Seit Jahren wird die Suche nach Innovationen im Bereich Automatisierung als ein Kernziel der Bergbaubranche genannt. Autonome Maschinen sollen die Gewinnungsprozesse im Bergbau modernisieren und komplexe Aufgaben, ohne Eingreifen des Bedieners, selbstständig ausführen. Das Ziel dieser Entwicklung ist die Steigerung der Produktion, der Sicherheit und die Reduktion der Kosten. Auf lange Sicht ist das Ziel, den Bergbaubetrieb im gesamten Bergwerk zu automatisieren und so die Anwesenheit von Menschen im Grubengebäude zu verringern. Besonders bei Gewinnungsmaschinen ist eine dynamische Anpassung an die Umwelt Voraussetzung für einen autonomen Betrieb. Diese Anpassung kann nur auf Basis von Informationen erfolgen, die die Maschine im Schneidprozess sammelt, um daraus eine eigenständige Handlungsentscheidung zu treffen. Ein Sensor, der bei den in der Gesteinsschneidtechnik durchgeführten Untersuchungen bisher nur unzureichend untersucht wurde, ist der Acoustic Emission Sensor. Acoustic Emission sind durch Energiefreisetzung im Körper gebildete Schallwellen. Bisher wurde keine Untersuchung zur Beeinflussung der Acoustic Emission Signale durch Spanparameter in Gestein durchgeführt. In der vorliegenden Arbeit wird Acoustic Emission als mögliche Technologie zur Grenzschichterkennung untersucht. Das Ziel ist es, den Einfluss von verschiedenen Spanparametern auf die Schneidkraft und die Acoustic Emission beim Zerspanprozess zu bestimmen und miteinander zu vergleichen. Insgesamt wurden sieben Spanparameter und deren Einfluss auf Acoustic Emission und Schneidkraft untersucht, diese Parameter sind Druckfestigkeit, Schnitttiefe, Schnittgeschwindigkeit, Freiwinkel, Spanwinkel, Spanlinienabstand und Material. Aus den Ergebnissen wurde die Tauglichkeit des Sensors zur Grenzschichterkennung ermittelt.weiterlesen