Program konserwacji predykcyjnej: Wdrażanie ESA – część II

Jest to kontynuacja artykułu opublikowanego w numerze Uptime z grudnia/stycznia 2012 roku.

Streszczenie

Jest to druga część serii artykułów omawiających wykorzystanie analizy sygnatur elektrycznych (ESA) w celu poprawy niezawodności elektrycznej zakładu. Ten artykuł został napisany, aby dać osobom niezaznajomionym z analizą widma podstawy do czytania i interpretowania wykresów i wyświetlaczy używanych w analizie widma. Wprowadza również kilka podstawowych technik analizy, aby rozpocząć korzystanie z ESA w celu identyfikacji rozwijających się problemów w układzie silnika, które mogą prowadzić do utraty produkcji lub wzrostu kosztów konserwacji.

Analiza sygnatury elektrycznej

ESA to technologia konserwacji predykcyjnej (PdM), która wykorzystuje napięcie zasilania silnika i prąd roboczy do identyfikacji istniejących i rozwijających się usterek w całym układzie silnika. Pomiary te działają jak przetworniki, a wszelkie zakłócenia w układzie silnika powodują zmiany (lub modulację) prądu zasilania silnika. Analizując te modulacje, można zidentyfikować źródło tych zakłóceń układu ruchowego.

Analiza maszyn Historycznie, analiza drgań była podstawą analizy maszyn wirujących w celu oceny stanu urządzeń wirujących i była bardzo skutecznie wykorzystywana przez ponad 70 lat. Nowoczesna elektronika i mikroprocesory udoskonaliły ten proces, od prostych pomiarów amplitudy drgań przy użyciu cewki, magnesu i miernika do pomiaru ogólnej amplitudy drgań do szybkiej oceny stanu mechanicznego obracających się maszyn. Wkrótce okazało się, że maszyny o wysokim poziomie wibracji są zazwyczaj w złym stanie mechanicznym, co doprowadziło do opracowania różnych wykresów intensywności wibracji, z których wszystkie opierają się wyłącznie na doświadczeniach użytkowników.

Analiza widma

Analiza widma w przetwarzaniu sygnału to proces, który definiuje zawartość częstotliwościową sygnału w dziedzinie czasu. Gdy znana jest zawartość częstotliwości mierzonych sygnałów, są one korelowane z charakterystyką operacyjną i konstrukcyjną maszyny lub maszyn, aby pomóc zidentyfikować siłę, która wytwarza ruch oscylacyjny.

Analiza widma drgań maszyn rozpoczyna się od umieszczenia czujnika (przetwornika) na lub w pobliżu drgającego elementu; zwykle jest to łożysko lub obudowa łożyska, aby przekształcić ruch mechaniczny elementu na sygnał elektryczny. Wyjściowy sygnał elektryczny podąża dokładnie za ruchem elementu, który zmienia się w czasie i jest określany jako sygnał w dziedzinie czasu. Siła lub amplituda sygnału zmienia się w zależności od ilości ruchu.

Wczesna analiza widma wykorzystywała analizatory przestrajalnych filtrów do przemiatania analogowego filtra pasmowoprzepustowego w określonym zakresie częstotliwości. Analizatory te działały podobnie do strojenia radia. Gdy filtr pasmowoprzepustowy skanuje zakres częstotliwości, wszelkie sygnały obecne w tym zakresie tworzą sygnał wyjściowy. Wyjście filtra pasmowoprzepustowego byłoby śledzone na wykresie częstotliwości w celu zidentyfikowania częstotliwości obecnych na wyjściu przetwornika.

Nowoczesne wielokanałowe, cyfrowe analizatory o wysokiej rozdzielczości tworzą widma częstotliwości za pomocą szybkiej transformaty Fouriera (FFT). Dodatkowo umożliwiają one stosowanie różnych technik przetwarzania sygnału, takich jak analiza pasma bocznego, synchroniczne uśrednianie czasu, uśrednianie ujemne, przetwarzanie obwiedni i wiele innych zaawansowanych technik, które dokładnie interpretują widma.

Niezależnie od postępów w przetwarzaniu sygnałów, analiza drgań jest nadal ograniczona prawami fizyki i ograniczeniami przetworników. Ponieważ wibracje są miarą oscylacji mechanicznych maszyny, zarówno przypadkowych, jak i okresowych, konieczna jest wystarczająca siła wynikająca ze stanu maszyny lub usterki komponentu, aby pokonać masę i sztywność maszyny i konstrukcji, a także wszelkie tłumienie zapewniane przez łożysko lub układ podparcia.

Dodatkowe ograniczenia stwarza sam przetwornik pomiarowy. Są to rodzaje pomiarów, względne lub bezwzględne, odpowiedź częstotliwościowa przetwornika i nieodłączne ograniczenia częstotliwości samych pomiarów, przemieszczenia, prędkości lub przyspieszenia.

Analiza częstotliwości

Przebiegi czasowe

Przebieg czasowy to po prostu wyświetlenie zmiennej funkcji w odniesieniu do czasu. Jeśli zmiany występują w tych samych odstępach czasu, kształt fali jest okresowy. Okresowy kształt fali to taki, który powtarza dokładnie ten sam kształt lub wzór przez cały czas trwania fali. Najprostszą formą fali jest fala sinusoidalna, która składa się z pojedynczej częstotliwości. Przebiegi falowe składające się z wielu częstotliwości nazywane są złożonymi przebiegami falowymi. Graficzne wyświetlanie przebiegów nazywane jest domeną czasową. Wyświetlacz pokazuje po prostu chwilową wartość zmiennej w odniesieniu do czasu. W dziedzinie czasu oś pozioma wskazuje czas, podczas gdy oś pionowa wskazuje wielkość zmiennej.

Transformacja Fouriera

Jean Baptiste Joseph Fourier, XVIII-wieczny francuski matematyk i fizyk, jako jeden z pierwszych zauważył, że złożone przebiegi są kombinacją wielu przebiegów sinusoidalnych i zapoczątkował badania w tej dziedzinie. Rozwiązanie matematyczne stosowane do określania serii częstotliwości, które składają się na dowolny złożony kształt fali, zostało nazwane na jego cześć i nosi nazwę transformaty Fouriera. Oryginalna transformata Fouriera zakłada nieograniczoną lub nieskończoną próbkę. Od tego czasu ustalono, że transformatę Fouriera można zastosować do skończonego kształtu fali i nazwano ją dyskretną transformatą Fouriera (DFT). Opracowano algorytmy do wydajnego i szybkiego obliczania DFT; algorytmy te są określane jako szybka transformata Fouriera (FFT).

Mówiąc prościej, FFT pobiera skończoną próbkę kształtu fali czasowej, a następnie oblicza amplitudę i częstotliwości fal sinusoidalnych, które są łączone razem w celu utworzenia złożonego kształtu fali.

Wyświetlacze graficzne FFT są prezentowane w dziedzinie częstotliwości i są określane jako widmo częstotliwości. Widmo częstotliwości wyświetla częstotliwości obecne w złożonym kształcie fali na osi poziomej i amplitudę sygnału na osi pionowej. Jeśli przy dowolnej częstotliwości obecny jest wystarczający ruch, na osi poziomej wyświetlona zostanie pionowa linia wskazująca obecność tej częstotliwości. Wysokość pionowej linii lub linii widmowej wskazuje siłę lub amplitudę kształtu fali przy danej częstotliwości. Jeśli jedna z fal sinusoidalnych obecnych w złożonym kształcie fali ma częstotliwość 30 Hz i amplitudę 3 amperów, szczyt widma zostanie umieszczony przy 30 Hz, a wysokość będzie reprezentować trzy jednostki.

Dostępnych jest wiele programów do wykonywania FFT i analityk nie musi ich wykonywać, ale analityk wymaga podstawowego zrozumienia samego wyświetlacza graficznego. Minimalne rozumienie wyświetlania FFT to zakres częstotliwości, rozdzielczość i szerokość pasma. Bardziej zaawansowana analiza może być przeprowadzona ze zrozumieniem pasm bocznych, harmonicznych, skalowania logarytmicznego i demodulacji. Poniższe informacje mają na celu zapewnienie wystarczającego zrozumienia tych podstawowych zasad FFT, aby umożliwić czytelnikowi dokładną analizę danych zebranych za pomocą ESA.

Zrozumienie FFT

Zrozumienie ograniczeń każdego wyświetlacza jest nieocenione w jego dokładnej analizie. FFT jest obliczeniem matematycznym i limity te są ustalane przed wykonaniem obliczeń matematycznych. Granice te to zakres częstotliwości i linie rozdzielczości.

Zakres częstotliwości

Zakres częstotliwości określa częstotliwości, które zostaną uwzględnione w obliczeniach FFT. Jeśli wybrany zakres częstotliwości jest zbyt niski, błędy przy wyższych częstotliwościach zostaną pominięte. Jeśli wybrany zakres częstotliwości jest zbyt wysoki, serie częstotliwości znajdujące się blisko siebie mogą zostać połączone. Dodatkowo, zakres częstotliwości określa czas akwizycji danych. Częstotliwość sygnału okresowego jest odwrotnością czasu; im niższy wybrany zakres częstotliwości, tym dłużej trwa zbieranie danych. W PdM większość FFT rozpoczyna się od DC (0 Hz) i trwa do pewnej maksymalnej wartości. Maksymalny zakres częstotliwości jest określany jako Fmax. W celu bardziej dogłębnej analizy możliwe jest ustawienie dolnej granicy zakresu częstotliwości na wartość większą niż 0 Hz i pewną wyższą granicę. Jest to określane jako widmo powiększone.

Rozdzielczość

Drugą wstępnie ustaloną granicą są linie rozdzielczości. Każde widmo częstotliwości jest podzielone na skończoną liczbę linii widmowych. Linia widmowa to w rzeczywistości błędna nazwa, ponieważ w rzeczywistości nie jest to linia, ale kosz widmowy. Każdy przedział widmowy będzie miał limit wysokiej i niskiej częstotliwości. Limity te są określane przez zakres częstotliwości FFT i liczbę linii. Szerokość przedziału widmowego nazywana jest szerokością pasma (BW). Aby określić szerokość każdego przedziału widmowego, wystarczy podzielić liczbę linii widmowych na zakres częstotliwości (FR). Jeśli zakres częstotliwości wynosi 100 Hz i istnieje 100 linii widmowych, szerokość każdej linii wynosi 1 Hz.

BW = # linii/FR

Szerokość pasma każdego przedziału spektralnego można również obliczyć, odejmując dolną granicę częstotliwości (fl ) od górnej granicy częstotliwości (fu ) każdego przedziału spektralnego.

BW = fu -fl

Każdy przedział widmowy jest wyrównany obok poprzedniego przedziału, a dolna granica częstotliwości każdego przedziału jest górną granicą częstotliwości poprzedniego przedziału. Górna granica częstotliwości będzie dolną granicą przedziału plus szerokość pasma.

Na przykład: W pierwszym przedziale spektralnym w 100-liniowym widmie z FR od DC do 100 Hz, dolna granica częstotliwości wynosi 0, a górna granica częstotliwości wynosi 1 Hz. BW przedziału widmowego wynosi 1 Hz. Zakres częstotliwości określa częstotliwości, które zostaną uwzględnione w obliczeniach szybkiej transformaty Fouriera (FFT). Jeśli wybrany zakres częstotliwości jest zbyt niski, błędy przy wyższych częstotliwościach zostaną pominięte. 20 czerwiec/lipiec 12 – od 1 Hz do 2 Hz, trzeci – od 2 Hz do 3 Hz i tak dalej, a ostatni – od 99 Hz do 100 Hz.

Jeśli szerokość pasma przedziału widmowego jest zbyt szeroka, wiele częstotliwości może znajdować się w tym samym przedziale widmowym. Dodatkowo, podczas oceny widma częstotliwości, wyświetlana częstotliwość przedziału widmowego jest częstotliwością środkową (cf) tego przedziału widmowego. Aby określić szerokość przedziału widmowego, wystarczy obliczyć średnią górnego i dolnego limitu częstotliwości.

cf = (fu + fl)/2

Oznacza to, że wskazana częstotliwość może nie być częstotliwością rzeczywistego sygnału. Wyświetlana wartość częstotliwości jest częstotliwością środkową przedziału widmowego, podczas gdy rzeczywiste częstotliwości przebiegów mogą być dowolnymi częstotliwościami w zakresie szerokości pasma przedziału widmowego. Każdy przedział spektralny może zawierać więcej niż jedną częstotliwość. Im szersze pasmo, tym mniej dokładna częstotliwość wyświetlanej wartości widma, co zwiększa prawdopodobieństwo błędu analizy.

Aby zmniejszyć ten błąd analizy, wystarczy zwiększyć rozdzielczość widma FFT. Zmniejszenie zakresu częstotliwości FFT zwiększa rozdzielczość, ale także wydłuża zarówno odstępy czasowe między czasem próbkowania danych, jak i czas akwizycji danych. Inną metodą jest zwiększenie liczby przedziałów widmowych, na które dzielona jest FFT. Zwiększenie liczby przedziałów widmowych wymaga pobrania większej liczby próbek mierzonego sygnału. Aby podwoić liczbę linii rozdzielczości, należy pozyskać dwa razy więcej danych.

Określanie rozdzielczości

Liczbę linii rozdzielczości (# linii) widma FFT można określić, po prostu mnożąc okres (P) przebiegu czasowego przez zakres częstotliwości (FR) w cyklach na sekundę (cps).

(# linii=P x FR)

Ponieważ ESA digitalizuje przebieg czasowy, FFT jest wykonywane w komputerze, gdzie możliwa jest zmiana rozdzielczości FFT po zebraniu danych. Pozwala to analitykowi zbadać bardzo małe fragmenty przechwyconego kształtu fali. Należy jednak pamiętać, że skracając okres przechwytywania czasu, liczba linii rozdzielczości zostanie proporcjonalnie zmniejszona, a prawdopodobieństwo błędu analizy wzrośnie.

Wyświetlacze amplitudy

Skalowanie liniowe

Najczęściej używanym graficznym sposobem wyświetlania FFT jest skala liniowa. Na skali liniowej odstępy między znacznikami są zawsze takie same i równomiernie rozmieszczone. Pozwala to na wygodne wyświetlanie wszystkich danych na jednym wykresie. Wykresy liniowe dobrze sprawdzają się w przypadku zestawów danych, w których istotne zmiany są ważne, a bardzo małe zmiany są nieistotne. Jednostki wyświetlane na skali liniowej są jednostkami inżynieryjnymi mierzonej zmiennej. W ESA jednostkami tymi są napięcie (wolty) lub prąd (ampery).

Skalowanie logarytmiczne

Skala logarytmiczna wyświetla amplitudę w kolejności wielkości lub logarytm zmiennej zamiast samej zmiennej. Jedną z zalet skali logarytmicznej jest możliwość wyświetlania bardzo szerokiego zakresu amplitud na jednym wykresie. Gdy bardzo małe zmiany w mierzonej zmiennej są znaczące, wyświetlanie zmiennej w formacie liniowym może nie identyfikować odpowiednio zmiany. W takich przypadkach używany jest wyświetlacz logarytmiczny (log).

W ESA powszechnie stosowana jest skala logarytmiczna, ponieważ mierzonymi zmiennymi są napięcie lub prąd linii. Bardzo małe zmiany któregokolwiek z tych pomiarów są wykorzystywane do identyfikacji usterek w układzie silnika. Częstotliwość nośna tych zmiennych jest równa częstotliwości przyłożonego napięcia, zwykle 50 Hz lub 60 Hz.

Ponieważ wyświetlanie logarytmiczne jest zasadniczo stosunkiem, jest to również bardzo wygodna metoda porównywania niepodobnych zmiennych. Okazało się to niezwykle przydatne w ESA, ponieważ jednym z jego ważnych aspektów jest możliwość różnicowaniaThe Revolution Begins! Tylko $2,450! ALiSENSOR™ Level jest już dostępny! ALiSENSOR™ Level to pierwszy na świecie geometryczny system pomiarowy iOS. Teraz pomiary takie jak prostoliniowość, nachylenie i kwadratowość są jeszcze łatwiejsze i bardziej przystępne niż kiedykolwiek! Możesz nawet użyć własnego iPada, iPhone’a lub iPoda Touch jako wyświetlacza, korzystając z DARMOWYCH aplikacji do pobrania z App Store, w tym automatycznych aktualizacji! 2 lata gwarancji! Zadzwoń lub odwiedź Alignment Supplies, Inc. już dziś, aby dowiedzieć się więcej o tym rewolucyjnym systemie! 419.887.5890 / 800.997.4467 www.alignmentsupplies.com między usterkami w zasilaniu a usterkami dodanymi przez silnik lub napędzaną maszynę.

Jednostkami używanymi w skali logarytmicznej są decybele (db), które są logarytmem o podstawie dziesięć. Db to jednostka używana do opisania stosunku. Pomiary napięcia i prądu są wielkościami polowymi, a współczynniki db stosowane w ESA są również wielkościami polowymi. Tabela 1 zawiera wskazówki dotyczące zależności między mierzoną zmienną a wartością szczytową przebiegów prądu i napięcia w porównaniu do najwyższego piku w widmie.

Podsumowanie

Skuteczne wykorzystanie ESA jako technologii PdM wymaga umiejętności manipulowania, interpretowania i rozumienia wykresów, diagramów i wyświetlaczy opracowanych przez oprogramowanie ESA. Te wykresy, tabele i wyświetlacze są następnie wykorzystywane do identyfikacji usterek w układzie silnika. Inżynierowie i technicy PdM zaznajomieni z analizą drgań stwierdzą, że ESA FFT jest podobna do widma drgań, a wiele technik analizy jest takich samych. Jednak nawet w przypadku MVA ważne jest, aby analityk dokładnie rozumiał nie tylko to, co wskazuje FFT, ale co ważniejsze, czego nie wskazuje.