Dank der speziellen Herstellung von Reibbelägen können Sensoren in der Flüssigphase integriert werden. (Bild: Fraunhofer LBF)
In einem Projekt integrierten die Forschungspartner 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.
Bereits in Vortests wurde deutlich, 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.
In weiteren 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, sodass die Fachleute die optimale Krafteinleitung für die verschiedenen Druckbereiche ermitteln konnten.
Aus den gesammelten Erfahrungen erhoffen sich die Wissenschaftler Möglichkeiten für künftige industrielle Anwendungen. Im nächsten Schritt werden die beteiligten Akteure 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.
