Asynchronmotoren sind für anspruchsvolle industrielle Umgebungen ausgelegt. Doch auch bewährte Technik kann versagen, und wenn ein Motor das Herzstück eines kritischen Prozesses bildet, kann ein unerwarteter Ausfall Auswirkungen auf den gesamten Betrieb haben. 

Die Herausforderung besteht darin, die Warnzeichen früh genug zu erkennen, um handeln zu können. 

Auf der CWIEME Berlin 2026 erläuterte Prof. Stjepan Tvorić, Leiter des Fachbereichs Elektrotechnik an der Fachhochschule Zagreb, wie sich mithilfe von vorausschauender Überwachung Motordaten für eine frühzeitigere Fehlererkennung und fundiertere Wartungsentscheidungen nutzen lassen. 

Die Wartung näher an den Motor verlegen 

Das vorausschauende Monitoring verändert die Herangehensweise von Ingenieuren an den Zustand von Motoren. 

Anstatt sich ausschließlich auf planmäßige Wartungsmaßnahmen zu verlassen oder erst nach einem Ausfall zu reagieren, erfassen Überwachungssysteme kontinuierlich Informationen über die Betriebsbedingungen. Veränderungen bei Schwingungen, Temperaturen und elektrischen Größen können dann Hinweise darauf liefern, dass ein Motor von seinem erwarteten Verhalten abweicht. 

Dies gilt insbesondere für Lager und Statorwicklungen. In der Sitzung wurden Lager als eine der Hauptursachen für Motorausfälle identifiziert, wobei deutlich wurde, warum mechanische und elektrische Parameter gemeinsam und nicht isoliert betrachtet werden müssen.

Der potenzielle Nutzen liegt auf der Hand: Aufkommende Probleme früher erkennen, Maßnahmen effektiver planen und das Risiko ungeplanter Ausfallzeiten verringern. 

Aus Echtzeitdaten ein klareres Bild gewinnen 

Um dieses Prinzip in ein praxistaugliches industrielles System umzusetzen, reicht die Installation von Sensoren allein nicht aus. 

Die auf der CWIEME Berlin vorgestellte Forschungsarbeit nutzt einen speziellen Prüfstand, um die Betriebsbedingungen von Motoren nachzubilden und Fehler in einer kontrollierten Umgebung zu simulieren. Sensoren erfassen elektrische Messwerte wie Spannung, Strom und Leistung sowie mechanische Schwingungen und Wellenverschiebungen. 

Die TwinCAT-Software von Beckhoff wird anschließend zur Visualisierung der Informationen in Echtzeit eingesetzt. Die Plattform verfügt über Frühwarnfunktionen, speichert historische Daten und unterstützt die Erkennung von Abweichungen vom Normalzustand. Zu Diagnosezwecken können die erfassten Daten zudem einer FFT-Analyse unterzogen werden. 

Diese Kombination ist wichtig, da eine einzelne Messung selten die vollständige Antwort liefert. 

Indem sie einen Referenzwert für den ordnungsgemäßen Betrieb des Motors festlegen und beobachten, wie sich verschiedene Parameter im Laufe der Zeit verändern, können Ingenieure sich ein genaueres Bild von sich anbahnenden Störungen machen und feststellen, wann weitere Untersuchungen erforderlich sind. 

Die industrielle Überwachung muss praxisorientiert sein 

Mehr Daten führen nicht automatisch zu einer besseren Wartung. 

Damit die vorausschauende Überwachung im industriellen Maßstab einen Mehrwert bietet, müssen Diagnosesysteme so praxistauglich sein, dass sie in großen Motorbeständen eingesetzt werden können. In der Sitzung wurden die Einschränkungen einiger bestehender Verfahren, darunter die Luftspaltüberwachung, sowie der Bedarf an einfacheren Ansätzen hervorgehoben, die sich auf industrielle Anwendungen skalieren lassen. 

Es gibt zudem einen wichtigen Unterschied zwischen der Erkennung einer Anomalie und dem Verständnis ihrer Bedeutung. 

Die Schwellenwerte müssen die tatsächlichen Betriebsbedingungen widerspiegeln. Historische Daten müssen von Nutzen sein und dürfen nicht nur einfach gesammelt werden. Die Überwachung muss den Ingenieuren zudem Informationen liefern, auf deren Grundlage sie Maßnahmen ergreifen können. 

Daher ist die Entwicklung zuverlässiger Referenzbasislinien und Fehlersimulationen besonders wertvoll. Durch kontrollierte Tests können Forscher nachvollziehen, wie sich bestimmte Fehler in den Sensordaten äußern, bevor diese Methoden in realen industriellen Umgebungen zum Einsatz kommen. 

Forschung und industrielle Anforderungen miteinander verbinden 

Die Arbeit verdeutlicht zudem den Wert einer engeren Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie. 

Die Fachhochschule Zagreb nutzt ihre Diagnoseplattform nicht nur zur Entwicklung von Überwachungstechniken, sondern auch, um Studierenden der Ingenieurwissenschaften praktische Erfahrungen im Umgang mit Sensoren, der Datenerfassung und der Fehleranalyse zu vermitteln. 

Diese Verbindung zwischen Forschung, Kompetenzen und industrieller Anwendung spiegelt eine übergeordnete Priorität der Automobilbranche wider. 

Die CWIEME Berlin bietet diesen Fachkreisen eine Plattform für den Wissensaustausch in den Bereichen Motorkonstruktion, Fertigung und digitale Technologien. Mit der Weiterentwicklung der Überwachungsmöglichkeiten werden diese Verbindungen zunehmend an Bedeutung gewinnen. 

Vorausschauende Instandhaltung hängt letztendlich davon ab, Informationen in Maßnahmen umzusetzen. Bei Asynchronmotoren könnte eine bessere Nutzung von Echtzeitdaten Ingenieuren die nötige Transparenz verschaffen, um Fehler früher zu erkennen, Instandhaltungsmaßnahmen mit größerer Sicherheit zu planen und den Betrieb kritischer Anlagen länger aufrechtzuerhalten.