Unter Beobachtung Intelligente Maschinenzustandsüberwachung

Bild 1: Mobiles Zustandsüberwachungssystem bestehend aus USB-Datenerfassungsgerät und Laptop mit Software zur automatisierten Auswertung
Bild 1: Mobiles Zustandsüberwachungssystem bestehend aus USB-Datenerfassungsgerät und Laptop mit Software zur automatisierten Auswertung

In der Industrie werden zunehmend Maschinen unterschiedlichster Art mit »intelligenten« Überwachungssystemen ausgerüstet. Deren Ziel ist es, durch gezielte Beobachtung physikalischer Größen über einen längeren Zeitraum hinweg zuverlässig Informationen über den augenblicklichen Maschinenzustand zu gewinnen.

Langjährige praktische Erfahrung hat sogar gezeigt, dass die gewonnenen Informationen durch Anwendung geeigneter mathematischer Verfahren dazu geeignet sind, den Verlauf des Maschinenzustandes einige Zeit vorauszusagen. Denn Veränderungen im Verhalten der Anlage können durch die Messtechnik schon detektiert werden, lange bevor ein Fehler kritisch wird und zu Ausfällen führt. Mit Maschinenzustandsüberwachung lassen sich Anlagen sicherer und zugleich effizienter betreiben.

Systeme für die Maschinen-zustandsüberwachung können genauso unterschiedlich geartet sein wie die zu überwachende Maschine selbst. Natürlich muss der Nutzen des Systems mit den verursachten Kosten in Einklang stehen. Kann der Totalausfall eines Gerätes in keinem Fall zu relevanten körperlichen oder wirtschaftlichen Schäden führen, wird von einem Zustandsüberwachungssystem oft abgesehen.

Ein typisches Beispiel sind viele Haushaltsgeräte, die oft »bis zum Bruch« gefahren werden. Ein Staubsauger beispielsweise wird nicht überwacht oder gewartet, sondern komplett ersetzt, wenn ein kritischer Fehler auftritt. Oft ist es ausreichend, Maschinen in regelmäßigen Abständen zu prüfen und über die Messungen sowie die Entwicklung der Ergebnisse Buch zu führen.

In vielen Fällen jedoch lohnt sich das Investment, die Anlage mit einem fest installierten Überwachungssystem auszurüsten, das dann über die gesamte Lebensdauer der Maschine kontinuierlich Daten erfasst und automatisch Trends erkennt und auswertet. Folgende Gesichtspunkte können je nach Anwendung bei der Kos-ten-/Nutzen-Abschätzung für ein Zustandsüberwachungssystem eine Rolle spielen:

  • Sicherheit: Besteht im Fehlerfall Gefahr für Umwelt und Bediener kann schon ein einfaches Überwachungssystem, das an die Maschinensteuerung gekoppelt ist, das Risiko unter Umständen bedeutend minimieren. Durch gezieltes Herunterfahren der Anlage im Fehlerfall lassen sich zudem oft gravierende Folgeschäden und kostspielige Reparaturen vermeiden.
  • Effektivität: Vor allem bei Maschinen, die in der Produktion eingesetzt werden, kommt es darauf an, Standzeiten zu minimieren. Durch kontinuierliche Zustandsüberwachung und frühzeitliche Fehlererkennung lassen sich unvorhergesehene Ausfälle reduzieren. Weiterhin können die laufend erfassten Betriebsdaten genutzt werden, um die Maschine immer im optimalen Zustand mit bestem Wirkungsgrad laufen zu lassen.
  • Vorausschauende Wartung: Dank der gesammelten Mess-daten ist ein Wartungsplan nach festem Zeitschema in vielen Fällen unnötig. Verschleißteile werden nicht prophylaktisch ersetzt, sondern erst dann, wenn es wirklich notwendig ist. Im besten Fall werden Ersatzteile just-in-time bestellt, wenn das Überwachungssystem einen baldigen Austausch empfiehlt. Man sagt, die Maschine wird nicht mehr präventiv gewartet, sondern prädiktiv. Dadurch entsteht gleich eine ganze Reihe von Vorteilen: Die Wartungs-zyklen werden verlängert und somit die Standzeiten minimiert. Außerdem werden Wartungs- und Lagerhaltungskosten gesenkt. Die Statistik zeigt, dass bedingt durch eventuelle Fehler bei der Montage oder bei Ersatzteilen unmittelbar nach einer Wartung das Ausfallrisiko einer Anlage erhöht ist. Auch aus diesem Gesichtspunkt ist es natürlich von Vorteil, unnöti-ge Wartungsarbeiten an der Maschine zu vermeiden.
  • Qualitätskontrolle: Die kontinuierliche Beobachtung von Maschinen in der Produktion kann sich natürlich direkt auf das gefertigte Produkt auswirken. Eine Anlage, die immer im optimalen Betriebszustand läuft, wird weniger Ausschuss produzieren. Produktmängel, die auf die Maschine zurückzuführen sind, werden frühzeitig erkannt und lassen sich beheben.

Architektur einer Zustandsüberwachung

Wie zuvor beschrieben, gibt es diverse Gründe, den Zustand einer Maschine mit einem gewissen Aufwand zu überwachen. Und natürlich gibt es die unterschiedlichsten Arten von Maschinen, was es nicht leicht macht, ganz allgemein über die Architektur eines Überwachungssystems zu sprechen. Dennoch wird im Folgenden auch weiterhin der allgemeine und abstrakte Begriff »Maschine« oder »Anlage« verwendet werden - auch wenn die Ausprägung eines solchen Systems natürlich stark vom jeweiligen Objekt abhängt.

Der Begriff »intelligente Systeme« beschreibt Komponenten, die auf Grund der gemessenen Parameter automatisch eine Diagnose erstellen und, sofern erforderlich, Warnmeldungen, Alarmsignale oder Befehle an die Maschinensteuerung weitergeben können. Dabei können die Grundlagen für die Bewertung des Maschinen-zustands beliebig komplex sein.

In manchen Fällen reicht eine simple Pegelüberwachung, doch oftmals müssen mehrere Parameter ins Verhältnis gesetzt betrachtet und beobachtet werden. Um die Flexibilität zu gewährleisten, bestehen in der Praxis Überwachungssysteme heute oft aus einer Kombination von Hardware- und Softwarekomponenten. Eine solche Architektur gestattet es, robuste und lernfähige Systeme zu schaffen, die sich perfekt an die jeweiligen Verhältnisse und Anforderungen anpassen lassen.

Die physikalischen Parameter, die für das Erkennen des Maschinenzustands relevant sind, werden mittels Sensoren in elektrische Signale umgewandelt und von entsprechender Hardware digitalisiert. Somit können im Folgenden die Auswertung, Analyse, Archivierung und Präsentation der Signale sehr flexibel mittels Software erfolgen.

Es gibt mobile mikroprozessorbasierte Systeme, bei denen sich sämtliche »Intelligenz« mitsamt einem Display für die Anzeige der Ergebnisse in einem kompakten Handheld befindet. Andere Geräte arbeiten grundsätzlich PC-basiert und nutzen als Softwareplattform die kostengünstige Leistungsfähigkeit von Standardrechnern, die um Hardware zur Sensoranbindung und Datenerfassung erweitert wurden.

Komplexere Systeme basieren oft auf in der Anlage verteilten, autark arbeitenden, aber vernetzten »intelligenten« Bausteinen, überwacht und verwaltet durch ein übergeordnetes System. So unterschiedlich diese verschiedenen Systeme auf den ersten Blick sein mögen, im Detail betrachtet gibt es dennoch eine ganze Reihe von Gemeinsamkeiten.

Design eines Zustandsüberwachungssystems

Die Entwurfsphase eines Überwachungssystems kann in verschiedenen Schritten erfolgen:

  • Identifikation kritischer Maschinenkomponenten:

Um ein Überwachungssystem für die prädiktive Wartung einsetzen zu können, muss es dafür geeignet sein, den Zustand aller kritischen Maschinenkomponenten gezielt zu erkennen. Bauteile wie Lager, Getriebe, Kupplungen oder Antriebe unterliegen Belastungen und Verschleiß. Vom Überwachungssystem wird später erwartet, dass es zuverlässig Aussagen über den Zustand jeder einzelner dieser Komponenten liefern kann.

  • Bestimmung der Überwachungsparameter:

Die intern auf die verschiedenen Komponenten einer Maschine wirkenden Kräfte, die letztendlich deren Zustandsänderung verursachen, lassen sich im Allgemeinen gar nicht direkt messen. Oft sind die entsprechenden Maschinenteile nur schwer oder überhaupt nicht zugänglich. Man hilft sich mit einem Kompromiss und bestimmt Parameter, anhand derer statt der eigentlichen Kräfte deren Auswirkungen gemessen werden.

Oft sind dies Vibrationen (meist gemessen als Beschleunigung, Geschwindigkeit, Weg oder Schalldruck), Temperaturen oder Drücke. Aber auch Dehnungen oder der Verlauf von Strömen bei elektrischen Antrieben können gute Indikatoren sein. Für die Überwachung des Kugellagers einer rotierenden Achse zum Beispiel kommen im Allgemeinen zwei rechtwinklig möglichst genau an der Lagerschale angeordnete Beschleunigungsaufnehmer zum Einsatz, wobei bei variierender Drehzahl des Systems ein weiterer Sensor für deren Erfassung empfohlen wird.

Mathematisch wird aus den Daten dann der Anteil der jeweiligen Lagerkomponente (innere Lagerschale, Kugeln, äußere Lagerschale) bestimmt und ausgewertet. Voraussetzung dafür ist, dass die Kinematik des Systems und der zu überwachenden Komponenten genau bekannt ist. Neben den Messstellen, die direkt mit den zu überwachenden Maschinenteilen korrelieren, sind in der Regel noch weitere Kenngrößen relevant, mit denen der Betriebsmodus der Maschine genau beschrieben werden kann.

Die Pegel der auftretenden Schwingungen sind oft von Umwelteinflüssen, der Maschinenlast oder deren Drehzahl abhängig, sodass sich eine zuverlässige Fehlerdiagnose nur durchführen lässt, wenn der Betriebszustand der Anlage insgesamt erfasst und betrachtet wird.

  • Messung der physikalischen Größen:

Damit sich die definierten Überwachungsparameter automatisch erfassen und mit Software auswerten lassen, sind sie zu digitalisieren. Das geschieht in mehreren Stufen. Zunächst wandelt ein Sensor die physikalische Größe in eine elektrische (Strom oder Spannung) um. Hierzu dienen Sensoren und analoge elektrische Schaltungen, welche die Sensoren versorgen und das Signal für die Digitalisierung vorbereiten (Signalkonditionierung).

Bei der Maschinenzustandsüberwachung kommen häufig Sensoren wie Beschleunigungsaufnehmer, Wirbelstromaufnehmer, Mikrofone, Dehnungsmessstreifen oder Thermoelemente zum Einsatz. Jede Art von Sensor stellt ihre eigenen Anforderungen an das Signalkonditionierungssystem. Allerdings gibt es gewisse Industriestandards, auf die sich Hersteller von Sensoren und Messgeräten geeinigt haben, sodass sich Sensor und Daten-erfassungshardware in der Regel frei kombinieren lassen.

  • Digitalisierung:

Die Umwandlung von Analogsignalen, wie sie am Ausgang der Signalkonditionierungshardware anliegen, in amplituden- und zeitdiskrete digitale Signale unterliegt zwangsläufig Fehlern. Verschiedene Klassen von A/D-Wandlerbausteinen versuchen, diese Fehler für den entsprechenden Anwendungsfall zu minimieren. Bei den Signalen, die in der Maschinenzustandsüberwachung relevant sind, handelt es sich oft um breitbandige dynamische Signale.

Das heißt nichts anderes, als dass bei der Spektralanalyse zum einen Signalkomponenten mit niedriger Frequenz, gleichzeitig jedoch Komponenten mit hoher Frequenz relevant sind (hohe Bandbreite). Weiterhin liefern nicht immer nur die großen Signalamplituden Aussagen über den Zustand der Maschinenkomponenten.

Wenn man sich ins Gedächtnis ruft, dass nicht die eigentlich interessierenden internen Kräfte gemessen werden, sondern nur deren messbare Auswirkung an der Maschinenoberfläche, und sich dabei deutlich macht, dass die Signalpegel bei der Übertragung zur Messstelle eventuell stark gedämpft werden können, wird klar, dass auch Signalkomponenten mit niedrigen Amplituden wichtige Informationen enthalten können.

Bei der Digitalisierung müssen also niedrige Amplituden in der Gegenwart hoher Amplituden im gesamten Messbereich unverfälscht wiedergegeben werden können. In der Praxis finden oft A/D-Wandler mit 24 Bit und Abtastraten bis zu 200 kSample/s Verwendung, die über den gesamten Frequenzbereich eine hohe Linearität und eine Dynamik von über 100 dB aufweisen.

Um Digitalisierungsfehler zu vermeiden, müssen Signalkomponenten, die jenseits der Auflösung des Wandlers liegen, vor der Digitalisierung herausgefiltert werden (Antialiasfilterung). Bei vielen Analysen ist weiterhin die Phasenlage der unterschiedlichen Messstellen ein wichtiges Entscheidungskriterium. Im Beispiel der Lagerüberwachung ist es wichtig, dass die beiden Beschleunigungsaufnehmer simultan, also phasengleich erfasst werden. Datenerfassungsgeräte für die Maschinenzustandsüberwachung haben meist die Möglichkeit, alle nötigen Eingänge ohne Phasenversatz synchron zu digitalisieren.

  • Analyse und Auswertung:

Ähnlich, wie die Art der Sensoren durch die zu überwachende Komponente quasi vorgegeben wird, gibt es auch für die Auswertung der Signale einen ganzen Katalog von Standardverfahren, die sich besonders für die Überwachung des einen oder anderen Maschinenparameters eignen. Ob das Rohsignal mittels RMS-Pegel, Hüllkurvenanalyse, Cepstren oder Ordnungsanalyse bewertet wird, hängt ganz davon ab, welcher Parameter gerade zu überwachen ist. Welche Auswertungen sich im Einzelnen anbieten und wie die Ergebnisse zu bewerten sind, wird in diversen Büchern ausführlich beschrieben.