Sensorintegrierendes Elastomerlager (SiEla) mit kombiniertem Sensor-Generator-System

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Jürgen Maas; Professor Dr.-Ing. Merten Stender
• Fachliche Zuordnung: Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 578410237

Trotz Fortschritten bei der Digitalisierung von Maschinensystemen bleibt die integrierte Datenerhebung eine Herausforderung. In diesem Kontext erlauben sensorintegrierte Maschinenelemente (SiMe) und IoT-Technologien die drahtlose Erfassung von Zustandsdaten in Echtzeit. Dieses Forschungsvorhaben zielt darauf ab, ein energieautarkes Sensorsystem mit drahtloser Kommunikation in standardisierte Elastomerlager mit Kernbohrung zu integrieren, um Schwingungsgrößen des zu lagernden Objekts zu erfassen. Das Ziel ist die nahtlose Integration energieautarker Sensorsysteme mit Kommunikationsfähigkeiten in diese Lager, um Sensordaten auch in rauen Betriebsbedingungen drahtlos zu übertragen. Dabei liegt der Fokus auf der Entwicklung und Systemintegration eines induktiven Messsystems, das im kombinierten Sensor-Generator-Betrieb die dynamische Verformung des Lagers misst und gleichzeitig Energie aus der Bewegung erntet. Die Funktionsfähigkeit der sensorischen Komponente ist bereits nachgewiesen, sodass der grundlegend neue Aspekt die Kombination im Sensor-Generator-Mode ist, welche eine pareto-optimale Gewichtung der Energiegewinnung gegenübung der Sensierungsgüte bedarf. Das wissenschaftliche Ziel des Vorhabens fokussiert sich insbesondere auf den autonomen Betrieb, den Energiehaushalt, die Signalverarbeitung und Merkmalsextraktion, und die drahtlose Datenübertragung und Updatefähigkeit, ohne dabei die Primärfunktion des Maschinenelements einzuschränken. Das Projekt strebt den Aufbau eines Prototypens sowie den experimentellen Nachweis und die Zuverlässigkeit des SiEla unter Temperatureinfluss an. Der erwartete Nutzen dieser Technologie kann als signifikant eingeschätzt werden. Das als Ergebnis erreichte sensorintegrierte Elastomerlager (SiEla) bietet eine einfache und minimal-invasive Nachrüstungsmöglichkeit für IoT-Sensorik in vielfältigen Anwendungsfeldern der Produktionstechnik, Fördertechnik, Maschinenlagerung und im Transportwesen. Eine nachgelagerte Datenanalyse verspricht verlängerte Betriebszeiten, reduzierte Wartungskosten und einen Beitrag zur flächendeckenden Digitalisierung durch Maschinenelemente. Das interdisziplinäre Forscherteam bringt die benötigten Fachkenntnisse und Ressourcen ein, um das Projekt erfolgreich durchzuführen. Die Verortung beider Antragstellenden an der TU Berlin fördert den interdisziplinären Austausch und minimiert Implementierungsrisiken.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen