Condition Monitoring auf der IN.STAND 2021

Verfügbarkeitserhöhung durch Schwingungsdiagnose an mechanischen Antrieben

(PresseBox) - Dass defekte Antriebe andere Schwingungen erzeugen als intakte, dürfte seit Jahrhunderten bekannt sein. In den 1960er Jahren wurde mit der VDI-Richtlinie 2056 eine der ersten Normen zu dem Thema geschaffen. Anfang der 1990er Jahre setzte sich die frequenzselektive Maschinendiagnose durch. Zwar waren die Verfahren schon vorher bekannt, doch mangelte es einfach an erschwinglicher tragbarer Technik. Höhere Auflösung in den Spektren und immer mehr drehzahlvariable Antriebe führten ab den 2000er Jahren zur Notwendigkeit der Diagnose in Ordnungsspektren. Etwa zeitgleich setzen sich Algorithmen zur Automatisierung der Maschinendiagnose durch; denn nur automatische Systeme, die mit wenig Personalaufwand funktionieren, werden eine Akzeptanz für den massenhaften Einsatz der Maschinendiagnostik erreichen.

Die GfM bietet sowohl Online Condition Monitoring Systeme an, die fest am Antrieb verbaut werden und den Antrieb ohne weiteres menschliches Zutun auf das Entstehen von mechanischen Unregelmäßigkeiten überwachen, als auch mobile Systeme, mit der man ganze Maschinenparks wiederkehrend überwachen kann.

Die Systeme arbeiten durchweg auf der Grundlage von mit 50 Kilohertz erfassten Schwingungssignalen, die durch Resampling zu Ordnungsspektren mit mindestens 32.000 Linien verarbeitet werden. Die automatische Diagnose erfolgt dann durch das Aufspüren signifikanter Spektralanteile, für welche anschließend versucht wird, sie anhand der kinematischen Frequenzen einem Schadensmuster zuzuordnen. Erst wenn das gelingt, liefern die Systeme eine Detektion, die die Basis für einen späteren Alarm ist.

Gerade auf dem Gebiet der relevanten Schadensmuster hat man bei der GfM in den letzten Jahrzehnten viel gelernt und diese Erkenntnisse in die Systeme implementiert. Wurde in den 1990er Jahren häufig lediglich nach den berechenbaren kinematischen Frequenzen, allenfalls auch deren Vielfachen gesucht, so weiß man heute, dass sich manche Schäden überhaupt nur in Höherharmonischenfamilien der kinematischen Frequenz äußern. Auch verhalten sich Langsamläufer anders als Schnellläufer.



Aufgrund dieses in feste Algorithmen gebundenen Wissens bestechen die Systeme der GfM durch extrem hohe Zuverlässigkeit, was auch bedingt, dass die Zahl der Fehlalarme extrem gering ist. Die neueste Errungenschaft ist schließlich ein automatischer Berichtsgenerator. Beim mobilen System ist darüber hinaus ein Modul zum Mehrebenen-Betriebswuchten bei variabler Drehzahl hinzugekommen.

Wir laden Sie ein, sich mit uns über die technischem Möglichkeiten unserer Systeme detailliert zu unterhalten. Sie finden uns auf der IN.STAND 2021 in Stuttgart in Ausstellungshalle C2 am Stand Nr. 2D11.8.

Die GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH ist Spezialist für die Diagnose von wälzgelagerten Industriegetrieben. Neben der Schwingungsdiagnose an Antrieben, der Drehmomentanalyse sowie der Inspektion, der Endoskopie und der Rotorblattlagerdiagnose an Windenergieanlagen 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.

Zur Erfassung von Daten werden Online- und Offline-Systeme angeboten. Die Betreuung der Systeme und Verarbeitung der Daten werden mit Hilfe der Software Peakanalyzer Manager realisiert, mit der auch Daten anderer Quellen vollautomatisiert verarbeitet werden können.

Die GfM wurde 1999 gegründet und ist seitdem unabhängig. Die Diagnoseberichte und Gutachten haben neutralen Charakter.

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Datum: 05.10.2021 - 08:43 Uhr
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Kategorie:

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