Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBFDigitalisierung, Sensorik
Intelligente Bremsbeläge diagnostizieren sich selbst: Sicher unterwegs mit integrierten Sensoren
Wer sich auf seine Bremsen verlassen kann, fühlt sich sicher im Autoverkehr. Noch angenehmer wäre es, die Bremsbeläge würden laufend melden, wie fit sie noch sind. Wie es gelingen kann, entsprechend intelligente Reibbeläge zu realisieren, haben Experten des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Darmstadt vom Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF gemeinsam mit der LF GmbH & Co KG aus Leverkusen erforscht. In einem Umsetzungsprojekt integrierten sie Sensoren in Bremsbeläge, um auf Basis einer nachgeordneten Datenverarbeitung Informationen über den Betriebszustand zu gewinnen und den Belägen die Fähigkeit zur Eigendiagnose zu ermöglichen. Dank dieser Integration lassen sich Daten aus dem Inneren des Reibbelags über die Schichtdicke und den Verschleißzustand bestimmen. Langfristig soll es möglich sein, selbstoptimierende Bremssysteme anzulernen und Rückschlüsse über Bremsdruck, Reibwerte, Bremsmomente und das Regelverhalten der Bremsanlage zu ziehen.
Die Leverkusener LF GmbH & Co. KG entwickelt und produziert innovative Reibmaterialien für Industrie-Kupplungen und Bremsbeläge. Im Gegensatz zu etablierten Technologien, erlaubt es die spezielle Art der Fertigung, „intelligente“ Reibbeläge herzustellen, da sie aus flüssiger Phase und drucklos im niedrigen Temperaturbereich (RT-120°C) erfolgt. Im Rahmen des Umsetzungsprojekts wählten die Fachleute zunächst geeignete Sensoren aus, die sie vor dem Fertigungsprozess kontaktierten und anschließend in der Flüssigphase integrierten. Auf diese Weise konnten die Sensoren Daten aus dem Inneren des Reibbelags liefern, die sowohl vor und nach Bremsvorgängen als auch während umfangreicher Bremsentests ermittelt wurden.
Bereits die Vortests zeigten, wie sensibel die integrierte Sensorik gegenüber äußeren Lasten und Druckwechseln war. Durch die Integration mehrerer Sensoren in einem Bremsbelag konnte das Team zudem Zustände ungleicher Druckverteilung im Bremsbelag identifizieren. Über Messungen der Schwingungseigenschaften der Sensoren in Verbindung mit dem Reibbelag konnten die Experten zudem Aussagen über die Schichtdicke des Reibbelags treffen. »Dadurch kann der eingesetzte Auswertalgorithmus zukünftig den Verschleißzustand der Reibbeläge beurteilen und Schädigungen durch Steifigkeitsänderungen der Reibschicht erkennen. Langfristig sehen wir die Möglichkeit, selbstoptimierende Bremssysteme mit solchen Informationen anzulernen«, erklärt Jonas Martin Brandt, der das Projekt im Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Darmstadt des Fraunhofer LBF betreut.
Verhalten von Brems- oder Kupplungsanwendungen erkennen und verbessern
In abschließenden Tests an einem Bremsenprüfstand setzten die Forschenden die Sensoren in den Bremsbelägen den für Bremsvorgänge typischen Lasten und Temperaturen aus. Analysiert wurden dabei die Wechselwirkungen verschiedener Bremsdrücke mit der Bremshydraulik, so dass die Fachleute die optimale Krafteinleitung für die verschiedenen Druckbereiche ermitteln konnten. »Zukünftig sind durch die eingebettete Sensorik Rückschlüsse über den eigentlichen Bremsbelag hinaus möglich. So lässt sich das typische Verhalten von Brems- oder Kupplungsanwendungen erkennen und gegebenenfalls verbessern«, prognostiziert Brandt.
Aus den positiven Ergebnissen des Projekts ergeben sich Möglichkeiten für industrielle Anwendungen. Im nächsten Schritt werden die Experten untersuchen, inwiefern die Bestimmung nicht direkt messbarer Parameter und Informationen über entsprechende KI-Algorithmen möglich ist und welche weitere Sensorik sich für die Integration in entsprechende Reibbeläge eignet.
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