Surveillance des vibrations en temps réel

Le module ibaInSpectra Expert surveille et analyse les vibrations dans le spectre de fréquence, qui a été généré en utilisant une analyse FFT. Il peut être utilisé pour une large gamme d'applications grâce au haut niveau de flexibilité et de polyvalence du module.

Module polyvalent pour l'analyse individuelle des vibrations

Dans le module expert, les bandes de fréquences à surveiller peuvent être définies librement, aussi bien de manière statique que dynamique en fonction d'autres mesurandes. Les paramètres suivants sont déterminés pour chaque bande de fréquence à la suite de l'analyse : Crête, RMS (Root Mean Square), fréquence de crête, phase et facteur de crête. Des valeurs caractéristiques librement configurables peuvent être calculées sur la base de ces paramètres. En outre, il est possible de définir deux limites (alerte, alarme) pour les valeurs caractéristiques ou les paramètres de bande individuels. Outre les valeurs du domaine des fréquences, d'autres valeurs sont déterminées dans le domaine temporel du signal, telles que le minimum, le maximum, la moyenne, la valeur efficace ou le facteur de crête.

Les calculs pour l'analyse peuvent être ajustés individuellement, sauvegardés en tant que profils et réutilisés. En particulier, le type de capteur, le type de spectre et les paramètres de calcul FFT, tels que le nombre d'échantillons, la forme de la fenêtre ou le facteur de chevauchement, peuvent être réglés. Différentes méthodes de calcul de la moyenne sont également disponibles, telles que l'option de détriplement afin de compenser une lente dérive de la valeur mesurée.

Analyse de l'ordre et calcul de l'enveloppe

Dans le profil de calcul du module ibaInSpectra Expert, l'utilisateur peut sélectionner un signal de vitesse pour rééchantillonner le signal d'entrée en fonction de la vitesse de rotation. Ce signal de vitesse peut être un train d'impulsions, un compteur d'impulsions ou une valeur de vitesse absolue. Avec le rééchantillonnage, l'analyse de l'ordre pour les changements de vitesse est affichée d'une manière beaucoup plus complète qu'avec le changement d'échelle de l'axe des x. Ce qui rend ibaInSpectra unique, c'est qu'il filtre les effets d'aliasing qui se produisent lors du rééchantillonnage, quelle que soit la vitesse de rotation.

De plus, les signaux peuvent être prétraités avec le module ibaInSpectra Expert. Ainsi, les signaux de vibration peuvent être filtrés et des précalculs mathématiques peuvent être effectués, par exemple un calcul d'enveloppe avec des filtres passe-bande librement configurables. Les paramètres des profils de calcul sont énumérés dans le tableau.

Alerte et alarme

Les seuils d'alerte et d'alarme peuvent être configurés dans chaque bande de fréquence définie afin de garantir la fiabilité des alarmes. Dès qu'une valeur limite est dépassée, des signaux binaires correspondants sont activés. Ces signaux peuvent également être mis à la disposition d'autres systèmes pour la signalisation ou pour des interventions dans le contrôle de processus via les interfaces de sortie de l'ibaPDA.

Le module Auto-Adapting permet de détecter très tôt les dommages subis par les machines, les réducteurs et les moteurs, ainsi que les changements de qualité dans les vibrations du processus. Le module d'auto-apprentissage InSpectra offre une protection optimale des systèmes grâce à une surveillance automatique en temps réel à l'aide de valeurs de référence apprises.

Détecter les dommages à un stade précoce

Le module d'auto-adaptation est capable d'utiliser une série de spectres pour apprendre à quoi devrait ressembler le spectre idéal. Le spectre de référence peut être appris pour différents états du processus, qui se rapportent par exemple à différentes vitesses, matériaux ou zones de charge, etc. ibaInSpectra étant intégré de manière transparente dans ibaPDA, la connectivité complète d'ibaPDA est disponible pour acquérir tous les signaux de processus possibles dans un système et les utiliser pour définir les états.

La comparaison avec le bon état et la quantification de l'écart permettent à l'utilisateur de détecter des changements dans le comportement du processus à un stade particulièrement précoce, avant que des problèmes de qualité ne surviennent. Le module d'adaptation automatique identifie également les plages présentant les écarts les plus importants.

Apprentissage et surveillance

Au lieu de devoir configurer manuellement une analyse de fréquence pour certaines plages, toutes les plages du spectre sont prises en compte dans le module d'adaptation automatique. Au cours de ce processus, le spectre peut être divisé individuellement en un nombre quelconque de plages. Pendant la phase d'apprentissage, les valeurs caractéristiques sont calculées et apprises pour toutes les plages du spectre, et un spectre de référence est déterminé à partir de ces valeurs. Dans la phase de surveillance, le module d'adaptation automatique compare le spectre actuel au spectre de référence. Comme le module Auto-Adapting est basé sur le module ibaInSpectra Expert, il offre les mêmes options étendues pour la configuration des paramètres de calcul FFT dans les profils et le prétraitement des signaux.

Les écarts autorisés peuvent être configurés individuellement. Pour les alertes et les alarmes, des limites en pourcentage peuvent être définies par rapport à un spectre de référence maximal ou moyen.

Des valeurs caractéristiques convaincantes

Le module d'auto-adaptation calcule des valeurs caractéristiques significatives pour chaque état :

• Delta absolu : Différence totale entre le spectre réel et les valeurs seuils du spectre de référence.
• Delta relatif : Différence relative en pourcentage entre le spectre réel et les valeurs seuils du spectre de référence.
• Fréquence centrale, différence relative et valeur de crête pour les plages dans lesquelles les différences les plus importantes se produisent entre le spectre réel et le spectre de référence.

Le module ibaInSpectra Orbit surveille le mouvement de l'arbre dans les paliers lisses, entre autres, permettant une surveillance et une évaluation fiables de l'état de la machine. Pour un calcul stable des paramètres, même à des vitesses différentes, les signaux d'entrée sont échantillonnés en fonction de la vitesse.

Calcul des valeurs caractéristiques dépendant de la vitesse

Cette méthode permet non seulement d'obtenir des résultats fiables dans toutes les conditions, mais aussi de calculer la moyenne de l'orbite sur plusieurs révolutions. Une valeur moyenne peut être calculée (linéaire) ou les valeurs maximales de l'angle de rotation correspondant sont évaluées (peak hold).

Les valeurs caractéristiques les plus importantes calculées par le module ibaInSpectra Orbit sont : Orbit counter (nombre d'orbites calculées), X/Y (position actuelle de l'arbre), Centerline X/Y (position du centre de l'arbre), Peak to peak max(S(p-p)max, distance maximale entre deux points de l'orbite), Angle pic à pic max (angle du S(p-p)max), Angle pic à pic max de l'arbre (angle de rotation de l'arbre sur lequel se produit le S(p-p)max par rapport à la référence de phase), Excentricité (excentricité de l'arbre), Distance au jeu (distance minimale de l'arbre par rapport au cercle de jeu (coussinet)).

Une meilleure compréhension grâce à une visualisation flexible

La vue d'orbite offre plusieurs possibilités d'ajuster la visualisation du mouvement de l'arbre de manière individuelle. Ainsi, le mouvement de l'arbre peut être visualisé en incluant la référence de phase. En outre, l'historique du mouvement du centre de l'arbre peut être affiché sur une période donnée. Une autre option consiste, par exemple, à afficher différents niveaux d'accélération lors du démarrage de la machine. Pour améliorer la compréhension du mouvement, le diamètre de l'espace libre, le sens de rotation, la position des capteurs et la position de la référence de phase peuvent être affichés.

Analyse détaillée hors ligne avec fonction de lecture

Pour une analyse détaillée hors ligne, les données enregistrées peuvent être ouvertes avec les profils de calcul dans ibaAnalyzer-InSpectra. Les mouvements de l'arbre peuvent être analysés ultérieurement et comparés à d'autres données du processus pour identifier les corrélations. En outre, le comportement peut être reproduit à certains moments grâce à la fonction de lecture.

Le module ONNX peut être utilisé pour appliquer des modèles d'IA dans ibaInSpectra. Cela permet un déploiement facile des modèles ONNX dans ibaPDA et une surveillance en direct de toutes les données de mesure.