DE102016220481A1

DE102016220481A1 - Verfahren und Datenverarbeitungsvorrichtung für eine Bewertung des Schweregrads von Lagerschäden unter Verwendung von Schnwingungsenergie

Info

Publication number: DE102016220481A1
Application number: DE102016220481.5A
Authority: DE
Inventors: Allan Thomson
Original assignee: SKF AB
Current assignee: SKF AB
Priority date: 2015-10-20
Filing date: 2016-10-19
Publication date: 2017-04-20
Also published as: US9989439B2; GB201518545D0; GB2543521A; US20170108406A1; CN107036815B; CN107036815A

Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Detektieren eines Schweregrads eines Lagerschadens basierend auf einer Rotationsgeschwindigkeit des Lagers und basierend auf zumindest einem Datenabtastwert von Sensordaten, die von einem Sensor erhalten werden, der dazu eingerichtet ist, Schwingungen eines Lagerrings zu messen. Das Verfahren weist die Schritte des Umwandelns des Datenabtastwerts von der Zeitdomäne in die Frequenzdomäne durch Anwenden einer Fourier-Transformation, um ein Signalfrequenzspektrum zu erhalten, des Bestimmens einer Schadensmittenfrequenz des Lagers unter Verwendung der Rotationsgeschwindigkeit, und des Identifizierens einer vorbestimmten Anzahl von Frequenzspitzen des Signalfrequenzspektrums auf. Die Erfinder schlagen vor, die bekannten Verfahren zum Detektieren eines Schweregrads des Lagerschadens durch die folgenden Schritte zu verbessern: Bestimmen einer Gesamtschwingungsenergie in einem Gesamtfrequenzband, welches die vorbestimmte Anzahl von Frequenzspitzen beinhaltet; Bestimmen einer Spitzenenergie für jede der Frequenzspitzen als eine Spektralenergie von Signalkomponenten, die zu den Frequenzspitzen führen; Berechnen einer Spektralenergie des Lagerschadens unter Verwendung der Spitzenenergien der Frequenzspitzen; und Verwenden eines Verhältnisses der Spektralenergie des Lagerschadens und der Gesamtschwingungsenergie, um einen Schweregrad des Lagerschadens zu bewerten.

Description

Gebiet der Erfindung
Die Erfindung bezieht sich auf das Gebiet der Zustandsüberwachung in Wälzlagern basierend auf Schall- oder Geschwindigkeitsmessungen.
Hintergrund der Erfindung
Es ist bekannt, Geschwindigkeits- und/oder Schwingungssensoren, die an Lagerringen von Wälzlagern angebracht sind, zu verwenden, um Schäden in den Wälzkörpern oder auf den Laufflächen zu detektieren. Die Sensordaten werden entweder in einer Datenverarbeitungseinheit, die in dem Lager integriert ist oder an dem Lager oder an seinem Gehäuse angebracht ist, oder alternativ in einer entfernt angeordneten Überwachungseinheit verarbeitet.
Die Technologie der Lagerzustandsüberwachung wurde ursprünglich für Großlager, die z. B. in Windturbinen oder Zügen verwendet werden, ausgelegt. Der Anwendungsbereich der Technologie der Lagerzustandsüberwachung hat sich nun kontinuierlich hin zu Lagern kleinerer Größe, z. B. zur Verwendung in Lastkraftwagen oder Automobilen, ausgedehnt und wird sich aufgrund des Miniaturisierungsfortschritts weiter ausdehnen.
Viele Konzepte wurden betrachtet, die von einem einfachen, quantitativen regelbasierten bis zu selbstlernenden neuronalen Netzen, Merkmalsextraktion und historisch kalibrierten Verfahren, wie beispielsweise Neuheitsdetektion, reichen. Jedoch fehlt es vielen der fortgeschrittenen oder „intelligenten” Verfahren an branchenübergreifender Felderfahrung, obwohl sie von einem akademischen Gesichtspunkt aus eindrucksvoll sind, und die Komplexität resultiert in Barrieren in Bezug auf die industrielle Implementierung.
In den meisten Fällen umfassen die Verfahren ein oder mehrere der Messwerkzeuge, die ein Hüllkurven Schwingungssignal (demoduliertes Schwingungssignal) verwenden. Diese Verfahren weisen quantitative Verfahren wie die Detektion der Gesamtamplitude, quantitative Statistiken (RMS, SD, Varianz), Zählungen, Periodizität, Verwendung der Autokorrelationseigenschaften, Hilbert-Raumanalyse oder zyklische Zeitanalyse (CTA) auf. Weitere bekannte Verfahren weisen qualitative Verfahren wie Merkmalsstatistiken (Kurtosis, CF etc.) oder Verfahren, die auf Beitragsbruch (CTA-Bruch) oder Oberwellengehaltbruch basieren, auf.
Ein Problem, das die Zustandsüberwachung (CM) über alle Arten von Maschinen hinweg beeinflusst, ist, auf welchem Pegel Warn- und Alarmschwellwerte (gelb und rot) für eine zuverlässige Detektion von Lagerschäden konfiguriert sein sollten, insbesondere, wenn Beschleunigungshüllkurvenmessungen verwendet werden. Jedes Verfahren, das die höheren Frequenzbereiche der Schwingung für eine quantitative (absolute Amplituden-)Bewertung des Schweregrads der Lagerbeschädigung verwendet, ist mit vielen Faktoren geplagt, die die beobachteten Amplituden signifikant verstärken oder dampfen können. Somit ist innerhalb dieser höheren Frequenzbereiche die Verwendung von festen quantitativen Warn- und Alarmschwellwerten über einen Bereich von unterschiedlichen Anwendungen oder sogar ähnlichen Anwendungen hinweg undurchführbar, weshalb individuelle Schwellwerte nötig sind, die viele Arbeitsstunden der Zeit eines Analysten benötigen, um diese Schwellwerte von Sensor zu Sensor und von Maschine zu Maschine fein abzustimmen.
In dem Fall einer Überwachung von Achslagern von Zügen können die Schadensfrequenzamplituden, die indikativ für ein Lager mit einem signifikanten Schaden sind, von Zehnteln eines gE bis über 10gE abhängig vom Lagertyp, dem Achsgehäuse-Design, dem Sensorort und der Befestigung und der Sensororientierung variieren. In solchen Eisenbahnanwendung ist der kabellose Sensorknoten eine übliche Messtechnologie, für den es häufig nicht möglich ist, den idealen Ort und Orientierung zu erhalten, wenn er als eine Zubehörmarktlösung montiert wird. Es kann auch erwartet werden, dass ein solches RAG-Verfahren (Rot-Gelb-Grün-Verfahren) in den kabellosen Knoten aufgenommen wird.
Schwingungsmessungen, die aus Achslagern von Zügen gesammelt werden, beinhalten häufig eine signifikante Menge an externem Rauschen, von dem viel mit einer Rad-zu-Schienen-Interaktion zusammenzuhängen scheint, was signifikant über die verschiedenen Eisenbahnanwendungen, Spuren, Rädersätze und Messknoten variieren kann (inkonsistente Transferfunktion). Solches externes Rauschen verursacht häufig eine Erhöhung in falschen Positiven, wenn sie als „quantitative” Schweregradverfahren und Schwellwerte verwendet werden. Währenddessen würden „relative” Verfahren mit ähnlichem externen Rauschen eine Erhöhung in falschen Negativen erzeugen. Von dem Gesichtspunkt eines CM-Analysten aus oder einem autodiagnostischen Systemansatz ist es bevorzugt, weniger falsche Positive zu haben, auch wenn das in ein paar weiteren falschen Negativen resultieren kann, und oft gibt es eine viel klarere Trennung zwischen CI-Werten, wenn ein Schaden vorhanden ist, als wenn keiner vorhanden ist.
Jedoch erreicht bis jetzt keines dieser Verfahren die Zuverlässigkeit von erfahrenen menschlichen Ingenieuren, die auf das Spektrum schauen, um einen Schaden basierend auf einer Sequenz von Harmonischen zu detektieren, um den Schweregrad davon basierend auf den Risikospezifikationen des Endnutzers zu bewerten.
Zusammenfassung der Erfindung
Die Erfindung bemüht sich ein Verfahren bereitzustellen, das einen Wert einer automatisierten Schweregradbewertung (SR) des Lagerschwingungszustands basierend auf Messungen von Schwingungs-Beschleunigungshüllkurven (gE) mit verbesserter Zuverlässigkeit zu ermöglichen. Eine weitere Aufgabe der Erfindung ist es, eine einfache und unkomplizierte Anpassung eines solchen Verfahrens auf anwendungsabhängige Risikospezifikationen zu ermöglichen.
Das Ziel des Verfahrens ist es, durch Verwendung einer Messung einer Beschleunigungshüllkurve (oder irgendeiner geeigneten demodulierten Beschleunigung) zu bestimmen, ob ein Lager wahrscheinlich einen Laufflächenschaden hat, wenn sowohl die Wellengeschwindigkeit als auch die Lagerschadensfrequenzen bekannt sind.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Detektieren eines Schweregrads eines Lagerschadens basierend auf einer Rotationsgeschwindigkeit des Lagers und basierend auf zumindest einem Datenabtastwert von Sensordaten erreicht, die durch einen Sensor erhalten werden, der eingerichtet ist, Schwingungen eines Lagerrings zu messen. Das Verfahren weist die Schritte des Umwandelns des Datenabtastwerts von der Zeitdomäne in die Frequenzdomäne durch Anwenden einer Fourier-Transformation, um ein Signalfrequenzspektrum zu erhalten, des Bestimmens einer Schadensmittenfrequenz des Lagers unter Verwendung der Rotationsgeschwindigkeit, und des Identifizierens einer vorbestimmten Anzahl von Frequenzspitzen des Signalfrequenzspektrums auf.
Die Erfinder schlagen vor, die bekannten Verfahren zum Detektieren eines Schweregrads des Lagerschadens durch die folgenden Schritte zu verbessern: Bestimmen einer Gesamtschwingungsenergie in einem Gesamtfrequenzband, welches die vorbestimmte Anzahl von Frequenzspitzen beinhaltet; Bestimmen einer Spitzenenergie für jede der Frequenzspitzen als eine Spektralenergie von Signalkomponenten, die zu den Frequenzspitzen führen; Berechnen einer Spektralenergie des Lagerschadens unter Verwendung der Spitzenenergien der Frequenzspitzen; und Verwenden eines Verhältnisses der Spektralenergie des Lagerschadens und der Gesamtschwingungsenergie, um einen Schweregrad des Lagerschadens zu bewerten.
Das Verfahren gemäß der Erfindung hat belegt, dass es über Anwendungen/Installationen hinweg ohne eine Kundenanpassung der Schwellwerte zuverlässig ist, und dass es unempfindlich gegenüber Abweichungen der Sensorkalibration und gegenüber Dämpfungen durch die Positionierung ist.
Des Weiteren ist die Erfindung durch niedrige Verarbeitungsanforderungen gekennzeichnet, das heißt, sie hält die Verwendung der Sensorknotenenergie so niedrig wie möglich, und benötigt keine hohen ADC-Anforderungen (> 16 Bit oder > 5120 sps).
Das Verfahren oder die Datenverarbeitungsvorrichtung gemäß der Erfindung gibt ein paar einzelne Gesamtwerte zurück, die indikativ für den Schweregrad und die Schadensart sind und eignet sich daher Dank den beschränkten Energieanforderungen der Übertragung für eine Anwendung in kabellosen Sensorknoten. Dies zieht weiterhin eine Komplexität am Empfängerende nach sich.
Das Verfahren des Prozentsatz-über-Gesamtbandbreite (PoBO) gemäß der Erfindung ist ein Ansatz, der die Spektralenergie der Schwingungsbeschleunigungshüllkurve (gE), die auf eine Lagerschadensfrequenz (ihre Grundwelle und mehrere Harmonische) bezogen ist, mit der Gesamtenergie innerhalb eines breiten Bandfrequenzbereichs vergleicht. Dieses Verhältnis wird im Allgemeinen als ein Prozentwert zur einfacheren Interpretation und Schwellenwertkonfiguration dargestellt.
Beim Berechnen der Spektralenergie, die mit einem Lagerschaden assoziiert ist, ist es üblich, die ersten 3 bis 5 Ordnungen (Harmonische) der Schadensfrequenz zu verwenden. Da das Signal eingehüllt wurde, ist es selten erforderlich höher als die 5. Ordnung zu gehen, was bereits eine Herausforderung werden kann, wenn die Geschwindigkeit nicht genau genug ist oder es Geschwindigkeitsänderungen während der Messerfassung gibt.
In dem Zusammenhang der Erfindung wird der Ausdruck „Energie” oder „Schwingungsenergie” in einem breiten Sinn interpretiert und deckt ungeachtet irgendwelcher Vorfaktoren oder physikalischen Einheiten insbesondere jede geeignete quadratische Form der Größenordnungen des Fourier-transformierten Frequenzspektrums ab.
Da das Verfahren gemäß der Erfindung ein Verfahren zur „relativen” Schweregradbestimmung ist, hat es die folgenden Vorteile:

1) RAG-/Alarmschwellwerte müssen nicht über den Geschwindigkeitsbereich hinweg geändert werden.
2) RAG-/Alarmschwellwerte müssen nicht von Sensor zu Sensor aufgrund von Positionierungs- und Orientierungsunterschieden geändert werden.
3) Dieselben RAG-/Alarmschwellwerte funktionierten über unterschiedliche Sensor-Designs und Eisenbahnanwendungen hinweg, von Fracht- bis Hochgeschwindigkeitspassagieranwendungen.
4) Signifikante Verringerung bei falschen Positiven, wenn ein Rad-Schienen-Rauschen vorhanden ist, und verbesserte Tendenzstabilität.
5) Verbesserte Trennung der Messwahrscheinlichkeitsverteilung zwischen „gesunden” und „beschädigten” Lagern verglichen mit den „quantitativen” Standard-CM-Verfahren.

In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung weist der Schritt des Identifizierens der vorbestimmten Anzahl von Frequenzspitzen das Suchen einer ersten Frequenzspitze in einem Frequenzband, das die Schadensmittenfrequenz beinhaltet, und Suchen von zweiten und nachfolgenden Frequenzspitzen in Frequenzbändern, die ganzzahlige Vielfache der Schadensmittenfrequenz beinhalten, auf.
Bevorzugter umfasst der Schritt des Identifizierens der vorbestimmten Anzahl von Frequenzspitzen die Schritte des Bestimmens einer vorbestimmten Anzahl von Frequenzbändern einer ersten Breite unter Verwendung der Schadensmittenfrequenz, wobei ein erstes Frequenzband die Schadensmittenfrequenz aufweist und die zweiten und folgenden Frequenzbänder ganzzahlige Vielfache der Schadensmittenfrequenz als ihre jeweilige Fenstermittenfrequenz aufweisen; des Bestimmens eines lokalen Maximums des Signalfrequenzspektrums innerhalb des jeweiligen Frequenzbandes für jedes der Frequenzbänder; und des Bestimmens von Spitzenenergien des Signalfrequenzspektrums innerhalb jedes der Frequenzbänder, indem eine Quadratsumme einer Amplitude des Signalfrequenzspektrums an dem lokalen Maximum und der Amplituden des Signalfrequenzspektrums, die an das lokale Maximum angrenzen, berechnet wird. In diesem Zusammenhang sind die angrenzenden Frequenzen die benachbarten Frequenzen in der diskreten Menge von Fourier-Frequenzen, die zur digitalen Verarbeitung verwendet werden.
In der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung weist das Summieren die nächsten Nachbarfrequenzen auf. Jedoch sollte in Implementierungen mit einer Frequenzauflösung, die kleiner als die Spitzenbreite ist, die Anzahl von Frequenzen, die zum Summieren der Energie verwendet werden, die die Spitze betrifft, so gewählt werden, dass die gesamte Spitzenbreite abgedeckt ist.
Das obige Verfahren wird auch als das Verfahren der „Basisbandbreitensuche” bezeichnet und beinhaltet das Suchen nach der höchsten spektralen Spitze innerhalb der Suchbandbreite/Frequenzbänder (d. h. 3%) für jede Ordnung der Schadensfrequenz. Eine spektrale Spitze innerhalb einer Suchbandbreite ist als der höchste Werte-Bin (oder Frequenz) definiert, wobei die Bins auf jeder Seite davon niedrigere Werte haben als er selbst.
Es überprüft nicht, dass diese spektralen Spitzen genau zwischen einer Ordnung und der nächsten Ordnung ausgerichtet sind, und wurde daher als zuverlässig genug befunden, wenn die exakte Wellengeschwindigkeit und somit auch die Frequenzen der Lagerschäden bekannt sind, da in solchen Fällen die Suchbandbreite schmal gehalten werden kann (2%).
Wenn jedoch die Genauigkeit der Wellengeschwindigkeit nicht exakt ist, muss eine breitere Suchbandbreite verwendet werden (das heißt > 3%), um die Schadensfrequenzen zu erfassen, aber dies erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass spektrale Spitzen von anderen Quellen ausgewählt werden, die ebenfalls innerhalb der Suchbandbreite sind, was in einem fehlerhafterweise höheren PoBO-Wert als in Realität resultiert.
Als ein alternativer Ansatz zum Identifizieren der Frequenzspitzen schlagen die Erfinder ein weiteres Verfahren vor, das im Folgenden als „Abtast-Suche” bezeichnet wird.
Während die „Basisbandbreitensuche” mit beschränkten Verarbeitungsfähigkeiten einfacher zu implementieren ist, wird die „Abtast-Suche” in einer verrauschten Umgebung als zuverlässiger und genauer angesehen (insbesondere, wenn andere harmonische Komponenten vorhanden sind).
Unbeachtlich davon, wie die Schadensfrequenzkomponenten bestimmt werden, bleibt das allgemeine Verfahren identisch.
Das „Abtast-Such”-Verfahren beinhaltet das Abtasten jedes Bins in der Suchbandbreite der Schadensfrequenz der höchsten Ordnung und das Berechnen der 1-Bin-Amplitude oder des 3-Bin-RSS für jeden Binschritt als ob es eine Spitze wäre, und tun desselben für die passenden Bins der entsprechenden niedrigerer Ordnungen. Bei jedem Abtastschritt Bestimmen des RSS oder SUM von allen Werten der Ordnung. Dann Auswählen des Abtastschritts, der die höchste Amplitude zeigt, als der Repräsentativste für einen Schaden.
Dieses „Abtast-Suchverfahren” identifiziert, welche Serie von Bins, die exakte harmonische Ordnungen sind, die größte Menge an Energie haben. Somit hat eine einzelne Ausreißer-(nicht schadenbezogene)Komponente, die innerhalb einer der Suchbandbreiten der Schadensordnungen vorhanden ist, eine reduzierte Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden, wenn eine reale Schadenkomponente mit Harmonischen vorhanden ist.
In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung weist der Schritt des Berechnens einer Spektralenergie des Lagerschadens das Berechnen einer Summe, einer gewichteten Summe oder eines Wurzel-Summen-Quadrats (root sum square) der Spitzenenergien auf.
Die Erfinder schlagen des Weiteren vor, dass der Schritt des Bestimmens einer Gesamtschwingungsenergie in dem Gesamtfrequenzband das Berechnen der Wurzel der Quadratsumme der Größenordnungen des Signalfrequenzspektrums innerhalb des Frequenzbands beinhaltet.
Gemäß einem weiteren Aspekt sind der Schritt des oberen Limits und des unteren Limits des Gesamtfrequenzbands anwendungsabhängige Einstellungen, die aus einer Speichervorrichtung ausgelesen werden.
Es wird des Weiteren vorgeschlagen, dass das Verfahren die Schritte des Vergleichens des Verhältnisses mit zumindest zwei Schwellwerten, um den Schweregrad des Schadens in zumindest drei Schweregradklassen zu klassifizieren, und des Ausgebens des Ergebnisses aufweist. Die Schweregradklassen könnten direkt zu RAG-Pegeln oder indirekt, z. B. nach dem Anwenden einer Hysterese oder eines „a aus b”-Ansatzes, zugeteilt werden.
In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung sind die zumindest zwei Schwellwerte anwendungsabhängige Einstellungen, die aus einer Speichervorrichtung gelesen werden. In der Lage zu sein, das „Band” für die Referenz-Gesamtberechnung auszuwählen/zu konfigurieren, verbessert die Tendenzstabilität und verringert Falsch Negative.
Bevorzugt wird der schadenspezifische PoBO-Wert als das Verhältnis, als „Schadenamplitude”/„Bandgesamtamplitude” × 100, berechnet.
Wenn es wünschenswert ist, den allgemeinen Zustand des Lagers zu bestimmen, kann das Verfahren verallgemeinert werden, um mehrere unterschiedliche Schadensarten abzudecken (innere Lauffläche, äußere Lauffläche, Wälzkörper, Käfig), die leicht unterschiedliche Gewichtungen auf den Ausgang haben können. Diese zu beschreiben sind nur ein paar:

1) Der Benutzer oder das System kann nur den schlimmsten (ernstesten) der Schadens-RAG-Stati (Grün, Gelb oder Rot) auswählen.
2) Ein allgemeiner PoBO-Wert kann auch bestimmt werden, indem eine RSS der PoBO-Werte der mehreren unterschiedlichen Schadensarten durchgeführt wird, aber geeignete „allgemeine RAG-Schwellwerte” könnten bestimmt werden müssen.
3) Berechnen einer „Amplitude aller Schäden”, in dem eine RSS von allen Schäden der „Schadensamplituden” durchgeführt wird, dann Durchführen des Prozentsatzes der „Band-Gesamt”-Berechnung. Geeignete „allgemeine RAG-Schwellwerte” müssten bestimmt werden.

Unterschiedliche Gewichtungen können in dem Schritt des Berechnens einer Spektralenergie des Lagerschadens verwendet werden, wie beispielsweise SUM statt RSS. Der Fachmann wird das Verfahren auswählen, das die zuverlässigsten Ergebnisse über Umgebungen mit abweichendem Rauschinhalt hinweg bereitstellt.
Für Anwendungen mit fester Geschwindigkeit, in denen ein Laufgeschwindigkeitsrauschen (1 × N etc.) vernachlässigbar ist, kann das „Gesamtfrequenzband” dasselbe für die BPFO, BPFI, BSF und FTF CIs sein. Aber wenn das Laufgeschwindigkeitsrauschen (1 × N etc.) irgendeine Signifikanz hat, dann sollte das untere Limit der Gesamtfrequenzbänder für BPFO, BPFI und BSF ausgewählt werden, um zumindest 1 × N und 2 × N zu vermeiden. Dies ist höchst sachdienlich für Anwendungen bei Achslagern von Zügen, bei denen häufig ein Rad-zu-Schienen-Rauschen vorhanden ist.
Obwohl eine volle (Nullfrequenz-vermeidende) RSS des Spektrums für den Gesamtwert einigermaßen gut funktioniert, haben die Erfinder gefunden, dass ein schmaleres Gesamtband, das die Radgeräusche niederer Frequenz vermeidet, Ergebnisse mit leicht besserer Zuverlässigkeit bereitstellt (weniger empfindlich auf die Anwesenheit von Radgeräuschen ist).
Jedoch kann in Anwendungen bei Achslagern von Zügen der Geschwindigkeitsbereich, der für die Schwingungsmessungen ausgewählt wird, von 50% bis 100% der nominalen Maximalgeschwindigkeit variieren. Unter 50% kann die Menge an Energie, die durch einen Schaden erzeugt wird, klein sein und es gibt häufig einen erhöhten Anteil von Messungen mit vorhandenem Rauschen. In den meisten Eisenbahnanwendungen von Fracht, Metro bis Hochgeschwindigkeitspassagier, werden die meisten der geeigneten Messungen, die erfasst werden, zwischen 50% und 100% der nominalen Maximalgeschwindigkeit für den Zug auf dieser Route haben.
In alternativen Ausführungsformen der Erfindung ist das Gesamtfrequenzband abhängig von der Lagergeschwindigkeit, wie beispielsweise 2,5 × RPM. Es wurde festgestellt, dass dies die Menge an falschen Negativen aufgrund von Rad-Schienengeräuschen reduziert.
Eine allgemeine PoBO-RAG-Konfiguration, obwohl sie sich als zuverlässiger als die meisten Standard-CM-Detektions-/Schweregradverfahren herausgestellt hat, kann signifikant verbessert werden, indem die Konfiguration von verschiedenen der Verfahrensparameter angepasst wird, um zu dieser spezifischen Anwendung zu passen. Ein Verständnis, wie die Anwendung arbeitet, Geschwindigkeitsgenauigkeiten und Menge und Charakteristika der Hintergrundgeräusche wird benötigt. Typische Konfigurationsänderungen, die die Zuverlässigkeit der Detektion und die RAG-Bewertung für Achslager von Zügen verbessern können, sind:

1) Verbessern der Geschwindigkeitsgenauigkeit a) reduzierte Latenz b) Start-, End- und Durchschnittsgeschwindigkeiten c) Raddurchmesser, wenn sie aus GPS-Bodengeschwindigkeit berechnet werden
2) Geschwindigkeitstaktung a) innerhalb vorbestimmter Geschwindigkeitsreichweite (normales Fahren) b) Deltageschwindigkeit niedriger als vorbestimmter Wert
3) Positionstriggern a) Straßenrand- oder GPS-Positionstriggern auf gutem Gleisabschnitt

Die Erfindung ist anwendbar auf jede Art von Wälzkontaktlagern, die Wälzlager, Kugellager, Toroidalrollenlager oder Nadellager beinhalten. Das Verfahren ist geeignet für jedes umhüllte, demodulierte, heterodyne Schwingungssignal mit adäquatem Signal-zu-Rausch-Verhältnis, insbesondere aber nicht ausschließlich für Signale des Beschleunigungshüllkurven-Band-3-Spektrums.
Für jeden Lagerschaden wird die Energie, die mit einer vorbestimmten Anzahl von Ordnungen dieser Schadensfrequenz verbunden ist, berechnet und dann in einen relativen Prozentwert in Bezug auf eine „Gesamt”-Energie von einem vorbestimmten Frequenzband umgewandelt.
In einer bevorzugten Ausführungsform weist der Schritt des Bestimmens des Spitzenpegels das Berechnen eines Logarithmus dieses Verhältnisses auf. Der Logarithmus resultiert in einer Dezibel-(dB)-Skala, die die menschliche Wahrnehmung reflektiert und dafür bekannt ist, dass sie geeignet ist, zwischen einer Hintergrundfluktuation zu differenzieren, und die Anpassung von Schwellwertpegeln auf Benutzeranforderungen wird transparenter und komfortabler.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung weist das Verfahren den Schritt des Vergleichens des Verhältnisses mit einem ersten vorbestimmten unteren Schwellwert für jeden der Spitzenpegel und des Festsetzens des Spitzenpegels auf Null, wenn das Verhältnis kleiner als der erste vorbestimmte untere Schwellwert ist, auf. Der untere Schwellwert sollte so gesetzt sein, dass Spitzenartefakte, die aus zufälligen Fluktuation resultieren, ausgeschlossen werden und nicht oder unwahrscheinlicher Weise die Bewertung des Schweregrads beeinflussen.
Die Erfinder schlagen des Weiteren vor, dass das Verfahren den Schritt des Berechnens einer Summe oder einer gewichteten Summe der Spitzenpegel und des Ausgebens einer Quantität, die proportional zu dem Ergebnis einer Bewertung des Schweregrads für den Lagerschaden ist, aufweist. Es wurde herausgefunden, dass die Zuverlässigkeit des Verfahrens verbessert werden kann, indem man sich nicht nur auf eine der Spitzen konzentriert wird, sondern des Weiteren auf ihre höheren Harmonischen, um den Schweregrad zu bewerten.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung weist das Verfahren die Schritte des Berechnens einer Summe, einer gewichteten Summe, oder einer Wurzel der Quadrat-Summe der Spitzenpegel auf, des Vergleichens des Ergebnisses mit zumindest zwei Schwellwerten, um den Schweregrad des Schadens in zumindest drei Schweregradklassen zu klassifizieren, und des Ausgebens des Ergebnisses auf.
In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung sind die zumindest zwei Schwellwerte anwendungsabhängige Einstellungen, die aus einer Speichervorrichtung gelesen werden. Die zwei Schwellwerte ermöglichen eine Klassifikation in Rot-Gelb-Grün-(RAG)-Klassen an Schweregraden, wobei die Bedeutung der Klassen wie folgt ist:

Rot: = über dem Risikoschwellwert mehr als kurze Laufzeit
Gelb: = über dem Risikoschwellwert für mittlere/lange Laufzeit
Grün: = keine Aktion.

Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung weist der Schritt des Bestimmens von Spitzenamplituden des Signalfrequenzspektrums in der Nähe einer vorbestimmten Anzahl von ganzzahligen Vielfachen der Schadensmittenfrequenz zumindest drei Schritte wie folgt auf. In einem ersten Schritt wird eine vorbestimmte Anzahl N von Frequenzbändern einer ersten Breite unter Verwendung der Schadensmittenfrequenz festgesetzt, wobei ein erstes Frequenzband die Schadensmittenfrequenz aufweist und die zweiten und folgenden Frequenzbänder ganzzahlige Vielfache der Schadensmittenfrequenz als ihre jeweiligen Fenstermittenfrequenz aufweisen. In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung sind die Vielfachen Vielfache in aufeinanderfolgenden natürlichen Zahlen bis zu einem Maximum, welches bevorzugt zwischen 3 und 5 ist. In einem zweiten Schritt wird ein lokales Maximum des Signalfrequenzspektrums innerhalb des jeweiligen Frequenzbandes für jedes der Frequenzbänder bestimmt. In einem dritten Schritt werden die Spitzenamplituden des Signalfrequenzspektrums innerhalb jedes der Frequenzbänder unter Verwendung einer Amplitude des Signalfrequenzspektrums an dem lokalen Maximum bestimmt. Die Datenverarbeitung zur Spitzendetektion kann daher auf eine beschränkte Menge an Frequenzbändern konzentriert werden.
Die Messungen des Beschleunigungshüllkurven(gE)-Band-3 (500 Hz bis 10 kHz) mit einer üblicher CM-Konfiguration für diese Anwendung sollten mit einer Fmax-Abdeckung zumindest bis zu 5 × BPFI an der Spitze des erwarteten Geschwindigkeitsbereichs gesetzt werden, insbesondere für Eisenbahnanwendungen.
Um ein zuverlässiges Ergebnis sicherzustellen, ist es bevorzugt, dass die Geschwindigkeitsmessung eine Genauigkeit von 5% oder weniger, bevorzugt von 2% oder weniger, hat. Die Geschwindigkeit könnte basieren auf einer GPS-Geschwindigkeit geteilt durch den Raddurchmesser berechnet werden.
Die Zuverlässigkeit der Messungen kann weiter durch Takten von Messungen auf ein spezifisches, anwendungsabhängiges Geschwindigkeitsband oder durch Takten von Messungen, um innerhalb einer Geschwindigkeitsstabilität (Start-Ende-Deltageschwindigkeit) zu sein, durch positionsabhängiges Takten, z. B. unter Verwendung von GPS, verbessert werden.
In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung sind die Sensordaten Beschleunigungshüllkurven-(gE)-Band-3-Daten in einem Band von 500 Hz–10 kHz.
Die Qualität der Ergebnisse der Zustandsüberwachung kann weiter durch Erfassungstriggern verbessert werden (d. h. Daten werden nur verwendet, wenn sie auf einem guten Abschnitt eines Gleises für Züge genommen wurden) und/oder durch statistisches Filtern einer gesetzten Anzahl von zwischengespeicherten Messungen. Des Weiteren kann das Frequenzband auf die Umgebung von Frequenzen von Lagerschäden begrenzt werden, wobei die relevanten Frequenzbänder umso genauer definiert werden können, je genauer die Frequenzen von Lagerschäden vorhergesagt werden können.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung bezieht sich auf eine Datenverarbeitungsvorrichtung, die eingerichtet ist, um das wie oben beschriebene Verfahren auszuführen.
In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist die Datenverarbeitungsvorrichtung in einem kabellosen Sensorknoten integriert, der an einem Lager angebracht ist, insbesondere an einem Achslager von Zügen.
Ein wiederum weiterer Aspekt der Erfindung bezieht sich auf ein Wälzlager, das einen Sensor aufweist, der eingerichtet ist, Schwingungen eines Lagerrings zu messen, und eine wie oben erwähnte Datenverarbeitungsvorrichtung, wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung eingerichtet ist, Datenabtastwerte von Sensordaten, die durch den Sensor gemäß dem oben beschriebenen Verfahren erhalten wurden, zu verarbeiten.
Zu guter Letzt schlägt die Erfindung ein Zustandsüberwachungssystem für eine Maschine oder eine komplexe Vorrichtung vor, die zumindest ein Wälzlager, einen Sensor zur Messung von Schwingungen von zumindest einem der Ringe des Wälzlagers, und eine Datenverarbeitungsvorrichtung aufweist, die das Obige implementiert, um eine Bewertung des Schweregrads eines Schwingungszustands unter Verwendung der Schwingungsdaten, die von dem Sensor erhalten werden, zu bestimmen. Während der Sensor in ausreichend nahem mechanischen Kontakt zu dem Lagerring angeordnet sein muss, um die Schwingungen darin zu messen, kann die Datenverarbeitungsvorrichtung entfernt angeordnet sein, z. B. in einem Raum eines Betreibers der Maschine.
Das Schwingungsschweregradmodell gemäß der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung stellt einen Wert einer automatisierten Schweregradbewertung (SR) des Lagerschwingungszustands basierend auf Messungen einer Schwingungsbeschleunigungshüllkurve (gE), bevorzugt nur auf gE-Messungen, bereit und übersetzt dann abhängig von den Risikospezifikationen des Endnutzers eine solche Schweregradbewertung in eine Rot-, Gelb- und Grünklasse (RAG). In einer späteren Stufe kann eine statistische, eine Hysterese- oder eine Statuslogik auf die RAG angewendet werden, um die Zuverlässigkeit zu verbessern, insbesondere wenn Messungen aus einer sich verändernden oder verrauschten Umgebung erfasst werden.
Durch ihre Erfahrung haben die Erfinder sinnvolle Schweregradkriterien für die frühen Stufen eines Funktionsausfalls von Lagern, der weniger amplitudenbasiert und mehr qualitätsbasiert war, unter Verwendung von Messungen von Beschleunigungshüllkurven (gE) aufgestellt.
Aufgrund der Zeitskalen und Lagertypen (z. B. Passagierzüge), um einen Rot-Gelb-Grün-(RAG)-Schweregradalgorithmus zu erzeugen und zu validieren, stellt die Erfindung eine automatisierte Implementierung dar, die fähig ist, die Daten mit kurzer Verzögerung zu verarbeiten.
Die obigen Ausführungsformen der Erfindung sowie die angehängten Ansprüche und Figuren zeigen mehrere kennzeichnende Merkmale der Erfindung in spezifischen Kombinationen. Der Fachmann wird leicht fähig sein, weitere Kombinationen oder Unterkombinationen dieser Merkmale zu berücksichtigen, um die Erfindung, wie sie in den Ansprüchen definiert ist, an ihre oder seine spezifischen Bedürfnisse anzupassen.
Kurze Beschreibung der Figuren
1 ist eine schematische Ansicht einer Maschine, die mit einem Zustandsüberwachungssystem gemäß der Erfindung ausgestattet ist;
2 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Detektieren eines Schweregrads eines Lagerschadens gemäß der Erfindung; und
3 ist ein Signalspektrum mit den Harmonischen einer Schadensmittenfrequenz und den entsprechenden Frequenzbändern.
Detaillierte Beschreibung der Ausführungsformen
1 ist eine schematische Ansicht einer Maschine, die ein Lager 10 aufweist, das einen inneren Ring 10a und einen äußeren Ring 10b und zumindest eine Reihe von Wälzkörpern 10c hat, die zwischen dem inneren Ring 10a und dem äußeren Ring 10b angeordnet sind, wobei die Wälzkörper 10c auf der inneren Lauffläche des inneren Rings 10a und auf der äußeren Lauffläche des äußeren Rings 10b abrollen. Das Lager 10 ist mit einem Beschleunigungssensor 12 ausgestattet, der eingerichtet ist, Schwingungen des äußeren Rings 10b des Lagers 10 zu messen.
Die Maschine ist mit einem Zustandsüberwachungssystem gemäß der Erfindung ausgestattet, welches den Sensor 12, eine Datenverarbeitungsvorrichtung 14 und eine Signalausgabevorrichtung 16, wie eine Warnlampe oder einen Bildschirm, aufweist. Die Sensordaten, die durch den Sensor 12 erhalten werden, enthalten Hintergrundrauschen und einen regelmäßigen, quasi-periodischen, frequenz- und lastabhängigen Beitrag der durchlaufenden Wälzkörper 10c.
In der Ausführungsform von 1 ist die Datenverarbeitungsvorrichtung 14 mit dem Sensor 12 durch ein Kabel verbunden. Jedoch könnten die Sensordaten in einer kabellosen Weise übertragen werden oder die Datenverarbeitungsvorrichtung 14 könnte in einer einzelnen Einheit, zusammen mit dem Sensor 12 integriert sein, wobei das Ergebnis der Datenverarbeitung (die Bewertung des Schweregrads des Schadens) durch Lampen oder einen LCD-Bildschirm, der in der Einheit vorgesehen ist, und/oder unter Verwendung einer kabelgebundenen oder kabellosen Datenverbindung ausgegeben werden könnte.
In dem Fall, dass ein Schaden auf der inneren Lauffläche auf dem inneren Ring 10a, auf der äußeren Lauffläche auf dem äußeren Ring 10b, oder auf der Wälzoberfläche von einem der Wälzkörper 10c existiert, wird dieser Schaden eine Schallschockwelle erzeugen, die sich durch den äußeren Ring 10b zu dem Sensor 12 fortsetzt und in einer Spitze in dem Sensorsignal resultiert.
Diese Spitzen werden in einem periodischen Muster mit einer charakteristischen Frequenz wiederholt, die proportional zu der relativen Rotationsgeschwindigkeit der Lagerringe ist und die von der Natur des Schadens abhängt. Die Wiederholungsrate von Schockwellen, die von Schäden auf der äußeren Lauffläche herrühren, ist die Abrollfrequenz an dem äußeren Ring (BPFO), die Wiederholungsrate von Schockwellen, die von Schäden auf der inneren Lauffläche herrühren, ist die Abrollfrequenz an dem inneren Ring (BPFI) und die Wiederholungsrate von Schockwellen, die von Schäden auf der Wälzkörperoberfläche herrühren, ist die Drehfrequenz (BSF). Der Proportionalitätsfaktor zwischen diesen Wiederholungsraten und der Lagerlaufgeschwindigkeit (RPM) wird auch als Ordnung der Laufgeschwindigkeit DO bezeichnet und hängt von den verschiedenen Durchmessern ab und kann unter geometrischen Betrachtungen abgeleitet werden.
Die folgende Beschreibung ist auf die Detektion und Bewertung des Schweregrads von Schäden auf der äußeren Lauffläche beschränkt, aber die Erfindung kann einfach auf die anderen Schadensarten oder, wenn gewünscht, mehrere Schadensarten in Kombination erweitert werden.
Die Datenverarbeitungsvorrichtung 14 des Zustandsüberwachungssystems von 1 liest die Datenabtastwerte der Sensordaten, die durch den Sensor 12 erhalten werden, aus, und verarbeitet diese Datenabtastwerte unter Verwendung des Verfahrens zum Detektieren eines Schweregrads des Lagerschadens gemäß der Erfindung, das detaillierter in 2 gezeigt ist.
In einem Schritt S100 erhält die Datenverarbeitungsvorrichtung 14 eine Rotationsgeschwindigkeit (RPM) des Lagers und eine Mehrzahl von Datenabtastwerten der Länge 2^N von Sensordaten, die durch den Schwingungssensor 12 in einem Schritt S100 erhalten werden. Die Rotationsgeschwindigkeit kann von den Sensordaten durch die Datenverarbeitungsvorrichtung 14 abgeleitet werden (z. B. durch Messen der BPFO und daraus Berechnen der Rotationsgeschwindigkeit) oder die Rotationsgeschwindigkeit kann unabhängig bereitgestellt werden.
Das Verfahren fährt dann in einem Schritt S101 mit einer optionalen Vorverarbeitung (Filtern, Hanning-Fenster oder ähnliches) fort und wandelt dann die Datenabtastwerte von der Zeitdomäne zu der Frequenzdomäne durch Anwenden einer Fourier-Transformation – bevorzugt einer Fast-Fourier-Transformation FFT – um, um ein Signalfrequenzspektrum zu erhalten.
In einer Ausführungsform der Erfindung werden die Sensordaten als eine gE-Wellenform von 2^N-Abtastwerten (S) und einer Erfassungsdauer von (t) Sekunden eingegeben. Die Eingabe wird von der Zeitdomäne zu der Frequenzdomäne umgewandelt, indem zuerst das Hanning-Fenster, dann die Fast-Fourier-Transformation (FFT) angewendet wird, was ein Array von Größenordnungswerten zurückgibt (FFT_M). Die Ergebnisse können optional Skalierungs- oder Korrekturfaktoren unterworfen werden, wenn dies benötigt wird.
Das resultierende Datenfrequenzspektrum hat eine Anzahl von FFT-Werten V = S + 1, eine Nyquist-Frequenz (letzter Wert) von F = S/(t × 2) und eine Deltafrequenz pro FFT-Zeile von Fd = 1/t (man beachte, das der erste Wert bei 0 Hz ist).
In dem nächsten Schritt S102 detektiert das Verfahren eine Schadensmittenfrequenz CF des Lagers 10 unter Verwendung der Rotationsgeschwindigkeit RPM, indem die Rotationsgeschwindigkeit, die, wie oben beschrieben, erhalten wurde, mit einem vorbestimmten Proportionalitätsfaktor DO multipliziert wird.
Indem der Lagerschaden, wie beispielsweise BPFO und BPFI, als eine Ordnung der Laufgeschwindigkeit (DO) und Geschwindigkeit in RPM (N) bereitgestellt wird, wird die Lagerschadensfrequenz bestimmt durch: Schadensmittenfrequenz in Hz CF = DO × N/60
Das Verfahren führt dann bei Schritt S103 fort und berechnet eine Gesamtschwingungsenergie in einem Gesamtfrequenzband, das zumindest die Schadensmittenfrequenz CF und ihren fünffachen Wert 5 × CF aufweist.
Das Verfahren definiert dann in einem Schritt S104 eine Sequenz von Frequenzbändern W1–W5, die zu analysieren sind, um die Spitzenamplituden des Signalfrequenzspektrums in der Nähe einer vorbestimmten Anzahl von ganzzahligen Vielfachen der Schadensmittenfrequenz zu identifizieren.
Hierzu wird eine vorbestimmte Anzahl N von Frequenzbändern einer ersten Breite unter Verwendung der Schadensmittenfrequenz CF festgesetzt. Ein erstes Frequenzband W1 weist die Schadensmittenfrequenz CF auf und die zweiten und folgenden Frequenzbänder W2 ... W5 weisen ganzzahlige Vielfache 2 × CF ... 5 × CF der Schadensmittenfrequenz CF als ihre jeweilige Fenstermittenfrequenz auf. Die Breite der Frequenzbänder W1–W5 wird als ein Prozentsatz der jeweiligen Fenstermittenfrequenzen CF–5xCF ausgedrückt, aber kann andere funktionale Abhängigkeiten haben oder kann die Abtastlänge, die Abtastungsrate und/oder Zeitspanne des Signals in alternativen Ausführungsformen sein.
In der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung sind die Vielfachen Vielfache in aufeinanderfolgenden natürlichen Zahlen bis zu einem Maximum von 5, d. h. die Fenstermittenfrequenz ist gleich BPFO, 2·BPFO, 3·BPFO, 4·BPFO und 5·BPFO. Im Allgemeinen können zufriedenstellende Ergebnisse beim Bestimmen eines Schweregrads eines Lagerlaufflächenschadens erhalten werden, indem nur die ersten fünf Ordnungen der Grundkomponente/Frequenz des Schadens berücksichtigt werden.
In anderen Worten, ausgestattet innerhalb mit einer Prozentsatz- +/– Bandbreite (BW), um die 1× und 2× Schadensamplituden zu extrahieren, sind die Grenzen der Frequenzbänder W1–W5 als FFT-Größenordnungsarrayindizes gegeben durch: 1× niedrige Grenze BL1 = ROUND(CF × (1 – BW/100)/Fd) 1× hohe Grenze BH1 = ROUND(CF × (1 + BW/100)/Fd) 2× niedrige Grenze BL2 = ROUND(2 × CF × (1 – BW/100)/Fd) 2× hohe Grenze BH2 = ROUND(2 × CF × (1 + BW/100)/Fd) und so weiter bis zu der fünften Ordnung.
Ein typisches Signalspektrum mit den Harmonischen der Schadensmittenfrequenz CF und den entsprechenden Mittenfrequenzbändern W1–W5 ist in 3 dargestellt.
Wenn die Bewertung des Schweregrads für mehrere Schadenarten parallel durchgeführt werden soll (z. B. BPFO, BPFI, BSF) können die Schritte S102 und S103 für die entsprechenden Werte von DO wiederholt werden.
In einem Schritt S105 in 2 werden die lokalen Maxima des Signalfrequenzspektrums innerhalb des jeweiligen Frequenzbandes W1–W5 für jedes der Frequenzbänder W1–W5 bestimmt und als Frequenzspitzen identifiziert. Ein lokales Maximum wird detektiert, wenn eine Größenordnung in den Arraydaten, die das Frequenzspektrum darstellen, zwei benachbarte Werte hat, die kleiner als der Wert selbst sind. Wenn die Fluktuationsbreite hoch ist, können die Daten unter Verwendung eines geeigneten Filters vor dem Lokalisieren eines Maximums vorverarbeitet werden. Maximalwerte, die an dem Rand eines Frequenzbandes angeordnet sind, sollten verworfen werden.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird die Detektion des lokalen Maximums wie folgt erreicht:

• Innerhalb jedes der wie oben definierten Frequenzbänder wird die Wurzel-Quadrat-Summe RSS der zwei höchsten benachbarten Werte der höchsten Spitze innerhalb der Grenze berechnet.
• Um das Auswählen der Randwerte einer Grenze des Frequenzbandes als eine Spitze zu vermeiden (beispielsweise, wenn die Grenze in einem Tal ist), wird der höchste Wert, wenn er innerhalb des Frequenzbandes einer der Randwerte ist, zu Null umgewandelt.
• Dies wird wieder wiederholt, so dass, wenn der nun höchste Wert innerhalb des Frequenzbandes einer der Randwerte ist, dieser auch zu Null umgewandelt wird.
• Der verbleibende höchste Wert wird als das Spitzenmaximum betrachtet.

Anderenfalls könnte das „Abtast-Such-”Verfahren, das oben beschrieben ist, verwendet werden, um das Maximum innerhalb des Frequenzbandes zu identifizieren.
Sobald die Maxima identifiziert wurden, wird die Spitzenenergie für jede der Frequenzspitzen in dem Signalfrequenzspektrum innerhalb jedes der Frequenzbänder berechnet/bestimmt, indem eine Amplitude des Signalfrequenzspektrums an dem lokalen Maximum verwendet wird. Die Spitzenenergie wird berechnet, indem die Quadratsumme der Menge an Größenordnungen für ein schmales Frequenzband, das an einem lokalen Maximum zentriert ist, genommen wird, z. B. die Quadratsumme der Maximalgrößenordnung und der Größenordnungen an ihren zwei benachbarten Frequenzbins.
Andere bekannte Spitzenidentifikationsalgorithmen könnten in alternativen Ausführungsformen der Erfindung verwendet werden.
Die Datenverarbeitung zur Spitzendetektion und Spitzenenergieberechnung kann somit auf eine beschränkte Menge von Frequenzbändern konzentriert werden. Die Spitzenenergieberechnung wird für jede der Frequenzspitzen durchgeführt, die in Schritt S104 identifiziert wurden.
In dem folgenden Schritt S106 wird eine Spektralenergie des Lagerschadens unter Verwendung der Spitzenenergien der Frequenzspitzen berechnet, indem über die individuellen Spitzenenergien und ein Verhältnis der Spektralenergie des Lagerschadens und der Gesamtschwingungsenergie summiert wird.
In dem Bewertungsschritt S107 des Schweregrads wird das Verhältnis als der Schweregradpegel an eine Speichervorrichtung, an einen Datenlogger oder einen entfernte Zustandsüberwachungsserver ausgegeben.
Das Verhältnis wird dann mit zumindest zwei Schwellwerten verglichen, um den Schweregrad des Schadens in zumindest drei Schweregradklassen zu klassifizieren, und das Ergebnis wird ausgegeben. Die zwei Schwellwerte sind anwendungsabhängige Einstellungen, die aus einer Speichervorrichtung gelesen werden.
Die zwei Schwellwerte ermöglichen eine Klassifikation in Rot-Gelb-Grün-(RAG)Klassen von Schweregraden, wobei die grüne Klasse Werten entspricht, die unter beiden Schwellwerten oder gleich dem niedrigeren Schwellwert sind, die gelbe Klasse Werten entspricht, die zwischen den zwei Schwellwerten sind, und die rote Klasse Werten entspricht, die über den beiden Schwellwerten, einschließlich dem höheren der Schwellwerte, sind.
Diese Schwellwerte können verändert werden, um den festgestellten akzeptablen Risikopegeln zu entsprechen, die mit der spezifischen Anwendung assoziiert sind, und um eine zuverlässige Detektion/Diagnose zu haben, d. h. mit geeignet niedriger Anzahl von falschen Negativen und falschen Positiven.
Die Erfinder schlagen des Weiteren vor, die Zuverlässigkeit des Zustandsüberwachungsalarmverfahrens gemäß der Erfindung zu verbessern, indem eine geeignete Alarm- oder RAG-Statuslogik auf die letzten Datensätze (die letzten mehreren Messungen) angewendet wird. Dies kann durch ein statistisches Verfahren (d. h. Verteilung) geschehen, das Verfahren der bekannten „In- und Out-Hysterese” oder das Verfahren des „Die meisten aus” 5,7 oder 11. Aufgrund der Art und Auftrittsverteilung des Rad-zu-Schienen-Rauschen in den Messungen, wenn die Achslager von Zügen überwacht werden, hat das „Die meisten aus”-Verfahren bewiesen, dass es zuverlässiger arbeitet als das „In- und Out-Hysterese”-Verfahren.
Der Wert der Schweregradbewertung wird durch einen Algorithmus aus den Messcharakteristika bestimmt und reicht von 1 (als neu) bis 10 (Lager kollabiert). Die RAG-Klasse wird durch einen anderen Algorithmus aus dem SR-Wert, der Anwendung (unter Berücksichtigung des Messorts, der Schadenempfindlichkeit, Geschwindigkeit, Last etc.) und den akzeptablen Betriebsrisikobeschränkungen, die durch den Endnutzer oder Anwendungsstandard vorgesehen werden, bestimmt. Das Betriebsrisiko ist als die Wahrscheinlichkeit eines „funktionalen Ausfalls” innerhalb einer gegebenen Betriebsperiode multipliziert mit den Konsequenzen eines solchen „funktionalen Ausfalls” definiert, häufig als ein finanzieller Wert oder als ein Ergebnis einer 3×3 bis 5×5 Matrix aus Wahrscheinlichkeit × Konsequenzen ausgedrückt.
Die Erfindung stellt ein zuverlässiges Datenverarbeitungsverfahren zur Zustandsüberwachung von Wälzlagern bereit, das auf gE-Band-3-Daten von Sensoreinheiten anwendbar ist, die bekannt sind, Daten von Achslagern von Passagierzügen, Sensordaten von Abdeckkappen von Frachtzügen zu erhalten, oder Sensoreinheiten für den Zubehörmarkt nachzurüsten. Die Erfindung ist auf jedes Zustandsüberwachungssystem anwendbar, das einen Beschleunigungshüllkurven-Band-3-Standard einsetzt, und kann auf andere Sensorknoten zur Verwendung in Lagern übertragen werden. Die Erfindung ermöglicht die Detektion von Ausfällen von Lagerlaufflächen in einer frühen Stufe durch Detektion von Schäden auf einer äußeren Lauffläche oder einer inneren Lauffläche des Lagers und der Detektion von fortgeschrittenen Lagerausfällen durch Käfigschäden- oder Integritätsprobleme. Des Weiteren ermöglicht die Erfindung eine zuverlässige Detektion von Wälzkörperschäden.
Als eine Ausgabe stellt die Erfindung eine zuverlässige Bewertung des Schweregrads einer gE-Messung bereit, z. B. von 1 bis 10, und eine Rot-, Gelb-, Grün-Klassifikation des Schweregrades, wobei:
Sowohl die Bewertung des Schweregrads als auch die Rot-, Gelb-, Grünklassifikation können an die anwendungsabhängigen Risikospezifikationen in einer einfachen Weise angepasst werden können, indem einfach die eingesetzten Schwellwerte eingestellt werden.

Claims

Verfahren zum Detektieren eines Schweregrads eines Lagerschadens basierend auf einer Rotationsgeschwindigkeit eines Lagers (10) und auf zumindest einem Datenabtastwert von Sensordaten, die von einem Sensor (12) erhalten werden, der dazu eingerichtet ist, Schwingungen eines Lagerrings (10b) zu messen, wobei das Verfahren die Schritte aufweist: a. Umwandeln des Datenabtastwerts von der Zeitdomäne in die Frequenzdomäne durch Anwenden einer Fourier-Transformation, um ein Signalfrequenzspektrum zu erhalten; b. Bestimmen einer Schadensmittenfrequenz des Lagers unter Verwendung der Rotationsgeschwindigkeit; c. Identifizieren einer vorbestimmten Anzahl von Frequenzspitzen des Signalfrequenzspektrums; gekennzeichnet durch die weiteren Schritte: d. Bestimmen einer Gesamtschwingungsenergie in einem Gesamtfrequenzband, welches die vorbestimmte Anzahl von Frequenzspitzen beinhaltet; e. Bestimmen einer Spitzenenergie für jede der Frequenzspitzen als eine Spektralenergie von Signalkomponenten, die zu den Frequenzspitzen führen; f. Berechnen einer Spektralenergie des Lagerschadens unter Verwendung der Spitzenenergien der Frequenzspitzen; und g. Verwenden eines Verhältnisses der Spektralenergie des Lagerschadens und der Gesamtschwingungsenergie, um einen Schweregrad des Lagerschadens zu bewerten.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Identifizierens der vorbestimmten Anzahl von Frequenzspitzen das Suchen einer ersten Frequenzspitze in einem Frequenzband, das die Schadensmittenfrequenz beinhaltet, und Suchen von zweiten und nachfolgenden Frequenzspitzen in Frequenzbändern, die ganzzahlige Vielfache der Schadensmittenfrequenz beinhalten, aufweist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Identifizierens der vorbestimmten Anzahl von Frequenzspitzen die Schritte aufweist: a. Bestimmen einer vorbestimmten Anzahl von Frequenzbändern (W1–W5) einer ersten Breite unter Verwendung der Schadensmittenfrequenz, wobei ein erstes Frequenzband die Schadensmittenfrequenz aufweist und die zweiten und folgenden Frequenzbänder ganzzahlige Vielfache der Schadensmittenfrequenz als ihre jeweilige Fenstermittenfrequenz aufweisen; b. Bestimmen eines lokalen Maximums des Signalfrequenzspektrums innerhalb des jeweiligen Frequenzbandes (W1–W5) für jedes der Frequenzbänder (W1–W5); und c. Bestimmen von Spitzenenergien des Signalfrequenzspektrums innerhalb jedes der Frequenzbänder (W1–W5), indem eine Quadratsumme einer Amplitude des Signalfrequenzspektrums an dem lokalen Maximum und der Amplituden des Signalfrequenzspektrums, die an das lokale Maximum angrenzen, berechnet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Schritt des Berechnens einer Spektralenergie des Lagerschadens das Berechnen einer Summe, einer gewichteten Summe oder eines Wurzel-Summen-Quadrats der Spitzenenergien aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Schritt des Bestimmens einer Gesamtschwingungsenergie in dem Gesamtfrequenzband das Berechnen der Wurzel der Quadratsumme der Größenordnungen des Signalfrequenzspektrums innerhalb des Frequenzbands aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Schritt des oberen Limits und des unteren Limits des Gesamtfrequenzbands anwendungsabhängige Einstellungen sind, die aus einer Speichervorrichtung ausgelesen werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, welches des Weiteren die Schritte aufweist: a. Vergleichen des Verhältnisses mit zumindest zwei Schwellwerten, um den Schweregrad des Schadens in zumindest drei Schweregradklassen zu klassifizieren, und b. Ausgeben des Ergebnisses.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei die zumindest zwei Schwellwerte anwendungsabhängige Einstellungen sind, die aus einer Speichervorrichtung gelesen werden.
Datenverarbeitungsvorrichtung (14), die dazu eingerichtet ist, das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
Wälzlager, das einen Sensor (12), der dazu eingerichtet ist, Schwingungen eines Lagerrings (10b) zu messen, und eine Datenverarbeitungsvorrichtung (14) nach Anspruch 9 aufweist, wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung (14) dazu eingerichtet ist, Datenabtastwerte von Sensordaten, die von dem Sensor (12) gemäß dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1–8 erhalten wurden, zu verarbeiten.
Zustandsüberwachungssystem zum Überwachen einer Maschine, die zumindest ein Wälzlager (10), das mit einem Sensor (12) ausgestattet ist, der dazu eingerichtet ist, Schwingungen eines Lagerrings (10b) zu messen, aufweist, wobei das System eine Datenverarbeitungsvorrichtung (14) gemäß Anspruch 9 aufweist, wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung (14) dazu eingerichtet ist, Datenabtastwerte von Sensordaten zu verarbeiten, die von dem Sensor (12) gemäß dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1–8 erhalten wurden.
Maschine, die zumindest ein Lager (10), das mit einem Sensor (12) ausgestattet ist, und ein Zustandsüberwachungssystem nach Anspruch 11 aufweist, wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung (14) des Zustandsüberwachungssystems dazu eingerichtet ist, Datenabtastwerte von Sensordaten zu verarbeiten, die von dem Sensor (12) erhalten wurden.