DE102017205712A1

DE102017205712A1 - Aktives Wellenerdungssystem mit diagnostischer Signalformanalyse

Info

Publication number: DE102017205712A1
Application number: DE102017205712.2A
Authority: DE
Inventors: Edward David Thompson
Original assignee: Siemens Energy Inc
Current assignee: Siemens Energy Inc
Priority date: 2016-04-05
Filing date: 2017-04-04
Publication date: 2017-10-05
Anticipated expiration: 2037-04-05
Also published as: FR3049713B1; FR3049713A1; DE102017205712B4

Abstract

Ein System (16B–C), das eine entgegenwirkende Spannung oder einen entgegenwirkenden Strom an eine Drehwelle (18) anlegt (35), um ein Erdungsspannungssignal (24) der Welle zu minimieren, misst (27) und analysiert das entgegenwirkende Signal und stellt Expertensystemlogik (30) bereit, die zuvor gelernte Signalformen und Modelle von Messbasis-, Störungs- und Verschlechterungssignalformen (42) mit Betriebssignalformen (44) vergleicht, um Störungen und Verschlechterungsereignisse zu bestimmen und vorherzusagen (50). Selbstlernende Logik analysiert (52) die Betriebssignalformen, um nach Änderungen zu suchen, und findet Störungs- und Verschlechterungsereignisse und sagt sie in Bezug auf die archivierten Charakteristiken von früheren Signalformen voraus. Es fügt dann (54) Charakteristiken von vorhersagenden Signalformen der Datenbank von Modellsignalformen hinzu und aktualisiert (56) Regeln und Schwellenwerte in der Expertenlogik auf der Grundlage der gefundenen Prädiktoren. Es kann ferner eine entgegenwirkende Signalform (90) berechnen (28) und durchgängig verfeinern (92, 96), um die Wellenerdungssignalform (86, 88) zu minimieren.

Description

Gebiet der Erfindung
Die Erfindung bezieht sich im Allgemeinen auf das Diagnostizieren von Turbinen-, Generator- oder Motorproblemen durch Analysieren einer Spannung und/oder eines Stroms, die der Welle zugeordnet sind, zum Beispiel eine Erdungsspannung und/oder ein Erdungsstrom der Welle oder eine entgegenwirkende Spannung und/oder ein entgegenwirkender Strom, die an die Welle angelegt werden. Sie bezieht sich insbesondere auf Lernalgorithmen und die automatisierte Analyse von Spannungs- und/oder Stromsignalformen der entgegenwirkenden Spannung oder des entgegenwirkenden Stroms.
Hintergrund der Erfindung
In einer Drehwelle von Turbinen, Generatoren und Motoren können aus vielen verschiedenen Gründen elektrische Potentiale auftreten. Potentiale können wegen des Aufbaus elektrostatischer Ladungen durch Dampf- oder Wasserkontakt mit Wellenkomponenten und kapazitiver oder induktiver Kopplung durch Asymmetrie in den Stator- oder Feldwicklungen, Problemen des Anregungssystems oder der Apparatur wie Kurzschlüsse in Drehfeldkomponenten oder geerdeten Lagerböcken im Fall von isolierten Lagern auftreten. Elektrische Potentiale auf einer Turbinen-/Generatorwelle müssen geerdet werden, um den Spannungsaufbau auf hohe Pegel zu vermeiden, die Probleme wie Bogenentladungen über den Ölfilm in den Lagern verursachen, die Schäden an den Oberflächen in den Lagern verursachen und zu daraus folgenden Schäden führen. Wellenerdungssysteme sind normalerweise über Kohlebürsten oder Kupfergeflecht mit der Welle verbunden, um gegen die Drehwelle zu reiben. Es kann sich jedoch wegen Schmutz und Öl ein halbleitender Film zwischen den Bürsten und der Welle bilden, der die Erdungseffektivität reduziert und ermöglicht, dass sich die Wellenspannung erhöht. Routinemäßige Wartung ist erforderlich, um die Welle und die Bürsten zu säubern. Falls die Wartung nicht rechtzeitig durchgeführt wird, kann eine schlecht geerdete Welle das Versagen eines Lagers oder einer anderen Komponente und eine erzwungene Abschaltung verursachen. Das Versagen kann zu Folgeschäden an Dichtungen, anderen Lagern und Turbinenblätterspitzen kaskadieren. Schäden an Wasserstoffdichtungen in einem Generator können zu einer Wasserstoffexplosion führen. Andere Probleme wie Kurzschlüsse in isolierten Lagerböcken oder Rotorwicklungen können sofort zu einem sehr hohen Wellenstrom führen und eine Hauptabschaltung weit entfernt von einem Wartungsintervall verursachen.
Das US-Patent 7,034,706 (Nippes) beschreibt das Abtasten der Wellenspannungssignalform, lehrt aber nur elektrische Signalverarbeitung wie Mittelwerts- und Spitzenspannungsgrenzen und bewertet nicht die Gestalt der Signalform. Der einfache Spannungsmittelwert und die Spitzenwerte können dann mit anderen Betriebsparameteralarmbedingungen, wie eine hohe Lagertemperatur mit Boolescher Logik verwendet werden. Dies nimmt keine Bewertung der Signalformgestalt vor, die ein Schlüsselindikator von möglichen Problemen ist.
Das US-Patent 9,091,732 (Higgins) beschreibt ein Wellenüberwachungssystem, das einen Anwender auf der Grundlage von dem Oberschwingungsgehalt eines Spannungssignals und elektromagnetischer Interferenzdaten (EMI-Daten) über einen Störzustand benachrichtigt.
Die manuelle Analyse durch einen menschlichen Experten mit einem Oszilloskop kann die Signalformgestalt analysieren. Es können jedoch wenige Leute eine derartige Analyse auf einem hohen Niveau des Fachwissens durchführen, ihre Zeit ist teuer und sie lernen auf dem Gebiet konstant durch Erfahrung. Diese Erfahrung wird nicht sofort an andere Experten übertragen. Ein menschlicher Experte wird normalerweise nur eine Turbine/einen Generator zu dem Zeitpunkt bewerten, zu dem er Daten erfasst, so dass das System die meiste Zeit nicht durch einen Experten Signalformgestalt überwacht wird und eine Störung oder eine vorhersagende Gestaltänderung können ohne Ankündigung auftreten.
Das US-Patent 4,873,512 (Miller) ist hier durch Bezugnahme vollständig mit aufgenommen. Es beschreibt ein aktives Wellenerdungs- und Diagnosesystem, das eine entgegenwirkende Spannung an die Welle der Drehapparatur liefert, um eine Wellenspannung zu minimieren. Eine weitere Verbesserung wird benötigt, um Störungen zu überwachen, zu diagnostizieren und vorherzusagen, und um Ursachen von Störungen zu identifizieren.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
Die Erfindung wird in der folgenden Beschreibung mit Blick auf die Zeichnungen erläutert; es zeigen:
1A eine schematische Systemansicht von Aspekten einer Ausführungsform der Erfindung;
1B eine schematische Ansicht von Aspekten einer Ausführungsform der Erfindung für ein aktives Wellenerdungssystem, in dem eine entgegenwirkende Spannung und/oder ein entgegenwirkender Strom durch eine Schaltung geliefert wird und für eine diagnostische Analyse mit der Wellenspannung und/oder dem Wellenstrom verglichen wird;
1C eine schematische Ansicht von Aspekten einer Ausführungsform der Erfindung, bei der eine entgegenwirkende Spannungs- und/oder Stromsignalform durch einen Prozessor berechnet wird und für eine diagnostische Analyse mit der Wellenspannungs- und/oder -stromsignalform verglichen wird;
2 einen Prozess zum Überwachen gemäß von Aspekten einer Ausführungsform;
3 einen Prozess zum Entgegenwirken und Diagnostizieren der Wellenspannung gemäß einer weiteren Ausführungsform;
4 das Erden, das Entgegenwirken und sich ergebende Signalformen gemäß Aspekten einer Ausführungsform der Erfindung; und
5 eine Bildausgabe einer Support Vector Machine, die ein Vektormodel einer Signalform und eine Spezifikationseinhüllende veranschaulicht.
Genaue Beschreibung der Erfindung
1A stellt Aspekte eines Drehwellenerdungsüberwachungssystems 16A gemäß einer Ausführungsform der Erfindung dar. Eine elektrische Verbindung 22 wird zu einer Welle 18 einer Drehapparatur wie einem Generator 19, einer Turbine 20 oder einem Motor hergestellt. Die Verbindung kann die Gestalt einer Bürste oder einer anderen Vorrichtung, die eine Erdungsbürste einschließt, annehmen. Ein Spannungssensor 24 liefert ein Spannungssignal an eine Signalformanalysevorrichtung 30. Der Spannungssensor kann Abtastung und Analog/Digital-Umsetzung bereitstellen oder er kann das Signal für eine derartige Verarbeitung in der Signalformanalysevorrichtung vorbereiten. Ein optionaler Stromsensor 26 kann ein Stromsignal an die Signalformanalysevorrichtung 30 liefern. Der Stromsensor kann Abtastung und Analog/Digital-Umsetzung bereitstellen oder er kann das Signal für eine derartige Verarbeitung in der Signalformanalysevorrichtung vorbereiten. Die Spannungs- und Stromsignale können als Datenzeitreihen mit einer Abtastungsrate von mindestens 2 kHz oder mindestens 3 kHz erfasst werden. Die Signalformanalysevorrichtung 30 kann einen Prozessor mit Arbeitsspeicher, Programmlogik und einer Datenbank von Programmen, Messbasis- und Störungsmodellsignalformen, archivierten Erdungssignalformen, zeitreihenreduzierten Daten, Daten von der Betriebsbedingung der überwachten Apparatur, die ihren anderen Systemen übertragen werden, Apparaturkonfigurationsinformationen, Expertensystemlogik und selbstlernende Logik umfassen. ”Prozessor” umfasst hierbei einen oder mehrere miteinander verbundene Prozessoren, die die Signalformanalysevorrichtung und gegenseitig abhängige Systemelemente umfassen.
1B zeigt Aspekte einer Systemausführungsform 16B, die Elemente aufweist, um eine entgegenwirkende Spannung und/oder einen entgegenwirkenden Strom, die durch ein aktives Wellenerdungssystem angelegt werden, zu überwachen und zu diagnostizieren, um die Spannung auf der Welle zu neutralisieren oder zu minimieren. Eine derartige entgegenwirkende Spannung oder ein derartig entgegenwirkender Strom können anstatt oder zusätzlich zu der Überwachung der Erdungsspannung 24 überwacht werden. Der entgegenwirkende Spannungspegel kann durch eine analoge Schaltung 37 wie einen Operationsverstärker, wie er zum Beispiel in US-Patent 4,873,512 beschrieben ist, bestimmt und an die Welle 18 angelegt werden 35. Ein elektrisches Element 37 ist in der Zeichnung symbolisch gezeigt und ist nicht durch Einzelheiten des Symbols eingeschränkt. Ein diagnostisches Element 39 kann Programmlogik in der Signalformanalysevorrichtung 30 oder in einer angeschlossenen Vorrichtung, die eine Eingabe von dem Spannungssensor 24 und von Messungen 27 des entgegenwirkenden Stroms und der entgegenwirkenden Spannung erhält, umfassen. Ein zusätzlicher Spannungssensor 25 kann für Redundanz mit der Welle 18 verbunden sein.
Ein ”Signal” repräsentiert hierbei eine elektrische Spannung oder einen elektrischen Strom. Der Ausdruck ”Erdungssignalform” umfasst Signalformen von Spannungs- und/oder Stromsignalen, die durch einen Sensor bzw. Sensoren 24, 25, die der Welle 18 zugeordnet sind, geliefert werden. Ein entgegenwirkendes Signal 35 kann von der Komponente 37, die es erzeugt, empfangen werden anstatt von der Welle erfasst zu werden. ”Erdungsspannung oder -strom” und ”entgegenwirkende Spannung oder entgegenwirkender Strom” bedeuten hierbei eine Spannung bezüglich eines Bezugspotentials an einer Masse oder einem Rahmen der Drehapparatur oder einen Strom, der einer derartigen Spannung zugeordnet ist. Der Ausdruck ”Spannung oder Strom” bedeutet ”Spannung und/oder Strom”.
1C zeigt Aspekte einer Systemausführungsform 16C, die Elemente aufweist, um eine entgegenwirkende Spannung zu berechnen, anzulegen, zu überwachen und zu diagnostizieren, um die Wellenspannung zu neutralisieren oder zu minimieren. In dieser Ausführungsform kann der entgegenwirkende Spannungspegel durch eine Vorrichtung 38 mit Eingaben und einer Ausgabe wie gezeigt berechnet werden, um die entgegenwirkende Spannung 35 an die Welle 18 zu liefern. Die Berechnung kann durch Logik in dem Prozessor der Signalformanalysevorrichtung 30 oder in einem angeschlossenen Prozessor vorgenommen werden. Die entgegenwirkende Spannung und der entgegenwirkende Strom können gemessen 27, diagnostiziert 39 und wie später beschrieben verfeinert werden. Das Diagnoseelement 39 kann Programmlogik in der Signalformanalysevorrichtung oder in einer angeschlossenen Vorrichtung umfassen, die eine Eingabe von einem Wellenspannungssensor 24 und von Messungen 27 des entgegenwirkenden Stroms und der entgegenwirkenden Spannung erhalten. Ein zusätzlicher Spannungssensor 25 kann für Redundanz mit der Welle 18 verbunden sein.
Programme können Signalformmodellierung, zum Beispiel durch Fourier-Transformation, Wavelet-Transformation, Hauptkomponententransformation, Support-Vector-Machine-Modellierung, Modellierung mit neuralen Netzen umfassen. ”Modellierung” und ”Modell” beziehen sich nachstehend auf eine mathematische Charakterisierung einer Signalformgestalt eines empfangenen Signals. Ein Modell kann auch Datenkompression liefern. Programme können ferner Expertenlogik enthalten, die zuvor geladene Regeln und selbst gelernte Regeln zum Analysieren von Signalformgestalten verwendet. Programme können ferner selbstlernende Logik enthalten, die frühere Änderungen in den Signalformgestalten findet, die spätere Alarme oder Störungen vorhersagen, wie hohe Lagertemperatur, Vibration oder Bogenbildung. Anlagensteuersystemdaten 28 können in das Signalformanalyseprogramm oder das Expertenanalyseprogramm eingegeben werden, um einen Umwelt-/Betriebskontext für die Signalform und die Parameter für die Regeln zu liefern. Anlagensteuersystemdaten können als Vektoren in einem Signalformmodell einer selbstlernenden Betriebsbedingung zum Beispiel durch Hauptkomponentenanalyse oder Support-Vector-Machine-Logik mit aufgenommen sein. Eine Wellendrehposition oder ein Impuls 29 vor der Umdrehung können eingegeben werden, um Phasenbeziehungen in den Signalformen einzurichten. Andere Beispiele von Betriebsparametern, die dem Expertenanalyseprogramm zusätzlich zu der Wellenspannung und dem Wellenstrom geliefert werden können, umfassen die Folgenden, sind aber nicht darauf eingeschränkt:

– Last (MW, PS, etc.)
– Blindlast (MVAR, VAR, etc.)
– Rotoranregungsstrom
– Rotoranregungsspannung
– Spannungsreglereinstellungen
– Rotorwicklungstemperatur
– Rotortemperatur
– Lagertemperaturen (mehrere Lager und Orte)
– Lagervibration (mehrere Lager und Orte)
– Umgebungsbedingungen
– Teilentladungsüberwachungsausgabe
– Flusssondenausgabesignal
– lokale Rauchdetektorausgaben
– Aktivitätsbewertung der Hochfrequenzwellenspannung/des Hochfrequenzwellenstroms
Für dreiphasige Generatoren oder Motoren:
– Statorstrom von Phase A
– Statorstrom von Phase B
– Statorstrom von Phase C
– Statorspannung von Phase A
– Statorspannung von Phase B
– Statorspannung von Phase C
– Generatorzustandsüberwachungsausgabe
– Nullpunkterdungsstrom und -spannung
Für Dampfturbinenwellen:
– Dampfstrom zur LP-Turbine
– Dampftemperatur zur LP-Turbine
– Parameter der chemischen Dampfanalyse
– Temperaturen und Drücke

Derartige Daten können durch das Expertenanalyseprogramm verwendet werden, um Modellsignalformen auszuwählen, die für den aktuellen Anlagezustand relevant sind. Die Ausgabe der Expertenanalyse kann automatische Anlageneingriffe, Bedieneralarme und Status sein 32. Mindestens einige der Ausgaben können Eingriffe für die Drehapparatur liefern, die zu einer Änderung ihres Betriebsverhaltens führen. Störungs- und Verschlechterungsergebnisse können zurück in die selbstlernende Logik geführt werden 33, wie später beschrieben ist. Der Bediener kann dem Anlagensteuersystem als Reaktion auf die Alarme und Statusinformationen 32 zusätzliche Eingaben 34 bereitstellen. Die selbstlernende Logik kann neu gelernte Erfahrung an und von einer zentralen Datenbank 36 kommunizieren, auf die zum Beispiel durch autorisierte Systeme über das Internet zugegriffen werden kann.
Charakteristiken der Signalform können über mehrere Wellendrehungen – zum Beispiel mindestens 4 oder 8 Wellendrehungen – berechnet werden, um periodische Aspekte bezüglich der Wellendrehungsrate aufzulösen. Andere Signalformcharakteristiken können über kürzere oder längere Zeitspannen berechnet werden, die ausreichend sind, nicht periodische Signale, die transiente Zacken und längere Tendenzen wie beim Effektivwert oder Spitzenmittel umfassen, aufzulösen, oder für eine Analyse des Verhaltens im Zeitablauf, die sich über Stunden oder Jahre erstrecken könnte. Autokorrelation kann zum Beispiel verwendet werden, um periodische Ereignisse zu finden, die durch Rauschen oder andere Aspekte des Signals versteckt sein können. Die Analyse kann das Falten oder Kreuzkorrelieren eines vordefinierten Modell-Wavelets mit einer Signalform der Erdungsspannung oder des Erdungsstroms in Echtzeit umfassen, um unregelmäßige oder einseitige Übergangszustände aufzufinden, die eine Verschlechterung der Apparatur vorhersagen. Fourier- oder Wavelet-basierte Transformationen, digitale Filter oder andere Mittel oder Kombinationen dieser Verfahren können verwendet werden, um das Signal zu modellieren, zu analysieren und in einer Datenbank zu speichern und Korrelationen der Signalform mit Messbasis- und Störungsmodell-Wavelets und periodischen Wellen zu identifizieren. Alternativ oder zusätzlich können statistische Verfahren wie Hauptkomponentenanalyse (PCA), Support-Vector-Maschine-Modellierung (SVM-Modellierung) und andere mathematische Verfahren verwendet werden, um derartige Korrelationen zu identifizieren. Somit werden mögliche anomale Zustände vorhersagend bestimmt.
Diese Techniken können sowohl für Analyse als auch für Datenkompression verwendet werden. Die Signalformen können in ihrem Rohzustand zusätzlich zu den reduzierten Daten gespeichert werden. Ein selbstlernender Signalformenanalysierer kann eine Support-Vector-Machine umfassen, die Daten durch eine Reihe von Vektoren beschreibt. Jeder Vektor wird durch Elemente definiert, die statistische Berechnungsergebnisse, die Standardberechnungen wie RMS, Spitzenwerte oder Standardabweichung umfassen; Betriebsdaten wie Last, Temperatur und andere Parameter, die das System verwendet, und spezielle Amplituden bei Frequenzen auf der Grundlage der Fourier- oder Wavelet-Transformation, PCA-Analysen oder jeder anderen Analysetechnik enthalten. Das Expertensystem kann jedes der obigen Elemente einzeln plus der Ausgabe von der SVM verwenden, um eine Analyse durchzuführen, die auf die Identifizierung des Störungs- oder Betriebsproblems fokussiert ist.
Messbasissignalformen können aus einem empfangenen Signal einer Erdungs- oder entgegenwirkenden Spannung oder einem Erdungs- oder entgegenwirkenden Strom charakterisiert werden und als Modelle in einer Datenbank gespeichert werden, zum Beispiel nachdem die Apparatur optimal abgestimmt und manuell überprüft ist. Die Datenbank kann eine selbstlernende Familie von erwarteten Signalformen enthalten, die während des normalen Betriebs charakterisiert und gespeichert werden. Der Ausdruck ”Familie von erwarteten Signalformen” bedeutet hierbei eine Gruppe von Signalformen, die sich auf den normalen Betrieb der Drehapparatur beziehen. Eine Familie von Modellsignalformen kann für jeden Unterbereich von erwarteten Umgebungsbedingungen und Anlagelasten bereitgestellt sein.
2 stellt einen Prozess 40 gemäß einer Ausführungsform der Erfindung mit den folgenden beispielhaften Schritten dar:
42 – Speichern von Modellmessbasissignalformen und -störungssignalformen zum Vergleich mit Signalformen von Spannungs- und/oder Stromsignalen, die von einem Erdungssystem einer Drehapparatur empfangen werden. Die Signalformen können in Modellen gespeichert sein, wie zuvor beschrieben ist.
43 – Abtasten von Wellenerdungs- und/oder entgegenwirkenden Spannungs- und/oder Stromsignalen.
44 – Charakterisieren von Signalformen der abgetasteten Signale als Modelle. Archivieren der Modelle und optional der Rohdaten der Signale in der Datenbank zusammen mit einem Zeit- und Datumsstempel.
45–46 – Charakterisieren von Signalformen, die den gegenwärtigen Betrieb repräsentieren. Verwenden von Signalformenmodellierung, um die Charakteristiken dieser Signalformen zu lernen. Charakterisieren letzterer Signalformen zum Vergleich mit Messbasissignalformen. Nach der Wartung der Drehapparatur oder einer stationären Apparatur, die die Wellenerdungsparameter beeinträchtigen kann, kann ein manueller Eintrag durch einen Anlagenbediener vorgenommen werden, der die erledigte Wartungsarbeit und eine Erwartung des normalen Betriebs angibt. Speichern einer Familie von Signalformen, die den Betrieb nach der Wartung repräsentieren. Falls die Familie von Signalformen nicht mit denen von bekannten Fehlfunktionen übereinstimmt, werden sie gespeichert werden, um einen normalen Betrieb für das spezielle Stück der Apparatur zu diesem Zeitpunkt zu definieren. Falls die Familie von Signalformen einem Modell von bekannten Fehlfunktionen nahekommt, besonders solchen, die während oder nach der Wartung auftreten, wird das System Bediener alarmieren und/oder einen weiteren automatischen Eingriff durchführen. Der Wartungsindikator kann auch verwendet werden, um Signalformänderungen im Zeitverlauf für bekannte Verschlechterungsmerkmale hochzurechnen.
Das System kann eine erwartete Signalform entweder mit oder ohne die Anlagenbetriebsbedingungsinformationen lernen und einen Änderungsalarm ausgeben. Diese Funktion kann unabhängig von Messbasis- und Störungsmodellen sein, die mit spezifischen Problemen korreliert sind. Ein Alarm 47 in diesem Fall wird nicht angeben, was falsch ist, sondern dass sich die Signalform wesentlich von einer vorherigen Signalform verändert hat.
47 – Alarmieren des Bedieners, dass Daten außerhalb einer Schwellenwerteinhüllenden für eine zuvor gelernte Signalform fallen.
48 – Automatisches Korrelieren der abgetasteten Signalformen mit den Modellsignalformen.
50 – Analysieren der Korrelationen über Expertensystemlogik, um Störungen und Verschlechterungsereignisse auf der Grundlage von Abweichungen von Messbasissignalformen und auf der Grundlage von Ähnlichkeiten mit Störungs- und Verschlechterungssignalformen in Hinblick auf Anlagesystemdaten zu finden.
52 – Automatisches Weiterleiten der gefundenen Störungs- und Verschlechterungsereignisse an die selbstlernende Logik. Überprüfen der archivierten abgetasteten Signalformen über die selbstlernende Logik, um Signalformen und ihre Tendenzen zu finden, die Prädikatoren von gegenwärtig identifizierten Störungen und Verschlechterungen sind.
54 – Aktualisieren der Störungs- und Verschlechterungsmodelldatenbank mit den neu gefundenen vorhersagenden Signalformen.
56 – Aktualisieren einer Regel- und Schwellenwertdatenbank für die Expertensystemlogik zum Analysieren der neu gefundenen vorhersagenden Signalformen und ihrer Tendenzen. Dies kann das Aktualisieren oder Hinzufügen von Korrelationsschwellenwerten und Tendenzratenschwellenwerten bezüglich von neu identifizierten vorhersagenden Signalformen umfassen.
58 – Bereitstellen eines Eingriffs für die Drehapparatur auf der Grundlage des Schritts des Korrelierens, wenn eine abgetastete Signalform ein Verhalten der Apparatur anzeigt, das von einem erwarteten Verhalten, das durch die Modellsignalformen repräsentiert wird, abweicht.
60 – Dem Bediener ermöglichen, das Modell und Erfahrungsdatenbanken zu aktualisieren, in denen der Bediener menschliches Situationswissen bereitstellen kann. Dies kann die Wartungsinformationen umfassen, die auch in Schritt 45–46 beschrieben sind.
62 – Bereitstellen von Bedienereingaben für das Anlagensteuersystem und die Systemdaten.
Signalformensollwerte können sowohl mit gelerntem Verhalten als auch mit Störungsanalysewerten, die entweder in das Expertensystem programmiert sind oder durch dieses gelernt wurden, verglichen werden. Die folgenden sind einige Musterdiagnosen:

a) Die Wellenerdungsbürste ist schmutzig und erfordert Wartung bei einem Konfidenzniveau von 0,7, zum Beispiel auf der Grundlage einer Signalformanalyse, die einen stetig hohen Wert oder einen Spannungsaufbau gefolgt durch Zeitspannen von Entladungen anzeigt.
b) Eine Lagerbockerdung verursacht große Kreisströme durch die Welle und das Lager bei einem Konfidenzniveau von 0,34 auf der Grundlage einer Signalformanalyse, die Ausbrüche von hohem Strom, die mit Ausbrüchen von niedriger Spannung korreliert sind, mit geeigneten Laufdrehzahlkomponenten.
c) Das Wellenüberwachungssystem versagt bei einem Konfidenzniveau von 0,95, weil die Signalform mit vorherigen Messversagensszenarien übereinstimmt.

3 stellt einen Prozess 70 zum Entgegenwirken der Wellenspannung in einem System gemäß 1B dar. Eine entgegenwirkende Spannung kann über eine zweite Bürste oder andere Vorrichtung an die Welle angelegt werden, um die Spannung auf der Welle zu neutralisieren oder zu minimieren.
Ein Diagnoseelement 39 des Systems von 1B kann gleichzeitig die Wellenerdungsspannung und die aktiven entgegenwirkenden Spannungssignalformen aufzeichnen und vergleichen. Zum Beispiel können die folgenden Schritte verwendet werden:
72 – Erfassen der Wellenspannung.
74 – Falls eine entgegenwirkende Spannung angelegt ist, die Signalformen der Welle und der entgegenwirkenden Spannung Charakterisieren und Vergleichen.
76 – Falls keine entgegenwirkende Spannung angelegt ist, Aufzeichnen der Wellenspannungs- und -stromsignalformen und Vergleichen mit jüngsten und zukünftigen entgegenwirkenden Signalformen.
78 – Anlegen einer entgegenwirkenden Spannung an die Welle.
80 – Auf der Grundlage des Vergleichs der Schritte 74 und 76 Bestimmen und Vorhersagen von Störungen und möglichen Verschlechterungen.
58 – Bereitstellen von automatischen Eingriffen und Bedieneralarmen.
Das System kann periodisch und automatisch von einem aktiven Modus in einen passiven Modus schalten und für eine kurze Zeit in der Größenordnung von Sekunden die Wellensignalform ohne eine angelegte entgegenwirkende Spannung erfassen (Schritt 76). Dieser Modus ist nicht implementiert, falls eine laufende Analyse der entgegenwirkenden Spannung anzeigt, dass eine übermäßige Wellenspannung aus der Entfernung der aktiven Erdungsfunktion folgen wird. Das System kann dann von einem passiven zurück in einen aktiven Modus wechseln und sofort die jüngste passive Signalform mit der Wellenspannungssignalform mit der angelegten entgegenwirkenden Spannung und der entgegenwirkenden Spannung vergleichen.
Generator- oder Anregungsprobleme werden sich nicht nur als Spannung auf der Welle oder Strom zur Erdung offenbaren, sondern auch mit einer Reaktionszeit und/oder einem Verhalten auf die entgegenwirkende Spannungssignalform, die eine Charakteristik der Induktivität, der Kapazität und der Ladungsmenge, die in dem Rotor/Generator-System gespeichert ist, ist. In einigen Fällen wird die Wellenspannung fast sofort auf eine entgegenwirkende Spannung reagieren, aber in anderen Fällen kann es länger dauern. Bestimmte Merkmale der Wellenspannungssignalform und der entgegenwirkenden Spannungssignalform können identifiziert und korreliert werden, aber können in der Zeit verschoben sein oder Gestaltänderungen von der erwarteten Gestalt durchmachen. Der Phasenunterschied und die Unterschiede der Charakteristik der Merkmale der Gestalt können spezifische Fehlfunktionen der Drehapparatur anzeigen.
Das System kann die Vorlaufzeit zum Anlegen der entgegenwirkenden Signalform bezüglich der entsprechenden Phase der vorhergesagten andauernden Signalform durchgängig überwachen und anpassen, um die Wellenspannung zu minimieren. Es kann die Signalformen der Wellenspannung und der entgegenwirkenden Spannung vergleichen und den Zeitversatz zwischen ihren entsprechenden Merkmalen bestimmen, um die Vorlaufzeit anzupassen. Es kann ferner Störungen und mögliche Verschlechterungen in der Drehapparatur auf der Grundlage der Vorlaufzeit und ihrer Tendenzen bestimmen und vorhersagen.
In einer Ausführungsform mit einer entgegenwirkenden Spannung kann das Diagnosevergleichselement 39 mindestens einen oder mindestens zwei der folgenden Parameter analysieren, um den Zustand der Drehapparatur zu diagnostizieren und optional eine durchgängige Anpassung der entgegenwirkenden Spannungssignalform zu ermöglichen:

a) die entgegenwirkende Spannungssignalform;
b) die Erdungssignalform mit der angelegten entgegenwirkenden Spannung;
c) die Erdungssignalform ohne die angelegte entgegenwirkende Spannung;
d) eine Signalform, die als ein mathematischer Unterschied zwischen der Erdungssignalform und der entgegenwirkenden Spannungssignalform mit der angelegten entgegenwirkenden Spannung berechnet ist;
e) eine Signalform, die als ein mathematischer Unterschied zwischen der Erdungssignalform und der entgegenwirkenden Spannungssignalform mit der nicht angelegten entgegenwirkenden Spannung berechnet ist;
f) ein Phasenunterschied zwischen spezifischen entsprechenden Merkmalen in der Erdungssignalform und der entgegenwirkenden Signalform; und
g) ein Unterschied der Signalformgestalt zwischen der Erdungssignalform und der entgegenwirkenden Spannungssignalform.

In der Ausführungsform von 1B kann die entgegenwirkende Spannung durch ein Standardelektronikrückkopplungssystem, wie zum Beispiel zuvor in US-Patent 4,873,512 beschrieben ist, erzeugt werden. In der Ausführungsform von 1C kann eine entgegenwirkende Spannungssignalform auf der Grundlage der obigen Analysen berechnet werden und das System kann die entgegenwirkende Signalform durchgängig korrigieren und verbessern, indem ihre Auswirkungen auf die Erdungssignalform überwacht werden. Das System kann ferner lernen und Modelle von entgegenwirkenden Signalformen speichern und kann die entgegenwirkenden Stromsignalformen durch Vergleich mit den Modellen von entgegenwirkenden Signalformen analysieren, um Störungen und mögliche Verschlechterungen in der Drehapparatur zu bestimmen und vorherzusagen.
4 stellt eine Erdungssignalform 86, eine vorhergesagte Signalform 88, eine entgegenwirkende Signalform 90 und eine resultierende Signalform 92 gemäß Aspekten einer Ausführungsform der Erfindung dar. Die dargestellten Signalformen sind vereinfacht und der Klarheit halber entworfen. Zum Beispiel kann die Erdungssignalform eine rauschbehaftete Überlagerung von mehreren periodischen Schwingungen sein, die einige mit Frequenzen umfassen, die nicht ganzzahlige Vielfache einer niedrigen Frequenz sind, plus nicht periodische Impulse oder Zacken. Die vorhergesagte Signalform 88 kann als eine Fortsetzung von einem oder mehreren ausgewählten periodischen Aspekten der Erdungssignalform 86 berechnet sein. Die entgegenwirkende Signalform kann um einen Betrag einer Reaktionsverzögerung 94 vor der vorhergesagten Signalform angelegt werden. Die entgegenwirkende Spannungssignalform führt zu einer reduzierten Wellenspannungssignalform 92, die dann für die Verfeinerung der entgegenwirkenden Signalform analysiert werden kann. Zum Beispiel kann dann, falls die resultierende Signalform 92 in Phase 96 mit der vorhergesagten andauernden Signalform 88 ist, die resultierende Signalform mit einem bestehenden Verstärkungsfaktor multipliziert werden, der dann (vor dem Anwenden des Verzögerungsversatzes) von der entgegenwirkenden Signalform abgezogen wird, um die Verstärkung der entgegenwirkenden Signalform anzupassen. Wenn die resultierende Signalform 92 aus der Phase mit der vorhergesagten Signalform ist, kann der Versatz der Reaktionsverzögerung 94 angepasst werden.
Wenn die entgegenwirkende Spannung durch Programmlogik berechnet ist oder durch analoge Schaltungskomponenten wie einen Operationsverstärker erstellt ist, kann die Reaktionszeit oder -verzögerung 94 zwischen dem Anlegen der entgegenwirkenden Spannung und der zugeordneten Reaktion in der Erdungsspannung eine Indikation für bestimmte Probleme liefern. Somit kann die entgegenwirkende Spannungssignalform mit der Erdungsspannungssignalform verglichen werden, um eine Zeitverzögerung in der Reaktion zu finden. Die Analyse dieser Reaktionsverzögerung kann durch das System verwendet werden, um einen Zustand der Drehapparatur anzuzeigen.
In einer Ausführungsform kann die Expertenlogik in dem System selbst lernen, um auf der Grundlage von Änderungen einer Signalform, die beständig derartigen Impulsen oder Zacken unter bestimmten Betriebsbedingungen vorausgehen, bestimmte nicht periodische Impulse oder Zacken in den Erdungs- oder entgegenwirkenden Signalformen vorherzusagen. Somit kann das System Alarme und Eingriffe im Vorhinein derartiger nicht periodischer Ereignisse ausgeben.
5 zeigt eine Bildausgabe von einer Support Vector Machine, die ein Vektormodel einer Signalform und eine Einhüllende 100 der Spezifikationsgrenzen darstellt. Obwohl diese Visualisierung auf zwei Dimensionen beschränkt ist, kann die Einhüllende eine Scheibe aus einer multidimensionalen Gestalt repräsentieren. Das Vektormodell und die Einhüllende können durch die vorliegende Erfindung während des normalen Betriebs der Drehapparatur gelernt werden, um als ein Messbasismodell in der gelernten Familie von erwarteten Signalformen zu dienen. Zusätzlich kann ein derartiges Vektormodell während einer Störungsdetektion gelernt werden, um als ein Störungsmodell zu dienen. Jeder Punkt 102 innerhalb der Einhüllenden repräsentiert einen Vektor. Die Anlagenkonfiguration und Betriebsparameter können in das Modell selber integriert sein – zum Beispiel als Vektoren in einem SVM-Modell oder in einem PCA-Modell, in einem neuralen Netz oder in einem anderen mathematischen Modellierungsverfahren, das die Kapazität sowohl für die Signalformenmodellierung als auch für die Umweltmodellierung in demselben Modell aufweist. Dies liefert eine spezifischere und nuanciertere Modellierung als das Verwenden einer vorgegebenen Matrix von erwarteten Bereichen und erlaubt das Modellieren von Situationen, die außerhalb des erwarteten Bereichs von Anlagenparametern auftreten. Es liefert eine umfassendere Analyse für die frühe Vorhersage von Problemen als eine Alarmgrenze auf der Grundlage einer bestimmten Anlagenlast oder Temperatur. Das Modell und die Einhüllende sind speziell für die Drehapparaturinstallation, auf dem das Modell angelernt wird, was es hoch urteilsfähig für kleine oder subtile Unterschiede der Signalformen macht. Das Modell kann jedoch kopiert und optional abgeändert werden und die Einhüllende kann vergrößert werden, um für Alarme auf einer Typenklasse der überwachten Apparatur verwendet zu werden. Zum Beispiel kann ein angelerntes Modell auf einer Installation eines gegebenen Typs während einer Anfangslernzeitspanne der vorliegenden Erfindung auf einer neu installierten oder neu abgeänderten Drehapparatur desselben Typs verwendet werden. Das Modell kann ferner mit einer viel größeren Einhüllenden für Alarme auf einer allgemeineren Klasse von Apparatur verwendet werden.
Eine Installation einer Drehapparatur kann Modelle von installationsspezifischen erwarteten Signalformen des Signals auf der Grundlage von Charakterisierungen der Signalform erzeugen und speichern. Jedes Signalformmodell kann eine Spezifikationseinhüllende für die Signalform unter einer gegebenen Betriebsbedingung der Drehapparatur umfassen. Ein Prozessor bei der Installation oder anderswo kann einen Satz von abgeänderten Modellen erzeugen, indem die Spezifikationseinhüllenden der installationsspezifischen Modelle vergrößert werden, so dass die vergrößerten Spezifikationseinhüllenden für einen Maschinentyp der Drehapparatur allgemeiner gelten. Die Signalformenmodelle, die abgeänderten Modelle und die weiteren abgeänderten Modelle können einer Datenbank bereitgestellt werden, auf die mehrere Anlagen für die Verwendung durch andere Maschinen des gegebenen Modells oder Typs der Drehapparatur zugreifen können. Zumindest einige dieser anderen Maschinen können dann Signalformen und/oder entgegenwirkende Signalformen wie hier beschrieben charakterisieren und eine Störung oder ein vorhergesagtes Problem diagnostizieren, fall eine Komponente einer Signalform außerhalb einer der vergrößerten Spezifikationseinhüllenden oder weiter vergrößerten Spezifikationseinhüllenden fällt.
Eine Wiederholung von erkannten Störungen oder anderen Anomalien in einer charakterisierten Signalform kann diagnostische Informationen in der Anzahl und dem Muster von Wiederholungen einer Störung in einer gegebenen Zeitspanne unter gegebenen Betriebsbedingungen liefern. Die vorliegende Erfindung kann ein Muster von Wiederholungen einer Störung analysieren, die normalerweise tolerierbar sind, um ein zusätzliches Problem zu diagnostizieren und vorherzusagen. Zum Beispiel kann es für eine bestimmte bekannte Störung annehmbar sein, bei einer gegebenen Frequenz unter einer bekannten Anlagebedingung aufzutreten. Die gleiche Störung, die bei einer anderen Frequenz oder unter anderen Anlagebetriebsbedingungen auftritt, kann einen ernsthaften oder unbekannten Zustand anzeigen, mit dem sich befasst werden muss. Ein Bediener kann Wiederholungen einer bekannten unechten Störung als redundante Informationen und somit unbedeutend interpretieren. Das vorliegende System kann jedoch Wiederholungsmuster von Störungen und anderen Anomalien durchgängig analysieren, indem ein Muster derartiger Anomalien mit Modellmustern von Wiederholungen von Störungen und Anomalien, die in einer Datenbank des Systems gespeichert sind, statistisch verglichen wird, durch Selbstlernen, interaktive Markierung durch einen Bediener oder aus einer zentralen Datenbank.
Das Analysieren eines sich wiederholenden Musters kann eine Signalform mit einer Reihe von Anomalien wie Rückgängen oder Zacken oder andere anormale Abweichungen oder Gestaltänderungen der Signalform einschließen. Ein Beispiel, das in 8 von US-Patent 4,873,512 gezeigt ist, schließt Ausfälle einmal pro Umdrehung von einem Durchschnittssignalpegel ein. Die Analyse hierbei kann das Charakterisieren und Analysieren der Frequenz des Auftretens der Anomalie oder das Analysieren von Gestaltaspekten der Anomalie wie Breiten, Endformen oder Winkel ihrer Seiten umfassen. Zum Beispiel kann eine Reihe von Ausfällen mit fortschreitend zunehmenden Breiten signifikanter sein als eine ähnliche Reihe mit konstanten Breiten. Eine Reihe von Anomalien von fortschreitend zunehmender Frequenz des Auftretens kann signifikanter sein als eine Reihe von ähnlichen Anomalien mit konstanter Frequenz. Die Analyse kann ferner das Analysieren von Änderungen unter einem Gestaltaspekt in aufeinanderfolgenden Rückgängen oder Zacken in der Reihe umfassen. Die Analyse kann auf der Erdungsspannung oder dem Erdungsstrom und/oder auf der entgegenwirkenden Spannung oder dem entgegenwirkenden Strom durchgeführt werden. Anomalien, die innerhalb eines annehmbaren Amplitudenschwellenwerts sind und deshalb nicht als Störungen betrachtet werden, können trotzdem in einer derartigen Analyse enthalten sein.
Die Erfindung ermöglicht eine durchgängige und automatisierte Diagnose von Wellenspannungs- und Stromentnahmesignalformen. Sie kann es mit menschlichen Experten bei der Analyseaufgabe aufnehmen oder sie übertreffen und menschliche Experten mit der Fähigkeit übertreffen, die Analyse durchgängig und in Echtzeit zu machen, die das Selbstlernen bezüglich der Signalformen und Tendenzen der relevanten Betriebsparameter im Vergleich mit vorherigen Tendenzdaten umfasst. In der Ausführungsform mit der aktiven entgegenwirkenden Spannung und dem konstanten Selbstlernen und der Selbstkorrektur kann sie die Wellenspannung effektiver minimieren als es in früheren System möglich gewesen ist.
Obwohl verschiedenartige Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung hier gezeigt und beschrieben worden sind, ist es offensichtlich, dass derartige Ausführungsformen nur als Beispiel bereitgestellt sind. Zahlreiche Variationen, Änderungen und Ersetzungen können vorgenommen werden, ohne von der Erfindung hier abzuweichen. Dementsprechend ist es beabsichtigt, dass die Erfindung nur durch den Geist und den Umfang der beigefügten Ansprüche eingeschränkt wird.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 7034706 [0003]
US 9091732 [0004]
US 4873512 [0006, 0016, 0052, 0059]

Claims

Computerimplementiertes Verfahren zum Betreiben eines Wellenerdungssystems, wobei das Verfahren das Ausführen der folgenden Schritte in einem Prozessor umfasst: Empfangen eines Signals, das einer Welle einer Drehapparatur zugeordnet ist, wobei das Signal eine Reaktion auf eine entgegenwirkende Spannung oder einen entgegenwirkenden Strom ist, die bzw, der an die Welle angelegt wird, um eine Erdungsspannung oder einen Erdungsstrom der Welle zu reduzieren; Charakterisieren einer Signalform des Signals im Zeitablauf, um einen Zustand der Drehapparatur zu diagnostizieren, und Bereitstellen eines Eingriffs für die Drehapparatur als Reaktion auf die Diagnose.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Prozessor ferner die folgenden Schritte ausführt: Vergleichen eines Gestaltaspekts der Signalform mit einem Gestaltaspekt einer Modellsignalform in einer Datenbank von Messbasis- und Störungsmodellsignalformen und Bereitstellen des Eingriffs für die Drehapparatur auf der Grundlage des Schritts des Vergleichens, wenn die Signalform ein Verhalten der Drehapparatur anzeigt, das von ihrem erwarteten Verhalten, das durch die Modellsignalformen repräsentiert wird, abweicht.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Prozessor ferner die folgenden Schritte ausführt: Identifizieren eines Wiederholungsmusters von Störungen, das durch die Signalform angezeigt wird; Vergleichen des Wiederholungsmusters mit einem vorhersagenden Störungswiederholungsmuster, das in einer Datenbank gespeichert ist, um den Zustand der Drehapparatur zu bestimmen.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Prozessor ferner die folgenden Schritte ausführt: Selbstlernen von Charakteristiken der Signalform, die einer nicht periodischen Anomalie in der Signalform statistisch vorausgehen, und Diagnostizieren des Zustands der Drehapparatur als Reaktion auf eine Vorhersage der nicht periodischen Anomalie auf der Grundlage des Schritts des Selbstlernens.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Prozessor ferner die folgenden Schritte ausführt: Sammeln des Signals als eine Zeitreihe von Spannung oder Strom mit einer Abtastungsrate von mindestens 2 kHz; Charakterisieren der Zeitreihe durch eine Wavelet-Transformation und/oder eine Fourier-Transformation und/oder eine Hauptkomponentenanalyse und/oder ein neurales Netz und oder einen Support-Vector-Machine-Algorithmus und Korrelieren der charakterisierten Zeitreihe mit einem Messbasissignalformmodell und einem Störungssignalformmodell, um den Zustand der Drehapparatur zu diagnostizieren.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Prozessor ferner die folgenden Schritte ausführt: Erstellen und Speichern von mehreren Messbasissignalformmodellen in einer Datenbank, die annehmbare Messbasisbedingungen der Drehapparatur charakterisieren; Erstellen und Speichern von mehreren Störungssignalformmodellen in der Datenbank, die verschlechterte oder Störungsbedingungen der Drehapparatur charakterisieren; Erstellen eines Signalformmodells, das die Signalform charakterisiert; Integrieren von Betriebsparametern der Drehapparatur unter ihren gegebenen Betriebsbedingungen direkt in das Signalformmodell, das Messbasissignalformmodell und das Störungssignalformmodel und Korrelieren des Signalformmodells mit einem Messbasissignalformmodell und/oder einem Störungssignalformmodell aus der Datenbank, um den Zustand der Drehapparatur zu diagnostizieren.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Prozessor ferner die folgenden Schritte ausführt: Erstellen und Speichern von Modellen von erwarteten Signalformen des Signals während eines gut abgestimmten Betriebs der Drehapparatur auf der Grundlage der Charakterisierung der Signalform nach einem manuellen Abstimmen und seiner Verifizierung; Einbauen von Betriebsparametern der Drehapparatur direkt in die Modelle der erwarteten Signalformen, wobei jedes Modell einer erwarteten Signalform eine Spezifikationseinhüllende für eine annehmbare Signalform unter einer gegebenen Betriebsbedingung liefert, und Modellieren von Signalformen der Drehapparatur und Anzeigen einer Störung oder eines vorhergesagten Problems, falls eine Komponente eines Signalformmodells außerhalb der Spezifikationseinhüllenden eines erwarteten Signalformmodells unter der gegebenen Betriebsbedingung fällt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Prozessor ferner die folgenden Schritte ausführt: Erstellen und Speichern von installationsspezifischen Modellen von erwarteten Signalformen des Signals auf der Grundlage der Charakterisierung der Signalform, wobei jedes installationsspezifische Modell eine Spezifikationseinhüllende für eine Signalform unter einer gegebenen Betriebsbedingung der Drehapparatur bei einer gegebenen Installation umfasst; Erstellen eines Satzes von abgeänderten Modellen durch Vergrößern der Spezifikationseinhüllenden der installationsspezifischen Modelle, wobei die vergrößerten Spezifikationseinhüllenden für ein gegebenes Maschinenmodell der Drehapparatur für einen Bereich von Installationen gelten; Erstellen eines Satzes von weiteren abgeänderten Modellen, in dem die Spezifikationseinhüllenden der installationsspezifischen Modelle weiter vergrößert werden, wobei die weiter vergrößerten Spezifikationseinhüllenden für einen Maschinentyp der Drehapparatur gelten, der mehrere Modelle davon enthält; ferner umfassend Bereitstellen der abgeänderten Modelle und der weiter abgeänderten Modelle für eine Datenbank, auf die mehrere Installationen von Maschinen des Maschinentyps der Drehapparatur zugreifen können; wobei mindestens einige der Maschinen des Maschinentyps einen Prozessor umfassen, der die Schritte des Anzeigens einer Störung oder eines vorhergesagten Problems ausführt, falls eine Charakteristik einer Signalform der Maschine außerhalb einer der vergrößerten Spezifikationseinhüllenden oder einer der weiter vergrößerten Spezifikationseinhüllenden fällt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Prozessor ferner die folgenden Schritte ausführt: Vorhersagen einer andauernden Signalform der Erdungsspannung oder des Erdungsstroms auf der Grundlage von ihren periodischen Aspekten; Berechnen einer Signalform für die entgegenwirkende Spannung oder den entgegenwirkenden Strom, die bzw, der die vorhergesagte andauernde Signalform der Erdungsspannung minimieren wird; Anlegen der entgegenwirkenden Spannung und des entgegenwirkenden Stroms an die Welle in Form einer entgegenwirkenden Signalform und Diagnostizieren des Zustands der Drehapparatur durch Analysieren von charakterisierten Signalformen der entgegenwirkenden Spannung oder des entgegenwirkenden Stroms und der Erdungsspannung oder des Erdungsstroms.
Wellenerdungssystem einer Drehapparatur, das Folgendes umfasst: eine Vorrichtung, die eine entgegenwirkende Spannung oder einen entgegenwirkenden Strom erzeugt, die bzw. der eine Erdungsspannung oder einen Erdungsstrom zwischen einer Welle der Drehapparatur und einem Rahmen oder seiner Masse reduziert, und eine Signalformanalysevorrichtung, die eine Signalform der entgegenwirkenden Spannung oder des entgegenwirkenden Stroms charakterisiert, die entgegenwirkende Signalform mit einer selbstgelernten Familie von erwarteten Signalformen in einer Datenbank von Modellsignalformen vergleicht und eine Störung oder Verschlechterung der Drehapparatur diagnostiziert oder vorhersagt, wenn die entgegenwirkende Signalform Verhalten anzeigt, das von einem Verhalten abweicht, das durch mindestens eine der erwarteten Signalformen repräsentiert wird; wobei die Signalformanalysevorrichtung Modelle von entgegenwirkenden Signalformen der Drehapparatur im Zeitablauf archiviert; frühere Änderungen in den archivierten entgegenwirkenden Signalformen bezüglich späteren Störungs- und Verschlechterungsereignissen, die durch Expertenlogik identifiziert sind, analysiert und die Expertenlogik aktualisiert, um eine Vorhersage von zukünftigen Störungen und Verschlechterungen auf der Grundlage der Erkennung der früheren Änderungen bereitzustellen, was ein selbstlernendes Expertensystem bereitstellt.