Wie kann Condition Monitoring zur frühzeitigen Erkennung von Getriebeschäden eingesetzt werden?

Durch die kontinuierliche Analyse von Schwingungssignalen lassen sich charakteristische Schadensmuster bereits im Frühstadium identifizieren. Mit ibaPDA werden Vibrations- und Prozessdaten synchron erfasst und für die Auswertung bereitgestellt. In ibaAnalyzer können frequenzbasierte Analysen durchgeführt werden, um spezifische Defektmuster einzelnen Komponenten zuzuordnen. Dadurch wird eine zuverlässige Zustandsbewertung ermöglicht, bevor kritische Schäden auftreten.

Wie lassen sich Schwingungsdaten und Prozessdaten für präzisere Diagnosen kombinieren?

Eine isolierte Betrachtung von Schwingungsdaten führt häufig zu ungenauen Ergebnissen und erhöhten Fehlalarmraten. Durch die zeitsynchrone Erfassung von Prozessgrößen wie Drehzahl und Drehmoment mit ibaPDA können betriebsbedingte Einflüsse berücksichtigt werden. In der Analyse mit ibaAnalyzer lassen sich diese Daten korrelieren und voneinander trennen. Dies verbessert die Diagnosegenauigkeit signifikant und reduziert Fehlinterpretationen.

Wie können Fehlalarme im Condition Monitoring minimiert werden?

Fehlalarme entstehen häufig durch nicht berücksichtigte Prozesszustände oder wechselnde Betriebsbedingungen. Durch die Definition spezifischer Frequenzbänder und die Verknüpfung mit Prozessparametern in ibaAnalyzer lassen sich relevante von irrelevanten Schwingungen trennen. Zusätzlich ermöglichen historische Daten aus ibaHD-Server eine Validierung von Grenzwerten. Dadurch wird die Alarmqualität deutlich erhöht und die Anzahl unnötiger Eingriffe reduziert.

Wie unterstützt Condition Monitoring eine vorausschauende Instandhaltungsstrategie?

Durch die kontinuierliche Trendanalyse von Zustandskennwerten können Verschleißentwicklungen frühzeitig erkannt werden. Mit ibaHD-Server stehen langfristige historische Daten für diese Analysen zur Verfügung. Wartungsmaßnahmen lassen sich dadurch gezielt in geplante Stillstände integrieren. Dies reduziert ungeplante Ausfälle und optimiert die Lebensdauer kritischer Komponenten.

Wie lassen sich komplexe Antriebsstränge in Walzwerken zuverlässig überwachen?

Komplexe Anlagen erfordern eine ganzheitliche Betrachtung aller relevanten Datenquellen. Mit ibaPDA können Maschinen-, Prozess-, Material- und Qualitätsdaten synchron erfasst werden. In ibaAnalyzer werden diese Daten kombiniert analysiert, um Zusammenhänge und Ursachen für Abweichungen zu identifizieren. Nur durch diese integrierte Sichtweise lassen sich Schäden in komplexen Antriebssystemen zuverlässig erkennen.

Condition Monitoring als Frühwarnsystem vermeidet Anlagenausfälle

Intelligente Getriebeüberwachung

Mit vorausschauender Instandhaltung sind durch sensorbasierte Zustandsüberwachung erhebliche Einsparungen möglich. In den letzten Jahren hat das Condition Monitoring (CM) in industriellen Großanlagen deshalb stark an Bedeutung gewonnen.

Benefits Die Technik Verwendete Funktionen Weitere Success Stories

Durch die Erfassung und Auswertung von Vibrationen mechanischer Aggregate lassen sich erste Anzeichen bevorstehender Schäden detektieren, bevor diese zu Stillständen der Anlage und damit verbundenen Produktionsausfällen führen.

Hauptziel dieses Projekts war das frühzeitige Erkennen von Verschleißschäden in einem Walzwerk, da bei einem unerwarteten Ausfall mechanischer Komponenten im Antriebsstrang die gesamte Produktionseinheit stillsteht. Das implementierte System ist in der Lage, detaillierte Analysen komplexer Anlagen vorzunehmen, um so verlässliche Informationen zum Verschleißstand zu erstellen.

Minimierung der Stillstandzeiten

von Produktionsanlagen

Automatische Alarmierung

bei Grenzwertüberschreitung

Leichte Integration

in bestehendes iba-System

Die Technik

Das implementierte Condition Monitoring System ermöglicht es, den Tausch einer verschlissenen Komponente in die turnusmäßigen Wartungsabläufe zu integrieren und Folgeschäden durch defekte Komponenten und ungeplante Produktionsstillstände zu vermeiden. Das System analysiert hierzu die Schwingungssignale, sucht nach charakteristischen Schadensmustern und berechnet daraus den vorliegenden Schadenspegel.

In der Produktionsanlage werden bereits die Drehzahl, Drehmomente und andere Prozessgrößen der Walzgerüste mit iba-Komponenten erfasst und können in Bezug zu den Schwingungsdaten gesetzt werden. Dies verbessert die Vorhersagen um ein Vielfaches, da prozessinduzierte Schwingungen mit dem Produktionsverhalten in Beziehung gesetzt werden.

Eine Nahaufnahme von großen Metallzahnrädern und Lagern, die Abnutzung, Schmierung und mechanische Details zeigen.

Die Verknüpfung der Prozessdaten und der Abgleich mit historischen Daten ermöglicht aussagefähige Trendbetrachtungen des Langzeitverhaltens. Aufgrund ihrer mechanischen Eigenschaften erzeugt jede Getriebekomponente im Schadensfall eine charakteristische Störschwingung. Auf diese Weise lassen sich Bauteilschäden über spezifisch definierte Frequenzbänder identifizieren und somit schadhafte Komponenten verlässlich ermitteln. Dies vermeidet Fehlalarme und erlaubt eine vorausschauende Instandhaltung.

Monitoring gears the intelligent way scheme

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Nur bei gleichzeitiger Überwachung aller Maschinen-, Prozess-, Material- und Qualitätsdaten lassen sich Beschädigungen an Maschinenteilen in komplexen Produktionsanlagen zuverlässig erkennen.

Christian Gmeinwieser
Application & Consulting, iba AG

Verwendete Funktionen

Die folgenden Funktionen des iba-Systems werden in dieser Success Story verwendet.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie kann Condition Monitoring zur frühzeitigen Erkennung von Getriebeschäden eingesetzt werden?: Durch die kontinuierliche Analyse von Schwingungssignalen lassen sich charakteristische Schadensmuster bereits im Frühstadium identifizieren. Mit ibaPDA werden Vibrations- und Prozessdaten synchron erfasst und für die Auswertung bereitgestellt. In ibaAnalyzer können frequenzbasierte Analysen durchgeführt werden, um spezifische Defektmuster einzelnen Komponenten zuzuordnen. Dadurch wird eine zuverlässige Zustandsbewertung ermöglicht, bevor kritische Schäden auftreten.
Wie lassen sich Schwingungsdaten und Prozessdaten für präzisere Diagnosen kombinieren?: Eine isolierte Betrachtung von Schwingungsdaten führt häufig zu ungenauen Ergebnissen und erhöhten Fehlalarmraten. Durch die zeitsynchrone Erfassung von Prozessgrößen wie Drehzahl und Drehmoment mit ibaPDA können betriebsbedingte Einflüsse berücksichtigt werden. In der Analyse mit ibaAnalyzer lassen sich diese Daten korrelieren und voneinander trennen. Dies verbessert die Diagnosegenauigkeit signifikant und reduziert Fehlinterpretationen.
Wie können Fehlalarme im Condition Monitoring minimiert werden?: Fehlalarme entstehen häufig durch nicht berücksichtigte Prozesszustände oder wechselnde Betriebsbedingungen. Durch die Definition spezifischer Frequenzbänder und die Verknüpfung mit Prozessparametern in ibaAnalyzer lassen sich relevante von irrelevanten Schwingungen trennen. Zusätzlich ermöglichen historische Daten aus ibaHD-Server eine Validierung von Grenzwerten. Dadurch wird die Alarmqualität deutlich erhöht und die Anzahl unnötiger Eingriffe reduziert.
Wie unterstützt Condition Monitoring eine vorausschauende Instandhaltungsstrategie?: Durch die kontinuierliche Trendanalyse von Zustandskennwerten können Verschleißentwicklungen frühzeitig erkannt werden. Mit ibaHD-Server stehen langfristige historische Daten für diese Analysen zur Verfügung. Wartungsmaßnahmen lassen sich dadurch gezielt in geplante Stillstände integrieren. Dies reduziert ungeplante Ausfälle und optimiert die Lebensdauer kritischer Komponenten.
Wie lassen sich komplexe Antriebsstränge in Walzwerken zuverlässig überwachen?: Komplexe Anlagen erfordern eine ganzheitliche Betrachtung aller relevanten Datenquellen. Mit ibaPDA können Maschinen-, Prozess-, Material- und Qualitätsdaten synchron erfasst werden. In ibaAnalyzer werden diese Daten kombiniert analysiert, um Zusammenhänge und Ursachen für Abweichungen zu identifizieren. Nur durch diese integrierte Sichtweise lassen sich Schäden in komplexen Antriebssystemen zuverlässig erkennen.