Moderne MEMS-Sensoren (Micro Electro Mechanical Systems) sind so kosteneffizient, und Rechen- und Kommunikationsfunktionen heutiger Mikrocontroller so erschwinglich, dass sich die Messung und Überwachung von Vibrationen in unterschiedlichsten Einsatzbereichen als praktisches Instrument etabliert. Die Daten zu überwachen und zu analysieren stellt dabei eine wesentlich präzisere Alternative zu festen Wartungsintervallen dar, die sich meist nicht am echten Wartungsbedarf orientieren und so entweder unnötige Risiken für die Produktion bedeuten oder die Nutzungsdauer eines Produkts unterschätzen.
Von einer Maschinenzustandsüberwachung profitieren nicht nur industrielle Anlagen, sondern praktisch jede Applikation mit beweglichen Teilen ist ein Kandidat für Vibrationsüberwachung und -analyse, wenn Ausfallzeiten zum signifikanten Problem werden können. Entwickler derartiger Systeme zur drahtlosen und drahtgebundenen Maschinenzustandsüberwachung finden passende Bauteile zum Beispiel bei Freescale Semiconductor: Neben den MEMS-Beschleunigungssensoren liefert der Halbleiterhersteller auch Mikrocontroller sowie HF- und Funktechnologien.
Bild 1: Die Schwingungsanalyse liefert weit vor dem eigentlichen Ausfall eine rechtzeitige Warnung.Freescale
Kosteneinsparungen durch Frühwarnung
Eine sensorbasierte Maschinenüberwachung lässt sich mit unterschiedlichen Sensortechniken realisieren. Bei der Schwingungsanalyse mit Schwingungssensoren lassen sich bevorstehende Ausfälle schon im Entstehungsstadium erkennen (Bild 1). Diese Frühwarnung kann die proaktive Planung von Reparaturen und Produktionsunterbrechungen unterstützen, außerdem ist eine Reparatur möglich noch bevor die Maschine Ausschussteile produziert.
Bild 2: Vergleich unterschiedlicher Methoden zur Fehlererkennung.Freescale
Neben einer rechtzeitigen Ausfallwarnung kann die Schwingungsanalyse eine ganze Reihe von Problemen mit Lagern, Wellen und Getrieben erkennen. So lassen sich mithilfe von Schwingungen zehn mögliche Fehlerursachen erkennen, für die sonst alternative Sensortechniken wie beispielsweise für Temperatur, Druck, Fluss, chemische (Öl-)Analyse und SPM (Shock Pulse Method) zur Anwendung kommen (Bild 2). Die für die Vibrationsmessungen eingesetzten Beschleunigungssensoren mit breitem Dynamik- und Frequenzbereich eignen sich ideal als zuverlässige, vielseitige und genaue Schwingungswandler.
Auf einen Blick
Analoge und digitale Beschleunigungssensoren können Vibrationen, Stöße und andere anormale Vorgänge in der Applikation erkennen. Die breitbandigen Beschleunigungssensoren von Freescale mit ihren Mikrocontrollern und Software-Frameworks ermöglichen eine kosteneffiziente Zustandsüberwachung von Maschinen und mechanischen Geräten und erleichtern die marktgerechte Realisierung solcher Systeme in kürzester Zeit.
Angesichts der globalen Anforderungen an industrielle Produktionsanlagen in der Luft- und Raumfahrt, Automobiltechnik, Pharmakologie, Papier- und Zellstoffverarbeitung und Metallherstellung wie auch an Gebäudetechnologien, Wasser- und Abwasseraufbereitung, Versorgungswirtschaft und Minentechnik können Systeme zur Zustandsüberwachung von Maschinen den notwendigen Schutz bieten und als Frühwarnsystem für eine Vielfalt von Applikationen dienen. Insbesondere Anwendungen wie Lüfter, Luftsysteme, Motoren, Pumpen, Kompressoren, Zentrifugen, Förderbänder, Getriebeeinheiten, Förder- und Wenderollen, Trockengeräte, Pressen, Heiz- und Klimageräte, Spindeln und Geräte für die Maschinenherstellung und -bearbeitung können von den Vorzügen profitieren.
MEMS-Technologie für vibrationsgestützte Fehlerprognosen
Wissenschaftler bedienen sich einer Reihe von Stufen und unterschiedlichster Analyseverfahren in der Zeit- und Frequenzdomäne, um die Abnutzung von Lagern zu beurteilen. Stufe 1 zum Beispiel bedeutet einen minimalen Schaden, Stufe 2 weist auf einen oberflächlichen Schaden hin, in Stufe 3 ist der Schaden schon leicht erkennbar, und Stufe 4 spricht für einen substanziellen Schaden. In Stufe 4 bleibt dem Lager weniger als 1 % seiner Gesamtnutzungsdauer.
Analysen in der Zeitdomäne werden für die Auswertung von Schwingungsmustern einer Maschine herangezogen, die auf Verhaltensänderungen oder Verschleiß hindeuten. Für die Analysen in der Zeitdomäne bedient man sich statistischer Parameter wie Effektiv- und Spitzenwert, Crest-Faktor, Wölbung, Spielfaktor, Impulsfaktor, Formfaktor und Beta-Moment.
Bild 3a: 160 Sekunden aus dem Zeitverlauf von Schwingungsdaten.Freescale
Analyse im Frequenzraum
Im Gegensatz zur Zeitdomäne kann eine Analyse in der Frequenzdomäne bestimmte interessante Frequenzkomponenten erkennen und isolieren. In der Frequenzdomäne ist die Fast-Fourier-Transformation (FFT) die gebräuchlichste Art und Weise, Signale zu transformieren (Bild 3a und 3b). Zu den spezifischen Analyseelementen zählen unter anderem solche für stationäre Schwingungen, unspezifische zufällige Schwingungen und Rauschen.
In der Frequenzdomäne nimmt die erste Harmonische den höchsten Stellenwert ein. Für unterschiedliche Ausfallszenarien werden die Amplituden der Frequenzkomponenten herangezogen, um das Ausmaß des Problems zu beurteilen. Mithilfe von Beschleunigungssensoren lassen sich kurze Energieänderungen im Schwingungssignal erfassen, die auf Lager- und Getriebeprobleme hinweisen können.
Bild 3b: Eindimensionale FFT der gleichen Abtastperiode.Freescale
MEMS-Beschleunigungssensoren bieten gegenüber älteren Technologien zur Vibrationserfassung eine ganze Reihe von Vorteilen. 3-Achsen-Bausteine mit winzigen Abmessungen, in denen die nötigen Signalaufbereitungsfunktionen bereits integriert sind, ermöglichen zusammen mit der zugehörigen Systemhardware und Software die direkte Montage solcher Sensoren an kritischen Stellen mechanischer Geräte.
Aufschluss durch Fehlersignaturen
Die Frequenzzusammensetzung einer Schwingungssignatur kann schon früh Hinweise auf einen bevorstehenden Ausfall geben. Die FFT eines bei konstanter Drehzahl sauber laufenden Motors sollte ein einzelner Ton sein. Mit höherer Abnutzung beziehungsweise bei einem bevorstehenden Ausfall sind Vielfache der Grundfrequenz sowie ein erhöhter Hintergrundgeräuschpegel zu beobachten. Änderungen in der Schwingungssignatur sind beim Beginn eines Problems jedoch sehr feingradig, und ihre Erkennung setzt oft eine ausgeklügelte Analysetechnik voraus.
Bild 4: Breitband-DFT mit wiederholtem Impulsgeräusch.Freescale
Impulsartige Geräusche lassen sich in den Harmonischen der Grundfrequenz auswerten. Bild 4 zeigt eine Direkte Fourier Transformation (DFT) beim Vorhandensein eines wiederholten Impulsgeräusches mit 1 Bit Amplitude, das einmal pro Zyklus vorkommt, sowie die daraus resultierenden zweiten, dritten und vierten Harmonischen.
Auch nicht vorhandene Schwingungen können auf einen Fehler hinweisen. Läuft beispielsweise ein von einem Motor angetriebener Lüfter nicht, so könnte ein Temperatursensor eventuell eine erhöhte Temperatur signalisieren. Wertet man jedoch das Fehlen von Schwingungen aus, so erkennt man sehr viel schneller, dass der Motor den Lüfter nicht antreibt, und beugt so teuren Reparaturen vor.
Randbedingungen des Systems
Abhängig von der Art der Abtastung müssen Entwickler das erforderliche Speichervolumen bestimmen, um die Anforderungen der jeweiligen Applikation zu erfüllen. Da ein typischer FFT-Algorithmus lediglich aus etwa 20 Zeilen Code besteht, ist der Flashspeicher üblicherweise kein Problem. Eine höhere Auflösung setzt aber voraus, dass mehr Daten im RAM gespeichert werden. Der Beschleunigungssensor MMA9550L von Freescale kann die Analyse von 3-Achsen-Daten, die während einer Sekunde mit 1 kHz Abtastfrequenz anfallen, in seinem internen, 2 KByte großen RAM abspeichern. Für umfangreichere Signaturen stellt der Sensortyp FXLC95000CL 16 KByte RAM zur Verfügung, und wenn noch mehr Speicher benötigt wird, kann ein FXLN83xx Beschleunigungssensor zusammen mit einer Kinetis MCU zum Einsatz kommen.
Unterschiedliche Analysealgorithmen setzen unterschiedliche Mengen an Speicher voraus. Für Einzelproben erlaubt eine DFT mit 256 Byte Speicher die Berechnung des Spektrums bei 16 beliebigen Frequenzpunkten mit einer beliebigen Zahl von Beschleunigungssensorwerten, was wiederum in einer beliebig hohen Spektralauflösung resultiert.
Richtige Auswahl der Komponenten
Bild 5: Analogsignalverarbeitung zur Messung der Gesamt- und Spitzenbeschleunigung mit 4...20-mA-Technologie.Freescale
Die MEMS-Beschleunigungssensoren mit kapazitiver Sensortechnologie von Freescale, für die man mithilfe von Halbleiterprozess- und Gehäusetechnologien Sensorelemente und zusätzliche Schaltungen integriert hat, werden typischerweise in hochvolumigen Projekten wie Konsumelektronik- und Airbagsystemen eingesetzt. Um den richtigen Beschleunigungssensor für die Applikation auszuwählen, müssen neben dem Schwingungspegel und dem Frequenzbereich der Zielapplikation im Normal- und Fehlerfall auch noch weitere Aspekte berücksichtigt werden (siehe Beispiel).
Beispiel
Der Freescale FXLN83xx, ein Beschleunigungssensor mit Analogausgang, kann in einem herkömmlichen Fabrikumfeld eingesetzt werden, das mit einer 4…20-mA-Schleife für das Datennetzwerk arbeitet (Bild 5). Diese Arten von Netzwerken werden üblicherweise zusammen mit SPSen für die Messung und Überwachung der Vibrationen von Pumpen, Motoren und Maschinen eingesetzt. Der Analogausgang des Beschleunigungsmessers mit zusätzlicher Signalkonditionierung kann das 4…20-mA-Signal liefern. Die Beschleunigungssensor-Familie FXLN83xx bietet einen vom Anwender einstellbaren Empfindlichkeitsbereich von ±2 g, ±4 g, ±8 g oder ±16 g und eine Bandbreite bis zu 2,7 kHz.
Neben diskreten (analogen oder digitalen) Beschleunigungssensoren sollten Entwickler auch intelligente Sensorplattformen in Betracht ziehen, für die ein Beschleunigungssensor zusammen mit einer MCU integriert wurde, die die Algorithmen für die Analyse der Sensordaten abarbeitet. Die intelligenten Sensorplattformen von Freescale warten mit selektierbaren Ausgangsdatenraten (ODR) und flexiblen Stromsparmodi auf, mit deren Hilfe sich der Stromverbrauch minimieren beziehungsweise die Lebensdauer der Batterie maximieren lassen, ja sogar die Anwendung von Energy-Harvesting-Verfahren ist möglich.
Ian Chen
(pet)
