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So lassen sich Sensoren und Monitoring zur Messung von Schwingungen einbinden

Wenn Vibrationen an Maschinen mit rotierenden Teilen größer werden, kann dies zu schweren Schäden führen. Mit den heutugen Schwingungsmesstechniken lassen sich solche Probleme meist früh erkennen. Aber nicht immer ist die Signalauswertung einfach und es ist von vornherein klar welches Monitoring- oder Messverfahren sinnvoll eingesetzt werden muss.

Im Rahmen von CMS-Konzepten ist es überaus wichtig Lagerschäden zu erkennen, bevor die durch sie erzeugte Schwingungsenergie zu gravierenden Auswirkungen führt. Zumal das Verhalten von der ersten Schädigung bis zum Totalausfall in der Regel nicht linear verläuft und damit sehr schwer vorhersehbar wird. Neben der Lagerüberwachung sind die Temperaturmessung, Ölpartikelanalyse und Motorstromanalyse weitere Bausteine eines umfänglichen Condition-Monitoring-Konzeptes. Das unübersichtliche Angebot an Schwingungsmesstechnik macht es Neueinsteiger auf diesem Gebiet, schwer, die bestmögliche Technik beziehungsweise das am besten geeignete Messsystem herauszufinden. Denn die Ursachen für Schwingungen können sehr vielfältig sein: Unwuchten, Ausrichtfehler, Wellenkrümmung, Fundamentprobleme, Kavitation, Verzahnungsfehler in Getrieben, Anbackungen an Lüfterschaufeln, Wirbelschwingungen in Gasen und Flüssigkeiten, elektrische oder magnetische Störungen und viele weitere Ursachen. Für so gut wie jeden Anwendungsfall gibt es geeignete Messsysteme.

Schwingungsüberwachung und Schutz bei großen Maschinen

Schwingungen an großen rotierenden Maschinen wie Turbinen und Generatoren, Kompressoren oder Großverdichtern sind besonders kritisch. Werden die Schwingungsamplituden zu hoch, drohen sehr teure Schäden. Typisch eingesetzte Messverfahren für diese Maschinentypen sind:

  • Absolute Lagerschwingungsmessung (mit Beschleunigungs- oder Geschwindigkeitssensoren),
  • Relative Wellenschwingungsmessung (mit berührungslosen Wegsensoren),
  • Axiale Wellenschubmessung (mit berührungslosen Wegsensoren),
  • Generatorluftspaltmessung (mit kapazitiven Luftspaltsensoren),
  • Generator-Wickelkopf-Schwingungsmessung (mit faseroptischen Beschleunigungssensoren)

Neuer Luftspaltsensor der dritten Generation

Schwingungen treten mit unterschiedlichen Phasenlagen zueinander und zu Referenzpunkten an der Welle auf. Erst das Messen der Phasenlage ermöglicht die Analyse der Schwingungsursachen. Aus diesem Grund wird meist zusätzlich mittels Referenz-Sensoren die Wellenposition erfasst (und gleichzeitig die Drehzahl gemessen). Überwacht werden Kennwerte, die die Höhe der Schwingung bewerten (etwa die Schwingungsweite Smax, die Schwingungsamplitude vRMS, RMS-Werte harmonischer Schwingungsanteile, usw). Mittels Analyse-Software ist eine tiefergehende Diagnose der Schwingungsursachen möglich. FFT-, Kaskade-, Wasserfall-, Orbit-, Polar-, Bode-, oder - Nyquist- und Wellenmittelpunktdiagramm sind die typischen Analyseformen im Zeit- oder Frequenzbereich. Die Diagnose erfordert in den meisten Fällen Spezialwissen und viel Erfahrung. Für fast alle Schwingungsphänomene gibt es Experten. Allerdings ist es wichtig zu wissen, wen man in welchem Fall fragen sollte.

Maschinenüberwachung nach DIN ISO 10816


Neues und modulares Schwingungsschutz und -überwachungssystem Falcon

Als Basis für die Beurteilung des Schwingungsverhaltens von Maschinen und Anlagen wird häufig die DIN ISO 10816 heran gezogen, die das Vibrationsniveau mit dem Effektivwert der Schwinggeschwindigkeit in mm/s bewertet. Der Effektivwert, auch RMS (Root Mean Square) genannt, bietet jedoch nur in seltenen Fällen eine zuverlässige Grundlage für eine Wälzlagerdiagnose, zumal sich Wälzlagerschäden gerade am Anfang nur durch sehr kleine Energiemengen in der Gesamtschwingung bemerkbar machen. Die reine Überwachung von Schwingungen nach DIN 10816 unterscheidet die Bewertungszonen A, B, C und D: A = neue Maschine, B = geeignet für Dauerbetrieb, C = nur noch begrenzte Zeit lauffähig, D = Schäden an der Maschine können entstehen. Für viele Maschinenklassen und Leistungsbereiche hält die Norm Vorgabewerte für die zulässigen Schwinggeschwindigkeitswerte pro Bereich bereit. Viele Maschinenbauunternehmen, die wälzgelagerte Maschinen, wie Pumpen, Lüfter oder Verdichter herstellen, wollen wiederum ihren Endkunden eine normgerechte Schwingungsüberwachung bieten und suchen nach preiswerten Realisierungsmöglichkeiten.

ISO 10816 mit Transmittern

Die preiswerteste Lösung die Schwinggeschwindigkeit zu messen, sind Transmitter. Transmitter erfassen alle Schwingungsanteile in festen Frequenzbereichen (typisch 3/10…1000 Hz) und bilden den gemessen Schwingungspegel als RMS Wert auf einem 4…20 mA Ausgangssignal ab. Transmitter sind aus Kostengründen typischerweise mit MEMs aufgebaut. MEMs sind für diese Anwendung gut geeignet. Vor allem sind sie preiswerter als Sensoren mit Piezo-Elementen. Nachteilig an Transmittern ist deren Eigenschaft nur einen sehr begrenzten Frequenzbereich zu betrachten. Der Bereich unterhalb von 3 Hz oder 10 Hz (je nach Bauart auch tiefer) bleibt unberücksichtigt, was im Fall sehr langsam drehender Maschinen zu gravierenden Auswirkungen führen kann. Entstehen Unwuchten – die sich in der ersten harmonischen der Drehfrequenz auswirken – bleiben diese unter Umständen unberücksichtigt, da unterhalb 3 Hz/10 Hz. Die Maschine kann bereits bedrohlich schwingen, der 4...20 mA Messwert zeigt jedoch noch keine Auffälligkeiten. Wälzlagerschäden verursachen im Anfangsstadium eher hochfrequente Signalanteile. Selbst, wenn diese Frequenzen im Messbereich des Transmitters liegen, fallen kurze Stoßimpulse im Gesamtpegel kaum auf und bleiben solange unberücksichtigt, bis eine Lagerschädigung genug Schwingungsenergie erzeugt. Das kann jedoch erst der Fall sein, wenn der Schaden ein weit fortgeschrittenes Stadium erreicht hat. Um diese Effekte zu berücksichtigen, bietet AVIBIA Transmitter mit anpassbaren Frequenzbereichen an.

ISO 10816 mit integrierter Lagerschadensanalyse


Neuer Schwingungstransmitter AV-VeffMT von Avibia mit anpassbaren Frequenzbereichen

Lagerschäden verursachen typischerweise Stoßimpulse. Ist z.B. der Außenring eines Lager durch Materialverschleiß geschädigt, muss die Kugel im Lager über diese Beschädigung ‚hinwegrumpeln‘ und erzeugt dabei jeweils einen mit Beschleunigungssensoren messbaren Stoßimpuls. Die Wiederholfrequenz dieses Stoßimpulses ist dabei sowohl von der Drehzahl als auch der Lagergeometrie abhängig, was die Auswertung komplizierter und teurer als mit Transmittern macht. Stoßimpulse beinhalten hohe Frequenzanteile. Um diese sicher zu erfassen und zu bewerten, muss das Messsignal sehr schnell abgetastet und richtig gefiltert werden. Aus dem aufbereiteten Zeitsignal werden Kennwerte gebildet. Bedeutungsvoll sind in diesem Zusammenhang Lagerschadenskennwerte, wie Curtosis, BCU- oder der k(t)-Wert, sogenannte Stoßimpulskennwerte. Diese Kennwerte liefern, über die Zeit betrachtet, einen Trend, der dem Gesundheitszustand eines Wälzlagers verdeutlicht. Wälzlager können mit Handmessgeräten in regelmäßigen Abständen geprüft oder mit fest installierten Systemen überwacht werden. Der Nachteil von Handmessungen ist der zeitliche Abstand der Einzelmessungen und der damit verbundene Personalaufwand. Routengänge an fest definierten Messtellen und automatischer Messstellenerkennung vereinfachen diese Methode, ein permanentes Monitoring ersetzen sie jedoch nicht. Für die stationäre Wälzlagerdiagnose mit Stoßimpulsmessung und kombinierter Schwinggeschwindigkeitsmessung sind modular aufgebaute Komplettlösungen verfügbar. Zum Einsatz kommen industrietaugliche, galvanisch entkoppelte Piezo-Beschleunigungssensoren in Verbindung mit Auswertungsgeräten. Mit diesen Lösungen ist mit einem Sensor parallel die normgerechte Messung der Schwinggeschwindigkeit und die Stoßimpulsüberwachung möglich. Avibia bietet mit der Serie AVIBIAline eine modulares System von 1 bis 8 Kanälen als Gesamtlösung mit passenden Beschleunigungssensoren.

Zustandsüberwachung von Wälzlagern


Avibialine – das neue modulare System zur Schwingungsüberwachung und kombinierter Lagerschadensdiagnose

In der nächsten Stufe der Wälzlagerdiagnose wird das Zeitsignal in den Frequenzbereich überführt und in Form eines Hüllkurvenfrequenzspektrum ausgewertet. Diese Methode ermöglicht eine sehr genaue Bestimmung, nicht nur der grundsätzlichen Lagerschädigung, sondern auch deren Ursache im Lager. Jedem Bauteil eines Wälzlagers, dem Außen- und Innenring, dem Käfig und den Wälzkörpern sind direkt Schadenssymptomfrequenzen zugeordnet, die sich im Hüllkurvenfrequenzspektrum je nach Ausprägung des Schadens abbilden. Das Verfahren ermöglicht fundierte Aussagen über die Ursache und Höhe einer Lagerschädigung und kann zu einer Restlaufzeitberechnung heran gezogen werden.

Die Web-Technologie hat längst Einzug in die Zustandsüberwachung gehalten. Verfügbar sind Erfassungs- und Überwachungsgeräte die direkt als IIoT-Gerät mit dynamischen Eingangskanälen und integrierter, webbasierter Visualisierungs- und Analysesoftware in die Cloud integriert werden können. Die Konfiguration und die Onlinedarstellung von Schwingungen und Kennwerten erfolgt bei diesen Geräten direkt über ausgereifte Analysediagramme und praxistaugliche Diagnosefunktionen mit dem Web-Browser. Interne Datenspeicher sorgen für Datensicherheit, autark von der Cloud. Avibia bietet das webbasierte System AVT8 an, mit dem eine Hüllkurvenanalyse und Ankopplung an eine firmenübergreifende Instandhaltungsssoftware möglich.

Schwingungsüberwachung im Ex-Bereich


Webbasierte Schwingungsmessung mit dem AVT8 von Avibia

Im Ex-Bereich oder bei schwer zugänglichen Messstellen werden bevorzugt drahtlose Überwachungssysteme eingesetzt. Solche Systeme können Maschinenschwingungen und Temperaturen synchron messen und den Maschinenzustand überwachen. Ein drahtloses System besteht aus drei Einzelkomponenten: Funksensoren, drahtlose Messwerterfassungsstation und Analysesoftware. Die Software dient der Überwachung des Maschinenzustandes in Echtzeit und ermöglicht den Anwendern, Fehler der Maschine im Voraus zu erkennen. In weit verteilten Industriearealen wird zunehmend Long Range-WAN, kurz LoRaWAN, als Übertragungsmedium für die Messsignale eingesetzt. LoRaWAN bietet die Möglichkeit mit autark arbeitenden, batteriegespeisten Sensoren große Industrieareale abzudecken. LoRaWAN eignet sich besonders für die Schwingungsmessung im Sinne von Condition Monitoring.

Motorstromanalyse als Überwachungswerkzeug

Bei Motorstromanalyse wird die Spannung und der Strom eines Elektromotors gemessen und analysiert. Im Vordergrund stehen elektrische Größen wie Leistung, cos-phi, Oberwellen, Verzerrung und Spitzenwerte. Elektromechanisch ist es jedoch so, dass sich mechanische Defekte wie Lagerschäden, Unwuchten oder Kavitation – je nach Ausmaß - auch direkt im Motorstrom abbilden und durch präzise Strom- und Spannungsmessung - quasi aus der Distanz - erfasst werden können. Solche CMS-Systeme sind für die meisten elektromotorisch angetriebenen Geräte und Generatoren geeignet. Diagnostiziert wird ein sehr breites Spektrum an elektrischen und zusätzlich mechanischen Fehlern, die nicht nur den Motor oder Generator, sondern auch die angeschlossenen Maschinen wie Pumpen, Lüfter, Kompressoren und Turbinen umfassen. Diese Systeme liefern Hinweise auf die Art und Schwere der Entwicklung von Fehlern. Für eine Untersuchung wird ein Motor mit Stromzangen und Spannungswandlern verbunden. Ein Auswertungsgerät erfasst über einen Zeitraum von etwa 30 Minuten die Messwerte, erstellt automatisch eine Maschinenanalyse und generiert daraus einen übersichtlichen Bericht, in dem die Schadenssymptome beziehungsweise der Gesundheitszustand der Maschine bewertet wird. Entsprechende Lösungen sind sowohl für den stationären als auch den mobilen Einsatz verfügbar. Der große Vorteil ist: Es kann aus der Entfernung und ohne Sensoren gemessen werden.

Intelligente Signalanalyse und Maschine Learning

In einigen Fällen reichen die hier bislang beschriebenen Verfahren nicht aus, um die Ursachen von Schwingungsproblemen zu ermitteln und diese zu überwachen. In solchen Fällen werden zusätzliche 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, auch bekannt unter "Industrial Analytics" oder "Maschine Learning". Ob Korrelationsverfahren oder tiefergehende statistische Verfahren notwendig sind, muss je nach Anwendungsfall entschieden werden.

Mit Hilfe von Industrial Analytics-Methoden ist es möglich Optimierungspotenziale in Maschinen aufzudecken, Qualitätsprobleme zu analysieren oder auch den Wirkungsgrad der Maschine zu steigern. Hinter den 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 bieten längst Möglichkeiten an die Messwerte – auch Schwingungsmesswerte – statistisch zu analysieren. Die Angebote beruhen oft auf SAAS und PAAS Konzepten. Ob ein Anwender diese Auswertung Outsourct oder das Know-How selber aufbauen und in der Hand behalten will, sollte sorgfältig abgewogen werden. Die notwendigen Auswertungsmethoden, Regeln und Algorithmen werden meist von Fachleuten (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. MQTT ist eines der Standardprotokolle, das zur Kommunikation zwischen Feldgeräten und der Cloud verwendet werden kann.

Autor: Dipl.-Ing. Frank Ringsdorf ist Geschäftsführer der Avibia GmbH in Engelskirchen


05.06.2019

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