Videosignalauswertung zur Erkennung von Lager- und Kupplungsfehlern mit der Spiegeltechnik

Die Salesianische Polytechnische Universität (UPS) Cuenca sucht durch ihre Forschungsgruppen ständig danach, ihre Studierenden mit dem Praxisfeld und dem Einsatz neuester Technologien zu verknüpfen.

In diesem Kontext arbeitet die Forschungs- und Entwicklungsgruppe für Industrietechnologien (GIDTEC) seit mehreren Jahren an Modellen zur Diagnose von Lager- und Kupplungsfehlern in rotierenden Maschinen durch Schwingungsanalyse mit herkömmlichen Techniken. Als Ergebnis dieser Arbeit hat GIDTEC Veröffentlichungen in international hochrangigen Fachzeitschriften sowie kooperative Arbeitsbeziehungen mit öffentlichen und privaten Institutionen in verschiedenen Teilen der Welt erzielt.

ERBESSD INSTRUMENTS® ist auf die Herstellung von Geräten und Instrumenten für das Condition Monitoring spezialisiert. Im internationalen Kontext arbeitet das Unternehmen im Rahmen eines Kooperationsabkommens mit der Salesianischen Polytechnischen Universität an der Schwingungsanalyse mit neuen Techniken, die keinen direkten Kontakt mit der zu analysierenden Maschine oder dem Gerät erfordern.

Schritt 1 - Das Problem Identifizieren

Berührungslose Schwingungsanalyse

Die Condition-Monitoring-Techniken, wie der Einsatz von Beschleunigungssensoren und akustischen Emissionen, müssen Kontakt mit der Oberfläche der zu analysierenden Maschine haben, was diese Techniken in bestimmten Fällen und bei der Montage der Sensoren aufgrund der Umgebungsbedingungen, in denen sich die analysierte Maschine befindet, unzugänglich und komplex macht. Deshalb ist die nicht-invasive Analyse eine geeignete Alternative für den Benutzer, um den Zustand der Maschinen in Echtzeit und ohne Kontakt mit der Maschine zu überwachen.

Für das Condition Monitoring wurde das mobile Gerät Samsung Galaxy S20+ verwendet, mit dem der Benutzer ein Video aufzeichnete und die charakteristischen Spektren, die mit Fehlern in den SKF 1207 EKTN9-Lagerkomponenten (Innenring, Außenring und Wälzkörper) verbunden sind, sowie im Kupplungsbereich des GIDTEC-Schwingungsprüfstands mithilfe der Dragon Vision®-Software von ERBESSD INSTRUMENTS® ermittelte.

Während des Zielauswahlprozesses identifizierte der Benutzer mit der Software die Bewegungsbereiche, wobei diese Bereiche in einigen Fällen mit dem Verdacht übereinstimmten, wo die Quellen der Fehlermodi in diesen mechanischen Komponenten des GIDTEC-Schwingungsprüfstands auftraten.

Schritt 2 - Technologieanwendung

Transiente Konditionierung und Videoverarbeitung

Nachdem die Ziele und statischen Punkte identifiziert wurden, wechselten sie zur Registerkarte “Analysis”, um anzugeben, mit welcher Bildrate das Video aufgenommen wurde, um die Schwingung zu verarbeiten.

Die gesamte Videoverarbeitungszeit in der Dragon Vision®-Software betrug etwa 28,25 Sekunden und die gesamte Aufzeichnungszeit betrug 3 Sekunden bei 240 fps in FHD. Anhand dieses Punktes hat der Benutzer weniger als 1 Minute damit verbracht, das Condition Monitoring des GIDTEC-Schwingungsprüfstands durchzuführen.

Im Tab “Analysis”, nachdem die Schwingung verarbeitet wurde, drückt der Benutzer die Schaltfläche “Show TWF/FFT”, die die Wellenform und das Schwingungsspektrum im Zusammenhang mit dem Betriebszustand der analysierten Maschine visualisiert.

Schritt 3 - Monitoring-Ergebnisse

Spektrumsergebnisse des Condition Monitorings des GIDTEC-Schwingungsprüfstands

Die Spektren des Signals unter normalen Bedingungen, die vom triaxialen Beschleunigungssensor erfasst wurden, und die durch Videosignale erfassten Spektren sind in Tabelle 1 dargestellt. Es ist wichtig zu beachten, dass die Dragon Vision®-Software die Visualisierung des Spektrums in zwei Kanälen (horizontal und vertikal) ermöglicht; in diesem besonderen Fall wird eine Referenzachse ausgewählt, um den Vergleich zu ermöglichen, wenn Fehler in die mechanischen Elemente des Schwingungsprüfstands eingebracht werden.

Tabelle 1. Vergleich der Schwingungsspektren unter normalen Bedingungen und Fehlerbedingungen des GIDTEC-Schwingungsprüfstands.

Schritt 4 - Bewegungserkennung Identifizieren

Bewegungserkennung

Nach Abschluss der Verarbeitung wurde die Bewegungserkennungssimulation durchgeführt, deren Funktion dem Benutzer ermöglicht, die Zone mit der größten Verschiebung zu kennen und damit die Erkennung des Bewegungspunkts zu erleichtern, um das mit dem Fehler verbundene Schwingungsspektrum zu bestimmen.