如何在不同的运行状态下可靠地实施状态监测？

在各种运行条件下，传统的基于振动的方法往往会遇到局限，因为相关信号可能难以检测和比较。通过使用ibaPDA将振动数据与工艺数据相结合，可以整合额外的背景信息。这使得即使在关键运行工况下，也能进行可靠的状态评估。关键要求是对所有相关数据源进行时间同步的采集和评估。

在状态监测中，如何考虑不同的运行状态？

差异化评估需要根据运行模式对数据进行分别分析。通过使用子趋势，可以针对不同状态（如负载运行或空转）分别计算和监控关键绩效指标（KPI）。ibaPDA 提供了进行情境分析所需的工艺数据。这有助于进行更精确的诊断，并减少误判。

如何确定更换部件的最佳时机？

最佳更换时机是基于对磨损趋势及其随时间变化的持续分析得出的。通过使用ibaPDA进行长期数据采集，可以在早期阶段发现并评估相关变化。趋势分析与专家评估相结合，能够对剩余使用寿命做出有依据的预测。这使得维护工作能够与计划停机时间相协调。

过程数据在复杂系统的振动诊断中发挥什么作用？

过程数据对于正确解读振动信号至关重要，尤其是在运行条件变化的情况下。ibaPDA 能够实现控制数据和传感器数据的时间同步采集。这使得不同运行状态能够被清晰识别并纳入分析。因此，诊断精度得到了显著提升。

如何通过数据驱动的维护策略避免计划外停机？

通过早期发现磨损迹象和持续的状态监测，可以及时识别关键状况的变化。ibaPDA 为趋势分析和预警提供了必要的数据基础。基于这些洞察，可以主动规划维护工作。这不仅降低了非计划停机的风险，还能持续提高工厂的可用性。

确定更换磨损部件的最佳时机

一个复杂的机械设备安装了状态监测系统。在安装软件程序后的第一年，已经正确诊断出一些磨损损坏的情况，并在计划停机期间更换了相关部件。2017 年夏天，该系统报告了一个非常关键的设备出现的首次磨损迹象。传统系统无法检测到此类损坏，而这一先进系统则可以及早检测并精确跟踪磨损状况。在此基础上，可以确定更换磨损部件的最佳时间。

项目

Salzgitter Flachstahl 是 Salzgitter 集团最大的钢铁子公司，也是欧洲领先的钢铁制造商之一。

"维护工程师 Rebecca Dittkrist 说："为了生产出高质量的钢材产品，我们在制造和深加工方面采用了最先进的生产技术。

例如，他们操作的是轧机的 42 立方米主齿轮箱。单级齿轮箱的额定负载为 14 兆瓦，额定转速为每分钟 32 转。状态监测系统利用振动测量来检测早期磨损。然而，只有在转速超过每分钟 60 转时，振动加速度测量才能提供可靠的结果。萨尔茨吉特的齿轮箱在这一极限值下仍有近 50%的磨损，但仅限于滚动运行时。

复杂问题的解决方案

对于任何状态监测系统来说，具备这些规格的系统都是一项挑战。过程数据处理对于可靠运行至关重要。在此应用中，相关信息完全分布在不同的运行模式中，这给传统的状态监测系统带来了难题。 iba AG 的解决方案是：子趋势。它们能够收集不同运行条件下的数据，这些数据相互分离，并分别报警。具体而言，这意味着该系统既能评估低速高负荷的情况，也能评估高速无负荷的情况。每种运行模式的所有特征值都是单独确定的。

在巨大的主齿轮箱中只安装了四个振动传感器。上端、下端、驱动端和输出端各安装一个传感器，定位轴承上安装双传感器，可测量径向和轴向振动。不过，传感器的数量并不取决于受监测部件的数量，而是取决于齿轮箱的尺寸，因为振动不可能毫无阻碍地通过材料传播。"海因茨尔工业系统公司状态监测销售经理 Herwig Eichler 解释说："这里安装的监测装置与市面上的系统不同，它直接与ibaPDA过程数据记录系统通信。在过去的 15 年中，ibaPDA几乎已成为金属行业的标杆。这主要归功于与自动化系统的丰富接口。这种连接至关重要，因为如果没有过程数据，就很难区分轧制和校准操作。

Two broken metal components and a large arrow pointing to data analysis on a screen.

更换变速箱的最佳时机

就在最终更换变速箱前不到两年的时间里，iba系统首次发现了变速箱磨损的迹象。这最初令人难以置信，因为变速箱的设计使用寿命远远超过 20 年，而在发现最初的磨损迹象时，变速箱尚未运行 6 年。因此，我们还使用市售系统进行了对比测量。该系统也检测到了快速运转的传动轴轴承的磨损，也被评为 "明显"，但不是 "严重"。但是，该系统未能检测到缓慢旋转的输出轴上的滚动体上更为严重的磨损。然而，在 iba 系统中，磨损的迹象清晰可见，并在稳步增加。

对于其他机组，可能会决定在下一次计划停机时进行更换。然而，在计划停机期间更换齿轮箱需要十个工作日。另一方面，如果齿轮箱在生产过程中发生故障，则意味着需要更长的计划外停机时间，因为首先需要采购必要的备件和设备。我们在每周的会议上对当前状况进行评估，并不断更新对剩余使用寿命的评估。"我们一次又一次地咨询振动专家网络的专家。他们积极支持我们确定正确的更换时间，"Günter Spreitzhofer 补充道："2017年10月，我们共同决定暂时可以继续运行到2018年5月"。

"萨尔茨吉特公司的案例是完美维护战略的典范"。

7 个月后，磨损明显加剧，但速度非常缓慢。因此，2018 年 5 月决定将更换时间再推迟六个月。这一决定也是基于对磨损发展情况的持续监测，以及在发生关键变化时提前半年停机的选择。9 月，所有相关专家得出结论，齿轮箱肯定必须在下一次停机期间更换。正如预测的那样，磨损严重的滚动轴承继续工作了两个月。最终，齿轮箱在下一次计划停机时被更换。随后，车间对齿轮箱进行了检查，以确定其是否真的损坏。在拆卸轴承时，损坏的滚动体断裂，传动轴轴承内圈的损坏也清晰可见。这证明更换的时机选择得恰到好处。这一成功的基础是强大的状态监测系统，该系统通过考虑相关过程数据，结合振动诊断和维护计划领域资深专家的专业知识，提供可靠和及时的警报。

Günter Spreitzhofer 和 Herwig Eichler 对此表示赞同："Salzgitter 案例是完美维护战略的典范。所有相关方携手合作，机械维护和振动专家之间的沟通堪称典范。只有在这样的条件下，状态监测系统才能发挥其优势，提供最佳效益"。

我们依靠最先进的生产技术来制造和深加工优质钢材产品。

丽贝卡-迪特克斯特
维修工程师，Salzgitter Flachstahl GmbH

User interface with details on the project

进行比较测量

(1) 2017 年 6 月：警告包络电平笼（仅在校准期间可见）
(2) 2018 年 4 月：包络电平下降，FFT 电平略有上升
(3) 2018 年 7 月：包络电平显著增加，FFT 电平略有增加
(4) 2017 年 1 月的 FFT 频谱：无可见磨损
(5) 2017 年 6 月的 FFT 频谱：
(6) 2018 年 4 月的 FFT 频谱：可检测到的滚动体缺陷频率
(7) 2018 年 6 月的 FFT 频谱：保持架和滚动体的缺陷频率进一步增加

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常见问题 (FAQ)

如何在不同的运行状态下可靠地实施状态监测？: 在各种运行条件下，传统的基于振动的方法往往会遇到局限，因为相关信号可能难以检测和比较。通过使用ibaPDA将振动数据与工艺数据相结合，可以整合额外的背景信息。这使得即使在关键运行工况下，也能进行可靠的状态评估。关键要求是对所有相关数据源进行时间同步的采集和评估。
在状态监测中，如何考虑不同的运行状态？: 差异化评估需要根据运行模式对数据进行分别分析。通过使用子趋势，可以针对不同状态（如负载运行或空转）分别计算和监控关键绩效指标（KPI）。ibaPDA 提供了进行情境分析所需的工艺数据。这有助于进行更精确的诊断，并减少误判。
如何确定更换部件的最佳时机？: 最佳更换时机是基于对磨损趋势及其随时间变化的持续分析得出的。通过使用ibaPDA进行长期数据采集，可以在早期阶段发现并评估相关变化。趋势分析与专家评估相结合，能够对剩余使用寿命做出有依据的预测。这使得维护工作能够与计划停机时间相协调。
过程数据在复杂系统的振动诊断中发挥什么作用？: 过程数据对于正确解读振动信号至关重要，尤其是在运行条件变化的情况下。ibaPDA 能够实现控制数据和传感器数据的时间同步采集。这使得不同运行状态能够被清晰识别并纳入分析。因此，诊断精度得到了显著提升。
如何通过数据驱动的维护策略避免计划外停机？: 通过早期发现磨损迹象和持续的状态监测，可以及时识别关键状况的变化。ibaPDA 为趋势分析和预警提供了必要的数据基础。基于这些洞察，可以主动规划维护工作。这不仅降低了非计划停机的风险，还能持续提高工厂的可用性。