu vali- dieren. 109 Literaturverzeichnis [BD01] Brune, M. ; Diekhans, N.: Steindetektion am Feldhäcksler. In: Tagung LANDTECHNIK 2001, VDI-MEG-Düsseldorf, 2001, S. 307–313 [Ben98] Beneke, F.: Untersuchung der Kraft-Verformungszustände beim Scher- schneiden von Papier unter Anwendung der Finite-Elemente-Methode (FEM), Ruhr-Universität Bochum Lehrstuhl für Maschinenelemente und Konstruktionslehre, Diplomarbeit, 1998 [Bilstein KG06] Bilstein KG: Unit of rotary blade and holding device, comprising tempe- rature sen- sor for indication of wear and tear. 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