Condition Monitoring für Getriebe auf der HUSUM Wind 2017
ID: 1511131
Gerade bei Windenergieanlagen zählt Condition Monitoring zum festen Bestandteil des Betreibermanagements. Denn die finanziellen Auswirkungen eines nicht rechtzeitig erkannten Schadens sind schlichtweg wesentlich höher als die Kosten für eine Online-Überwachung. Instandhaltungsmaßnahmen werden planbar. Folgeschäden bis hin zum Totalverlust der Anlage werden wirksam vermieden. Doch auch wenn Investitionshemmnisse für Online-Systeme vorliegen, liefert die wiederkehrende mobile Diagnose mittels Offline-Technik bereits ein großes Maß Sicherheit vor ungeplanten Stillständen.
Die Kosten für Condition Monitoring setzen sich aus heute meist überschaubaren einmaligen Anschaffungskosten für Systeme sowie aus laufenden Kosten für die Überwachung zusammen. Systeme kann man erwerben oder bilanzneutral leasen. Laufende Kosten sind dagegen wiederkehrend fällig, egal ob man die Überwachung selbst vornimmt oder einen Servicepartner wie die GfM beauftragt. Die Überwachungskosten lassen sich aber durch Verwendung sehr weit automatisierter Systeme extrem niedrig halten. Und gerade auf Automatisierung wurde bei den Systemen der GfM viel Wert gelegt.
Basis dafür ist eine sehr gute Datenqualität. Gemessen wird in der Regel mit hochauflösenden Beschleunigungssensoren, mit hoher Abtastfrequenz und langer Messzeit. Für die Diagnose kommt die Ordnungsanalyse zum Einsatz. So hat Drehzahlwelligkeit keinen Einfluss, und die Messergebnisse sind absolut zuverlässig. Die Schwingungsbeurteilung erfolgt vollautomatisch frequenzselektiv durch den Vergleich signifikanter Peaks in Spektren mit kinematischen Schadensfrequenzmustern. Erst wenn das System eindeutige Hinweise auf einen möglichen Schaden findet, ist die Expertise eines Menschen gefragt, der dann eine Instandhaltungsentscheidung trifft.
In Husum finden Sie unsere Produkte am Stand 5B29. Ausgewiesene Experten aus unserem Hause erläutern Ihnen sehr gern Systeme und Verfahren. Wir freuen uns auf Ihren Besuch.
Ausführliches fundiertes Wissen zu Schäden an mechanischen Antrieben und Schwingungsdiagnose vermitteln wir im Seminar Condition Monitoring an Getrieben und Wälzlagern vom 26. bis zum 27. September 2017 in Berlin. Wir freuen uns auf Ihr Interesse.
Die GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH ist Spezialist für die Diagnose von wälzgelagerten Industriegetrieben. Neben der Schwingungsdiagnose, der Drehmomentanalyse sowie der Inspektion von Antrieben einschließlich Endoskopie werden Messgeräte für die Offline-Maschinendiagnose sowie Online-Condition-Monitoring-Systeme entwickelt und vertrieben. Darüber hinaus bietet die GfM Seminare zur Thematik an.
Mittels Schwingungsdiagnose ist es möglich, kleinste Unregelmäßigkeiten an Getrieben und Wälzlagern frühzeitig zu erkennen. Diese Unregelmäßigkeiten können Schäden an Wälzlagern, Zahnrädern und Wellen, Unwucht und Ausrichtfehler sein. Der Betreiber von Maschinen mit mechanischen Antrieben gewinnt so Zustandsinformationen, die ihm die Planung der Instandhaltung erleichtern und ihn vor ungeplanten Stillständen bewahren.
Das Online Condition Monitoring System Peakanalyzer benötigt keinerlei Lernphase und nur einen extrem geringen Betreuungsaufwand. Dies wird durch die im Gerät integrierte DVS-Analyse erreicht, die eine weitgehend vollautomatische Bewertung von Schwingungsereignissen vornimmt. Großer Wert wurde bei der Entwicklung von System und Verfahren auf Datenqualität gelegt. So erfolgt die Analyse vorzugsweise in Ordnungsspektren, die per Resampling gebildet werden. An das je nach Ausstattung zwei- bis 32-kanalige CMS kann darüber hinaus ein Partikelzähler für die Schmiermittelanalyse angeschlossen werden, und es kann die Meldung bestimmter Ereignisse oder Zustände aktiviert werden.
Die GfM ist unabhängig. Es besteht keinerlei Bindung zu Ersatzteillieferanten, Instandsetzungs- oder Versicherungsunternehmen für die Antriebstechnik. Die Diagnoseberichte und Gutachten haben somit einen neutralen Charakter.
Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Die GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH ist Spezialist für die Diagnose von wälzgelagerten Industriegetrieben. Neben der Schwingungsdiagnose, der Drehmomentanalyse sowie der Inspektion von Antrieben einschließlich Endoskopie werden Messgeräte für die Offline-Maschinendiagnose sowie Online-Condition-Monitoring-Systeme entwickelt und vertrieben. Darüber hinaus bietet die GfM Seminare zur Thematik an.
Mittels Schwingungsdiagnose ist es möglich, kleinste Unregelmäßigkeiten an Getrieben und Wälzlagern frühzeitig zu erkennen. Diese Unregelmäßigkeiten können Schäden an Wälzlagern, Zahnrädern und Wellen, Unwucht und Ausrichtfehler sein. Der Betreiber von Maschinen mit mechanischen Antrieben gewinnt so Zustandsinformationen, die ihm die Planung der Instandhaltung erleichtern und ihn vor ungeplanten Stillständen bewahren.
Das Online Condition Monitoring System Peakanalyzer benötigt keinerlei Lernphase und nur einen extrem geringen Betreuungsaufwand. Dies wird durch die im Gerät integrierte DVS-Analyse erreicht, die eine weitgehend vollautomatische Bewertung von Schwingungsereignissen vornimmt. Großer Wert wurde bei der Entwicklung von System und Verfahren auf Datenqualität gelegt. So erfolgt die Analyse vorzugsweise in Ordnungsspektren, die per Resampling gebildet werden. An das je nach Ausstattung zwei- bis 32-kanalige CMS kann darüber hinaus ein Partikelzähler für die Schmiermittelanalyse angeschlossen werden, und es kann die Meldung bestimmter Ereignisse oder Zustände aktiviert werden.
Die GfM ist unabhängig. Es besteht keinerlei Bindung zu Ersatzteillieferanten, Instandsetzungs- oder Versicherungsunternehmen für die Antriebstechnik. Die Diagnoseberichte und Gutachten haben somit einen neutralen Charakter.
Datum: 14.07.2017 - 15:32 Uhr
Sprache: Deutsch
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Kategorie:
Maschinenbau
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Das Condition Monitoring System Peakanalyzer der GfM hat sich seit Jahren für die Überwachung des Triebstrangs von Windenergieanlagen bewährt. Die hohe Treffsicherheit der Diagnosen ist das Ergebnis der Hardwarearchitektur und der verwendeten Algorithmen. Es werden hochwertige Sensoren verwendet.
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