Condition Monitoring
Condition Monitoring. stationär, mobil, webbasiert.
Was ist Condition Monitoring?
Das Condition Monitoring, in Deutsch Zustandsüberwachung, von rotierenden Maschinen geht über die reine Schwingungsüberwachung hinaus. Condition Monitoring bedeutet ein kontinuierliche Zustandsbeobachtung von Maschinen und Anlagen. Typischerweise werden Schwingungen, Lagerzustand, Temperaturen oder Motorströme gemessen und kontinuierlich analysiert. Ziel ist es, eine Instandhaltung wartungsorientiert und vorausschauend umzusetzen. Sinn und Zweck von CMS ist es frühzeitig sich anbahnende Fehler innerhalb einer Maschine zu identifizieren, die zu einem ungeplanten Anlagenstillstand oder einem Schaden führen können.
Avibia liefert unterschiedliche CMS-Lösungen die auf unterschiedlichen Messverfahren, Übertragungswegen und Softwarelösungen beruhen. Unter dem Sammelbegriff CONDInet werden alle nachfolgenden Systeme zusammengefasst. CONDInet vernetzt die Avibia CMS System sorgt für die Cloudanbindung und prüft die Daten mittels KI.
Wir beraten Sie bei der Auswahl einer geeigneten Lösung.
Wann wird eine PMS-300PLUS 19“ Schwingungsüberwachung eingesetzt?
Das PMS-300 PLUS Schutz- und Überwachungssystem ist eine modulare 19''-Rack-Lösung, die für den Schutz und die Überwachung rotierender Maschinen entwickelt wurde. Mit einem vielfältigen Design und vielen unterschiedlichen Modulen passt es sich nahtlos an verschiedene industrielle Anwendungen an und ist somit die ideale Wahl für die Überwachung und den Schutz großer Maschinen wie Turbinen, Generatoren oder einer Vielzahl kleinerer Maschinen. PMS-300PLUS bietet eine ideale Kombination aus Maschinenschutz und Condition Monitoring Die Analyse der Messwerte erfolgt mit der ORCA Software.
Wann wird ein AV560 Condition Monitoring System eingesetzt?
Das drahtlose Überwachungssystem AV560 wurde speziell für verteilte Maschinen entwickelt, die ohne umständliche Kabelverdrahtung auf Ihren Zustand überwacht werden sollen. Das System kann Maschinenschwingungen und Temperatur synchron messen und den Maschinenzustand überwachen. Drahtlose Sensoren können bis zu 300 m von der Maschine zum Gateway funken und bis zu 2 Jahren lang autark messen. Die Analyse der Messwerte erfolgt vollkommen webbasiert mit der SuperCare Software.
AV560 ist kein Schutzsystem, sondern ein autark arbeitendes Condition Monitoring System für Dauerläufer.
Wann kann ein e-MCM Motorstromanalysegerät eingesetzt werden?
e-MCM ist für Zustandsüberwachung, vorausschauenden Wartung und Leistungsmessung für kritische rotierende Wechselstrommotoren und Generatoren entwickelt worden. E-MCM arbeitet völlig ohne Sensoren, nur durch Messung von Strom und Spannung. Dank permanenter Überwachung und der modellbasierten Spannungs- und Stromanalyse in Echtzeit kann e-MCM elektrische, mechanische sowie prozessbedingte Fehler von motorgetriebenen Geräten mit fester und variabler Drehzahl erkennen.
Die Technologie funktioniert nach dem Prinzip, dass der von einem Elektromotor aufgenommene Strom nicht nur durch die angelegte Spannung, sondern auch durch das Verhalten sowohl des Motors als auch des angetriebenen Geräts beeinflusst wird. Dadurch werden die Verzerrungen der Stromverläufe identifiziert, die nicht durch Verfälschungen des Spannungsverlaufs verursacht wurden und daher durch das Verhalten des Systems aus Motor und angetriebenen Geräten verursacht worden sein müssen. Die Frequenz dieser Verfälschungen gibt die Art der Ursache an, und das Ausmaß der Verfälschungen gibt den Schweregrad der Ursache an.
Was leistet die CMS-500PLUS Analysesoftware und wofür wird sie eingesetzt?
CMS-500PLUS Orca ist eine leistungsstarke Condition-Monitoring-Software, die für die Überwachung mehrerer Anlagen und Maschinen gleichzeitig entwickelt wurde. Das System ist um die fortschrittlichste relationale Open-Source-Datenbank PostgreSQL aufgebaut, die dem ORCA-System großartige Funktionen wie Langzeit-Trends und Ereignisse mit einer hervorragenden Zuverlässigkeit verleiht.
Die Verbindung zwischen Datenbank und CMS-500PLUS erfolgt über TCP/IP, sodass ein Fernzugriff auf die Daten von verschiedenen Computern aus über das LAN möglich ist.
Die Software CMS-500PLUS Data Client zeigt die Daten strukturiert nach Betrieben, Standorten, Anlagen und Maschinen an. Die verfügbaren Visualisierungs- und Diagnosefunktionen werden automatisch durch die Konfiguration der Geräte definiert. Das System zeigt eine Maschinenübersicht mit aktuellen Schwingungs-/Luftspaltmesswerten in Form von Balkendiagrammen, Trenddaten und Rohdaten an.
CMS-500PLUS arbeitet mit den Geräten PMM-300PLUS, PMS-300PLUS und dem PMM-305 zusammen.
Wann wird ein PMM-305 Kompaktgerät eingesetzt?
Das PMM-305 Gerät ist ein superkompaktes und kostengünstiges Gerät für das Condition Monitoring von Wellen- und Lagerschwingungen. Das Gerät erfasst 4 dynamische Schwingungssignale plus Maschinendrehzahl um formt die Daten zu relwvanten Schwingungskennwerten um. Mittels Modbus TCP Schnittstelle werden die berechneten Kennwerte an eine SPS Steuerung oder an ein Leitsystem übergeben. PMM-305 ist als Bridge zur Anbindung von Überwachungsgeräte von Drittanbietern an die CMS-500 Orca Software geeignet. PMM-305 verfügt nicht über analoge oder digitale Ausgänge. Die Überwachungsfunktionen müssen in den gekoppelten Geräten ausgeführt werden.
Wann wird ein AVT8 Kompaktgerät eingesetzt?
Das AVT8-Gerätarbeitet direkt als IoT-Device und besteht aus einem Erfassungsmodul mit acht dynamischen Eingangskanälen und der darin integrierten, webbasierten Visualisierungs- und Analysesoftware. Die Konfiguration und die Onlinedarstellung von Schwingungen und Kennwerten erfolgt direkt über Analysediagramme und Diagnosefunktionen ausschließlich mit dem Webbrowser.
Das AVT8-System liefert Informationen über den Maschinenzustand und erkennt automatisch Maschinenzustände (Betrieb, Stopp, Start, hohe Last, niedrige Last usw.) und stellt für jeden von diesen unterschiedlichen Alarmen ein. AVT8 kann anhand von Formeln berechnete Parameter online überwachen.
FAQs für den Bereich Schwingungsüberwachung und Condition Monitoring
Der Begriff Unwucht im Zusammenhang mit rotierenden Maschinen oder Apparaten beschreibt die Auswirkungen von drehzahlfrequenten Schwingungsanteilen, verursacht durch ungleiche, verschobene Massenverhältnisse und dadurch generierte ungleiche Fliehkräfte. Unwucht wird auch als drehzahlharmonische Schwingung oder Schwingungsamplitude der ersten Ordnung bezeichnet.
Um eine Vorstellung zu bekommen wie ein Unwucht entsteht und sich anfühlt, kann folgendes Beispiel heran gezogen werden. Räder müssen am Auto regelmäßig ausgewuchtet werden. Insbesondere dann wenn auf eine Felge ein neuer Reifen aufgezogen wird. Nach dem Auswuchten der Räder fährt das Auto gleichmäßig und das Lenkrad zittert nicht. Fährt der oder die Fahrer:in dann zu schnell durch ein Schlagloch oder eine Bordsteinkante, kann es zu kleinsten Verformungen an der Felge kommen. Dadurch werden die Massenverhältnisse an der Rad-Reifenbination geändert und die Ursache für eine Unwucht ist geschaffen. Das resultierende Problem erledigt sich nicht mehr von allein. Der Fahrer bemerkt die Unwucht durch ein einem Zittern, oder schlimmer noch durch ein „Schlagen“ am Lenkrad.
Es ist möglich, dass die an der Felge entstandene Unwucht das Lenkrad nur bei bestimmten Geschwindigkeiten zum Zittern oder Schlagen anregt. Die Ursache dafür ist, dass die Unwucht die Eigenfrequenz eines anderen Bauteils anregt und dieses in Resonanz bringt, was im schlimmsten Fall zu ernsthaften Schäden führen kann. Dieses Beispiel gilt natürlich nur für Fahrzeige die noch über ein mechanische Verbindung (= Lenkradsäule) zwischen Rädern und Lenkung verfügen. Bei modernen Fahrzeugen mit Steering by Wire ist der Effekt so nicht mehr reproduzierbar.
Wie oben beschrieben können sich Unwuchten auf andere Maschinenteile fortpflanzen und diese zu Schwingungen mit großen Amplituden anregen. Der resultierende Effekt nennt sich Resonanz und kann zu desaströsen Auswirkungen führen. Deshalb ist es wichtig Unwuchten zu überwachen und zu hohe Unwuchten zu beseitigen. Um das Beispiel vom Lenkrad auf eine Industriemaschine zu übertragen: Gleiche Effekte entstehen bei Industrieventilatoren wenn es durch das transportierte Medium durch den Lüfter zu Anbackungen an den Ventilatorschaufeln kommt und diese die Massenverhältnisse verschieben und so Unwuchten auslösen.
Die Messung der Unwucht (Drehzahl Harmonische Schwingung) ist sehr wichtig für die Maschinenüberwachung und gleichermaßen für die Zustandserfassung. Erfahrungsgemäß ist die Unwucht die Ursache Numero uno für hohe oder schädigende Maschinenschwingungen. Es gibt viele Ursachen für eine Unwucht:
- Lose Bauteile auf den rotierenden Wellen
- wärmebedingte Unwuchten durch Geometrieänderungen
- Anbackungen von Material an Schaufeln, Lüfterrädern, …
- Abbrüche oder Abschleifungen
- zu großes Lagerspiel
- Verschiebungen im Magnetfluss zwischen Rotor und Stator
Die Unwucht wird auch als Schwingstärke bezeichnet und in der Einheit der Schwinggeschwindigkeit mm/s gemessen.
Die Unwucht kann mit unterschiedlichen Messsystemen und Sensorlösungen erfasst und überwacht werden. Zunächst ist es wichtig zu verstehen, dass die Schwinggeschwindigkeit (Einheit in mm/s) proportional zur Schwingungsenergie ist und somit den richtigen Parameter für die Überwachung darstellt.
Im Bereich der Schwingungsmessung sind folgende drei physikalische Größen von Bedeutung:
- Schwingbeschleunigung (Einheit: g oder m/s²)
- Schwinggeschwindigkeit (mm/s)
- Schwingweg (µm oder mm)
Die drei Messwerte können durch Integration oder Differentiation ineinander überführt werden. Allerdings gilt das nicht beliebig in jede Richtung und ohne Einschränkungen.
Da Beschleunigungssensoren deutlich preiswerter als Schwinggeschwindigkeitssensoren sind, werden diese in den meisten Fällen für die Maschinenüberwachung eingesetzt. Die Schwingbeschleunigung kann durch einfache Integration in die Schwinggeschwindigkeit umgerechnet werden.
Ein Sensor mit entsprechender integrierter Elektronik wird als Schwingungstransmitter oder einfach nur als Transmitter bezeichnet. Transmitter berechnen die Schwinggeschwindigkeit in einem vordefinierten Frequenzbereich und geben den Messwert (die Unwucht) als 4..20mA Signal aus. Demnach stellen Transmitter die einfachste Lösung dar die Unwucht zu überwachen.
Allerdings muss etwas wichtiges beachtet werden: Ein Transmitter berechnet die Schwinggeschwindigkeit in einem bestimmten Frequenzbereich. Typisch - und nach Norm - von 10Hz bis 1000Hz. Die untere Grenze von 10Hz bedeutet- übersetzt in Drehzahl - 600 U/min. Unterhalb dieser Drehzahl ist der Transmitter quasi „blind“. Treten die Unwuchten unterhalb dieser Grenzfrequenz auf, könnte die Maschine auseinanderfliegen und der Transmitter würde weiterhin nur einen sehr kleinen Messwert liefern und keinen Alarm erzeugen. Wie man sieht, ist es sinnvoll sich bei der Auswahl einer Transmitterlösung gut beraten zu lassen.
Eine weitere Möglichkeit der Unwuchtüberwachung ist der Einsatz von Beschleunigungssensoren die ab etwa einer Frequenz von 1,5Hz .. 3Hz messbare Pegel produzieren. Die Signal des Beschleunigungssensors werden zu einer externen Elektronik übertragen, die einer Signalfilterung (in einstellbaren Frequenzbereichen) durchführt und die Integration zur Schwinggeschwindigkeit( = Schwingstärke = Unwucht) übernimmt. Der Messwert wird als 4..20mA Signal oder über eine Feldbusschnittstelle ausgibt.
Besonders langsam laufende Maschinen, wie zum Beispiel Wasserkraftmaschinen die mit z.B. 120 U/min drehen, können nicht mit Beschleunigungssensoren auf Unwucht überwacht werden. In solchen Fällen werden deutlich teurere aber ausschließlich geeignete elektrodynamische Schwinggeschwindigkeitssensoren eingesetzt. Diese Art von Sensoren erzeugen bereits bei kleinsten Drehzahlen ab etwa 1Hz (=60 U/min) bereits gut messbare Ausgangspegel. Vorteil diese Sensoren ist zudem, dass keine weitere Integration erforderlich ist, weil das Ausgangssignal der Sensoren direkt den Messwert in mm/s ausgibt. Typische Sensorempfindlichkeiten sind hier 100mV/mm/s.
Diese Frage kommt sehr häufig bei der Parametrierung von Überwachungssystemen auf. Das Maß der zulässigen Unwucht kann über verschiedene Maßnahmen ermittelt werden. Die Norm DIN 10816 gibt Hinweise darauf. Dort werden Maschinen nach Maschinentyp, Leistungsklasse und Fundamentgestaltung angegeben. Diese Norm unterscheidet die Maschinenzustände A, B, C, und D, wobei „A“ den Optimalzustand und „D“ den Gefahrenbereich mit dringend empfohlener Abschaltung definiert.
Dennoch fällt es immer wieder schwer die zu überwachende Maschine den in der Norm beschriebenen Klassen zuzuordnen. Was dann? Es ist zu empfehlen den Hersteller der jeweiligen Maschine zu kontaktieren und nach den erlaubten Schwingungspegeln befragen.
Was, aber wenn diesbezüglich keine Informationen zu bekommen sind? Dann ist der Anlagenbetreiber in die Aufgabe versetzt Grenzwerte festzulegen oder Schwingungsexperten zu beauftragen die Einstellungen vorzunehmen. Dabei müssen Fragestellungen wie die folgenden geklärt werden? Läuft die Maschine aktuell „ruhig“ oder steht eine Wartung unmittelbar bevor? Gibt es ggf. weitere Maschinen gleicher Bauart deren Schwingungspegel miteinander verglichen werden können?
Die Überwachung der Unwucht ist für den Maschinenschutz essentiell, aber nur ein eingeschränkter Indikator für eine wartungsorientierte oder vorausschauende Instandhaltung. Ist eine hohe Unwucht vorhanden, muss schnell gehandelt werden.
Der Lagerzustand eines Wälzlagers kann mittels Unwucht Messung nur unzureichend beurteilet werden. Im Sinne einer vorbeugenden oder zumindest wartungsorientierten Instandhaltung müssen weitere Indikatoren untersucht werden, um einen sich anbahnenden Lagerschaden zu erkennen bevor es zu einer gravierenden Unwucht kommt.
Solche Indikatoren sind Wälzlagerkennwerte wie BCC, Sturmzahl, Crest Faktor und weitere. Darüber hinaus gehen analytische Verfahren wie das Hüllkurvenfrequenzspektrum mit Lagerschadensdatenbank.
Die DIN 3821 beschreibt die Wälzlagerzustandsbeurteilung mittels Wälzlagerkennwerten. Wälzlagerkennwerte helfen – durch Analyse Ihres Trendverlaufs – zu erkennen, ob ein Lager geschädigt ist und ob es sich verschlechtert. Kennwerte werden mit Beschleunigungssensoren erfasst und die Messignale auf periodische Stöße untersucht. Stöße entstehen zum Beispiel, wenn Wälzkörper über geschädigte Lagerschalen rollen und dabei „Klackgeräusche“ (= Stöße) erzeugen.
Mit dieser Methode ist eine Einschätzung des Lagergesundheitszustands möglich. In DIN 3832 werden verschiedene Methoden beschrieben Wälzlager mit Kennwerten aus dem Zeitbereich zu überwachen. Z.B. bezogener Effektivwert, bezogener Spitzenwert, k(t) Zahl, Crest, BCU,… Wichtig ist zu wissen, dass es oft nicht reicht nur den aktuellen Wälzlagerkennwert zu messen. Vielmehr muss hier der Trend im Auge behalten werden. Der absolute Zahlenwert eines Wälzlagerkennwertes ist oft nicht aussagekräftig, zumal die Condition Monitoring Systeme in bestehende Anlagen, mit einem vom Neuzustand abweichenden Schwingungsverhalten, eingesetzt werden.
Natürlich wäre es optimal direkt vom Neuzustand einer Maschine einen Wälzlagerkennwert aufzuzeichnen. Aber in der Praxis ist das nicht immer der Fall. Das CMS wird in einem unbestimmten Zustand installiert. Umso wichtiger ist in solchen Fällen die Trendentwicklung. Schäden verursachen im Zeitsignalverlauf eines Lagerschadenskennwertes oft exponentielle Anstiege. Daher werden Wälzlagerkennwerte oft in logarithmischer Darstellung aufgetragen.
Wälzlager lassen sich mit breitbandig aufgenommenen Kennwerten überwachen. Wenn sich im Wälzlager ein Defekt anbahnt, wie z.B. eine Beschädigung der Lauffläche im Außenring (Pitting), so erfährt jeder Wälzkörper beim Durchlaufen dieses Defektes einen Stoß und erzeugt ein breites Anregungsband in der Umgebung des Lagers. Aufgrund dieses sehr breiten Anregungsbandes treten z.B. Eigenfrequenzen von benachbarten Bauteilen hervor oder die Eigenfrequenz des Sensors selbst wird angeregt.
Da sich Lagerschäden zumeist in Amplituden im hohen Frequenzbereich darstellen, wird als Messgröße die Schwingbeschleunigung in m/s² verwendet. Kennwerte auf einem breiten Frequenzband erfassen diese, durch die Lagerschäden verursachte, Überhöhung. Dabei wird vorrangig der Frequenzbereich von 1000 Hz aufwärts betrachtet, um drehzahlproportionale Anteile (wie zum Beispiel die Unwucht) zu unterdrücken.
Für Wälzlagerkennwerte bedeuten höhere Amplituden ein höheres Ausmaß der Schäden im Wälzlager. So kann festgestellt werden, ob ein Schaden vorliegt. Die in AVIBIAline implementierten Wälzlagerkennwerte werden als bezogene Kennwerte betrachtet. D.h. der aktuelle Messwert wird immer mit einem Initial- oder Bezugswert verglichen.
Der Initialwert korrespondiert mit dem ungeschädigten Zustand des Lagers. Der eigentliche Messwert stellt eine einheitenlose Abweichung vom Bezugswert dar. Dieses Vorgehen ist insofern nützlich, da Kennwerte von Lagern sehr unterschiedlich sein können und daher zur Gut-/Schlechtbewertung immer der Gutzustand bekannt sein muss (Initialwert).
Die Berechnung eines Hüllkurvenfrequenzspektrums beantwortet die Frage welche Komponenten im Lager welche Schäden aufweisen. Die Komponenten des Lagers werden einzeln bewertet. Mit dieser Methode ist eine Einschätzung der Lagergesundheitszustands sehr detailliert möglich.
Eine tiefgehende Analyse des Gesundheitszustands eines Lagers und Bewertung der einzelnen Lagerkomponenten: Innenring, Außenring, Käfig und Wälzkörper wird erst mit der Berechnung des Hüllkurvenfrequenzspektrum möglich.
- Hüllkurvenspektrum als präzises Verfahren zur Ermittlung des Lagerzustands
- Messung mit Beschleunigungssensoren
- Auswertung der Rohsignale mittels signaltechnischer Weiterverarbeitung zur Hüllkurve
- Zuordnung der Schadenssymptomfrequenzen zu der Hüllkurve mittels Lagerschadensdatenbank
Eine wichtige Methode Wälzlagerschäden zu klassifizieren ist die Hüllkurvenanalyse. Sie ist ein unverzichtbares Werkzeug, wenn komplexe Wälzlagerungen vorliegen, also die Anregungen aus verschiedenen Lagern stammen und/oder weitere Körperschallquellen vorhanden sind (z.B. Getriebe).
Ziel der Hüllkurvenanalyse ist es eine Signatur der schadhaften Lagerkomponenten zu erhalten. Dies geschieht durch Sichtbarmachung der durch Schäden verursachten Stoßimpulse. Ein intaktes Lager erzeugt eine breitbandige Schwingung, treten Defekte im Lager auf so wird diese gleichmäßige Schwingung durch die auftretenden periodischen Stöße amplitudenmoduliert.
Das Verfahren der Hüllkurvenanalyse bewirkt eine Demodulation, welche die Stoßwiederholfolge (Schadensfrequenzen) extrahiert. Eine Hüllkurvenanalyse wird meist wie folgt durchgeführt
- „Herausfilterung“ von Störsignalen durch Hochpass
- Gleichrichtung des verbleibenden Signals
- Tiefpassfilterung = Demodulation der Schadenssymptomfrequenzen
- Durchführung einer Fouriertransformation
Die so gefundenen Schadenssymptomfrequenzen lassen sich Bauteilfrequenzen zuordnen und ermöglichen über Beurteilung Ihrer Amplitude und Seitenbänder eine Diagnose des Schadens, sowie des Schadensausmaßes.
Schadenssymptomfrequenzen ergeben sich durch den mechanischen Aufbau eines Lagers und können mittels der Lagergeometrie berechnet werden. Viel komfortabler ist es allerdings, wenn in der Auswertungssoftware eine Lagerschadensdatenbank integriert ist. In der Lagerschadensdatenbank geben Hersteller die von Ihnen berechneten Lagerschadenssymptomfrequenzen für Ihre Lager an. Somit kann der Anwender einfach seine Lagernummer auswählen und die Symptomfrequenzen in der Auswertung für sein Lager einblenden und deren Amplitude ablesen. Viele Avibia Analysesystem wie der AVIBeamer oder das drahtlose System AV560 und das mobile System VE 100 beinhalten automatisch eine Lagerschadensdatenbank.
In einigen Fällen reichen die hier bislang beschriebenen Verfahren nicht aus, um die Ursachen von Schwingungsproblemen zu finden und zu überwachen. In solchen Fällen werden weitere Messwerte und Anlagenparameter erfasst und zusammenhängend mit den Schwingungen analysiert. Erst die Korrelation von mehreren Einflussfaktoren liefert dann einen aussagekräftigen Wert, der überwacht werden kann. Dafür erforderlich sind Methoden der intelligenten Signalanalyse = KI erforderlich.
Mit Hilfe von KI-Methoden ist es zusätzlich möglich Optimierungspotenziale in Maschinen aufzudecken, Qualitätsprobleme zu analysieren oder auch den Wirkungsgrad der Maschine zu steigern. Das System CONDInet KI von Avibia bietet genau für diese Aufgabenstellung eine Lösung.
Hinter den KI Korrelationsverfahren stecken aufwändige und berechnungsintensive Algorithmen. Insbesondere wenn die Anzahl der Eingangsgrößen hoch ist, reicht ein PC nicht mehr aus um die Daten zu verarbeiten und die Berechnung muss in die Cloud verschoben werden.
Namhafte Cloud-Plattformen wie die von der ai-omatics solutions GmbH bieten längst Möglichkeiten an die Messwerte – auch Schwingungsmesswerte – statistisch zu analysieren. Die notwendigen Auswertungsmethoden, Regeln und Algorithmen werden von Data Analysten erstellt und in die Cloud-Systeme integriert. Ist der Einsatz cloud-basierter Systeme geplant, muss darauf geachtet werden, dass die Schwingungsmesstechnik über geeignete IIoT-Schnittstellen verfügt. OPC UA ist eines der Standardprotokolle, das zur Kommunikation zwischen Feldgeräten und der Cloud verwendet werden kann.
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