Spektrumanalyse von Pressen - Grundlagen (1)

Die Spektrum- und Frequenzanalyse von Vibrationen ist nicht nur im Trend, sondern auch das effektivste Instrument zur Zustandsüberwachung von Maschinen, vorausgesetzt, dass die darin enthaltenen Informationen mit Fachkenntnissen "gelesen" werden. Während für die bisher vorgestellten Methoden zur Zustandsüberwachung von Maschinen kein speziell ausgebildetes Fachpersonal benötigt wird, erfordert die Spektralanalyse angemessene Qualifikationen und Erfahrung, um erfolgreich angewendet zu werden.

Präzise Identifizierung von Maschinenfehlern

Der Grundgedanke der Spektrumanalyse lautet wie folgt: Jede Maschine oder Maschinenkomponente (Welle, Gehäuse, Trägerelement, Lager, Scheibe usw.) als "starres" Bauteil verfügt über die grundlegende mechanische (physikalische) Eigenschaft, dass sie hauptsächlich bei bestimmten "eigenen" Frequenzen in bestimmten Richtungen schwingen kann (dh bei dieser Frequenz resoniert sie aufgrund externer Anregungen, in unserem Fall z. B. durch alternierende Kräfte aufgrund der Rotation der Maschine). Durch die Spektralanalyse des aufgezeichneten Schwingungssignals wird sichtbar, welche Frequenzen vorhanden sind. Die Schwingungsfrequenzen können jedoch bestimmten Maschinenkomponenten und typischen Maschinenfehlern zugeordnet werden, unter Berücksichtigung der aktuellen Maschinendrehzahl. Durch die Spektrumanalyse von Vibrationen können die Fehler einzelner Maschinenelemente genau identifiziert werden, und es kann festgestellt werden, ob ein Einstellungs- oder Auswuchtfehler vorliegt. Diese Methode kann beispielsweise bei einem Lagerfehler genau zwischen einer inneren und äußeren Ring- oder Korbbeschädigung unterscheiden. Durch die Messung der elektrischen Parameter von Elektromotoren können sogar elektrische Fehler (einschließlich Brüche der Rotoren von Asynchronmotoren) identifiziert werden. Durch die Spektrumanalyse von Maschinenvibrationen kann bereits vor Reparaturen genau festgestellt werden, was zu tun ist. Dadurch können erhebliche Einsparungen bei Teilen und Arbeitszeit erzielt werden, und zudem kann beim Reparieren nicht so offensichtlicher - aber ebenfalls vorhandener - Fehler nicht vergessen werden. Darüber hinaus kann die Wirksamkeit von Reparaturen sehr schnell und genau überprüft werden, indem die Spektren der Messungen vor der Reparatur und nach der erneuten Inbetriebnahme verglichen werden. Die Zuverlässigkeit der so reparierten und überprüften Maschinen steigt erheblich bei sinkenden Wartungskosten. Was verbirgt sich also hinter der Spektrumanalyse?

Definition der Frequenz

Eine der wichtigsten physikalischen Größen, die der Spektrumanalyse zugrunde liegt, ist die Frequenz. Im täglichen Leben begegnen wir der Frequenz am häufigsten als Ausdruck der Tonhöhe, als Qualitätsmerkmal von Musikwiedergabegeräten, als Maß für die Bildwiederholfrequenz von Fernsehgeräten oder im Zusammenhang mit der Periodizität der Spannung im Stromnetz, was in jedem Fall die Anzahl der Wiederholungen eines periodischen Phänomens in einer Zeiteinheit bedeutet. Dies gilt auch für die Maschinenvibrationen, da es sich um alternierende - periodische - Bewegungen handelt: Die Frequenz drückt die Anzahl der vollständigen (hin und her) Schwingungsbewegungen pro Zeiteinheit aus. Dies gilt natürlich nur, wenn die betreffende Vibration rein sinusförmig ist. Als Beispiel sind zwei Zeitkurven auf der folgenden Abbildung zu sehen, die die gleiche Amplitude haben, sinusförmig sind, aber unterschiedliche Frequenzen aufweisen.

Die in der Praxis messbaren Maschinenvibrationen sind aufgrund ihrer Natur komplex, da am Messort (z. B. am Lagergehäuse) gleichzeitig Schwingungen unterschiedlicher Frequenzen und Amplituden aufgrund von Unwuchten, Achsausrichtung, Lagerfehlern und anderen Problemen anderer Maschinenelemente auftreten. Wenn wir die Frequenzen im gemessenen Signal kennen möchten, müssen wir das Signal in elementare sinusförmige Bestandteile (Grundschwingungen) zerlegen - also eine Frequenzanalyse (auch bekannt als Spektrumanalyse) durchführen.

Grundlage der Spektrum- und Frequenzanalyse

Betrachten wir ein Maschinen-Vibrationssignal, wie es z. B. an einem Lüfterlagergehäuse gemessen werden kann.

Das obige Zeitdiagramm veranschaulicht eine komplexe Vibration, die an einem Lüfterlagergehäuse gemessen werden kann. Dieses Zeitdiagramm wird in elementare sinusförmige Komponenten zerlegt und anstelle des Zeitbereichs im Frequenzbereich als Frequenzspektrum (auch als Schwingungsspektrum bezeichnet) dargestellt, wie in der untenstehenden Abbildung illustriert. Mathematisch kann das auf dem Diagramm dargestellte Ergebnis durch Anwendung der schnellen Fourier-Transformation (FFT) erhalten werden. Diese Methode bildet im Grunde die Grundlage für nahezu jedes Spektrumanalyse-, Maschinen- oder Schwingungsanalysegerät, das in der Lage ist, digitale Zeitmessungen in spektrale Form auszuwerten und darzustellen.

Das im vorherigen Diagramm in ein Spektrum transformierte Zeitbereichssignal bestand aus drei sinusförmigen Komponenten, von denen jede durch eine unterschiedliche Amplitude und Frequenz charakterisiert ist. Durch die Anwendung der FFT werden diese "elementaren" Sinussignale im Spektrum separat sichtbar, jeweils in Form einer vertikalen Linie, deren Position auf der Frequenzachse die Frequenz der Sinuskomponente und deren Länge deren Amplitude repräsentiert.

Verbreitete Frequenzeinheiten in der Maschinendiagnose

Die am häufigsten verwendete Frequenzeinheit bei der Skalierung der Frequenzachse des Spektrums ist das Hertz oder Hz (zu Ehren des französischen Wissenschaftlers Hertz, der die Häufigkeit eines periodischen Ereignisses pro Sekunde ausdrückt. Das Hz entspricht also 1/s. Hz = 1/s (Sekunde). Da in der Maschinendiagnose davon ausgegangen werden muss, dass die stärkste Schwingungsanregung bei der Drehzahl - also bei der Rotationsfrequenz - auftritt, die durch ein rotierendes Bauteil bei dieser Frequenz verursacht wird, und die meisten typischen Maschinenfehler (mechanischen Ursprungs) mit der Rotationsfrequenz (oder deren ganzzahligen Vielfachen) zusammenhängen, ist die Skalierung der Frequenzachse in "Umdrehungen pro Minute" ebenfalls verbreitet. Die Skalierung in Umdrehungen pro Minute hat jedoch den Nachteil, dass sie sehr groß ist, daher müssen möglicherweise störende Zahlen auf der Achse angezeigt werden. Zur Vermeidung dessen wird häufig eine Skalierung mit Vielfachen der Drehzahl angewendet. In der englischen Literatur wird dies als "order" bezeichnet {siehe das folgende Zahlenbeispiel}. Beispiel für die Angabe von Vielfachen der Drehzahl von 3000 U/min

Drehfrequenz	50 Hz	= 3 000 U/min	= 1 (order)
Zweifache Drehfrequenz	100 Hz	= 6 000 U/min	= 2 (order)
Zehnfache Drehfrequenz	500 Hz	= 30 000 U/min	= 10 (order)

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

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