Überwachung des Zustands von Anlagenmaschinen

Es ist nur ein kleiner Schritt, von einem einfachen Alarmschwellenwert zur Trendüberwachung der geglätteten Daten überzugehen und den Benutzer auf eine sich entwickelnde Situation aufmerksam zu machen, die zu einem zukünftigen Ausfall führen könnte.

Für den Schleppfehler muss mindestens ein Wellenaufnehmer montiert sein, was bei Präzisionsbewegungssteuerungsanwendungen eher der Fall ist . In allen Anwendungen hat der Antrieb jedoch auch Zugriff auf eine spezielle Messgröße, die mit externer Instrumentierung nur schwer zu erhalten ist – das Motordrehmoment.

Motordrehmoment messen

Die herkömmliche Messung des Motordrehmoments mit einem Messwertaufnehmer erfolgt am häufigsten durch den Einbau eines Dehnungsmessstreifens oder einer Kraftmessdose in die Befestigung des Motorgehäuses. Dies erfordert eine spezielle Motorbefestigung, wenn es eine vernünftige Messung des Drehmoments geben soll, und die Messung wird durch das Trägheitsmoment des schweren Motorrahmens beeinflusst, was die Empfindlichkeit gegenüber höheren Frequenzen verringert.

Noch schwieriger ist es, das tatsächliche dynamische Wellendrehmoment zu messen , da dazu ein rotierender Dehnungsmessstreifen an der Welle befestigt werden muss, mit Telemetrie zur Weitergabe der Daten an die feste Seite. Dies ist eine kostspielige Operation und wird selbst für einen speziellen Test selten durchgeführt. Es ist unwahrscheinlich, dass es sich um eine permanente Installation handelt.

Der Frequenzumrichter hat jedoch interne Daten für den drehmomenterzeugenden Strom im Motor, der ein guter Indikator für das Wellendrehmoment ist, kostenlos verfügbar! Die Daten sind sogar verfügbar, wenn der Motor selbst unzugänglich ist, sei es tief in einer Maschine oder unter Wasser oder in einem explosionsgefährdeten Bereich. Die Genauigkeit der Drehmomentmessung ist am besten in einem System mit vollständig geschlossenem Regelkreis, aber selbst in einem einfachen Antrieb mit offenem Regelkreis sind die Drehmomentdaten für viele Zwecke gut genug, außer bei den niedrigsten Drehzahlen.

Sobald wir wissen, dass neben den entsprechenden Drehzahldaten auch Drehmomentdaten praktisch kostenlos im Antrieb zur Verfügung stehen, können wir neue Bereiche der Maschinen- und Anlagenüberwachung betreten. Das Folgende ist eine Reihe von Möglichkeiten, denen wir bei Control Techniques begegnet sind.

Leser können neue Ideen für bestimmte Maschinentypen haben – es erfordert eine detaillierte Kenntnis der Maschine, um neue Methoden zur Nutzung der vom Antrieb abgegebenen Drehmomentdaten zu erfinden.

Die folgende Liste zeigt die Informationen, die das Laufwerk hat oder zu geringen Kosten haben könnte, die alle überwacht und korreliert werden können, um nützliche Informationen über die Maschine zu generieren:

Einfache Grenzwerte für durchschnittliches oder maximales Drehmoment

Die Echtzeit-Drehmomentdaten können geglättet werden, um einen laufenden Durchschnittswert zu erhalten, wenn der Antrieb aktiv ist, oder der Spitzenwert kann auf einer für die Anwendung geeigneten Zeitskala erfasst werden, die je nach Prozess zwischen Millisekunden und Tagen liegen kann. Ein Alarm kann generiert werden, wenn sich der Wert außerhalb eines erwarteten Bereichs bewegt (d. h. er überschreitet einen erwarteten Wert oder fällt seltener unter einen erwarteten Wert).

Drehmomenttrends

Dieselben Drehmomentdaten können protokolliert und auf Trends im Laufe der Zeit oder im Vergleich zu anderen Variablen analysiert werden, wobei Alarme so eingestellt sind, dass sie einen ungesunden Trend anzeigen.

Einfache Korrelationen des durchschnittlichen Drehmoments mit der Drehzahl

Bei vielen Prozessen ist das Drehmoment in einem wohldefinierten Muster stark von der Drehzahl abhängig. Beispielsweise hat ein Lüfter oder eine Pumpe, die Fluid durch einen festen Kanal, ein Rohr oder eine Schleife oder ein Netzwerk davon antreibt, eine gut definierte Drehmoment-/Drehzahlkurve. Jede signifikante Abweichung von der normalen Kurve zeigt eine Veränderung an, die ein Problem darstellen könnte. Einige Beispiele sind:

Niedriges Drehmoment:

• Antriebsriemen oder andere Kupplung gebrochen
• Flüssigkeitsverlust in der Pumpe
• Abflussbehinderung, z.B. verstopfter Filter oder Sieb (bei einer Impellerpumpe oder einem Lüfter, könnte auch für Förderer usw. gelten)
• Ansammlung von Ablagerungen auf Lüfter oder Pumpenrotor
• Kavitation in einer Pumpe durch Lufteinbruch, Drall oder andere Störungen (verursacht auch Pulsationen – siehe unten)

Hohes Drehmoment:

• Fressen des Rotors oder anderer Teile (teilweise oder vollständig)
• Durchflussbehinderung (Verdrängungspumpe)
• Große Leckage (Laufradpumpe oder Lüfter)

Es kann ein Drehmoment-/Drehzahlprofil erstellt werden, außerhalb dessen ein Alarmzustand erzeugt wird, beispielsweise wie in Abbildung 1 gezeigt:

Die Drehmomentdaten müssen einer ausreichenden Tiefpassfilterung oder Mittelwertbildung unterzogen werden, um zu verhindern, dass dynamische Effekte (Beschleunigungsdrehmoment) oder normale Pulsationen Fehlalarme erzeugen.

Andere Variablen können Auswirkungen haben, z. B. ein variabler Abgabedruck einer Flüssigkeit, daher müssen Toleranzbänder breit genug eingestellt werden, um Fehlalarme aus dieser Ursache zu verhindern.

Multivariable Korrelationen

Bei komplexeren Prozessen hängt das Drehmoment von mehreren Variablen ab, die dem Antrieb zur Verfügung stehen oder nicht. Stellen Sie sich beispielsweise einen Lüfter vor, der Luft durch ein Kanalsystem treibt, von denen einige Klappensteuerungen haben, um den lokalen Luftstrom zu variieren. Der Drehmoment-/Drehzahlverlauf hängt dann von den Stellungen der Dämpfer ab.

Wenn Daten über den Dämpferzustand oder den Druckabfall über den Dämpfern verfügbar sind, dann kann eine Korrelation mit mehreren Variablen möglich sein, um dies zu berücksichtigen. Abbildung 2 zeigt eine einfache Darstellung des Falls mit zwei Kanalzweigen mit Klappen.

Eine andere Möglichkeit besteht darin, aus den gemessenen Drehmoment- und Drehzahlwerten aus deren Kennlinien auf Durchfluss und Druck an Pumpe oder Lüfter zu schließen, die dann mit einem Messwert eines Messumformers verglichen werden könnten. Jede Diskrepanz kann bedeuten, dass entweder die Pumpe oder der Lüfter defekt sind oder dass der Wandler defekt ist.

Dynamische Drehmomentanalyse

Die Drehmomentdaten im Antrieb sind breitbandig und können prinzipiell zur dynamischen Analyse verwendet werden. Es ist durchaus üblich, dass die Drehmomentbandbreite in der Größenordnung von 1 kHz oder mehr liegt, obwohl es möglicherweise nicht möglich ist, auf die Daten mit einer so hohen Rate zuzugreifen und sie zu analysieren – der Datenkommunikationskanal begrenzt den Datenzugriff typischerweise auf etwa 250 ms Abtastintervall.

Die Drehmomentdaten beziehen sich auf das elektrische Drehmoment im Motor, das auf die Ausgangswelle übertragen wird, aber von der Trägheit des Motorrotors und der effektiven Steifigkeit des Motorsteueralgorithmus beeinflusst wird. Diese bilden einen Tiefpassfilter, dessen Eigenschaften möglicherweise nicht bekannt sind.

In einem vollständig geschlossenen Regelkreis ist es möglich, die Übertragungsfunktion abzuleiten und genaue Wellendrehmomentdaten zu erhalten, so dass beispielsweise hochfrequente Drehmomentumkehrungen erkannt werden können. Die Messung muss jedoch nicht genau kalibriert werden, damit Vergleiche oder Trendanalysen erfolgreich sind.

In der Praxis wurden Pulsationen mit Frequenzen im Bereich von 100 – 500 Hz sinnvollerweise anhand der elektrischen Drehmomentdaten des Motors überwacht.

Datenblöcke können in Echtzeit erfasst und offline einer dynamischen Analyse unterzogen werden. Die Analyse kann im Zeitbereich erfolgen, beispielsweise durch Berechnen der Größe von Schwankungen (Gesamtdrehmomentpulsation oder -schwankung, RMS-Amplitude mit oder ohne Zeitmittelung, Spitzenwerte oder negative Spitzenwerte) oder im Frequenzbereich durch eine Fourier-Transformation in Bezug auf auf die Zeit oder eine andere Variable wie z. B. die Position. Dies kann dann ermöglichen, sich entwickelnde Änderungen zu erkennen, insbesondere im Muster der Drehmomentpulsation:

• Zu große Torsions-Gesamtschwingungsamplitude, breitbandig oder bandbegrenzt, z.B. durch defekte Maschinenteile oder Kavitation in Pumpen
• Überhöhte Spitzendrehmomente, die zu mechanischen Schäden oder vorzeitigem Verschleiß führen können
• Häufige Drehmomentumkehrungen, die zu Zahnradrattern führen können, was zu vorzeitigem Verschleiß oder Bruch führt
• Torsionsresonanzen, z.B. B. durch lose Kopplungen, was zu Spitzen im Frequenzspektrum führt, deren Frequenz unabhängig von der Geschwindigkeit ist, obwohl sie bei bestimmten Geschwindigkeiten verstärkt werden können
• Torsionspulsationen mit einem oder mehreren Zyklen pro Umdrehung, z. von gerissener Welle, Laufrad- oder Verzahnungsschäden oder anderen mechanischen Schäden, mit der Möglichkeit, die Quelle in einer komplexen Maschine aus der Frequenz der spektralen Spitzen, der Drehzahl und der Kenntnis von Getriebe- oder anderen Antriebsverhältnissen zu verfolgen.

Dynamische Drehmomentanalyse mit Drehzahlkorrelation

In einigen der oben angegebenen Beispiele ist es eindeutig vorteilhaft, die Wellendrehzahl in Verbindung mit der dynamischen Analyse des Drehmoments zu berücksichtigen, da Pulsationen in Bezug auf die Rotation der Welle bei der Rotationsfrequenz (Einmal-pro-Umdrehung-Effekte) oder a auftreten werden ein Vielfaches davon (z. B. eine gerissene Welle gibt zweimal pro Umdrehung, Laufräder können bei N pro Umdrehung liegen, Zahnradzähne bei N oder N₁ /N₂ –pro Umdrehung).

Es kann hilfreich sein, zusammengesetzte Diagramme der Vibrationsspektralanalyse mit der Geschwindigkeit zu erstellen, die N-pro-Umdrehung-Effekte klar von Resonanzeffekten unterscheiden, deren Frequenz fest ist, aber nur in bestimmten Geschwindigkeitsbereichen stimuliert werden kann. Diese werden als Kaskadendiagramme oder Wasserfalldiagramme bezeichnet und werden in großem Umfang von Anbietern von Schwingungsanalysegeräten angeboten.

Achtung – Abtastraten und Aliasing

Bei Systemen mit schnellen Drehmomentpulsationen ist Vorsicht geboten. Die Drehmomentdaten werden mit einer Rate abgetastet, die möglicherweise durch die Fähigkeit des Antriebs eingeschränkt ist, Daten mit der Rate zu speichern oder zu exportieren, mit der sie intern erfasst werden. Die Abtastfrequenz erzeugt Alias-Fehler bei Frequenzen wie (f_s – f_d ) wobei f_d ist der Frequenzinhalt der Daten und f_s ist die Abtastfrequenz. f_s muss über dem 3-fachen von f_d gehalten werden um zu vermeiden, dass verwirrende neue Frequenzprodukte innerhalb des interessierenden Bereichs erzeugt werden.

Ein zusätzlicher Vorteil von Kaskadendiagrammen besteht darin, dass Alias-Produkte deutlich sichtbar sind, wobei ihre Frequenz mit zunehmender Geschwindigkeit abnimmt, während bei echten Effekten die Frequenz zunimmt oder konstant bleibt.

Analyse künstlicher Intelligenz

Bei all dem habe ich mich auf Anwendungen konzentriert, bei denen ein physikalisches Verständnis des Prozesses verwendet wird, um ein erwartetes Verhalten zu definieren, und die verfügbaren Daten verwendet werden, um den tatsächlichen Betrieb mit der Erwartung zu vergleichen. Auch wenn die Amplitudenskalierung unsicher ist, sind die Frequenzen eindeutig und Trends können identifiziert werden.

Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass die am Prozess beteiligten Personen die Daten verstehen und anhand der generierten Informationen und Alarmbedingungen eine Diagnose für die Anlage entwickeln können.

Eine Alternative besteht darin, eine Art maschinellen Lernalgorithmus zu verwenden, um alle verfügbaren Daten zu verfolgen und darauf abzuzielen, die Muster normalen und abnormalen Verhaltens abzuleiten. Dies ist Gegenstand aktueller Forschung, beispielsweise https://phys.org/news/2016-02-scientist-ai-algorithm-machinery-health.html .

Zum Schluss

Die oben gegebenen Ideen sind allgemein gehalten und basieren auf einem groben Bild einer Maschine mit rotierenden Teilen, Kupplungen und Getrieben oder einer Pumpe oder einem Lüfter. Ich hoffe, dass Maschinenkonstrukteure diese Ideen auf ihre eigenen spezifischen und einzigartigen Anwendungen anwenden können, indem sie auf den besonderen Zugriff hinweisen, den der Antrieb auf einige wertvolle Daten bietet, insbesondere auf die dynamischen Drehmomentdaten.