Optimierung eines Condition Monitoring Systems
mit ibaInSpectra und ibaRotate
Ein Condition Monitoring System (CMS) soll den Verschleiß zweier Motoren überwachen. Das CMS berechnet hierzu in regelmäßigen Abständen zu bestimmten Messbedingungen Kennwerte, die als Zustandsindikatoren der einzelnen Bauteile dienen, und zeichnet diese als Langzeittrend auf.
Nach einer Testphase zeigt sich, dass auf Grund der Gegebenheiten vor Ort die standardmäßigen Berechnungen und Einstellungen des CMS keine verlässlichen Kennwerte für die Verschleißerkennung lieferten. Diesem Phänomen galt es nun, auf den Grund zu gehen. Mit den iba-Tools zur Schwingungsanalyse wurden deshalb die aufgezeichneten Trends und Rohdaten genauer analysiert, um das Condition Monitoring System so anzupassen, dass es zuverlässige Kennwerte liefert.
Vorteile
Automatisierte Berechnung
von Kennwerten
Optimales Verständnis
durch Kombination von Prozess und Schwingungsanalyse
Ursachenanalyse
für eine proaktive Instandhaltung
Die Technik
In den Langzeittrends stiegen die Kennwerte zu manchen Zeitpunkten um mehr als Faktor 10 an. Dabei war jeder Kennwert zu anderen Zeitpunkten betroffen. Ein zeitlicher Zusammenhang war nicht zu erkennen. Die Darstellung der Kennwerte als X/Y-Diagramm in ibaAnalyzer zeigte jedoch deutliche Auffälligkeiten. Die berechneten Kennwerte wurden dabei nach der Geschwindigkeit, zu der sie aufgezeichnet wurden, sortiert dargestellt. Im X/Y-Diagramm war nun zu erkennen, dass bestimmte Kennwerte besonders in speziellen Geschwindigkeitsbereichen erhöht waren.
Deshalb wurden die Rohdaten einer DAT-Datei genauer auf geschwindigkeitsunabhängige Frequenzen untersucht. Tatsächlich war in ibaRotate eine hohe Frequenz inklusive zweier Harmonischer erkennbar. Deren Ursache ließ sich zwar klären, jedoch aus technischen Gründen nicht beheben.
Christian Reinbrecht
Produktmanager,
iba AG