Verbesserung der elektromechanischen Zuverlässigkeit mit ESA

Abbildung 1. Häufige Motorfehler (CF=Mittenfrequenz, RS = Laufgeschwindigkeit, LF=Linienfrequenz)

Die elektrische Signaturanalyse (ESA) ist eine Technologie zur vorausschauenden Wartung (PdM), die die Versorgungsspannung und den Betriebsstrom des Motors nutzt, um bestehende und sich entwickelnde Fehler im gesamten Motorsystem zu identifizieren. Diese Messungen dienen als Messwertgeber, und jede Störung im Motorsystem führt zu einer Veränderung (oder Modulation) des Motorstroms. Durch die Analyse dieser Modulationen ist es möglich, die Quelle dieser Störungen des motorischen Systems zu identifizieren. Die Prüfung von unter Spannung stehenden Motoren mit der ESA liefert wertvolle Informationen für AC-Induktions- und DC-Motoren, Generatoren, gewickelte Läufermotoren, Synchronmotoren und Werkzeugmaschinenmotoren, die für die PdM-Prüfung, Inbetriebnahme und Fehlersuche verwendet werden.

Mit dem tragbaren, batteriebetriebenen ALL-TEST PRO On-Line II™ (ATPOL II™) ESA-Gerät werden Strom- und Spannungskurven erfasst, und anschließend kann der Techniker mit Hilfe einer Fast-Fourier-Analyse sowohl den elektrischen als auch den mechanischen Zustand des Motorsystems bewerten.

Fehler im Motorsystem (unabhängig davon, ob sie mit der eingehenden Leistung, der elektrischen oder mechanischen Motorleistung, der mechanischen Kupplung oder der angetriebenen Last zusammenhängen) weisen bei der Verwendung von ESA-Techniken alle eindeutige Signaturen auf (siehe Abbildung 1). Mit den Informationen über den Motor und das Motorsystem werden also relevante Fehlerhäufigkeiten identifiziert und das gesamte System kann bewertet werden.

In den Zeit- und Frequenzbereichen werden zahlreiche Leistungsindikatoren angezeigt, die die erforderlichen Informationen zur Bestimmung des “Zustands” des Motors und der Auswirkungen der zugeführten Last liefern. Dies ermöglicht es, die tatsächliche Betriebsgeschwindigkeit, die Motorschlupffrequenz, die Zahneingriffsfrequenz, die Komponenten des Antriebsstrangs und die Getriebedrehzahlen zu sehen”.

Schnelle Fourier-Transformationen (FFT) werden verwendet, um sowohl ein Hoch- als auch ein Niederfrequenzspektrum zu erstellen. Die Spitzenwerte in diesen Spektren entsprechen den Drehzahlen der verschiedenen Komponenten der Maschine. Bei einem Ventilator, der von einem Elektromotor über einen Riemen angetrieben wird, entsprechen die Spitzenwerte beispielsweise der Motordrehzahl, der Poldurchgangsfrequenz, der Ventilatordrehzahl und der Riemengeschwindigkeit. Wird anstelle eines Riemenantriebs ein Getriebe verwendet, so treten bei den Drehzahlen der Zahnräder und den Zahneingriffsfrequenzen Spektralspitzen auf.

Durchführen einer Analyse der elektrischen Signatur

Während der Datenerfassung sind keine Typenschilddaten erforderlich, aber eine automatische Analyse kann durch Eingabe von Motortypenschildspannung, Betriebsdrehzahl, Nennleistung und Volllaststrom während des Analyseprozesses durchgeführt werden. Zu den häufigen mechanischen Systemfehlern zwischen Motor und Last, die auf Verschleiß und Anwendung zurückzuführen sind, gehören Fehlausrichtung des Riemens oder Direktantriebs, Verschleiß des Riemens oder der Einlage, Probleme mit der Riemenspannung und Verschleiß der Riemenscheibe. Die Last kann je nach Art der Last zahlreiche Fehler aufweisen. Die häufigsten sind verschlissene Teile (z. B. Dichtungen), gebrochene Komponenten (Zahnräder, Ventilator, Laufradblätter usw.) und Lager.

Die ESA-Software ermöglicht es dem Techniker, Informationen über das mechanische System einzugeben (siehe Abbildung 2), woraufhin die relevanten Frequenzen automatisch berechnet werden (die Software bietet Cursor zum Auffinden dieser Frequenzen in den Spektren). Die Analyse angetriebener Geräte umfasst Geräte mit Riemen-, Getriebe- und Schaufelantrieb. Bitte beachten Sie, dass Informationen über das mechanische System für die elektrische und mechanische Analyse des Motors nicht erforderlich sind und nur dann relevant sind, wenn eine Analyse der mechanischen Belastung erforderlich ist.

Abbildung 2. Die Software zur Analyse elektrischer Signaturen automatisiert die Berechnungen und bietet Frequenz-Cursoren

Betrachten wir als Beispiel die Niederfrequenzdaten eines Staubsammelgebläses 1, das von einem 150-Kilowatt-Induktionsmotor mit 400 Volt, 260 Ampere und 1485 U/min angetrieben wird (siehe Abbildung 3). Beachten Sie den mit BLT beschrifteten Peak – dies ist die Bandfrequenz bzw. die Geschwindigkeit des Bandes. Es gibt Vielfache der BLT, die in beiden Spektren zu sehen sind. Die unteren Spektren zeigen den Spitzenwert der Netzfrequenz und dass es auf beiden Seiten der Netzfrequenz Seitenbänder gibt, die auf der BLT-Frequenz liegen. Die Tatsache, dass Bandfrequenzen vorhanden sind, insbesondere bei 4,3 Ampere, ist von Bedeutung. Seitenstreifen werden nach ihrem Vorhandensein bewertet. Außerdem ein Vielfaches der Bandfrequenz – daher vermute ich ein Problem mit diesem Kollektor. Der Techniker, der diese Daten sammelte und die erste Analyse durchführte, entschied sich jedoch dafür, das Gerät zu überwachen, anstatt weitere Inspektionen oder Tests durchzuführen.

Abbildung 3. Dieser Staubabscheider-Ventilator wird von einem 150-Kilowatt-Induktionsmotor mit 400 Volt, 260 Ampere und 1485 Umdrehungen pro Minute angetrieben.

Ein Schwestergerät, Dust Collector Fan 2, wurde ebenfalls getestet. In Abbildung 4 ist zu erkennen, dass die Motorlast geringer ist als bei Lüfter 1 (194 A gegenüber 220 A), die BLT-Spitze jedoch bei 8,3 A liegt, während Lüfter 1 eine Spitze von nur 4,3 A hatte. Aus diesem ersten Test können wir nicht schließen, dass es sich um ein ernsthaftes Problem handelt, sondern es ist vielmehr ein Warnzeichen dafür, dass bei diesem Gerät etwas anders ist als bei dem ersten.

Abbildung 4. Testergebnisse für Staubabscheiderventilator 2.

Da diese Daten in der Erkennungsphase des PdM-Arbeitsprozesses erfasst wurden, ist der nächste Schritt der Beginn der Analysephase. Im Rahmen der Analysephase führte der Techniker eine kurze Sichtprüfung beider Maschinen durch und stellte fest, dass der Riemen bei Ventilator 2 im Vergleich zu Ventilator 1 übermäßig bewegt wurde. Der nächste Schritt ist die Durchführung zusätzlicher Arbeiten, wie z. B. die Aufnahme zusätzlicher Daten mit der ESA oder der Einsatz anderer Instrumente im Rahmen der Analysephase.

Schlussfolgerung

Der Elektromotor ist ein hervorragender Messwertgeber für die elektrische Signaturanalyse, da Sie die eingehende Leistung, den elektrischen und mechanischen Zustand des Motors sowie die angetriebene Last bewerten können. Wenn es um die Netzqualität, die Steuerung, den Zustand von Stator und Rotor, Luftspalten, Lagern, Ausrichtung und Last geht, kann ein sich entwickelnder Fehler erkannt und für die vorausschauende Wartung aufgezeichnet werden – aber Sie müssen zunächst über die richtige Ausrüstung zur Durchführung der elektrischen Signaturanalyse verfügen.

Dieser Anwendungsbericht ist der erste Teil einer dreiteiligen Serie über den Einsatz von ESA zur Zustandsbewertung von motorgetriebenen mechanischen Systemen.

Weitere Informationen finden Sie unter www.alltestpro.com.

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