Optimierung des Zentrifugenbetriebs mit intelligenten Regelstrategien

Zentrifugen sind in vielen Industrien entscheidend für die Trennung von Fest-Flüssig- oder Flüssig-Flüssig-Systemen. Oft arbeiten sie ineffizient, da veränderliche Betriebsbedingungen und Produkteigenschaften nicht optimal berücksichtigt werden können. Konventionelle Zentrifugen reagieren empfindlich auf Schwankungen, was zu Stillstandzeiten und einem hohen Energieverbrauch führt. Zudem fehlen häufig geeignete Sensoren zur Überwachung. Das Projekt „InZent – Intelligente Zentrifuge“ zielt darauf ab, die Energieeffizienz durch intelligente Reinigungsstrategien, unterstützt von Data Analytics und Maschinellem Lernen, zu verbessern.

Das Hauptziel ist die Optimierung des Zentrifugenbetriebs durch intelligente Regelstrategien. Dazu werden Schwingungsdaten der Maschinen erfasst, um Rückschlüsse auf den Betriebszustand zu ziehen. Maschinelle Lernalgorithmen analysieren die Daten und identifizieren optimale Betriebsstrategien. So sollen Stillstandzeiten reduziert, Reinigungsprozesse effizienter gestaltet und die Energieeffizienz gesteigert werden.

Das Fraunhofer IEM, das Lehrstuhl für Strömungsmechanik der Bergischen Universität Wuppertal und GEA entwickeln eine virtuelle Sensorik, die den Betriebszustand in Echtzeit überwacht. Dabei ist das Fraunhofer IEM für die Datenanalyse und die Entwicklung der intelligenten Algorithmen zuständig. Die Regelstrategien werden in realen Anwendungen erprobt und sind auf verschiedene Industrien übertragbar. Die Projektergebnisse sollen die Grundlage für energieeffizientere Zentrifugen und weitere rotierende Systeme im Rahmen von Industrie 4.0 schaffen.