Schwingungsdiagnose mit Beschleunigungsrohdaten-Sensoren
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Schwingungsdiagnose mit Beschleunigungsrohdaten-Sensoren
In modernen industriellen Anlagen ist eine kontinuierliche Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) von Maschinen und Anlagen unerlässlich für reibungslose Prozessabläufe. Egal, ob Motoren, Pumpen, Wälzlager oder Windkraft- und Krananlagen – im laufenden Betrieb erzeugt jede Maschine ein bestimmtes Maß an Vibrationen. Diese werden von Schwingungssensoren erfasst und ausgewertet. Veränderungen beispielsweise durch eine fehlerhafte Ausrichtung oder Abnutzung lassen sich dadurch frühzeitig erkennen und vorbeugende Instandhaltungsmaßnahmen (Predictive Maintenance) einleiten, bevor es zu Schäden oder kostspieligen Ausfällen kommt.
In der Schwingungsdiagnose gibt es mit der Unwuchtsmessung und der Frequenzanalyse zwei unterschiedliche Methoden, um die Leistung von Maschinen sowie deren Zustand zu überwachen. Für beide Bereiche bildet die Beschleunigungsmessung die zugrundeliegende Messtechnologie.
Frequenzanalyse auf Basis von Beschleunigungsrohdaten und FFT
Während die Unwuchtsmessung auf Basis von RMS-Sensoren primär auf die allgemeine Maschinenüberwachung abzielt, ermöglicht die Frequenzanalyse auf Basis von Beschleunigungsrohdaten-Sensoren eine tiefergehende Analyse des Schwingungsverhaltens.
Um die Frequenz als Kenngröße zu erfassen, bedarf es neben den Beschleunigungsrohdaten ein bestimmtes Messverfahren, dem sogenannten Fast Fourier Transformation (FFT). Die FFT ermöglicht es, ein Signal in seine Frequenzkomponenten zu zerlegen und diese effizient zu analysieren.
Die Frequenz gibt an, wie oft eine Schwingung (Auslenkung vom Nullpunkt) in einem bestimmten Zeitraum auftritt und wird in Hertz (Hz) gemessen. 1 Hz entspricht dabei einer Schwingung pro Sekunde. Für die Frequenzanalyse spielt zudem die Abtastrate eine entscheidende Rolle, da sie bestimmt, wie oft ein Signal pro Zeiteinheit abgetastet wird. Hierbei gilt: Je höher die Frequenz einer Rohbeschleunigung, desto höher die notwendige interne Abtastrate.
Eine zu niedrige Abtastrate kann zu einem Phänomen führen, der als Alias-Effekt bezeichnet wird. Dabei kommt es dazu, dass höhere Frequenzen im Signal fälschlicherweise als niedrigere interpretiert werden, was zu Verzerrungen und fehlerhaften Analysen führen kann. Im folgenden Beispiel wird der Alias-Effekt verdeutlicht:
Die hellgrüne Kurve stellt das reale Rohbeschleunigungssignal dar. Die dunkelgrüne Kurve entsteht, wenn jeder Punkt ein Messpunkt bzw. ein Abtastpunkt ist. Vergleicht man beiden Kurven miteinander, wird schnell klar, dass durch die langsame Abtastrate das ursprüngliche Signal nicht richtig rekonstruiert wird. Würde man nun auf das dunkelgrüne gemessene Rohbeschleunigungssignal eine FFT anwenden, würde sich eine viel niedrigere als die tatsächliche Frequenz ergeben. Im Rahmen einer Schwingungsdiagnose bedeutet dies, dass wichtige Details, die für die Analyse und Interpretation von Daten notwendig sind, verloren gehen können.
Warum eine höhere Abtastrate für mehr Sicherheit sorgt – Schwingungssensor VIM3 12kHz
Mit dem VIM3 12kHz hat Pepperl+Fuchs einen Schwingungssensor mit einer besonders hohen Abtastrate von 64kHz entwickelt. Dies bedeutet, dass der Sensor Beschleunigungsrohdaten bis 12.000 Schwingungen pro Sekunde erfassen und mit einer Abtastrate, die 5 Mal schneller ist als eine Schwingung entsteht, messen kann. Pro Sekunde werden somit 64.000 Messpunkte generiert. Im Vergleich zum Wettbewerb liefert der VIM3 12kHz damit eine deutlich höhere Datengenauigkeit, die wiederum als Grundlage für eine zuverlässige FFT genutzt werden kann.
Da der übliche zyklische IO-Link-Kanal für die Übertragung dieser großen Datenmengen zu langsam wäre, verwendet der Schwingungssensor VIM3 12kHz den sogenannten IO-Link BLOB (Binary Large Object)-Transfer. Bei diesem Verfahren misst der Sensor die Rohdaten und legt sie in einem internen Speicher ab. Nun können die Daten via IO-Link-Verbindung abgerufen und „päckchenweise“ übertragen werden. Erst wenn der interne Speicher komplett ausgelesen wurde, können wieder neue Rohdaten aufgezeichnet werden. Durch diese schrittweise Übertragung wird vermieden, dass die gesamte Datenlast gleichzeitig in den Arbeitsspeicher geladen wird, was insbesondere bei sehr großen Datenmengen zu Performance-Problemen führen kann.
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