LU508341B1 - Verfahren zur Überwachung und/oder Analyse des Zustands eines Antriebssystems - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung und/oder Analyse des Zustands eines An- triebssystems (1) mit wenigstens einem Umrichter (2), mit den folgenden Schritten. − Bestimmen von wenigstens einem Messparameter, insbesondere Strom und/oder Span- nung und/oder Abtastrate und/oder Messdauer; − Festlegen von wenigstens einem Messzeitpunkt; − Durchführung einer Messung, basierend auf dem Messparameter und dem Messzeit- punkt, zum Erhalt von Messdaten; − Übertragung der Messdaten an eine Auswerteeinheit (23); − Extraktion von Betriebsinformationen, insbesondere mechanische Drehzahl und/oder Last und/oder Schlupf und/oder Versorgungsfrequenz, aus den Messdaten; − Transformation von in den Messdaten enthaltenen Zeitsignalen in den Frequenzbereich; − Extraktion von Amplituden im Frequenzbereich zur Identifikation eines Fehlerbildes; − Auswerten der Messdaten durch die Auswerteeinheit (23) auf Basis einer Motor Current Signature Analysis (MCSA); − Erkennung und Diagnose des Fehlerbildes, insbesondere Unwucht und/oder Exzentrizität und/oder gebrochene Rotorstäbe und/oder Getriebeprobleme und/oder Applikationsprob- leme. FIG 3

Description

Beschreibung

Verfahren zur Überwachung und/oder Analyse des Zustands eines Antriebssystems

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung und/oder Analyse des Zustands eines An- triebssystems.

Ungeplante Stillstände von Maschinen wegen fehlender Transparenz des Gesundheitszustands im Antriebsstrang sowie in der Anwendung (insbesondere Pumpen, Lüfter) stellen ein großes

Problem dar. Um dies zu vermeiden, wird üblicherweise Condition Monitoring betrieben, insbe- sondere mittels Vibrationssensorik.

Nachteilig hierbei ist, dass kostspielige Hardware nötig ist. Eine Installation und Inbetriebnahme dieser ist aufwändig. Ferner sind Messstellen oft nicht erreichbar/verwendbar z.B. bei Unterwas- serpumpen oder heiße Oberflächen.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, dies zu verbessern. Dies gelingt durch Anspruch 1, d. h. ein Verfahren zur Überwachung und/oder Analyse des Zustands eines Antriebssystems mit wenigstens einem Umrichter, mit den folgenden Schritten. - Bestimmen von wenigstens einem Messparameter, insbesondere Strom und/oder Span- nung und/oder Abtastrate und/oder Messdauer; — Festlegen von wenigstens einem Messzeitpunkt; — Durchführung einer Messung, basierend auf dem Messparameter und dem Messzeit- punkt, zum Erhalt von Messdaten; - Übertragung der Messdaten an eine Auswerteeinheit; — Extraktion von Betriebsinformationen, insbesondere mechanische Drehzahl und/oder Last und/oder Schlupf und/oder Versorgungsfrequenz, aus den Messdaten; — Transformation von in den Messdaten enthaltenen Zeitsignalen in den Frequenzbereich; — Extraktion von Amplituden im Frequenzbereich zur Identifikation eines Fehlerbildes; - Auswerten der Messdaten durch die Auswerteeinheit auf Basis einer Motor Current Signa- ture Analysis (MCSA); — Erkennung und Diagnose des Fehlerbildes, insbesondere Unwucht und/oder Exzentrizitat und/oder gebrochene Rotorstäbe und/oder Getriebeprobleme und/oder Applikationsprob- leme.

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach die Messzeitpunkte derart festgelegt werden, dass die Messung zeitbasiert relativ und/oder zeitbasiert absolut und/oder bedingungsbasiert stattfin- det.

Zeitbasiert relativ ist hierbei z.B. alle x Minuten oder x Stunden. Zeitbasiert absolut bedeutet bei- spielsweise, dass die Messung zu einer bestimmten Uhrzeit stattfindet. Auch mehrere Uhrzeiten sind môglich.

Es kann ein Zeitpunkt oder eine Zeitspanne festgelegt werden.

Bedingungsbasiert bedeutet beispielsweise, dass die Messung durch ein Signal ausgelôst wird, insbesondere wenn ein Schwellwert überschritten wird und/oder sich ein Zustand eines Bits än- dert.

Eine bedingungsbasierte Messung wird vorzugsweise durch ein Steuersignal ausgelöst. Das

Steuersignal stammt beispielsweise vom Umrichter.

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach die Messdaten mittels eines Datenbusses, insbe- sondere eines MQTT-Datenbusses, oder durch Bereitstellung der Messdaten in einem Cloud-

Speicher, insbesondere einem S3-Bucket, übertragen werden.

Dies ist besonders effektiv und kann schnell erfolgen.

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach auf Basis einer durch einen Nutzer bereitgestell- ten Applikationsinformation eine Genauigkeit einer Fehlerdiagnose basierend auf dem Fehler- bild erhöht wird.

Sofern eine Asset-Information (z. B: Anzahl der Lüfterblätter), beispielsweise vom Nutzer, vor- liegt, wird auf einer mit dem Faktor n korrelierten Frequenz ein Ausschlag der Amplitude bei vor- handenem Fehlerbild detektierbar. fecc1 = fsupply*(k+/-(1-s)yu /p) (mit k,u € N) p = Polpaarzahl der Maschine — s = aktueller Schlupf f_asset = fsupply * (1 +/- n°* s) n = assetspezifischer Faktor s = aktueller Schlupf

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach generisch überwacht und/oder analysiert wird, wo- bei eine Mehrzahl an Frequenzen bei gleicher Drehzahl hinsichtlich eines sich ausbildenden

Trends über der Zeit überwacht wird und wenigstens eine Frequenz mit dem höchsten Trend- wert oder einem der höchsten Trendwerteermittelt wird.

Als generischer Indikator werden KPIs bezeichnet, welche ohne zusätzliche Nutzereingaben hinsichtlich spezifischer Asset-Informationen (n, siehe z.B. Anzahl Lüfterflügel) berechnet wer- den können.

Trägt man verschiedene Amplituden auf, die einen hohen Trend über Zeit aufweisen, so erhält man ebenfalls einen generischen Indikator.

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach ein generischer Indikator auf einem Satz von

Merkmalen basiert, deren Frequenzlage nicht parametriert wird, wobei der Satz von Merkmalen insbesondere eine Amplitude einer Hauptkomponente im Gegensystem im Vergleich zu einer

Hauptkomponente im Mitsystem und/oder einen Klirrfaktor bezogen auf Harmonische einer Ver- sorgungsfrequenz und/oder einen Hintergrundpegel umfasst.

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach wobei Amplituden der Exzentrizitätsfrequenzen in den Indikator aufgenommen werden, wobei sich die Exzentritätsfrequenz ergibt aus fecc1 = fsupply*(k+/-(1-s)u /p) mit LU € N, wobei fsupply eine Versorgungsfrequenz aus dem Umrichter ist.

Exzentritatsfrequenzen sind insbesondere Frequenzen, die durch einen asymmetrischen Luft- spalt induziert werden, hervorgerufen z. B. durch Unwucht oder Fehlausrichtung.

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach bei einer Inbetriebnahme des Antriebssystems ein

Initialzustand des Antriebssystems eingelernt wird.

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach wobei, wenn bei einer neuen Messung eine rela- tive Abweichung zum Initialzustand festgestellt wird, ein neuer Zustand ermittelt wird.

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach wobei bei Verschlechterung des Zustands ein Key

Performance Indicators (KPIs) geändert wird.

Vorteilhaft ist eine Ausführungsform, wonach eine Warnung ausgegeben wird, wenn der KPI ei- nen Schwellwert überschreitet. Es kann eine Warnung angezeigt und/oder ein Alarm, insbeson- dere zur Benachrichtigung des Nutzers ausgegeben, werden.

Die Lösung der Aufgabe gelingt ferner durch ein Antriebssystem mit einem Umrichter, zur

Durchführung des Verfahrens.

Die Lösung gelingt ferner durch ein Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der

Ausführung des Programms durch eine Recheneinheit, insbesondere eine Recheneinheit des

Umrichters, diese veranlassen, das Verfahren auszuführen.

Die Lösung der Aufgabe gelingt ferner durch ein computerlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogrammprodukt gespeichert ist.

Vorteile der Erfindung ergeben sich beispielsweise durch ein Vorgehen ohne Parametrierung durch den Nutzer als generischen Indikator.

Es ist keine zusätzliche Information über den Asset notwendig, dies ist vorteilhaft optional.

Vorteilhaft ist die Verwendung eines komplexen Spektrums (Mit- und Gegensystem) aus |_al- pha, |_beta im Gegensatz zu |_1,2,3.

Ein generischer Merkmalsdatensatz umfassend Hauptkomponente im Gegensystem, Klirrfaktor,

Hintergrundrauschen (In Amplitude und Varianz) ist ebenso von Vorteil.

Eine Kombination mit einer Trendanalyse ist möglich.

Eine Hinzunahme der ECC-Linie(n) als Indiz für einen mechanischen Fehler ist vorteilhaft.

Ferner ist eine Beschränkung auf den unteren Spektralbereich (+/- 3 * fsupply) möglich.

Die Erfindung bietet zudem den Vorteil einer verbesserten Amplitudenstabilität unter Verwen- dung z.B. einer PSD, vor allem aber eine taktsynchrone Messung des Stroms im Umrichter im

Vergleich zur gestellten Versorgungsfrequenz. So kann eine optimierte Phasenstabilität erreicht werden. 5

PSD steht hierbei für Power Spectral Density. PSD ähnelt im Wesentlichen einer FFT (Fast

Fourier Transformation), die Signale aus dem Zeitbereich in den Frequenzbereich transformiert.

Ein Fokussieren auf ausgewählte KPIs (einzelne Frequenzbandamplituden aus dem komplexen

Spektrum), nicht auf das komplette Spektrum, ist von Vorteil.

Insbesondere bei Kenntnis einer Motortemperatur ist eine optimierte Bestimmung des Schlupfs im Motor möglich. Ein Operationspunkt ist vorteilhaft nicht nur durch Last und Drehzahl, son- dern auch durch Temperatur definiert.

Auch die Kenntnis der Umrichter-Temperatur, welche Einfluss auf die Frequenzstabilität des

Samplings haben kann, kann mit einfließen.

Die Erfindung bringt viele Vorteile gegenüber Condition Monitoring mit Vibrationssensorik. Sie ist kostengünstig, da keine zusätzliche Messhardware benôtigt/montiert/installiert werden muss.

Eine Überwachung von unerreichbaren Stellen (Unterwasserpumpen, heiße Maschinen, …) ist möglich.

Eine Verwendung der hochgenauen Umrichter-Messdaten anstelle von zusätzlicher externer,

Kkostspieliger Messhardware (Stromklemmen, Messdaten-Auswerteeinheit, ...) ist ein weiterer

Vorteil. Ferner ist eine Diagnose von Fehlerfällen möglich. Es ist keine Beschränkung auf stati- sche, konstant laufende Applikationen vorhanden. Eine Anwendung auf dynamische Applikatio- nen ist möglich, denn der Umrichter kennt die exakte Versorgungsfrequenz als Stell-/Regel- größe.

Ein genereller Verzicht auf externe Sensorik ist möglich.

Eine Integration der KPIs (Auswerteergebnisse) in übergeordnete Instandhaltungssysteme ist möglich. Es gibt keine Beschränkung ausschließlich auf eine Plattform.

Der Ansatz ist erweiterbar auf verschiedene Anwendungen. Keine Beschränkung auf einzelne

Anwendungen.

In Bezug auf Umrichter vs. DOL (Direct online = Netzbetrieb ohne Umrichter): Es kônnen defi- nierte Betriebszustände angefahren werden, um eine Vergleichbarkeit der Daten zu gewährleis- ten. Ferner sind zusätzliche Informationen aus dem Umrichter vorhanden, wie z.B. Temperatur- modelle (T) und damit Kenntnis der temperaturabhängigen Schlupffrequenz fslip(T). Somit wer- den Betriebspunkte, oft definiert als Drehzahlbereich oder Versorgungsfrequenzbereich, exakter vergleichbar in den ermittelten Amplituden und damit werden kleinste Abweichungen und

Trends besser detektierbar.

Im Folgenden wird die Erfindung anhand der in den Figuren gezeigten Ausführungsbeispiele näher beschrieben und erläutert. Es zeigen:

FIG 1 das erfindungsgemäße Verfahren;

FIG 2 ein Antriebssystem;

FIG3 detaillierte Schritte des Verfahrens,

FIG4 KPI-Gruppen,

FIG 5 weitere mögliche detaillierte Schritte des Verfahrens.

FIG 1 zeigt das erfindungsgemäße Verfahren. Das Verfahren zur Überwachung und/oder Ana- lyse des Zustands eines Antriebssystems mit wenigstens einem Umrichter, weist die folgenden

Schritte auf.

In einem Verfahrensschritt S1 erfolgt ein Bestimmen von wenigstens einem Messparameter, insbesondere Strom und/oder Spannung und/oder Abtastrate und/oder Messdauer.

In einem Verfahrensschritt S2 wird wenigstens ein Messzeitpunkt festgelegt.

In einem Verfahrensschritt S3 erfolgt eine Durchführung einer Messung, basierend auf dem

Messparameter und dem Messzeitpunkt zum Erhalt von Messdaten.

In einem Verfahrensschritt S4 werden die Messdaten an eine Auswerteeinheit übertragen.

In einem Verfahrensschritt S5 erfolgt eine Extraktion von Betriebsinformationen, insbesondere mechanische Drehzahl und/oder Last und/oder Schlupf und/oder Versorgungsfrequenz, aus den Messdaten.

In einem Verfahrensschritt S6 erfolgt eine Transformation von in den Messdaten enthaltenen

Zeitsignalen in dem Frequenzbereich.

In einem Verfahrensschritt S7 erfolgt eine Extraktion von Amplituden im Frequenzbereich zur

Identifikation eines Fehlerbildes.

In einem Verfahrensschritt S8 erfolgt ein Auswerten der Messdaten durch die Auswerteeinheit auf Basis einer Motor Current Signature Analysis (kurz: MCSA).

In einem Verfahrensschritt S9 erfolgt eine Erkennung und Diagnose des Fehlerbildes, insbeson- dere Unwucht und/oder gebrochene Rotorstäbe und/oder Getriebeprobleme und/oder Applikati- onsprobleme.

Weitere Fehlerbilder kônnen sich ergeben aus Fehlausrichtung oder ähnlichen mechanische

Fehlern, welche zu einem exzentrischem Luftspalt führen.

Applikationsprobleme sind insbesondere Unwucht, Fehlausrichtung, Getriebeprobleme, Lüf- ter/Pumpen-Probleme.

FIG 2 zeigt ein Antriebssystem 1.

Dieses umfasst einen Umrichter 2 sowie eine dynamoelektrische Maschine 3, insbesondere ei- nen Motor. Im Umrichter 2 sind ein Speicher 21, ein Computerprogrammprodukt 22 und eine

Auswerteeinheit 23 enthalten.

FIG 3 zeigt vorteilhafte detaillierte Schritte des Verfahrens.

Verfahrensschritt VO: Start

Verfahrensschritt V1: Inputdaten werden eingepflegt. Phasenstrom rms (Irms), Motorfrequenz (f) und/oder Drehzahl und/oder Drehmoment und/oder mechanische Leistung.

Verfahrensschritt V2: Hierbei werden als Input die Phasenstrôme labc eingepflegt.

Verfahrensschritt V3: Es erfolgt eine Clarke-Transformation von abc in a, B. Die Clarke-Trans- formation, auch als a,B-Transformation bezeichnet, dient dazu, mehrphasige Größen wie bei einer Drehstrommaschine in ein einfacheres zweiachsiges Koordinatensystem zu überführen.

Verfahrensschritt V4: Eine Samplingrate der Rohdaten ist hierbei vorteilhaft kleiner als 1kHz.

Bei Frequenzen <= 1kHz können vorteilhaft lückenlos und unbegrenzt Daten aufgezeichnet werden.

Dies ermöglicht unter Verwendung der PSD eine Optimierung des Signal-/Rauschverhältnisses bei gewählter Frequenzauflösung.

FFT Algorithmus < 1 kHz:

FFT (a) = a

FFT(B)=b

Amplitude:

A(f) = sart (a? + b?)

FFT bedeutet hierbei Fast Fourier Transformation, also schnelle Fourier- Transformation.

Die Samplingrate der Rohdaten ist im vorteilhaften Verfahren kleiner als 1kHz. Es können bei

Frequenzen <= 1kHz lückenlos und unbegrenzt Daten aufgezeichnet werden. Dies ermöglicht unter Verwendung der PSD eine Optimierung des Signal-/Rauschverhältnisses bei gewählter

Frequenzauflösung.

Verfahrensschritt V5: Automatische Identifikation von R (Anzahl der Rotorslots)

Verfahrensschritt V6: PSH-Gleichung anwenden. Ermitteln des Motorschlupfes.

Verfahrensschritt V7: Betriebspunkt Label ermitteln.

Verfahrensschritt V8: Speichern der FFT.

Verfahrensschritt V9: Ablage in Datenbank von FFT-Daten mit Label.

Verfahrensschritt V10: Aufbau einer Verteilung, Identifizierung des am häufigsten vorkommen- den Betriebspunktes.

Verfahrensschritt V11: Betriebspunkt-Filterung

Verfahrensschritt V12: Relevante Frequenzauswahl < 1 kHz, beispielsweise Exzentrizitätslinien und Oberschwingungen der Wicklung.

Die Auswahl der relevanten Frequenzen basiert vorzugsweise auf folgenden Merkmalen (siehe

FIG 4): - Eccentricity/Imbalance - Broken Rotor Bar - Asset Specific Eccentricity - Negative Sequence Amplitude - Noise (RMS of PSD) - Total Harmonic Distortions (THD) "Asset Specific Excentricity" berücksichtigt vorteilhaft die geometrischen Eigenschaften der an den Motor gekoppelten Anwendung (Getriebe, Pumpe, Lüfter, o.ä.), die ein n-faches der Um- drehungszahl aufpragen. Beispiele sind Zahnräder in Getrieben, Zahnriemen mit bestimmten

Übersetzungen n = p/q oder ganzzahlige Vielfache n wie bei Laufrädern von Pumpen- oder

Schaufelzahlen von Lüftern.

Verfahrensschritt V13: Berechnung relevanter Frequenzen fN, wobei N die totale Anzahl an re- levanten Frequenzen ist.

Verfahrensschritt V14: Zweiter Stufenfilter, Auswahl einer relevanten Frequenz und Beobach- tung von Variationen dieser Frequenz während der Zeit:

Entwicklung der Frequenzen über die Zeit: [f1(t) ... fN(t)]

Verfahrensschritt V15: Bestimmung jeder Häufigkeitsverteilung, beispielsweise mittels Gauß-

Verteilung, und Bestimmung der Standardabweichung.

Verfahrensschritt V16: Definieren von wenigstens einem Schwellwert für Warnungen oder

Alarme.

Verfahrensschritt V17: Überprüfung, ob Schwellwerte überschritten werden und Anzeige von

Warnungen oder Alarmen.

Verfahrensschritt V18: Ende.

Die Schraffur der einzelnen Schritte gibt Aufschluss Uber die Funktion:

A: Hauptalgorithmus

B: Für Lernphase benötigt

C: Datenbank

D:MCSA

Alternativ zum beschriebenen Vorgehen in FIG 3 kann auch ein Vorgehen, wie in FIG 5 darge- stellt, erfolgen.

Verfahrensschritt SVOO: Inputdaten werden eingepflegt, insbesondere Ströme |_A, I_B, Schlupf- frequenz

Verfahrensschritt SVO: Start

Verfahrensschritt SV4:

FFT calculation: sig = IL_A +j*I_B

Amplitude:

A= FFT(sig)

FFT bedeutet hierbei Fast Fourier Transformation, also schnelle Fourier- Transformation.

Verfahrensschritt SV8: Speichern der FFT.

Verfahrensschritt SV9: Ablage in Datenbank von FFT-Daten mit Label.

Verfahrensschritt SV10: Aufbau einer Verteilung, Identifizierung des am häufigsten vorkommen- den Betriebspunktes.

Verfahrensschritt SV11: Betriebspunkt-Filterung

Verfahrensschritt SV12: Relevante Frequenzauswahl < 1 kHz.

Verfahrensschritt SV13: Berechnung relevanter Frequenzen fN, wobei N die totale Anzahl an relevanten Frequenzen ist.

Verfahrensschritt SV13a: Amplitudenextraktion bei relevanten Frequenzen

Verfahrensschritt SV14: Zweiter Stufenfilter, Auswahl einer relevanten Frequenz und Beobach- tung von Variationen dieser Frequenz während der Zeit;

Entwicklung der Frequenzen über die Zeit: [f1(t) ... fN(t)]

Verfahrensschritt SV14a: Speichern der Amplituden als KPIs in einer Datenbank

Verfahrensschritt SV14b: Visualisierung von historischen KPIs für eine Trendanalyse

Verfahrensschritt V15: Bestimmung jeder Häufigkeitsverteilung, beispielsweise mittels Gauß-

Verteilung, und Bestimmung der Standardabweichung.

Verfahrensschritt V16: Definieren von wenigstens einem Schwellwert für Warnungen oder

Alarme.

Verfahrensschritt V17: Überprüfung, ob Schwellwerte überschritten werden und Anzeige von

Warnungen oder Alarmen.

Verfahrensschritt V18: Ende.

Die Schraffur der einzelnen Schritte gibt Aufschluss über die Funktion:

A: Hauptalgorithmus

B: Für Lernphase benötigt

C: Datenbank

D: MCSA

E: Visualisierung

FIG 4 zeigt KPI-Gruppen. Oben links ist ein Anomalieergebnis angezeigt. Die sog. Supply Fre- quency ist hierbei die Versorgungsfrequenzexzentrizität. Imbalance ist hierbei Eccentricity Imba- lance, Broken Rotor Bar ist hierbei ein gebrochener Rotorstab. Asset Specific Eccentricity ist eine spezifische Exzentrizität. Negative Sequency Amplitude ist die Amplitude bei der Versor- gungsfrequenz im Gegensystem.

Der "Noise" KPI basiert auf dem RMS-Wert der PSD.

Total Harmonic Distortion ist ebenso angezeigt.

Die Erfindung bzw. ein vorteilhafter Ablauf kann in anderen Worten wie folgt beschrieben wer- den:

Zunächst wird z.B. mit einer Applikation die Messdatenaufzeichnung im Umrichter konfiguriert.

Dabei werden vorteilhaft die benötigten Messparameter (z.B. Strom und Spannung) mit der ent- sprechenden Abtastrate und Messdauer konfiguriert.

Es kann auch entsprechend konfiguriert werden, wann die jeweilige Messung erfolgen soll. Da- bei gibt es verschiedene Möglichkeiten: - Zeitbasiert relativ: z.B. alle x Minuten oder x Stunden - Zeitbasiert absolut: zu bestimmten Uhrzeiten - Bedingungsbasiert: Insbesondere PLC-Signal, z.B. wenn ein definiertes Bit von 0 auf 1 springt und/oder Schwellwert-Überschreitung mit Umrichter-Parametern

Erfolgt eine Messung, dann werden die Messdaten der jeweiligen Auswerteeinheit zur Verfü- gung gestellt. Das kann z.B. ein MQTT-Datenbus oder eine Verbindung in die Cloud, z.B. Be- reitstellung der Messdatei in einem S3-Bucket sein. Hier gibt es noch weitere Möglichkeiten.

Die Auswerteeinheit empfängt die Messdaten. Neben Modellen zur Beurteilung u.a. der Energie

Effizienz ist hier die Algorithmik der MCSA implementiert.

Als Grundlage für sämtliche Berechnungen und Abschätzungen des Gesundheitszustands wer- den die Zeitsignale in den Frequenzbereich transformiert. Dabei werden zunächst Informationen über den Betriebspunkt extrahiert. Das können z.B. die mechanische Drehzahl, Last in Form von Schlupf, Versorgungsfrequenz und weitere sein. Nun werden im Frequenzbereich bei be- stimmten Frequenzen die Amplituden extrahiert, welche für spezifische Fehlerfälle relevant sind.

Typische Applikationen sind hier Pumpen, Lüfter, Förderbänder etc.

Dabei können Fehlerbilder wie Unwucht, Exzentrizität, gebrochene Rotorstäbe, Probleme im

Getriebe oder auch Probleme in der Applikation erkannt werden.

Applikationsinformationen können vom Nutzer bereitgestellt werden (z.B. Anzahl der Lüfterblät- ter, Lager-Informationen, Getriebestufen, Übersetzungsverhältnis eines Riemenantriebs, ...)

Angaben durch Nutzer sind optional, da es einen besonders vorteilhaften generischen Ansatz ohne notwendige Nutzereingaben gibt. Dieser hat beispielsweise zwei Anteile: - Es werden alle Frequenzen bei gleicher Drehzahl hinsichtlich eines sich ausbildenden

Trends über der Zeit überwacht und die Frequenzen mit dem höchsten Trendwert werden als

Liste oder als Grafik angezeigt. - Ein spezieller Satz von Merkmalen deren Frequenzlage nicht parametriert werden muss, dient als generischer Indikator dazu zählen Amplitude der Hauptkomponente im Gegensys- tem im Vergleich zur Hauptkomponente im Mitsystem, der Klirrfaktor bezogen auf die Har- monischen der Versorgungsfrequenz und der Hintergrundpegel (Noise).

Zur Absicherung, dass es sich wahrscheinlich um einen mechanischen Fehler handelt, können die sog. Amplituden der Exzentrizitätsfrequenzen Ecc1 mit fecc1 = fsupply*(k+/-(1-s)u /p) (mit k,HW€ N) in den Indikator genommen werden. Es bedarf nur der Kenntnis der Versorgungsfre- quenz fsupply (aus Umrichter bekannt) und des Schlupfes s (aus Umrichter bekannt).

Es erfolgt eine Indikation über mögliche mechanische Probleme.

Der Ansatz ist nicht nur auf mechanische Probleme beschränkt, sondern kann auf elektrische

Fehlerbilder übertragen werden.

Bei Inbetriebnahme wird zunächst der Ausgangszustand eingelernt. Hier wird davon ausgegan- gen, dass es sich um ein gesundes System ohne Fehlerbilder handelt.

Anschließend wird jede neue Messung als relative Abweichung zum Ausgangszustand darge- stellt. Bei Verschlechterung des Zustands werden sich die Werte der verschiedenen KPIs an- dern.

Vom Nutzer individuell einstellbare Schwellwertgrenzen, oder automatisiert ermittelte Schwell- wertgrenzen basierend auf Standardabweichungen von Lerndaten vergleichbarer Merkmale in vergleichbaren Betriebszuständen, können verwendet werden, um den Nutzer rechtzeitig zu warnen oder bei weiter fortschreitender Verschlechterung auch einen Alarm auszulösen.

Eine Nachvollziehbarkeit der mechanischen Probleme auf Grundlage der verschiedenen KPI-

Gruppen ist möglich (Diagnose).

Anomalie-Detektion ist hierbei ebenso von Vorteil: Diese kann für eine übergeordnete Scha- denserkennung verwendet werden (high level) und/oder für jedes Schadensbild separat bereit- gestellt werden (detailed level für Root-Cause-Analysis)

Für Asynchronmotoren ist die Erfindung besonders gut geeignet. Einsatzgebiete sind beispiels- weise Anwendungen mit Getrieben, Zahnriemen, Pumpen, Lüfter, 0.ä..

Claims (15)

Patentansprüche

1. Verfahren zur Überwachung und/oder Analyse des Zustands eines Antriebssystems (1) mit wenigstens einem Umrichter (2), mit den folgenden Schritten. - Bestimmen von wenigstens einem Messparameter, insbesondere Strom und/oder Span- nung und/oder Abtastrate und/oder Messdauer; — Festlegen von wenigstens einem Messzeitpunkt; — Durchführung einer Messung, basierend auf dem Messparameter und dem Messzeit- punkt, zum Erhalt von Messdaten; - Ubertragung der Messdaten an eine Auswerteeinheit (23); — Extraktion von Betriebsinformationen, insbesondere mechanische Drehzahl und/oder Last und/oder Schlupf und/oder Versorgungsfrequenz, aus den Messdaten; — Transformation von in den Messdaten enthaltenen Zeitsignalen in den Frequenzbereich; — Extraktion von Amplituden im Frequenzbereich zur Identifikation eines Fehlerbildes; - Auswerten der Messdaten durch die Auswerteeinheit (23) auf Basis einer Motor Current Signature Analysis (MCSA); — Erkennung und Diagnose des Fehlerbildes, insbesondere Unwucht und/oder Exzentrizitat und/oder gebrochene Rotorstäbe und/oder Getriebeprobleme und/oder Applikationsprob- leme.

2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Messzeitpunkte derart festgelegt werden, dass die Messung zeitbasiert relativ und/oder zeitbasiert absolut und/oder bedingungsbasiert stattfindet.

3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei eine bedingungsbasierte Messung durch ein Steuer- signal und/oder eine Schwellwertüberschreitung ausgelöst wird.

4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Messdaten mittels ei- nes Datenbusses, insbesondere eines MQTT-Datenbusses, oder durch Bereitstellung der Messdaten in einem Cloud-Speicher, insbesondere einem S3-Bucket, übertragen werden.

5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei auf Basis einer durch einen Nutzer bereitgestellten Applikationsinformation eine Genauigkeit einer Fehlerdiagnose basie- rend auf dem Fehlerbild erhöht wird.

6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei generisch überwacht und/oder analysiert wird, wobei eine Mehrzahl an Frequenzen bei gleicher Drehzahl hinsichtlich eines sich ausbildenden Trends über der Zeit überwacht wird und wenigstens eine Frequenz mit dem hôchsten Trendwert oder einem der hôchsten Trendwerteermittelt wird.

7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei ein generischer Indikator auf einem Satz von Merkmalen basiert, deren Frequenzlage nicht parametriert wird, wobei der Satz von Merkmalen insbesondere eine Amplitude einer Hauptkomponente im Gegensystem im Vergleich zu einer Hauptkomponente im Mitsystem und/oder einen Klirrfaktor bezogen auf Har- monische einer Versorgungsfrequenz und/oder einen Hintergrundpegel umfasst.

8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei Amplituden der Exzentrizi- tatsfrequenzen in den Indikator aufgenommen werden, wobei sich die Exzentritätsfrequenz ergibt aus fecc1 = fsupply*(k+/-(1-s)yu /p) mit k,u € N, wobei fsupply eine Versorgungsfrequenz aus dem Umrichter ist.

9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei einer Inbetriebnahme des Antriebssystems (1) ein Initialzustand des Antriebssystems (1) eingelernt wird.

10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei, wenn bei einer neuen Messung eine relative Abwei- chung zum Initialzustand festgestellt wird, ein neuer Zustand ermittelt wird.

11. Verfahren nach Anspruch 10, wobei bei Verschlechterung des Zustands ein Key Perfor- mance Indicators (KPIs) geändert wird.

12. Verfahren nach Anspruch 11, wobei eine Warnung ausgegeben wird, wenn der KPI einen Schwellwert überschreitet.

13. Antriebssystem (1) mit einem Umrichter (2), zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.

14 Computerprogrammprodukt (22), umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Pro- gramms durch eine Recheneinheit, insbesondere eine Recheneinheit des Umrichters (2), diese veranlassen, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12 auszuführen.

15. Computerlesbares Speichermedium (21), auf dem das Computerprogrammprodukt (22) nach Anspruch 14 gespeichert ist.