Predictive Maintenance Smarte Sensoren für Condition Monitoring

Vorausschauende Wartung ist Voraussetzung für den künftigen und nachhaltigen Erfolg einer Produktionsstätte. Allerdings sind hierzu innovative und schnelle Entwicklungen erforderlich, deren Technologien teilweise zunächst noch entwickelt werden müssen. Eine Bestandsaufnahme.

Die Zustandsüberwachung, Diagnose- und Optimierungsmöglichkeiten zählen heute zu den Kernherausforderungen beim Einsatz von maschinellen Anlagen und technischen Systemen. Nicht nur im industriellen Sektor, sondern überall, wo Maschinen zum Einsatz kommen, wird diese Thematik immer wichtiger. Früher wurden Maschinen nach Plan gewartet, mit dem Risiko von Produktionsausfällen durch zu späte Wartung.

Heute werden deren Prozessdaten dazu genutzt, um Prognosen über die restliche Lebensdauer der Maschinen zu tätigen. Dabei werden vor allem die kritischen Größen wie Temperatur, Geräusch und Vibration als Entscheidungshilfe für den optimalen Betriebszustand oder zur Festlegung notwendiger Wartungszeitpunkte erfasst. Somit lässt sich unnötiger Verschleiß vermeiden und mögliche Störungen sowie deren Ursachen frühzeitig erkennen.

Bildergalerie

Bildergalerie mit 5 Bildern

Mit Hilfe dieser Überwachung entsteht ein beachtliches Optimierungspotenzial, was in Bezug auf Anlagenverfügbarkeit bzw. -effektivität entscheidende Vorteile mit sich bringt. So konnte ABB beispielsweise nachweisbar innerhalb von nur einem Jahr Stillstandzeiten um bis zu 70% reduzieren, die Lebensdauer von Motoren um bis zu 30% verlängern und den Energieverbrauch ihrer Anlagen um bis zu 10% senken.

Der Hauptbestandteil beim „Predictive Maintenance“ (PM) stellt die zustandsbasierte Überwachung (engl. Condition based Monitoring, CbM), i.d.R. von rotierenden Maschinen wie Turbinen, Ventilatoren, Pumpen und Motoren, dar. Beim CbM werden die Informationen über den Betriebszustand in Echtzeit erfasst. Prognosen über einen möglichen Ausfall oder Verschleiß erfolgen hierbei jedoch nicht.

Diese kommen erst durch PM und markieren somit einen Wendepunkt: Mithilfe immer intelligenterer Sensorik, leistungsfähigerer Kommunikationsnetzwerke und Computing-Plattformen ist es möglich, Modelle zu erstellen, Veränderungen zu erkennen und dadurch detaillierte Berechnungen zur Lebensdauer durchzuführen.

Um aussagekräftige Modelle zu erstellen, ist die Analyse von Vibrationen, Temperaturen, Strömen oder auch von Magnetfeldern nötig. Moderne drahtgebundene und drahtlose Kommunikationsverfahren erlauben bereits heute eine fabrik- bzw. unternehmensweite Überwachung der Anlagen.

Durch cloudbasierte Systeme ergeben sich zusätzliche Analysemöglichkeiten, so dass die Daten, die Aufschluss über den Zustand der Maschine geben, auf einfachem Weg für Betreiber und Servicetechniker zugänglich sind.

Als Basis zusätzlicher Analysemöglichkeiten ist jedoch eine lokal an den Maschinen vorhandene, intelligente Sensorik und Kommunikationsinfrastruktur unumgänglich. Wie diese Sensorik auszusehen hat, welche Anforderungen an sie bestehen und auf welche Schlüsselmerkmale es dabei ankommt, wird im Folgenden betrachtet.

Darstellung des Maschinenlebenszyklusses

Die wohl fundamentalste Frage bei der Zustandsüberwachung lautet „Wie lange kann ich die Maschine laufen lassen, bevor die Wartung erforderlich ist?“ Generell gilt: lieber früher als später. Doch um das Ziel der Optimierung von Betriebs- und Wartungskosten bzw. um die maximale Anlageneffektivität voll ausschöpfen zu können, ist das Wissen von Experten, die mit den Eigenschaften der Maschinen bestens vertraut sind, gefragt.

Bei der Analyse von Motoren sind dies vor allem Experten aus dem Bereich Lager / Schmierung, da Lager erfahrungsgemäß das schwächste Glied bilden. Die Experten entscheiden letztendlich, ob eine Abweichung vom Normalzustand hinsichtlich des Lebenszyklusses (Bild 1) bereits zu einer Reparatur oder zum Austausch führen muss.

So befindet sich die noch ungenutzte Maschine zunächst im sogenannten Garantiebereich. Ausfälle in diesem frühen Stadium des Lebenszyklusses können zwar nicht ausgeschlossen werden, sind aber relativ selten und meist auf Produktionsfehler zurückzuführen. Erst mit der anschließenden Phase der Intervallwartung beginnen gezielte Eingriffe durch entsprechend geschultes Servicepersonal.

Hierunter fallen Routinewartungen, die unabhängig vom Maschinenzustand zu einem festgelegten Zeitpunkt oder festgelegten Nutzungsdauer durchgeführt werden, wie dies beispielsweise bei einem Ölwechsel der Fall ist. Die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls zwischen den Intervallen ist auch hier noch sehr gering.

Mit zunehmender Alterung der Maschine geht es in den Bereich des Condition Monitorings über. Ab nun ist mit auftretenden Störungen zu rechnen. Bild 1 zeigt die folgenden sechs Änderungen: es beginnt mit veränderten Pegeln im Ultraschallbereich (1), gefolgt von Vibrationen (2). Durch die Analyse des Schmiermittels (3) bzw. durch einen leichten Anstieg der Temperatur (4) können erste Anzeichen eines Ausfalls festgestellt werden, ehe es zum tatsächlichen Fehler in Form von wahrnehmbaren Geräuschen (5) oder Hitzeentwicklungen (6) kommt. Vor allem die Vibration wird häufig als Identifikation für die Alterung betrachtet.

In Bild 2 wird das Maschinenvibrationsmuster von drei gleichen Maschinen über deren Lebenszyklus dargestellt. In der Anfangszeit bewegen sich alle im normalen Bereich. Ab dem mittleren Alter erhöhen sich jedoch je nach Belastung die Schwingungen mehr oder weniger schnell, ehe sie zum Lebensende exponentiell in den kritischen Bereich ansteigen. Sobald die Maschinen den kritischen Bereich erreichen, gilt es, unmittelbar zu reagieren.

Zustandsbasierte Überwachung durch Vibrationsanalyse

Zur Analyse des Maschinenvibrationsmusters sind vor allem Parameter wie die Rotationsgeschwindigkeit, die Getriebeübersetzung und die Anzahl der Lagerelemente von Bedeutung. So werden üblicherweise die vom Getriebe verursachten Vibrationen im Frequenzbereich als Vielfache der Wellendrehzahl wahrgenommen, wohingegen die charakteristischen Frequenzen von Lagern in der Regel keine Oberschwingungsanteile abbilden.

Auch Schwingungen aufgrund von Turbulenzen und Kavitation werden oft detektiert. Sie stehen typischerweise mit Luft- und/oder Flüssigkeitsströmungen bei Lüftern und Pumpen in Verbindung und werden somit eher als willkürliche Schwingungen betrachtet. Sie sind für gewöhnlich stationär und weisen keine Varianz ihrer statistischen Eigenschaften auf.

Willkürliche Schwingungen können aber auch zyklostationär auftreten und damit statistische Eigenschaften haben. Sie werden von den Maschinen selbst erzeugt und variieren periodisch, wie etwa ein Verbrennungsmotor, bei dem innerhalb jedes Zylinders pro Zyklus eine Zündung stattfindet.

Des Weiteren spielt die Ausrichtung der Sensoren eine tragende Rolle. Erfolgt die Messung einer größtenteils linearen Vibration durch einen einachsigen Sensor, muss dieser der Richtung der Vibration angepasst werden.

Zwar gibt es auch mehrachsige Sensoren, die Vibrationen in alle Richtungen aufnehmen können, jedoch bieten einachsige Sensoren aufgrund der physikalischen Gegebenheiten ein niedrigeres Rauschverhalten, einen höheren Kräftemessbereich und eine größere Bandbreite.

(ID:45165854)