EP2805072A1 - Verfahren und messanordnung zum überwachen von betriebszuständen eines gleitlagers - Google Patents

Verfahren und messanordnung zum überwachen von betriebszuständen eines gleitlagers

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EP2805072A1
EP2805072A1 EP12716393.9A EP12716393A EP2805072A1 EP 2805072 A1 EP2805072 A1 EP 2805072A1 EP 12716393 A EP12716393 A EP 12716393A EP 2805072 A1 EP2805072 A1 EP 2805072A1
Authority
EP
European Patent Office
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measured values
sliding bearing
characteristic value
measuring arrangement
bearing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP12716393.9A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Hans-Henning Klos
Michael STECKENBORN
Klaus-Dieter Müller
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of EP2805072A1 publication Critical patent/EP2805072A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16C—SHAFTS; FLEXIBLE SHAFTS; ELEMENTS OR CRANKSHAFT MECHANISMS; ROTARY BODIES OTHER THAN GEARING ELEMENTS; BEARINGS
    • F16C17/00—Sliding-contact bearings for exclusively rotary movement
    • F16C17/12—Sliding-contact bearings for exclusively rotary movement characterised by features not related to the direction of the load
    • F16C17/24—Sliding-contact bearings for exclusively rotary movement characterised by features not related to the direction of the load with devices affected by abnormal or undesired positions, e.g. for preventing overheating, for safety
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16C—SHAFTS; FLEXIBLE SHAFTS; ELEMENTS OR CRANKSHAFT MECHANISMS; ROTARY BODIES OTHER THAN GEARING ELEMENTS; BEARINGS
    • F16C41/00—Other accessories, e.g. devices integrated in the bearing not relating to the bearing function as such
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
    • G01H1/003—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/04—Bearings
    • G01M13/045—Acoustic or vibration analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16C—SHAFTS; FLEXIBLE SHAFTS; ELEMENTS OR CRANKSHAFT MECHANISMS; ROTARY BODIES OTHER THAN GEARING ELEMENTS; BEARINGS
    • F16C2233/00—Monitoring condition, e.g. temperature, load, vibration
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Definitions

  • the present invention relates to a method for Studentswa ⁇ Chen an operating condition of a sliding bearing. Moreover be ⁇ , the present invention applies to a measuring arrangement for monitoring an operating condition of a plain bearing. Finally, the present invention relates to a sliding bearing assembly.
  • Lubricant are detected. Moreover, the load torque can also be examined to monitor the operating state. Oscillations of the wave can be detected by analyzing vibrations in the low-frequency range.
  • the friction bearing condition can not be detected with the above-described methods ⁇ nen however directly. Also, particles that are generated in the bearing and remain there can not be detected.
  • the monitoring of the temperature of the sliding bearing is linked to many dependencies that prevent a reliable diagnosis of the sliding bearing. In addition, the damage to the plain bearing and particles in bearings are not directly detectable. Furthermore, that sinks Load moment under circumstances with increasing friction in the camp and thus can not be regarded as a reliable measuring means for Di ⁇ agnose the sliding bearing.
  • sinks Load moment under circumstances with increasing friction in the camp and thus can not be regarded as a reliable measuring means for Di ⁇ agnose the sliding bearing.
  • the inventive method for monitoring an operating condition of a plain bearing includes acquiring reco ⁇ th, characterize the acoustic emissions in the sliding bearing, with a sensor element which is mechanically coupled to the slide bearing, calculating a characteristic value on the basis of measured values acquired and the Classifying the operating condition of the sliding bearing as a function of the characteristic value.
  • the sensor element which is connected to the slide bearing or a Ge ⁇ housing of the sliding bearing so that the Schallemis ⁇ ions transmitted via structure-borne noise to the sensor element who ⁇ can, the sound emissions can be detected.
  • the sensor element can be designed as an acceleration sensor, pressure sensor or in the manner of a strain gauge. Ins ⁇ particular, the sensor element is designed as a micromechanical sensor.
  • a characteristic value can be calculated with the aid of a computing device from the time profile of the measured values, which is detected by the sensor element.
  • the classification of the Gleitla ⁇ gers can be performed automatically with the computing device.
  • predetermined operating states and the associated characteristic values can be stored in the computing device or a corresponding memory device of the computing device.
  • the operating conditions can be associated with a ⁇ from utilization, damage or wear of the bearing.
  • the operating conditions may relate to a state of the lubricant in the sliding bearing or contamination of the lubricant by particles. In this case, the extent of contamination or the size, number or the material of the particles can be considered.
  • ⁇ NEN the operating states of different friction conditions of sliding bearing such as a wear-rich mixed friction or low wear viscous be associated Kgs.
  • the characteristic value is calculated as a function of a maximum value and / or an effective value of the measured values.
  • the characteristic value can be calculated as a function of the maximum value and / or the effective value of the measured values for a predetermined time range or a time window.
  • the characteristic value can also be calculated as a logarithmic measure. It is also conceivable to use a reciprocal characteristic value.
  • the product of the maximum value and the effective value can also be used as the characteristic value.
  • Measured values are calculated.
  • the reference values can be determined in a simple manner, since these values are only very slightly dependent on the rotational speed, the temperature of the lubricant and the bearing load in the desired operation in fluid friction.
  • the characteristic value is calculated on the basis of an envelope signal determined from the measured values.
  • an envelope signal can be determined, for example, by rectification and low-pass filtering of the measured values.
  • the envelope signal can be determined by calculating a moving effective value or a moving average of the measured values.
  • Another possibility is to determine the envelope signal by a Hilbert transform.
  • the characteristic value is preferably calculated on the basis of a frequency spectrum of the envelope signal.
  • a frequency analysis for example by a Fast Fourier Transformation (FFT) of the envelope signal, the perio ⁇ disch recurring signals and pulses in the measured values or the acoustic emission signals can be determined.
  • FFT Fast Fourier Transformation
  • the characteristic value is calculated from a correlation of the measured values.
  • the characteristic value can be calculated from the correlation or autocorrelation of the measured values.
  • By varying the time window different frequency ranges of the measured values can be investigated .
  • a similar correlation methods can also be used for frequency analysis of the measured values, the special ⁇ when the frequencies to be tested are known. This results in a simple and fast algorithm and the signal-to-noise ratio, in particular when averaging over several shaft revolutions, can thereby be significantly improved.
  • the measuring arrangement according to the invention for monitoring a Be ⁇ operating condition of a plain bearing includes a sensor element for detecting measured values which characterize the acoustic emissions in the slide bearing, wherein mechanical coupling with the sliding bearing and a computing device which is designed to use the detected with the sensor unit measuring values a characteristic value to calculate and the operating state of
  • the measuring arrangement comprises an amplifier element for amplifying the detected measured values, a filter element for filtering the measured values amplified by the amplifier element and an analog-to-digital converter which is coupled to an input of the computing device.
  • the sensor element can detect the noise emissions in the sliding bearing.
  • the output signal of the sensor element which is present for example as electrical voltage or electric current, can be raised or amplified by the amplifier element.
  • the ver ⁇ amplified signal is adjusted with an analog filter element of troublefree ⁇ leaders or non-relevant frequency bands before being fed to the analog-digital converter. Through this Order, the signal-to-noise ratio can be improved.
  • the filter element can also be used to determine an envelope curve ⁇ signal from the measured values.
  • the computing device can be designed as a PC or microprocessor. With the computing device, the information compression can be performed by feature extraction and characteristic value formation.
  • the sensor element, the amplifier element, the filter element, the analog-to-digital converter and the computing device are arranged in a common housing.
  • the susceptibility can be reduced.
  • the plain bearing arrangement according to the invention comprises a sliding bearing and a previously described measuring arrangement, which is connected to the
  • Plain bearing is mechanically coupled. With Gleitlageranord ⁇ tion wear phenomena of the plain bearing can be detected early.
  • the operating conditions of mixed friction and fluid friction can be distinguished in a simple manner. The identification of the operating state can take place independently of the bearing load and the shaft speed.
  • the condition of the lubricant and impurities or particles can be detected in the Schmiermit ⁇ tel. For new hydrodynamic bearings or solid friction bearings, it is possible to monitor the run-in process and to assess the extent to which it has been completed.
  • 1 shows a slide bearing arrangement in a perspective view
  • 2 shows a schematic representation of steps one
  • FIG. 3 shows a measuring arrangement in a first embodiment
  • 4 shows a measuring arrangement in a second embodiment
  • FIG. 5 shows a measuring arrangement in a third embodiment
  • the slide bearing assembly 10 includes a slide bearing 12 which carries a shaft 14.
  • the sliding bearing 12 is arranged in a housing 16.
  • the Gleitla ⁇ geran Aunt 10 includes a port 18 through which the sliding bearing 12, a lubricant, in particular an oil, is supplied.
  • a measuring arrangement 20 is arranged on the housing 16 of the sliding bearing 12.
  • the measuring arrangement 20 is arranged directly on the housing 16. Thus, acoustic emissions generated in the slide bearing 12, are transmitted via acoustic emission to an in FIG 1 is not notified Darge ⁇ sensor element 22nd
  • the sensor element 22, which is located within the measuring arrangement 20, is designed to detect sound emissions with frequencies in the ultrasonic range, which are also referred to as acoustic emission.
  • the sensor element 22 is designed to detect sound emissions in the range from 50 kHz to 150 kHz.
  • the sensor element 22 may be formed as Accelerat ⁇ n Trentssensor or as a pressure sensor.
  • the sensor device may be designed in the manner of a strain gauge.
  • the sensor element 22 is designed as mik ⁇ romechanischer sensor, which may include, for example, a seismic mass.
  • the sensor element 22 may comprise a piezoelectric sensor element.
  • 2 shows a schematic representation of a method for monitoring of operating conditions of a plain bearing 12.
  • an external DEMANDS ⁇ monitoring of the sliding bearing is made in step S10 12. This can be provided for example by the ingress of particles or impurities in the sliding bearing 12th
  • the external stress on the sliding bearing 12 S12 mechanical stresses occur in one step in the material of the sliding bearing 12. This mechanical ⁇ rule voltages stimulate Acoustic emission sources
  • Step S14 high-frequency sound emissions or structure-borne noise are generated in the material of the sliding bearing 12 and propagate in the sliding bearing 12 in step S16.
  • the frequencies of the sound emissions are dependent on the material and are usually in the range of 50 to 150 kHz.
  • step S18 the sound emissions are detected with the sensor element of the measuring arrangement 20. He then be ⁇ follows in a step S20, an information compression by feature extraction and characteristic value calculation. In step S22, an evaluation of the data takes place. Finally, in a step S24, a classification of the operating state of the sliding bearing 12 is performed.
  • FIGS. 3, 4 and 5 each show a measuring arrangement 20 in various embodiments.
  • Each of the measuring arrangements 20 comprises a sensor element 22, with which sound emissions in the sliding bearing 12 are detected as a time course of measured values in the case of mechanical coupling with the sliding bearing 12.
  • the output signal is amplified by the Verstär ⁇ kerelement 24th
  • the amplified signal is corrected with an analog filter element 26 of interfering or irrelevant frequency bands before it is sent to the analog-digital converter.
  • the filter element can also be used to determine an envelope signal from the measured values by rectification and low-pass filtering.
  • the digitized measured values are transmitted to a computing device 30, which may be designed as a PC or microprocessor.
  • a characteristic value is calculated from the time profile of the measured values. Based on this characteristic, the operating state of the plain bearing 12 can be classi ⁇ fied.
  • the classification of the sliding bearing 12 can also be carried out automatically with the computing device 30.
  • the wear of the sliding bearing 12 can be determined.
  • the condition of the lubricant in the sliding bearing 12 or contamination of the lubricant by particulates may be detected.
  • the different ⁇ friction states of the friction bearing 12, such as a wear-rich mixed friction or a wear ⁇ schl constitutionarme fluid friction can be determined.
  • the sensor element 22 is arranged separately, for example in a housing. This is illustrated by the bracket 32.
  • the signal processing is carried out (illustrated by the bracket 34).
  • the processing of the signal represented by the bracket 36 is performed in the computing device 30.
  • the amplifier element 24 is integrated in the sensor element 22.
  • an integrated sensor (bracket 38) is realized, which has the advantage of lower susceptibility.
  • the further signal processing by the filter element 26 and the analog-to-digital converter 28 can be done in a further module, which is indicated by the bracket 34.
  • the acquisition of the measured values, the amplification, the filtering, digitalization are carried out. tion and processing in a diagnostic module, which is indicated by the bracket 40.
  • the sensor element 22, the amplifier element 24, the filter element 26, the analog-digital converter 28 and the computing device 30 are arranged in a common housing. This variant has a ⁇ be Sonder low susceptibility to interference.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen eines Betriebszustands eines Gleitlagers (12) durch Erfassen von Messwerten (S18), die Schallemissionen in dem Gleitlager (12) charakterisieren, mit einem Sensorelement (22), das mit dem Gleitlager (12) mechanisch gekoppelt ist, Berechnen eines Kennwerts anhand der erfassten Messwerte (S20) und Klassifizieren des Betriebszustands des Gleitlagers (12) in Abhängigkeit von dem Kennwert (S24).

Description

Beschreibung
VERFAHREN UND MESSANORDNUNG UM ÜBERWACHEN VON BETRIEBS USTÄNDEN EINES GLEITLAGERS
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwa¬ chen eines Betriebszustands eines Gleitlagers. Überdies be¬ trifft die vorliegende Erfindung eine Messanordnung zum Überwachen eines Betriebszustands eines Gleitlagers. Schließlich betrifft die vorliegende Erfindung eine Gleitlageranordnung.
Gleitlager werden immer häufiger im Bereich großer Maschinen, beispielsweise in Getrieben oder Windkraftanlagen, eingesetzt. Ein Schaden des Gleitlagers führt hier jedoch nicht selten zu extremen Folgeschäden. Durch eine Zustandsüberwa- chung der Gleitlager kann eine frühzeitige Identifikation von kritischen Betriebszuständen und die Einleitung entsprechender Gegenmaßnahmen ermöglicht werden. Es ist bekannt, eine erhöhte Reibung im Gleitlager durch die Überwachung der Temperatur des Gleitlagers zu erfassen. Die Kenntnis der Schmiermitteltemperatur lässt Aussagen über die Viskosität des Schmiermittels zu, wenn keine zusätzliche Vis¬ kositätsmessung stattfindet. Des Weiteren können mit einem Partikelzähler große Partikel und Verunreinigungen des
Schmiermittels erfasst werden. Überdies kann zur Überwachung des Betriebszustands auch das Lastmoment untersucht werden. Schwingungen der Welle können durch die Analyse von Schwingungen im niederfrequenten Bereich erfasst werden.
Der Reibungszustand des Lagers kann mit den oben beschriebe¬ nen Methoden allerdings nicht direkt erfasst werden. Auch können Partikel, die im Lager generiert werden und dort verbleiben nicht detektiert werden. Die Überwachung der Tem- peratur des Gleitlagers ist an viele Abhängigkeiten gebunden, die eine zuverlässige Diagnose des Gleitlagers unterbinden. Zudem sind die Schädigung des Gleitlagers und Partikel in Gleitlager nicht direkt erfassbar. Des Weiteren sinkt das Lastmoment unter Umständen bei steigender Reibung im Lager und kann somit nicht als zuverlässiges Messmittel für die Di¬ agnose des Gleitlagers angesehen werden. In dem Artikel „Schadensfrüherkennung an geschmierten Gleitkontakten mittels Schallemissionsanalyse" von M. Fritz et al . ist die Untersuchung von Schallemissionen im Ultraschallbereich in einem Gleitlager beschrieben. Dabei wurde das Frequenzspektrum der Schallemissionen in Abhängigkeit von dem Drehmoment, der Temperatur des Gleitlagers und der Belastung untersucht .
Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, einen Weg aufzuzeigen, wie Betriebszustände von Gleitlagern einfacher und schneller erfasst werden können.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Patentanspruch 1 und durch eine Messanordnung gemäß Patentanspruch 6 gelöst. In gleicher Weise wird diese Aufgabe durch eine Gleitlageran- Ordnung gemäß Patentanspruch 9 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der vorliegenden Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.
Das erfindungsgemäße Verfahren zum Überwachen eines Betriebs- zustands eines Gleitlagers umfasst das Erfassen von Messwer¬ ten, die Schallemissionen in dem Gleitlager charakterisieren, mit einem Sensorelement, das mit dem Gleitlager mechanisch gekoppelt ist, das Berechnen eines Kennwerts anhand der er- fassten Messwerte und das Klassifizieren des Betriebszustands des Gleitlagers in Abhängigkeit von dem Kennwert.
In Folge von äußeren oder inneren Beanspruchungen in dem Gleitlager kann sich der Betriebszustand des Gleitlagers än¬ dern. Dadurch können beispielsweise mechanischen Spannungen in den Teilen des Gleitlagers entstehen. Durch das Freisetzen von elastischer Energie entstehen typischerweise Schallemis¬ sionen in dem Gleitlager. Diese Schallemissionen, die auch als Acoustic Emission bezeichnet werden, weisen Frequenzen im Ultraschallbereich, insbesondere in einem Frequenzbereich zwischen 50 bis 150 kHz auf. Die Frequenzen der Schallemissi¬ onen sind abhängig vom Material. So treten beispielsweise bei Stahl üblicherweise Frequenzen im Bereich von 110 kHz auf. Mit dem Sensorelement, das mit dem Gleitlager bzw. einem Ge¬ häuse des Gleitlagers so verbunden ist, dass die Schallemis¬ sionen über Körperschall an das Sensorelement übertragen wer¬ den können, können die Schallemissionen erfasst werden. Das Sensorelement kann als Beschleunigungssensor, Drucksensor oder nach Art eines Dehnmessstreifens ausgebildet sein. Ins¬ besondere ist das Sensorelement als mikromechanischer Sensor ausgebildet .
Mit einer Recheneinrichtung kann aus dem zeitlichen Verlauf der Messwerte, der mit dem Sensorelement erfasst wird, ein Kennwert berechnet werden. Die Klassifizierung des Gleitla¬ gers kann automatisch mit der Recheneinrichtung durchgeführt werden. Zu diesem Zweck können vorbestimmte Betriebszustände und die dazugehörigen Kennwerte in der Recheneinrichtung oder einer entsprechenden Speichereinrichtung der Recheneinrichtung hinterlegt sein. Die Betriebszustände können einer Ab¬ nutzung, einer Schädigung oder einem Verschleiß des Lagers zugeordnet sein. Die Betriebszustände können einen Zustand des Schmiermittels in dem Gleitlager oder eine Verunreinigung des Schmiermittels durch Partikel betreffen. Hierbei kann auch der Umfang der Verschmutzung oder die Größe, Anzahl oder das Material der Partikel berücksichtigt werden. Ebenso kön¬ nen die Betriebszustände unterschiedlichen Reibungszuständen des Gleitlagers, wie beispielsweise einer verschleißreichen Mischreibung oder einer verschleißarmen Flüssigkeitsreibung zugeordnet sein.
Durch Berechnung eines Kennwerts können die mit dem Sensorelement erfassten Informationen bzw. Messwerte verdichtet werden. Zudem können entsprechende Merkmale aus den Messwerten extrahiert werden. Trotz der geringeren Datenmenge kann eine zuverlässige Aussage über den vorliegenden Betriebszu¬ stand des Gleitlagers getroffen werden. So kann auf einfache und effektive Weise eine Schädigung des Gleitlagers frühzei¬ tig erkannt werden und gegebenenfalls entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden. In einer Ausführungsform wird der Kennwert in Abhängigkeit von einem Maximalwert und/oder einem Effektivwert der Mess¬ werte berechnet. Dabei kann der Kennwert in Abhängigkeit von dem Maximalwert und/oder dem Effektivwert der Messwerte für einen vorgegebenen Zeitbereich bzw. ein Zeitfenster berechnet werden. Der Kennwert kann hierbei auch als logarithmisches Maß berechnet werden. Denkbar ist auch die Verwendung eines reziproken Kennwerts. Als Kennwert kann auch das Produkt aus dem Maximalwert und dem Effektivwert herangezogen werden. Zur Bildung des Kennwerts kann auch das Verhältnis zu einem Refe- renz-Effektivwert und/oder einem Referenz-Maximalwert der
Messwerte berechnet werden. Die Referenzwerte können auf ein¬ fache Weise bestimmt werden, da diese Werte beim gewünschten Betrieb in Flüssigkeitsreibung nur sehr gering von der Drehzahl, der Temperatur des Schmiermittels und der Lagerlast ab- hängig sind.
In einer weiteren Ausgestaltung wird der Kennwert anhand eines aus den Messwerten bestimmten Hüllkurvensignals berechnet. Ein solches Hüllkurvensignal kann beispielsweise durch Gleichrichtung und Tiefpassfilterung der Messwerte ermittelt werden. In gleicher Weise kann das Hüllkurvensignal durch die Berechnung eines gleitenden Effektivwerts oder eines gleitenden Mittelwerts der Messwerte bestimmt werden. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, das Hüllkurvensignal durch eine Hilbert-Transformation zu bestimmen.
Bevorzugt wird der Kennwert anhand eines Frequenzspektrums des Hüllkurvensignals berechnet. Durch eine entsprechende Frequenzanalyse, beispielsweise durch eine Fast-Fourier- Transformation (FFT) , des Hüllkurvensignals können die perio¬ disch wiederkehrenden Signale und Impulse in dem Messwerten bzw. den Acoustic-Emission-Signalen bestimmt werden. Somit können zum Beispiel auf einfache Weise Partikel in dem Schmiermittel erfasst werden, die in Abhängigkeit von der Drehzahl periodisch wiederkehrende Signale erzeugen.
In einer weiteren Ausführungsform wird der Kennwert aus einer Korrelation der Messwerte berechnet. Der Kennwert kann aus der Korrelation bzw. der Autokorrelation der Messwerte berechnet werden. Dabei können durch die Variation des Zeitfensters verschiedene Frequenzbereiche der Messwerte unter¬ sucht werden. Ein entsprechendes Korrelationsverfahren kann auch zur Frequenzanalyse der Messwerte verwendet werden, ins¬ besondere, wenn die zu untersuchenden Frequenzen bekannt sind. Somit ergibt sich ein einfacher und schneller Algorithmus und der Signal-Rausch-Abstand, insbesondere bei einer Mittelung über mehrere Wellenumdrehungen, kann dadurch deut- lieh verbessert werden.
Die erfindungsgemäße Messanordnung zum Überwachen eines Be¬ triebszustands eines Gleitlagers umfasst ein Sensorelement zum Erfassen von Messwerten, die Schallemissionen in dem Gleitlager charakterisieren, bei mechanischer Kopplung mit dem Gleitlager und eine Recheneinrichtung, die dazu ausgebildet ist, anhand der mit der Sensoreinheit erfassten Messwerte einen Kennwert zu berechnen und den Betriebszustand des
Gleitlagers in Abhängigkeit von dem Kennwert zu klassifizie- ren.
Bevorzugt umfasst die Messanordnung ein Verstärkerelement zum Verstärken der erfassten Messwerte, ein Filterelement zum Filtern der mit dem Verstärkerelement verstärkten Messwerte und einen Analog-Digital-Wandler, der mit einem Eingang der Recheneinrichtung gekoppelt ist. Das Sensorelement kann die Schallemissionen in dem Gleitlager erfassen. Das Ausgangssignal des Sensorelements, das beispielsweise als elektrische Spannung oder elektrische Stromstärke vorliegt, kann mit dem Verstärkerelement angehoben bzw. verstärkt werden. Das ver¬ stärkte Signal wird mit einem analogen Filterelement von stö¬ renden bzw. nicht relevanten Frequenzbändern bereinigt, bevor es dem Analog-Digital-Wandler zugeführt wird. Durch diese An- Ordnung kann das Signal-Rausch-Verhältnis verbessert werden. Das Filterelement kann auch dazu verwendet werden, ein Hüll¬ kurvensignal aus den Messwerten zu bestimmen. Die Recheneinrichtung kann als PC oder Mikroprozessor ausgebildet sein. Mit der Recheneinrichtung kann die Informationsverdichtung durch Merkmalsextraktion und Kennwertbildung durchgeführt werden .
Bevorzugt sind das Sensorelement, das Verstärkerelement, das Filterelement, der Analog-Digital-Wandler und die Recheneinrichtung in einem gemeinsamen Gehäuse angeordnet. Durch diese Anordnung kann die Störanfälligkeit verringert werden.
Die erfindungsgemäße Gleitlageranordnung umfasst ein Gleitla- ger und eine zuvor beschriebene Messanordnung, die mit dem
Gleitlager mechanisch gekoppelt ist. Mit der Gleitlageranord¬ nung können Abnutzungserscheinungen des Gleitlagers frühzeitig erkannt werden. Überdies können die Betriebszustände Mischreibung und Flüssigkeitsreibung auf einfache Weise un- terschieden werden. Die Identifikation des Betriebszustands kann dabei unabhängig von der Lagerlast und der Wellendrehzahl erfolgen. Darüber hinaus kann der Zustand des Schmiermittels und Verunreinigungen bzw. Partikel in dem Schmiermit¬ tel erfasst werden. Bei neuen hydrodynamischen Lagern oder bei Festkörperreibung betriebenen Lagern ist es möglich, den EinlaufVorgang zu überwachen und Aussagen darüber zu treffen, inwieweit dieser abgeschlossen ist.
Die vorliegende Erfindung wird nun anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Dabei zeigen
FIG 1 eine Gleitlageranordnung in einer Perspektivdarstellung; FIG 2 eine schematische Darstellung der Schritte eins
Verfahrens zum Überwachen eines Gleitlagers;
FIG 3 eine Messanordnung in einer ersten Ausführungsform; FIG 4 eine Messanordnung in einer zweiten Ausführungsform; und FIG 5 eine Messanordnung in einer dritten Ausführungsform;
Die nachfolgend näher geschilderten Ausführungsbeispiele stellen bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfin- dung dar.
FIG 1 zeigt eine Gleitlageranordnung 10 in einer Perspektivdarstellung. Die Gleitlageranordnung 10 umfasst ein Gleitlager 12, das eine Welle 14 trägt. Das Gleitlager 12 ist in ei- nem Gehäuse 16 angeordnet. Des Weiteren umfasst die Gleitla¬ geranordnung 10 einen Anschluss 18, über den dem Gleitlager 12 ein Schmiermittel, insbesondere ein Öl, zugeführt wird. An dem Gehäuse 16 des Gleitlagers 12 ist eine Messanordnung 20 angeordnet .
Die Messanordnung 20 ist direkt an dem Gehäuse 16 angeordnet. Somit können Schallemissionen, die in dem Gleitlager 12 erzeugt wird, über Körperschall an ein in FIG 1 nicht darge¬ stelltes Sensorelement 22 übertragen werden. Das Sensorele- ment 22, das sich innerhalb der Messanordnung 20 befindet, ist dazu ausgebildet, Schallemissionen mit Frequenzen im Ultraschallbereich, die auch als Acoustic Emission bezeichnet werden, zu erfassen. Insbesondere ist das Sensorelement 22 dazu ausgebildet, Schallemissionen im Bereich von 50 kHz bis 150 kHz zu erfassen. Das Sensorelement 22 kann als Beschleu¬ nigungssensor oder als Drucksensor ausgebildet sein. Ebenso kann die Sensoreinrichtung nach Art eines Dehnmessstreifens ausgebildet sein. Bevorzugt ist das Sensorelement 22 als mik¬ romechanischer Sensor ausgebildet, der beispielsweise eine seismische Masse umfassen kann. Alternativ dazu kann das Sensorelement 22 ein piezoelektrisches Sensorelement umfassen. FIG 2 zeigt in einer schematischen Darstellung ein Verfahren zum Überwachen von Betriebszuständen eines Gleitlagers 12. Zunächst erfolgt in einem Schritt S10 eine externe Beanspru¬ chung des Gleitlagers 12. Dies kann beispielsweise durch das Eindringen von Partikeln oder Verunreinigungen in das Gleitlager 12 gegeben sein. Durch die externe Beanspruchung des Gleitlagers 12 entstehen in einem Schritt S12 mechanische Spannungen in dem Material des Gleitlagers 12. Diese mechani¬ schen Spannungen stimulieren Acoustic-Emission Quellen
(Schritt S14). Somit werden hochfrequente Schallemissionen bzw. Körperschall in dem Material des Gleitlagers 12 erzeugt und breiten sich im Schritt S16 in dem Gleitlager 12 aus. Die Frequenzen der Schallemissionen sind abhängig von dem Material und liegen üblicherweise im Bereich von 50 bis 150 kHz.
Im Schritt S18 werden die Schallemissionen mit dem Sensorelement der Messanordnung 20 erfasst. Anschließend werden er¬ folgt in einem Schritt S20 eine Informationsverdichtung durch Merkmalsextraktion und Kennwertbildung. Im Schritt S22 er- folgt eine Auswertung der Daten. Schließlich wird in einem Schritt S24 eine Klassifizierung des Betriebszustands des Gleitlagers 12 durchgeführt.
Die FIG 3, 4 und 5 zeigen jeweils eine Messanordnung 20 in verschiedenen Ausführungsformen. Jede der Messanordnungen 20 umfasst ein Sensorelement 22, mit dem bei mechanischer Kopp¬ lung mit dem Gleitlager 12 Schallemissionen in dem Gleitlager 12 als zeitlicher Verlauf von Messwerten erfasst werden. Das Ausgangssignal des Sensorelements 22, das beispielsweise als zeitliches Signal einer elektrischen Spannung oder einer elektrischen Stromstärke vorliegt, wird an ein Verstärkerele¬ ment 24 übertragen. Das Ausgangssignal wird mit dem Verstär¬ kerelement 24 verstärkt. Das verstärkte Signal wird mit einem analogen Filterelement 26 von störenden bzw. nicht relevanten Frequenzbändern bereinigt, bevor es dem Analog-Digital-
Wandler 28 zugeführt wird. Das Filterelement kann auch dazu verwendet werden, durch Gleichrichtung und Tiefpassfilterung ein Hüllkurvensignal aus den Messwerten zu bestimmen. Von dem Analog-Digital-Wandler 28 werden die digitalisierten Messwerte an eine Recheneinrichtung 30 übertragen, die als PC oder Mikroprozessor ausgebildet sein kann. Mit einer Recheneinrichtung 30 wird aus dem zeitlichen Verlauf der Messwerte ein Kennwert berechnet. Anhand dieses Kennwerts kann der Betriebszustand des Gleitlagers 12 klassi¬ fiziert werden. Die Klassifizierung des Gleitlagers 12 kann auch automatisch mit der Recheneinrichtung 30 durchgeführt werden. Damit kann die Abnutzung des Gleitlagers 12 bestimmt werden. Des Weiteren kann der Zustand des Schmiermittels in dem Gleitlager 12 oder eine Verunreinigung des Schmiermittels durch Partikel erfasst werden. Zudem können die unterschied¬ lichen Reibungszuständen des Gleitlagers 12, wie beispiels- weise eine verschleißreiche Mischreibung oder eine ver¬ schleißarme Flüssigkeitsreibung bestimmt werden.
In dem in FIG 3 dargestellten Ausführungsbeispiel ist das Sensorelement 22 separat, beispielsweise in einem Gehäuse an- geordnet. Dies ist durch die Klammer 32 verdeutlicht. Durch das Verstärkerelement 24, das Filterelement 26 und den Ana¬ log-Digital-Wandler 26 erfolgt die Signalaufbereitung (verdeutlicht durch die Klammer 34) . Die Verarbeitung des Signals, die durch die Klammer 36 dargestellt ist, erfolgt in der Recheneinrichtung 30.
In der Ausführungsform der Messanordnung 20 gemäß FIG 4 ist das Verstärkerelement 24 in das Sensorelement 22 integriert. Somit wird ein integrierter Sensor (Klammer 38) realisiert, der den Vorteil einer geringeren Störanfälligkeit aufweist.
Die weitere Signalaufbereitung durch das Filterelement 26 und den Analog-Digital-Wandler 28 kann in einem weiteren Modul erfolgen, das durch die Klammer 34 angedeutet ist. Die Sig¬ nalverarbeitung erfolgt wie zuvor beschrieben in der Rechen- einrichtung 30.
Bei der Messanordnung 20 gemäß FIG 5 erfolgen die Erfassung der Messwerte, die Verstärkung, die Filterung, Digitalisie- rung und Verarbeitung in einem Diagnosemodul, das durch die Klammer 40 angedeutet ist. Dabei sind das Sensorelement 22, das Verstärkerelement 24, das Filterelement 26, der Analog- Digital-Wandler 28 und die Recheneinrichtung 30 in einem gemeinsamen Gehäuse angeordnet. Diese Variante weist eine be¬ sonders niedrige Störanfälligkeit auf.
Bezugs zeichenliste
10 Gleitlageranordnung 12 Gleitlager
14 Welle
16 Gehäuse
18 Anschluss
20 Messanordnung
22 Sensorelement
24 Verstärkerelement 26 Filterelement
28 Analog-Digital-Wandler 30 Recheneinrichtung
32 bis 40 Klammer
S12 bis S24 Schritt

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Überwachen eines Betriebszustands eines Gleitlagers (12) durch
- Erfassen von Messwerten (S18), die Schallemissionen in dem Gleitlager (12) charakterisieren, mit einem Sensorelement (22), das mit dem Gleitlager (12) mechanisch gekoppelt ist, gekennzeichnet durch
- Berechnen eines Kennwerts anhand der erfassten Messwerte (S20) und
- Klassifizieren des Betriebszustands des Gleitlagers (12) in Abhängigkeit von dem Kennwert (S24) .
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Kennwert in Abhängigkeit von einem Maximalwert und/oder einem Effektivwert der Messwerte berechnet wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Kennwert anhand eines aus den Messwerten bestimmten Hüllkurvensignals berechnet wird.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Kennwert anhand eines Frequenzspektrums des Hüllkurven¬ signals berechnet wird.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Kennwert aus einer Korrelation der Messwerte berechnet wird.
6. Messanordnung (20) zum Überwachen eines Betriebszustands eines Gleitlagers (12) mit
- einem Sensorelement (22) zum Erfassen von Messwerten, die Schallemissionen in dem Gleitlager (12) charakterisieren, bei mechanischer Kopplung mit dem Gleitlager (12),
gekennzeichnet durch
- eine Recheneinrichtung (30), die dazu ausgebildet ist, an¬ hand der mit dem Sensorelement (22) erfassten Messwerte einen Kennwert zu berechnen und den Betriebszustand des Gleitlagers (12) in Abhängigkeit von dem Kennwert zu klassifizieren.
7. Messanordnung (20) nach Anspruch 6, dadurch gekennzeich- net, dass die Messanordnung (20) ein Verstärkerelement (24) zum Verstärken der erfassten Messwerte, ein Filterelement (26) zum Filtern der mit dem Verstärkerelement (24) verstärkten Messwerte und einen Analog-Digital-Wandler (28) umfasst, der mit einem Eingang der Recheneinrichtung (30) gekoppelt ist.
8. Messanordnung (20) nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Sensorelement (22) das Verstärkerelement (24), das Filterelement (26), der Analog-Digital-Wandler (28) und die Recheneinrichtung (30) in einem gemeinsamen Gehäuse angeordnet sind.
9. Gleitlageranordnung (10) mit einem Gleitlager (12) und einer Messanordnung (20) nach einem der Ansprüche 6 bis 8, die mit dem Gleitlager (12) mechanisch gekoppelt ist.
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