Produktionstrend 2009/01-02, Technische Diagnoseabteilung

"Anstatt Feuerlöschen und Großreparaturen"

Zustandsabhängige Instandhaltung mit Schwingungsdiagnose (VIII.)

Die Spektralanalyse von Vibrationen ist das derzeit effektivste Werkzeug zur Maschinenzustandsüberwachung. Um die Frequenzspektren zu verstehen, müssen wir davon ausgehen, dass jeder Frequenzgipfel bzw. jede Kombination von Frequenzgipfeln die entsprechende - mechanisch erklärliche - alternierende Kraft in der Maschine aufweist.

Verbreitete Frequenzeinheiten in der Maschinendiagnose

Die am weitesten verbreitete Frequenzeinheit zur Skalierung der Spektrum-Frequenzachse ist das Hertz (Hz, benannt nach dem französischen Wissenschaftler Hertz). Dies drückt die Häufigkeit eines periodischen Ereignisses pro Sekunde aus, d. h. 1 Hz = 1 Ereignis/s. Da in der Maschinendiagnose davon ausgegangen werden muss, dass die stärkste Vibrationsanregung bei der Drehzahl - also der Rotationsfrequenz - auftritt, aufgrund des rotierenden Rotorteils bei dieser Frequenz, und die meisten typischen Maschinenfehler (mechanischen Ursprungs) mit der Rotationsfrequenz (bzw. ihren ganzzahligen Vielfachen) verbunden sind, ist die Skalierung der Spektren-Frequenzachse auch in Umdrehungen pro Minute (U/min) verbreitet. Die Skalierung nach U/min hat jedoch den Nachteil, dass oft - störend - sehr hohe Werte angezeigt werden. Zur Behebung dieses Problems wird häufig eine Vielfache-Skalierung der Umdrehungszahlen verwendet. In der englischen Literatur wird dies als "order" (Ordnung) bezeichnet. Beispiel: Bei 3000 U/min: Drehfrequenz 50 Hz = 3000 U/min = 1. Ordnung (erste Ordnung) doppelte Drehfrequenz 100 Hz = 6000 U/min = 2. Ordnung (zweite Ordnung) zehnfache Drehfrequenz 500 Hz = 30000 U/min = 10. Ordnung (zehnte Ordnung) Die während des Betriebs von Rotationsmaschinen erzeugten alternierenden Kräfte verursachen periodische Vibrationen. Jedes strukturelle Element hat unterschiedliche mechanische (physikalische) Eigenschaften - verschiedene Steifigkeiten, Dämpfungen, Eigenfrequenzen - und die gesamte Maschinenstruktur kann als gedämpftes, mehrachsiges System modelliert werden, das den auftretenden dynamischen Kräften unterliegt.

Da Informationen über die internen Kräfte einer Maschine nur schwer zu erhalten sind, muss die Untersuchung der Maschine anhand der von außen messbaren Vibrationen erfolgen. Dabei hilft die Spektralanalyse von Zeitdaten am meisten, da die so "sichtbar gemachten" Vibrationskomponenten nur daraufhin überprüft werden müssen, ob ihre Frequenzen mit den für die Maschinenteile und bestimmte Maschineneinstellfehler charakteristischen Frequenzen übereinstimmen. Diese werden als sogenannte Fehlerfrequenzen bezeichnet, die eindeutig definiert sind und für die meisten Einstellfehler und Schäden an Maschinenelementen gelten.

Maschinendiagnose basierend auf Fehlerfrequenzen

Um die Frequenzspektren zu verstehen, müssen wir davon ausgehen, dass jeder Frequenzgipfel bzw. die Kombinationen von Frequenzgipfeln die entsprechende - mechanisch erklärliche - alternierende Kraft in der Maschine aufweisen. Um die mechanische Erklärung zu verstehen, müssen wir die Struktur der Maschine und die daraus resultierenden Zusammenhänge kennen. Obwohl es große Unterschiede in Konstruktion, Betrieb und Verhalten von Maschinen gibt, können aufgrund geometrischer oder physikalischer Zusammenhänge allgemein gültige Definitionen für die meisten Fehlerphänomene gegeben werden, da die zu erwartenden Vibrationsfrequenzen aufgrund geometrischer oder physikalischer Zusammenhänge berechnet werden können. Es ist sehr wichtig zu beachten, dass die Frequenz der meisten Fehler von der Drehzahl abhängt. Daher ist es unerlässlich, die Drehzahlen der Maschine zu kennen, um eine eindeutige Analyse der Frequenzspektren durchzuführen. Unsere Tabelle enthält die erwarteten (typischen) Vibrationsfrequenzen bei häufig auftretenden Fehlerphänomenen, angegeben in Vielfachen der Drehzahl, wobei das dominante Merkmal hervorgehoben wird. Typische Vibrationsfrequenzen bei häufigen Fehlerphänomenen Unwucht: 1-fache Drehfrequenz Wellenausrichtungsfehler: 1-, 2-, 3- (4-) fache Drehfrequenz Spiel, mechanisches Spiel: 1-, 2-, 3-, 4-, 5- (6-, 7-, 8-, 9-) fache Drehfrequenz Zahnfehler (Zahnräder): 1-, 2-, 3-fache Zahnzahl×Drehfrequenz Schaufelfehler (Lüfter, Pumpe): 1-, 2-, 3-fache Schaufelzahl×Drehfrequenz Riemenfrequenz (Riemenantrieb): basierend auf den geometrischen Abmessungen der Riementrommeln, der Riemenlänge und der Drehfrequenz berechnet Wälzlagerfehler: basierend auf den geometrischen Abmessungen des Lagers und der Drehfrequenz berechnet Elektrische Fehler des Elektromotors: 2-fache Netzfreq

Da anhand der Tabelle sehr gut bestimmt werden kann, welche Frequenzvibrationen bei welchem Fehler je nach Maschinenstruktur zu erwarten sind, unterstützt die Mehrheit der Diagnosesoftware die diagnostische Arbeit durch grafische Darstellung der Fehlerfrequenzen: Es muss nur überprüft werden, ob die gezeichneten Fehlerlinien mit den Spektrumspitzen des gemessenen Vibrationszeichens übereinstimmen.

Natürlich können Softwarelösungen nach denselben Prinzipien auch Listenfehlerberichte mit textuellen Annahmen erstellen und durch Expertenprogrammmodule Maschinenfehler mit einer Sicherheit von bis zu 80-95 Prozent entdecken und textuell auswerten. Lassen Sie uns jedoch noch einen Moment im Bereich der "Fußgängermethode" bleiben...

Bedeutung der Parameter

Verschiebung, Schwingungsgeschwindigkeit oder -beschleunigung

Während wir bei der Breitband-Schwingungsmessung ausgehend von Standards wussten, dass der für den Maschinenzustand charakteristische Schwingungspegel in Schwingungsgeschwindigkeit bestimmt werden muss, wird das hochfrequente Rauschen des Wälzlagers jedoch üblicherweise in Schwingungsbeschleunigung gemessen - bei der Spektralanalyse müssen wir entscheiden, in welcher physikalischen Einheit wir die Schwingungen darstellen möchten. Unsere Entscheidung hängt davon ab, ob wir die nieder- oder hochfrequenten Komponenten derselben Schwingung betrachten möchten. Aufgrund des Frequenzbezugs kann nicht der gesamte Frequenzbereich so dargestellt werden, dass alle Komponenten gleichermaßen in dieser Einheit skaliert gut sichtbar sind.

Die Beziehung ist jedoch sehr einfach: Niederfrequente Schwingungskomponenten lassen sich effektiv in Verschiebung, mittlere Frequenzbereiche in Schwingungsgeschwindigkeit und hochfrequente Schwingungen in Schwingungsbeschleunigung darstellen. (Eine Darstellung, die alles auf einmal zeigt, jedoch schwerer lesbar ist, ist die logarithmische Skalierung, die kleine Amplituden grafisch vergrößert.) Die typischen Frequenzbereiche für die Signaldarstellung zeigt die Abbildung.

Auflösung, Anzahl der Spektrallinien, Frequenzbereich, Mittelung, Messzeit

Nicht zufällig werden diese Parameter gleichzeitig erwähnt, da sie eng miteinander verbunden sind. Die spektrale Auflösung gibt den Frequenzabstand zwischen den Spektrallinien an, kurz gesagt, die Breite der Linien. Je kleiner, desto besser können benachbarte Fehlererscheinungen in der Frequenzspitze voneinander getrennt werden. Die Anzahl der Spektrallinien ist ein Merkmal der spektralen Auflösung des Instruments. Basierend auf dem einstellbaren Frequenzbereich kann die kleinste Linienbreite berechnet werden.

Um ein gewünschtes Spektrum aufzuzeichnen, müssen die Gesetze der Signaldigitalisierung und Spektralanalyse erfüllt sein: Die Fourier-Transformation erfordert die doppelte Anzahl von Zeitpunkten im Signal gegenüber der Anzahl der Spektrallinien, die dargestellt werden sollen. Um Verzerrungen aufgrund von Unterabtastung zu vermeiden, muss jedoch auch das Shannon-Gesetz eingehalten werden, wonach das Signal für die höchste gewünschte Frequenz mindestens doppelt so lange wie das Signal aufgezeichnet werden muss. Die meisten Handmessgeräte verwenden eine 2,5-fache Abtastung, um das Shannon-Theorem zu erfüllen.

Die Zeit, die für eine Spektrummessung benötigt wird, ergibt sich wie folgt: t_mérés = Anzahl der Spektrallinien × 2 /f_max x 2,5 Um Zeit nicht unnötig zu verschwenden, sollten wir darüber nachdenken, was wir messen möchten: Eine übermäßige Erhöhung der Auflösung (Breite der Spektrallinien) oder die Auswahl einer zu niedrigen oberen Grenzfrequenz verlängert ebenfalls die Messdauer. Bei der Auswahl der Auflösung muss überlegt werden, was die Frequenzdifferenz zwischen den beiden am nächsten beieinander liegenden Fehlererscheinungen am jeweiligen Messpunkt sein könnte. Die Linienbreite sollte auf die Hälfte - im besten Fall auf ein Fünftel - eingestellt werden. Die obere Grenzfrequenz muss je nach Art und Drehzahl der zu messenden Maschine eingestellt werden. Auf die detaillierten Regeln hierfür werden wir in den nächsten Teilen unserer Artikelserie eingehen. Zur Rauschunterdrückung (zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses) werden mehrere Spektren üblicherweise gemittelt. (Die Methoden zur Mittelung werden in einem späteren Artikel behandelt.) Mathematisch ist bewiesen, dass diese Spektren nicht unbedingt nacheinander aufgezeichnet werden müssen, sondern auch bei einer Überlappung von bis zu 67 Prozent ohne Informationsverlust aufgezeichnet werden können. Beispiel: Die Bestimmung der Messzeit unter folgenden Bedingungen: 8 Spektren werden gemittelt (67% Überlappung), 6400 Linien, fmax=3200 Hz (daher ergibt sich die Spektrumauflösung von 0,5 Hz aus fmax und der Anzahl der Spektrallinien).t_mérés = 8 × 67% × 6400 Hz × 2 / (3200 Hz × 2,5) = 8,576 s Zu beachten ist, dass diese Zeit geräteunabhängig ist und keinesfalls verkürzt werden kann, da dies mathematisch notwendig ist. Der Unterschied in der Geschwindigkeit der Geräte liegt darin, wie die automatische Messbereichseinstellung, die Offsetkompensation und die Signalverarbeitung- und Darstellungsalgorithmen implementiert werden. Diese Zeitanforderungen sind zusätzlich zur berechneten Zeit zu verstehen.

Diagnose von Schwingungen basierend auf Spektralanalyse

Wie bereits erwähnt, müssen wir zur Verständnis der Schwingungsspektren davon ausgehen, dass für jeden Frequenzgipfel bzw. für Kombinationen von Frequenzgipfeln entsprechende - mechanisch erklärbar - alternierende Kräfte in der Maschine vorhanden sind. Wenn wir die mechanische Erklärung finden, sind wir den erforderlichen Korrekturen bereits sehr nahe gekommen. Ein Frequenzspektrum kann wie in der Abbildung dargestellt erscheinen.

Jedes Spektrum enthält eine Vielzahl von Frequenzgipfeln, was das Diagramm auf den ersten Blick kompliziert erscheinen lässt. Mit systematischer Auswertung wird jedoch schnell "Klarheit geschaffen". Um die Natur der Vibrationen und deren Ursache herauszufinden, sollten wir in der Regel mit der Analyse des im Spektrum enthaltenen größten Amplitudenfrequenzgipfels oder der dominanten Gruppe von Gipfeln (harmonische Frequenzgipfel) beginnen. Es ist sehr hilfreich, wenn wir die typischen Schwingungsspektren häufiger Maschinenfehler kennen, da wir diese mit dem realen Spektrum vergleichen müssen. Im nächsten Abschnitt werden wir uns mit dem spektralen Erscheinungsbild der häufigsten Maschinenfehler befassen.

Rahne Eric (PIM Kft.) pim-kft.hu, gepszakerto.hu

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