Die richtigen Sensoren für die zustandsbasierte Überwachung auswählen
Ungeplante Anlagenausfälle sind eine kostspielige und frustrierende Ursache für Produktionsunterbrechungen. Systeme zur zustandsbasierten Überwachung beseitigen dieses Problem, indem sie in Echtzeit Einblick in den Zustand von Anlagen geben.
Dazu müssen Parameter wie Vibration, Temperatur und Ölzustand gemessen werden, um Anzeichen für einen möglichen bevorstehenden Ausfall zu erkennen. Erfolgreiche Programme zur zustandsbasierten Überwachung kombinieren verschiedene Technologien, um Ausfälle zu erkennen. Ein einzelner Sensor reicht nicht aus, um alle möglichen Arten von Maschinenausfällen abzudecken.
Dieser Leitfaden bietet einen Überblick über einige der gängigsten Sensortechnologien und Netzwerkansätze für die Entwicklung und Implementierung eines effektiven Programms zur zustandsbasierten Überwachung.
Was ist zustandsbasierte Überwachung?
Bei der zustandsbasierten Überwachung verfolgen Techniker den Zustand von Anlagen, indem sie Betriebsdaten wie Vibrationen, Wärme oder Ölqualität messen. Dies liefert Erkenntnisse darüber, ob Maschinen innerhalb sicherer Basisgrenzwerte arbeiten. Es bedeutet außerdem, dass Reparaturen effizienter und nur dann durchgeführt werden, wenn Datenpunkte einen festgelegten Grenzwert überschreiten.
Dieser Ansatz unterscheidet sich ein wenig von der vorausschauenden Instandhaltung. Die zustandsbasierte Überwachung betrachtet den aktuellen Zustand einer Maschine. Die vorausschauende Instandhaltung verwendet Modelle, um genaue Ausfalltermine vorherzusagen. Beide Methoden nutzen jedoch dieselben grundlegenden Datennetzwerke.
So ordnen Sie Sensoren den Ausfallarten zu
Die P-F-Kurve zeigt das Zeitfenster zwischen der ersten Erkennung eines Fehlers und dem endgültigen Ausfall der Anlage [1]. Hochfrequente Signale treten auf dieser Zeitachse zuerst auf.
Das Werkzeug auf die Ausfallarten abzustimmen bedeutet, herauszufinden, welches Signal am frühesten auftritt. Unter der Oberfläche liegende Risse erzeugen bereits Wochen vor dem Auftreten jeglicher Wärmesignaturen Ultraschallwellen. Die falsche Sensorfrequenz führt dazu, dass die Warnung zu spät eintrifft.
Kern-Sensortypen für die zustandsbasierte Überwachung
Die Auswahl spezifischer Überwachungswerkzeuge erfordert ein Verständnis ihrer physikalischen Grenzen und Zielanwendungen. Dazu gehören Vibrations-, Temperatur-, Ultraschall- und Schallemissionssensoren und mehr.
Vibrationssensoren
- Die industrielle Schwingungsüberwachung erfasst Maschinenbewegungen, um Defekte zu erkennen.
- Techniker verwenden einen piezoelektrischen Beschleunigungssensor, um hohe Frequenzen zu erfassen, der typischerweise bis zu 10-14 kHz wirksam ist. Diese Geräte erkennen frühzeitig Risse in Lagern.
- Geschwindigkeitssensoren erfassen mittlere Frequenzen von 10 Hz bis 1 kHz. Dieses Spektrum erfasst Unwucht und Fehlausrichtung der Welle.
- Ingenieure verwenden die Normen ISO 20816, um den Schweregrad von Schwingungen zu bewerten [2]. Spitzen bei bestimmten Frequenzen zeigen die genaue Lagerdefektfrequenz, die auf Verschleiß der Laufbahn hinweist.
Temperatursensoren und Wärmebildgebung
- Veränderungen der Oberflächentemperatur sind häufig Anzeichen für erhöhte Reibung oder elektrischen Widerstand.
- Fest installierte Infrarotsensoren und regelmäßig eingesetzte Wärmebildkameras erkennen diese Wärmesignaturen, ohne die Komponenten zu berühren. Sie zeigen Isolationsfehler und blockierte Kühlleitungen.
- Ein Wärmesensor erkennt einen Fehler erst, nachdem sich die Wärme bis zum äußeren Gehäuse ausgebreitet hat. Die Wärmeüberwachung liegt auf der P-F-Kurve weiter hinten als akustische Methoden.
Ultraschallsensoren
- Die berührungslose Ultraschallüberwachung erkennt hochfrequente Schallwellen zwischen 20 kHz und 100 kHz. Diese Ultraschallfrequenzen breiten sich nicht sehr weit aus, sodass sich die Fehlerquelle leicht lokalisieren lässt.
- Luftschallsensoren erkennen Gasturbulenzen, die durch Vakuumlecks entstehen. Innerhalb eines Gehäuses erfassen Kontaktsonden Schallwellen, die durch Materialermüdung von Metall entstehen. Diese Sensoren warnen Teams, bevor Veränderungen der mechanischen Schwingungen auftreten.
Ölanalyse und Partikelzählung
- Inline-Fluidsensoren ermöglichen eine kontinuierliche Ölanalyse, indem sie winzige Verschleißpartikel zählen und die Feuchtigkeit messen.
- Dieser Ansatz überwacht den Zustand der internen Schmierung in Getrieben. Optische Partikelzähler klassifizieren die Reinheit der Flüssigkeit anhand der Norm ISO 4406, die den Verschmutzungsgrad auf Grundlage der Partikelanzahl pro Milliliter bei drei Größenschwellenwerten codiert: ≥4 µm, ≥6 µm, und ≥14 µm [3].
- Chemische Sensoren prüfen den Ölabbau. Diese Werkzeuge zeigen Schäden an den Zahnradzähnen, bevor der Fehler strukturelle Vibrationen verursacht.
Motorstrom-Signaturanalyse (MCSA)
- Techniker verwenden die Motorstrom-Signaturanalyse (MCSA), um Anlagen durch die Erfassung von Magnetfeldern zu beurteilen. Stromzangen werden innerhalb von Schaltschränken angebracht. Dadurch entfällt die Notwendigkeit für am Motor montierte Hardware.
- Diese Technologie zur Zustandsüberwachung erkennt Risse in Rotorstäben durch die Überprüfung von Stromseitenbändern. Eine eindeutige Fehlersignatur tritt auf, wenn Laständerungen den Motorstrom verändern. MCSA erkennt elektrische Probleme und mechanische Unwuchten
Akustische Emissionssensoren
- Akustische Emissionsgeräte erkennen Spannungswellen, die durch Mikrorissbildung erzeugt werden.
- Diese Sensoren arbeiten bei hohen Frequenzen zwischen 100 kHz und 1 MHz. Sie überwachen langsam laufende Maschinen, bei denen Standardbeschleunigungssensoren keine ausreichende Signalstärke liefern.
- Diese Werkzeuge überwachen den Zustand von Kränen und langsam laufenden Rollenlagern, die mit weniger als 10 U/min betrieben werden. Der Sensor erfasst Energie aus strukturellen Veränderungen. Dies ermöglicht eine sofortige Benachrichtigung über Schäden, bevor sich Bauteile voneinander lösen.
- Forschungen haben gezeigt, dass akustische Emissionsverfahren unter der Oberfläche liegende Lagerrisse mit einer Größe von nur 0.5 mm erkennen können [4].
Kabelgebundene vs. drahtlose Sensornetzwerke
Bei der Auswahl eines Netzwerks müssen die Einrichtungskosten gegen die Datenübertragungsgeschwindigkeiten abgewogen werden. Kabelgebundene Netzwerke sind zuverlässig und liefern unterbrechungsfreie Rohdatenströme ohne Signalstörungen. Sie eignen sich am besten für kritische Anlagen, wie Hochgeschwindigkeitsturbinen, bei denen es zu Sicherheitsrisiken kommen könnte, wenn ein Datenzyklus verpasst wird.
Drahtlose Netzwerke sind deutlich kostengünstiger und schneller zu installieren, da keine Kabel durch Ihre Anlage verlegt werden müssen. Die batteriebetriebenen Sensoren übertragen Daten in voreingestellten Intervallen. Drahtlose Netzwerke sind eine gute Lösung für sekundäre Maschinen, aber aufgrund der Batterielaufzeit müssen die Daten weniger häufig übertragen werden.
Kontinuierliche vs. routenbasierte Überwachung
Bei der kontinuierlichen Überwachung bleiben Sensoren dauerhaft an Maschinen angebracht, um Daten in Echtzeit zu übertragen. Diese Methode eignet sich am besten für kritische Maschinen, bei denen sich Störungen schnell entwickeln. Außerdem beseitigt sie Überwachungslücken zwischen den Inspektionen durch Techniker.
Bei der routenbasierten Überwachung werden tragbare Handdatenerfassungsgeräte verwendet. Ein Techniker geht einmal im Monat eine festgelegte Route innerhalb der Fabrik ab, um Daten zu erfassen. Diese Methode senkt die anfänglichen Gerätekosten, kann jedoch unerwartete Ausfälle, die zwischen den Inspektionen auftreten, leicht übersehen.
Auswahlkriterien für Sensoren
Zuverlässigkeitsteams müssen vor dem Kauf von Sensoren für die zustandsbasierte Überwachung die folgenden vier Bereiche prüfen:
- Maschinenkritikalität - Installieren Sie permanente, hochfrequente kontinuierliche Sensoren an Maschinen, deren Ausfall Produktionslinien zum Stillstand bringt.
- Primäre fehlerarten - Stimmen Sie das Gerät auf die erwartete Fehlersignatur ab. Verwenden Sie Beschleunigungssensoren für Lager und Temperaturfühler für elektrische Schaltkreise.
- Lokale umgebung - Wählen Sie Sensorgehäuse mit den richtigen IP-Schutzarten, damit sie hoher Hitze, Feuchtigkeit oder Chemikalien standhalten.
- Datenkapazitäten - Stellen Sie sicher, dass Netzwerke große Dateien verarbeiten können, oder prüfen Sie, ob lokale Geräte Edge-Verarbeitung verwenden müssen, um Daten zu komprimieren.
Häufige Fallstricke bei der Sensorauswahl
Der Einsatz von Sensoren für die zustandsbasierte Überwachung ohne einen Plan kann zu Datenproblemen führen, darunter die folgenden:
- Kauf von Niederfrequenzsensoren für Hochgeschwindigkeitsmaschinen, wodurch frühe Fehlersignaturen abgeschnitten werden
- Installation drahtloser Einheiten ohne Überprüfung lokaler Funkstörungen in der Anlage
- Vernachlässigung der Kosten für zusätzliche Komponenten wie Sensorkabel und Ersatzbatterien
- Kauf empfindlicher Laborsonden für stark beanspruchte Industriebereiche, in denen Stöße auftreten
Systemkonnektivität und Arbeitsaufträge
Die erfassten Signale benötigen einen ungehinderten Weg zum Werksnetzwerk. Moderne Zustandsüberwachungstechnologie nutzt Endgeräteverarbeitung, um Rohdaten direkt in der Fertigung zu filtern. In diesem lokalen Schritt werden große Dateien komprimiert, bevor Zusammenfassungen an den Cloud-Speicher gesendet werden.
Das endgültige Datenpaket muss in das CMMS der Hauptanlage eingebunden werden. Durch die Anbindung dieser Systeme wird sichergestellt, dass bei einer Warnmeldung automatisch ein Wartungsauftrag erstellt wird. Zuverlässigkeitsteams, die ihre Bestandsplanung mit EU Automation synchronisieren, können Artikel mit kurzen Lieferzeiten beschaffen, bevor ein Eingriff an der Maschine erforderlich wird.
Fazit
Die Auswahl der richtigen Sensoren bei der Anwendung zustandsbasierter Überwachung ermöglicht es, Fehler frühzeitig effektiv zu erkennen. Es ist wichtig zu wissen, dass kein einzelner Sensortyp alle möglichen Ausfallarten abdeckt. Das bedeutet, dass eine Kombination verschiedener Sensoren die beste Option ist.
Anlagenverantwortliche sollten die Sensordaten direkt in das Arbeitsauftragssystem einspeisen. Dadurch wird sichergestellt, dass das Team bereits über die erforderlichen Daten verfügt, um zu handeln, bevor es zu einem Ausfall kommt, sobald ein Sensor ein potenzielles Problem erkennt.
EU Automation bietet Sensorkomponenten und industrielle Hardware für Teams, die zustandsbasierte Überwachungssysteme mit mehreren Sensoren aufbauen. Dies unterstützt den kontinuierlichen Betrieb und die Wartung kritischer Überwachungssysteme.
Referenzen
[1] Smith, R. (2019). Improving maintenance by adopting a P-F curve methodology. InTech, ISA.
