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Zustandsüberwachung mit dem Antrieb als Sensor

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Frequenzumrichter werden seit über einem halben Jahrhundert eingesetzt, wobei der Hauptvorteil in der Reduzierung des Stromverbrauchs liegt. Mit dem Fortschritt von Industry 4.0 verlagert sich die Rolle des Antriebs von einem reinen Leistungsprozessor zu einem intelligenten Element des Automatisierungssystems.

Die Fähigkeit des Laufwerks, als intelligenter Sensor zu fungieren, macht es zu einer natürlichen Wahl bei der Implementierung der Zustandsüberwachung. In diesem Artikel stellen wir vor, wie dies in Wasser- und Abwasseranwendungen eingesetzt werden kann.

Von Norbert Hanigovszki, Jörg Dannehl, Sanjeet Kumar Dwivedi und Anna Hildebrand Jensen

Norbert Hanigovszki

Norbert Hanigovszki

Jörg Dannehl

Jörg Dannehl

Sanjeet Kumar Dwivedi

Sanjeet Kumar Dwivedi

Anna Hildebrand-Jensen

Anna Hildebrand-Jensen

1. Neue Antriebsfunktionen für Wasser- und Abwasseranwendungen
Frequenzumrichter mit Leistungselektronik-Umrichtern werden seit mehr als einem halben Jahrhundert eingesetzt. Heute werden mehr als 20% aller Elektromotoren von Frequenzumrichtern angetrieben. Der Hauptgrund für den Einsatz von Antrieben ist die Reduzierung des Energieverbrauchs.

Es gibt jedoch auch andere Gründe für den Einsatz von Antrieben in Wasser- und Abwasseranwendungen, z. B. die Prozesssteuerung (Konstanthaltung des Wasserdrucks, um Leckagen durch hohen Druck zu vermeiden), die Vermeidung von Wasserschlägen oder eine optimierte Brunnenausnutzung.

Seit der Einführung von Mikroprozessoren zur Steuerung der Laufwerke wurde die ursprüngliche Funktion - die eines Leistungsprozessors - um zusätzliche Funktionen erweitert. Beispielsweise können Antriebe in Abwasseranwendungen Pumpenentlüftungen durchführen, in Wasserpumpenanwendungen mehrere Pumpen in einem Kaskadensystem steuern oder bestimmte Frequenzen umgehen, um Resonanzen zu vermeiden.

Der Fortschritt von Industry 4.0 hat diesen zusätzlichen Funktionen einen zusätzlichen Schub verliehen. Da sich Industry 4.0 mit Informationen und Netzwerken befasst, beginnen wir, die Laufwerke als intelligente und vernetzte Sensoren zu verwenden.

2. Industrie 4.0 in Motor- und Antriebssystemen
Industry 4.0 ist ein Oberbegriff für eine vierte industrielle Revolution, die durch Vernetzung charakterisiert werden kann (nach der ersten industriellen Revolution - Mechanisierung, der zweiten Elektrifizierung und der dritten Automatisierung).

Obwohl der Begriff etwas vage ist, könnte eine mögliche Definition lauten: „Industrie 4.0 beschreibt die intelligente Vernetzung von Menschen, Dingen und Systemen, indem alle Möglichkeiten der Digitalisierung über die gesamte Wertschöpfungskette genutzt werden.“

Die Auswirkung dieses Trends auf Motorsysteme ist eine Migration von der sogenannten „Automatisierungspyramide“ zu vernetzten Systemen, siehe Abbildung 1 (links). Dies bedeutet, dass die verschiedenen Elemente des Systems wie Motoren, Antriebe, Sensoren und Steuerungen miteinander verbunden und auch mit einer Cloud verbunden werden - in der Daten gespeichert, verarbeitet, analysiert und Entscheidungen getroffen werden, siehe Abbildung 1 (rechts).

Fig1 Automatisierungspyramide links. Zustandsüberwachung

Automatisierungspyramide

Fig1 Vernetzte Systeme. Zustandsüberwachung rechts

Vernetzte Systeme

Abbildung 1: Industry 4.0 bedeutet den Übergang von der Automatisierungspyramide zu vernetzten Systemen

3. Der Antrieb als Sensor
In Antriebsanwendungen mit variabler Geschwindigkeit eröffnet die Verfügbarkeit von Mikroprozessoren in den Optionen für die Antriebs- und Buskommunikation in Kombination mit Strom- und Spannungssensoren neue Möglichkeiten. Darüber hinaus können zusätzliche Sensoren (z. B. Vibrations- und Drucksensoren) nahezu kostenlos an den Antrieb angeschlossen werden.

Dadurch kann der Frequenzumrichter als intelligenter Sensor für die Zustandsüberwachung verwendet werden (Abbildung 2). Die verfügbaren Informationen bieten verschiedene Anwendungsfälle, z. B. Systemoptimierung, Energieeffizienzoptimierung und zustandsbasierte Wartung. Im nächsten Abschnitt werden einige Beispiele für die Sensorintegration und zustandsbasierte Wartung erläutert.

Fig2 Drive als Sensor. Zustandsüberwachung

Abbildung 2: Fahren als Sensor

4. Eingebettete zustandsbasierte Überwachung
Die Zustandsüberwachung ist eine Technik zur Überwachung des Zustands der in Betrieb befindlichen Geräte. Zu diesem Zweck müssen Schlüsselparameter als Indikatoren für die Entwicklung von Fehlern ausgewählt werden. Der Gerätezustand verschlechtert sich normalerweise im Laufe der Zeit.

Abbildung 3 zeigt ein typisches Abbaumuster, auch bekannt als PF-Kurve. Die Funktionsstörung liegt vor, wenn das Gerät die beabsichtigte Funktion nicht erfüllt. Die Idee der zustandsbasierten Wartung besteht darin, den potenziellen Ausfall zu erkennen, bevor der tatsächliche Ausfall auftritt.

In diesem Fall können Wartungsmaßnahmen vor einem Funktionsausfall geplant werden, mit folgenden Vorteilen: Reduzierung der Ausfallzeiten, Eliminierung unerwarteter Produktionsstopps, Wartungsoptimierung, Reduzierung des Ersatzteilbestands und andere.

Fig3 PF Kurve. Zustandsüberwachung

Abbildung 3: PF-Kurve, die den Zustand einer Komponente bis zum Funktionsausfall darstellt.

4.1 Schwingungsüberwachung
Viele mechanische Fehler, z. B. Lagerverschleiß, Wellenversatz, Unwuchten, verursachen Vibrationen. Damit hat sich die Schwingungsüberwachung als Stand der Technik zur Überwachung rotierender Maschinen etabliert. Es gibt verschiedene Methoden, von der einfachen Überwachung bis zur hochentwickelten Überwachung [3].

Eine weit verbreitete Methode ist die RMS-Überwachung der Vibrationsgeschwindigkeit [2]. Sie basiert auf dem Effektivwert des Vibrationssignals, der über einen Vibrationssensor gemessen wird. Viele mechanische Fehler haben einen erheblichen Einfluss auf den Effektivwert der Vibration, z. B. Unwuchten, Wellenversatz und Spiel.

Die Herausforderung bei Anwendungen mit variabler Geschwindigkeit ist jedoch die Abhängigkeit der Vibration von der tatsächlichen Geschwindigkeit. Mechanische Resonanzen sind typische Beispiele. Diese sind immer vorhanden und müssen in irgendeiner Weise von einem Überwachungssystem bewältigt werden. Oft werden die Fehlererkennungsstufen auf den ungünstigsten Fall eingestellt, um Fehlalarme zu vermeiden. Dies verringert die Erfassungsgenauigkeit in Geschwindigkeitsbereichen, in denen keine Resonanzen vorhanden sind.

Wenn ein geeigneter Vibrationsgeber montiert und an den Antrieb angeschlossen ist, kann der Antrieb eine erweiterte Überwachung bieten, indem das Sendersignal mit antriebsinternen Signalen, z. B. der Geschwindigkeit, oder anderen für die Anwendung relevanten Signalen korreliert wird.

Das Laufwerk kann Fehler frühzeitig erkennen und Ampelinformationen (siehe Abbildung 3) zum Integritätsstatus des Systems bereitstellen, um Funktionsstörungen zu vermeiden. Die Wartung kann im Voraus vorbereitet und geplant werden, während das System den Betrieb bis zur nächsten möglichen Wartungspause fortsetzen kann.

Das Vibrationsniveau im normalen und fehlerhaften Zustand hängt auch von der Art, dem Ort und der Montage des Sensors ab. Darüber hinaus hängt es von der tatsächlichen Anwendung ab, die überwacht werden soll. Somit ist eine Lernphase erforderlich. Dies kann auf verschiedene Arten geschehen. Der erste Ansatz besteht darin, die normalen Vibrationspegel während der ersten Betriebsperiode zu lernen.

Dies bedeutet, dass die Anwendung normal ausgeführt wird und der Frequenzumrichter die Vibration parallel lernt, ohne den Betrieb zu beeinträchtigen. Wenn genügend Daten erfasst wurden, beginnt das Laufwerk, die Vibration zu überwachen. Zum anderen kann der Antrieb einen Identifikationslauf durchführen. Hier steuert der Antrieb den Motor so, dass genügend Daten gesammelt werden.

Die Möglichkeit, diesen zweiten Ansatz zu verwenden, hängt von der spezifischen Anwendung ab. Beispielsweise darf in einem Wasserversorgungssystem die Pumpe zum Zeitpunkt der Inbetriebnahme möglicherweise nicht mit voller Drehzahl laufen.

Ein Testaufbau wurde erstellt, um die Funktionalität zu demonstrieren. Der Fehler im Umfang für diesen Test ist eine Fehlausrichtung der Motorwelle. Wellenversatz erhöht die mechanische Belastung der Lager und verringert somit die Lagerlebensdauer. Darüber hinaus entstehen Vibrationen, die zu Nebeneffekten im System führen können. Eine frühzeitige Erkennung von Fluchtungsfehlern und Korrekturen kann die Lagerlebensdauer verlängern und Ausfallzeiten vermeiden.

Abbildung 4 zeigt den Versuchsaufbau mit einem Induktionsmotor, der eine kleine Pumpe antreibt. Durch leichtes Anheben der Grundplatte mit dem roten Griff kann ein Winkelversatz erzeugt werden. Ein Vibrationssensor wurde auf der Grundplatte des Motors installiert, um das Konzept zu veranschaulichen. Das analoge 4-20-mA-Sensorsignal wurde an den Analogeingang des Frequenzumrichters angeschlossen.

Fig4 Test Setup. Zustandsüberwachung

Abbildung 4: Testaufbau mit einer kleinen Pumpe, die von einem Induktionsmotor angetrieben wird. Schwingungsgeber (schwarz / orange) auf der Grundplatte neben einem Motor montiert.

Fig5 Schwingungsmessung. Zustandsüberwachung

Abbildung 5: Testdaten (Vibration RMS-Wert in mm / s in Abhängigkeit von der Drehzahl in U / min) für zwei Szenarien: fehlerfrei (schwarz, „Grundlinie“) und fehlerhaft (grün, „falsch ausgerichtet“).


Abbildung 5 zeigt ein Beispiel für Testergebnisse. Die gemessene Vibration in mm / s gegenüber der Motordrehzahl in RMS wird für zwei Szenarien angezeigt. Im ersten Szenario befindet sich das System in einem fehlerfreien Zustand. In diesem Zustand wird eine Basislinienmessung ausgeführt. Die Warn- und Alarmschwellenwerte werden basierend auf der gemessenen Basislinie abgeleitet. Für das fehlerhafte Szenario wird eine Wellenfehlausrichtung erzeugt, indem die Motorgrundplatte durch den roten Griff leicht angehoben wird (siehe Abbildung 5). Die gemessene Schwingung im fehlerhaften Zustand wird grün angezeigt.

Im obigen Beispiel kann der Antrieb diesen Fehler eindeutig erkennen. Für andere Anwendungen können die Basisdaten sehr unterschiedlich sein. Typischerweise ist die Vibration selbst in gesundem Zustand von der Geschwindigkeit abhängig. Es können sogar Resonanzpunkte durchlaufen werden, die bei der Überwachung berücksichtigt werden müssen. Andere Arten von Fehlern, z. B. Unwuchten, Lockerheit, erzeugen andere Muster.

4.2 Elektrische Signaturanalyse
Der Zustand des Motors und der Anwendung kann auch durch die Analyse der elektrischen Signatur überwacht werden. Diese Technik wird seit vielen Jahren erforscht. Die frühen Studien haben sich mit direkten Online-Maschinen befasst, und spätere Anwendungen für Frequenzumrichter wurden ebenfalls untersucht [5,6,7]. Mit der verfügbaren Rechenleistung und dem verfügbaren Speicher in heutigen Laufwerken können diese Techniken jetzt als Produktmerkmale in Produkte integriert werden.

Abbildung 6 zeigt das Grundkonzept. Fehlerzustandsanzeigen können aus den Motorströmen und Spannungssignalen extrahiert werden. Frequenzkomponenten von Strömen und Spannungen können mit Motor- oder Anwendungsfehlern zusammenhängen, z. B. Wellenversatz oder Fehler in der Statorwicklung.

Die Strom- und Spannungssensoren sind ohnehin wesentliche Bestandteile von Antrieben. Sie liefern die notwendigen Signale zur Steuerung des Motors. Diese Signale können zu Überwachungszwecken verwendet werden. Somit fallen keine zusätzlichen Sensorkosten an. Signalverarbeitungs- und Analysetechniken spielen in diesem Zusammenhang eine wichtige Rolle.

Fig6 elektrische Signalanalyse. Zustandsüberwachung

Abbildung 6: Elektrische Signaturanalyse

Der Frequenzumrichter, der den Motor steuert, kann die Überwachungswerte, z. B. bestimmte Stromoberwellen, mit anderen verfügbaren Informationen im Frequenzumrichter korrelieren. Wenn der Frequenzumrichter beispielsweise den Steuerungszustand kennt, weiß der Frequenzumrichter, wann sinnvolle Spektrumsberechnungen durchgeführt werden können. Wie bei der Überwachung des Schwingungspegels kann die Korrelation der überwachten Werte mit Motordrehzahl, Last und anderen relevanten Prozessdaten (z. B. Druck in Wasserleitungen) durchgeführt werden, um genauere Fehlerinformationen zu erhalten.

4.3 Lastüberwachung in Pumpen
Wie im vorherigen Abschnitt gezeigt, messen Antriebe den Motorstrom und die Motorspannung. Der Hauptzweck besteht darin, diese Messungen zur Steuerung des Motors zu verwenden. Mit der primären Strom- und Spannungsmessung werden verschiedene Parameter wie Motorleistung, Energie, tatsächliche Motordrehzahl oder Drehmoment berechnet. Und diese Werte können zur Überwachung der Motorlast, beispielsweise einer Pumpe, verwendet werden.

In Anwendungen, bei denen die Last von der Motordrehzahl abhängt, kann die Drehmomentschätzung zum Ermitteln von Überlast- und Unterlastabweichungen verwendet werden. Während der Baseline „lernt“ der Frequenzumrichter die Normalverteilung der Last oder die Lasthülle (siehe Abbildung 7). Wie bei den vorherigen Funktionen besteht eine Korrelation mit der Motordrehzahl.

Während der Überwachung kann der Antrieb Überlast- und Unterlastzustände erkennen, die bei Pumpenanwendungen durch Fehler wie Verschmutzung, Schleifen, gebrochenes Laufrad, Verschleiß oder andere Ursachen verursacht werden können.

5-Schlussfolgerungen
Mit Condition Monitoring kann eine zustandsbasierte Wartung implementiert werden - eine Weiterentwicklung der korrektiven und vorbeugenden Wartung. Die Zustandsüberwachung beruht jedoch auf Sensordaten. und die Installation zusätzlicher Sensoren kann teuer sein. Wenn jedoch Frequenzumrichter bereits in der Anwendung verwendet werden, sind sie eine wertvolle Datenquelle, die für die Zustandsüberwachung verwendet werden kann und unnötige Kosten spart.

6-Referenzen:
[1] DIN ISO 10816 Mechanische Schwingungen - Bewertung der Schwingungen von Maschinen durch Messungen an nicht-rotierenden Teilen
[3] Robert Bond Randall: Vibrationsbasierte Zustandsüberwachung: Industrie-, Luft- und Raumfahrt- und Automobilanwendungen
[4] Ifm: Bedienungsanleitung Vibrationssensor VKV021, https://www.ifm.com/mounting/704575UK.pdf
[5] Hamid A. Toliyat, Subhasis Nandi, Seungdeog Choi, Homayoun Meshgin-Kelk: Elektrische Maschinen: Modellierung, Zustandsüberwachung und Fehlerdiagnose, CRC-Presse, 2013
[6] Howard P. Penrose: Elektrische Motordiagnose, Erfolg durch Design; 2nd ed. Ausgabe (2008)
[7] Sanjeet Kumar Dwivedi, Jörg Dannehl: Modellierung und Simulation von Stator- und Rotorfehlern von Induktionsmotoren und deren experimenteller Vergleich, 2017 IEEE 11. Internationales Symposium zur Diagnose von elektrischen Maschinen, Leistungselektronik und Antrieben (SDEMPED)

Prozessindustrie Informer

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