Digitale 3D Breitband-Vibrationssensoren zur verbesserten Maschinenüberwachung durch maschinelles Lernen - diVIBES
Das Projekt diVIBES möchte mit neuen Ansätzen in der Sensorik sowie Erfassung, Verarbeitung, Vernetzung und dem Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens (ML) einen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung der prädikativen Zustandsüberwachung sowie Prozessoptimierung mittels Schwingungsmessung in einem erweiterten Frequenzbereich leisten. Ziel des Projektes ist die Entwicklung hochempfindlicher, rauscharmer und gleichzeitig breitbandiger integrierter digitaler Beschleunigungssensoren (Vibrationssensoren). Eine verbesserte Zielspezifikation soll durch ein sorgfältig aufeinander abgestimmtes Co-Design zwischen MEMS und ASIC sowie durch innovative MEMS-Technologien erreicht werden, welche eine Kombination großer seismischer Massen (geringes Rauschen) mit einem überdurchschnittlich hohem Aspektverhältnis der kapazitiven Spalte (große Empfindlichkeit) ermöglichen. Die Daten des Sensorsystems MEMS-ASIC enthalten die wirkenden Beschleunigungen in allen drei Raumrichtungen mit entsprechend hoher Bandbreite. Im Projekt diVIBES bringen erfahrene und innovative Partner aus Forschung und Industrie ihre Expertise in den Bereichen MEMS-Technologie (XMF, ENAS/ZfM), Sensor- und Elektronikentwicklung (ENAS, XMF, EDC), Software- und Algorithmenentwicklung (EDC, FS), Kalibrierung und Test der Robustheit (SPT) zusammen, um sowohl die erforderliche sensorische Hardware als auch die benötigten schnellen digitalen Datenschnittstellen und Funktionen zur Selbstdiagnose zu entwickeln. Augenmerk wird dabei auch auf den Nachweis der Zuverlässigkeit und Robustheit gelegt.
Der Fokus am ZfM liegt dabei im Wesentlichen auf der Weiterentwicklung der MEMS-Technologie (BDRIE-HS*). Die Optimierung der Trockenätzprozesse, insbesondere zur Erzielung besonders hoher Aspektverhältnisse beim Ätzen durch Minimierung der Spaltbreiten bis in den Sub-µm-Bereich, stellt dabei den Hauptschwerpunkt dar. Hinzu kommen Untersuchungen zur Erweiterung des Detektionsprinzipes von 2D (in-plane) auf 3D (in-plane und out-of-plane). Zur Komplettierung der Sensorwafer arbeitet das ZfM eng mit dem Projektpartner ENAS zusammen. In Kombination mit den am ENAS entwickelten Waferlevel-Verkapselungsprozessen soll ein optimierter Gesamt-Prozess entstehen, auf dessen Basis die Herstellung der MEMS-Prototypen erfolgt. Hierfür liegt die Verantwortung am ZfM. Weiterhin werden die vorhandenen Erfahrungen zur Charakterisierung und das Testequipment genutzt, weiterentwickelt und Sensorlayout-spezifische Messhilfsmittel und Testroutinen erstellt. Damit wird die Charakterisierung wichtiger Sensorparameter auf Waferlevel durchgeführt.
Querschnitt zum Prinzip der patentierten BDRIE-HS* Technologie: Kombination großer Massen und sub-µm-Detektionstrenches
REM-Aufnahme (Detail einer Sensorstruktur)
