WO2008116538A1 - Verfahren zur detektion von fehlern in pumpenaggregaten - Google Patents

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WO2008116538A1
WO2008116538A1 PCT/EP2008/001449 EP2008001449W WO2008116538A1 WO 2008116538 A1 WO2008116538 A1 WO 2008116538A1 EP 2008001449 W EP2008001449 W EP 2008001449W WO 2008116538 A1 WO2008116538 A1 WO 2008116538A1
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electric motor
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diagram
operating state
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Hakon Børsting
Flemming Munk
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Grundfos Management A/S
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    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04D—NON-POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
    • F04D15/00—Control, e.g. regulation, of pumps, pumping installations or systems
    • F04D15/0066—Control, e.g. regulation, of pumps, pumping installations or systems by changing the speed, e.g. of the driving engine
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04D—NON-POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
    • F04D15/00—Control, e.g. regulation, of pumps, pumping installations or systems
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    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
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    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2270/00—Control
    • F05D2270/70—Type of control algorithm
    • F05D2270/709—Type of control algorithm with neural networks

Definitions

  • the invention relates to a method for detecting faults in a pump unit with an electric motor or in an electric motor.
  • the method according to the invention serves to detect errors in a pump unit which has an electric motor for driving, or in an electric motor. These units always have at least one rotating shaft. This shaft is mounted in bearings, in which, for example, errors may occur, as they can be detected by the method according to the invention.
  • a vibration signal is detected in the electric motor or in the case of a pump unit in the pump unit or, if appropriate, its drive motor.
  • known sensors can be used for vibration detection.
  • the detected vibration signal is then processed in a first processing step such that the influence of the current speed of the shaft is eliminated.
  • the processed signal is speed-independent, so that regardless of the current speed different operating states, in particular error types can be detected.
  • the processing for eliminating the speed increase is preferably carried out in such a way that the sampling frequency multiplied by the current speed and divided by a constant speed value, whereby the sampling frequency is practically related to this constant speed value, so that the further frequency analysis carried out without the influence of the current speed can be.
  • the vibration signal can be filtered in a low pass before being processed, for example in a 20th order Butterworth filter with a cutoff frequency of 40% of the processed sampling frequency.
  • the processing of the vibration signal takes place, if appropriate after passing through the low-pass filter, by resampling or changing the sampling rate with the sampling rate related to the constant speed.
  • resampling can be done by filtering the time-discrete signal using a non-causal sine function as the impulse response function.
  • the required rotational speed of the shaft can be determined in various known ways, for example by speed sensors or directly from the vibration signal in terms of a virtual speed sensor, as disclosed for example in US 7,031, 873 B2.
  • the speed signal from the vibration signal can also be made by downsampling to 128 Hz and then determining the ten highest excursions of the spectrum for each time window. The highest rashes of the current time window are placed over those of the subsequent time window within certain limits. Subsequently, a speed history is recorded based on the coincidence of the deflections.
  • the vibration signal processed in this way is subsequently subjected to filtering, in which periodic signals are filtered out of the prepared vibration signal. Based on these periodic signals, the vibration-related operating state of the pump unit or electric motor can then be detected. In particular, it is possible to detect such vibration-like operating conditions, which indicate errors, such as bearing failures.
  • the periodic signals can be detected, for example, in such a way that the amplitude of certain characteristic signals, in particular characteristic error signals is detected and then the time intervals between these amplitudes are measured. Based on the time intervals between the amplitudes can then be determined whether these are periodic signals or not.
  • the conditioned vibration signal is preferably subjected directly to a cepstral analysis for filtering out the periodic signals or signal parts. This means that no further transformations or evaluations of the vibration signal are made before the cepstral analysis.
  • the operating state or possible errors are then recognized by the cepstral diagram generated by the cepstral analysis. Certain operating states are characterized by certain characteristics in the cepstral diagram, in particular errors can be detected.
  • Cepstral analysis is a double frequency analysis, i. the result of a frequency analysis is subjected to a repeated frequency analysis. In this case, periodic signal components are filtered out or extracted from the vibration signal.
  • cepstral analysis or cepstral transformation short-term cepstral analysis can be performed on the spectrogram of the vibration signal by performing frequency domain frequency analysis.
  • high pass filtering of the frequency domain may be performed prior to performing the Fourier transform of the frequency domain.
  • the resulting cepstral domain will then preferably contain only bearing influences, no engine influences.
  • the evaluation of the cepstral diagram for detecting the operating states or errors is preferably carried out by a pattern recognition, which takes into account in particular at which points in the cepstral diagram rashes occur.
  • the recognition is preferably carried out at the distribution or position of individual knockouts in the cepstral diagram, less at the absolute values of the rashes.
  • the operating states are detected on the basis of previously known patterns in the periodic signals and in particular the cepstral diagram.
  • certain types of errors are e.g. the patterns of the occurring signals, d. H. the position or distribution of individual rashes known.
  • By comparing the current signal pattern or cepstral diagram with the known patterns it is then possible to conclude certain operating states or known error types.
  • previously known patterns can be used in two ways for detecting operating states. On the one hand, it is possible for the previously known patterns to correspond to specific operating states and specific types of errors to be recognized, so that it can be recognized when such a pattern or similar occurs and then concludes that such an operating state or fault exists.
  • the prior art patterns desired i. correspond in particular to error-free operating states and a comparison is carried out in such a way that undesired operating states are recognized by the fact that patterns occur in the current periodic signals or in the cepstral diagram which do not correspond to the previously known patterns.
  • the previously known patterns can be factory-stored in an electronic control unit of a pump unit or electric motor.
  • the patterns which correspond to specific operating states, in particular fault-free nominal operating states, for example are automatically detected by the control or regulating electronics when the pump unit or the electric motor is put into operation. It is then preferably assumed that the pump unit or the electric motor after the delivery tion and works flawlessly during commissioning.
  • the detection of operating states, in particular errors in selected sections of the cepstral diagram, which are preferably predetermined sections takes place.
  • the recognition in particular the pattern recognition, not the entire cepstral diagram is considered, but only a relevant section.
  • predetermined sections can be considered, in which usually certain characteristic signals appear at certain operating states, in particular errors. In order to be able to recognize these specific operating states, it is then not necessary to evaluate the entire cepstral diagram or cepstrum. There are thus section enlargements instead.
  • Recognition of vibrational operating conditions or errors on the basis of the cepstral diagram is furthermore preferably carried out by means of a neural network and / or a fuzzy logic.
  • a neural network and / or a fuzzy logic.
  • an intelligent evaluation is possible, which can also consider variants of previously known operating states and can adapt to external influencing factors.
  • the evaluation can be adapted to different pumps or types of electric motors which have different noise levels or different background noise. Because the deflections or signals are set in relation to these background noises, a uniform evaluation for different pumps or motor types can be carried out, since the evaluation takes place independently of the current noise level.
  • the invention is furthermore achieved by a pump unit with an electric motor or by an electric motor into which a device for carrying out an error detection according to the method described above is integrated.
  • Such a pump unit has an electric motor for its drive.
  • the electric motor or the pump unit has at least one rotating shaft about which rotates in a motor, the rotor or via which at least one impeller is driven in a pump unit.
  • an error detection system is integrated into the pump unit or the electric motor. This may include its own electronics or separate electronic components, but may also be integrated into electronic components, in particular microprocessors, which are already present for the control or regulation of the pump unit or electric motor, in particular microprocessors.
  • the fault detection system has at least one vibration sensor and an evaluation device connected to the vibration sensor, wherein the evaluation device is preferably formed by one or more microprocessors.
  • the evaluation device is provided with a Aufbungsungsmodul, which is designed to eliminate the influence of the current speed of the shaft from a vibration signal detected by the sensor. This can be done in the manner described above with reference to the method in that the sampling rate is related to a constant speed and the vibration signal is then processed or resampled at this sampling rate.
  • the editing module on predetermined computer structures, which can perform the corresponding calculations.
  • the error detection system further comprises a filter module which is adapted to receive periodic signals from that of filter out or extract the conditioned vibration signal. Furthermore, a detection module is provided, which is designed to be able to detect the vibration-related operating state of the pump unit or electric motor on the basis of the filtered-out periodic signals or signal components. In this case, an automatic recognition of certain operating conditions with respect to the vibrations occurring in the unit is performed in the detection module based on characteristic periodic signals. In particular, operating states can be detected which indicate erroneous operation, for example bearing damage.
  • the evaluation device preferably has as a filter module a cepstral analysis module which is designed to carry out a cepstral analysis or cepstral transformation on the vibration signal prepared by the processing module in the manner described above.
  • the cepstral analysis module is a computer unit or a software component that performs the cepstral transformation or analysis of the vibration signal.
  • deep and / or high-pass filters can be integrated in front of the conditioning or the cepstral analysis module in order to eliminate interfering signal influences.
  • the evaluation device preferably has a recognition module, which is designed to recognize operating states or errors on the basis of the cepstral diagram generated by the cepstral analysis module.
  • the recognition module can likewise be a hardware and / or software component of the rendering module, which is designed for the corresponding evaluation of the cepstral diagram. In this case, the recognition module is designed so that it can be read from the cepstral in the manner described above with reference to the method.
  • the recognition module preferably has a fuzzy logic and / or a neural network in order to carry out the recognition on the basis of the cepstral diagram.
  • an artificial intelligence can be provided which makes it possible to detect different patterns characteristic of individual operating states in the cepstral diagram, even those patterns which possibly deviate from previously known patterns.
  • Such a system can react automatically to changed boundary conditions.
  • the evaluation device preferably has a memory module in which characteristic patterns of a periodic signal, in particular a cepstral diagram or sections of a cepstral diagram are stored for specific operating states, and the detection module is for detecting specific operating states on the periodic signal or cepstral diagram formed on the basis of the stored pattern.
  • the memory module can be a separate memory module, but it is also possible to share memory modules which are present in any case in a control device of the pump unit or of the electric motor.
  • the recognition module compares the current signal patterns or cepstral diagrams or excerpts thereof with the previously known and stored patterns and recognizes, as soon as it identifies identity or similarities to the known patterns, the corresponding operating states. Via an output device can then be issued a message, in particular error message.
  • a warning light may be attached to the electric motor or the pump unit.
  • an error code or an error description in plain text can be output in a display.
  • an external evaluation device for example a remote control
  • patterns may be stored which correspond to undesired operating states, for example characteristic errors. If the recognition module recognizes a corresponding pattern in the current signal, it can thus conclude such an undesired operating state.
  • the recognition of undesired operating states can then take place exactly the other way round in that an undesired operating state is detected by the fact that the current signal pattern deviates from the previously known stored pattern.
  • the patterns can be stored at the factory.
  • a calibration module which is designed to detect the previously known patterns to be stored.
  • the calibration module can be designed in such a way that it can be used during commissioning, in particular during the first startup of the unit, i. of the pump unit or electric motor, detects the vibration-related operating state or detects various vibration-related operating states and deposits them as previously known patterns in the memory module. It is assumed that the unit operates essentially error-free during initial commissioning.
  • the calibration module can also be designed so that it can store patterns during later operation of the unit. So it is conceivable, for example, that the calibration module can be activated to store previously known patterns after a repair of the unit, if it works correctly.
  • the vibration sensor is preferably based on the mechanical structure of the Pumpen ⁇ ggreg ⁇ tes or the electric motor, arranged in a Klemmk ⁇ sten, within an array of electronic components and / or in a fluid line for a pumpable by the pump unit fluid.
  • the vibration sensor may be based on the mechanical structure of the Pumpen ⁇ ggreg ⁇ tes or the electric motor, arranged in a Klemmk ⁇ sten, within an array of electronic components and / or in a fluid line for a pumpable by the pump unit fluid.
  • the arrangement of a vibration sensor within an assembly of electronic components or in a terminal box has the advantage that the wiring and assembly is simplified.
  • the vibration sensor is placed together with other electronic components, such as a control device or a frequency converter, in a terminal box, it is possible to dispense with integrating additional sensors into the unit and then wiring them with control or display components in the terminal box. Furthermore, the sensor can be arranged protected in the terminal box. Overall, the assembly is considerably simplified, since the sensor can ideally be placed together with the other electronic components on a circuit board. Also, the vibration detection in a pumped by a pump unit fluid can be very beneficial, since this can be used a possibly anyway required pressure sensor, which dips into the fluid. For example impeller but possibly also bearing errors are transmitted as vibrations to the fluid to be delivered and can be detected by a sufficiently sensitive sensor also indirectly in the fluid here.
  • other electronic components such as a control device or a frequency converter
  • the signal transmission between the vibration sensor and the evaluation device takes place wirelessly, particularly preferably via radio.
  • the sensor can be placed very easily in the electric motor or pump unit.
  • the arrangement is preferably selected according to where the vibrations required for the evaluation can best be detected.
  • the cabling does not have to be considered.
  • the vibration sensor may be provided with a battery, but it is also conceivable that the required electrical energy is provided by energy conversion, for example of vibration or heat energy in the vibration sensor itself.
  • the evaluation device has a normalization module, which is designed to normalize the cepstral diagram generated by the cepstral analysis module, such that the deflections in the diagram are set in relation to the background noise as described above.
  • This standardization module can be integrated as a hardware component in the error detection system or can also be provided as a pure software component in this.
  • the fault detection system as a whole may be constructed by separate hardware components that provide the described functions. It is also conceivable here that all or individual functions or modules of the error detection system are designed as software components which are executed in a computer unit which has a microprocessor. For this purpose, a separate computer unit may be provided, but it is also conceivable that the software components are integrated into a computer unit, which simultaneously performs other functions in the electric motor or pump unit, for example, controls or regulates this.
  • FIG. 6 is a sectional view of a cepstral diagram corresponding to FIG. 5, and
  • FIG. 7 shows the normalized section according to FIG. 6
  • a vibration measurement or a vibration signal detection takes place by means of a suitable sensor, for example an acceleration sensor, an optical sensor, a microphone or a hydrophone.
  • the output signal of this sensor or the vibration measurement is provided in steps 2 and 3.
  • a signal preparation or preparation takes place, in which the influence of the current rotational speed of the motor shaft or the pump impeller, depending on the device in which the error detection system according to the invention is integrated, is minimized or eliminated.
  • This processing of the vibration signal is carried out by resampling with a sampling frequency, which is related to a constant predetermined speed. For this purpose, the current sampling frequency is multiplied by the current speed and by a constant speed, for example, 3,000 Revolutions per minute, divided.
  • the vibration signal appears to have been recorded at this constant speed, so that the subsequent evaluation is independent of the current engine speed.
  • the vibration signal is further filtered through a low pass before resampling is performed.
  • the required speed signal is supplied to the processing step 2 via the step 3.
  • the speed signal can be detected directly by suitable sensors (f s ), or, for example, in step 3 also directly determined from the detected vibration signal, as described for example in the US Pat. No. 7,031,873.
  • step 4 filtering is performed in the form of cepstral analysis to extract periodic signals from the vibration signal.
  • cepstral analysis comprises a Fourier transformation, whereby the Fourier spectrogram is subjected to a frequency analysis in the frequency domain.
  • the advantage of such a cepstral analysis is that the characteristic noise of the motor or the pump unit is set to zero and so can be separated from a periodic signal.
  • cepstral analysis in order to exclude influences of the motor design, high-pass filtering of the frequency domain is performed before the frequency domain Fourier transform. The resulting cepstral domain then contains substantially no influences of engine noise.
  • step 5 begins the actual detection of operating conditions or errors.
  • an enlargement of the signal in step 5 is first performed, as illustrated with reference to FIGS. 5 and 6.
  • Fig. 5 shows a cepstral chart (cepstrum) as generated in step 4 of the method.
  • cepstrum cepstral chart
  • This section can either be determined by where in the cepstrum rashes occur or predetermined sections can be viewed in which, as is known, characteristic signals, in particular error signals, are to be expected.
  • a normalization of the cepstrum or signal of the section selected in FIG. 6 ensues. This standardization serves to exclude influences of different engine or aggregate sizes. Depending on the size and power of the unit, the resulting deflections differ. By normalization, these deflections are set in relation to the background noise that occurs, which is also different according to the performance of the unit. The fact that the curve or the deflections are set in relation to the background noise, the evaluation is independent of the current dimension of the engine or the unit, so that one and the same error detection system can be used for different sized units.
  • the mean value of the background noise is shown as line 10. This value is used to refer to the rashes or signals to be examined.
  • the actual recognition of the operating states or errors then takes place in step 7 by means of a neural network or fuzzy logic, where pattern recognition takes place.
  • the operating states are determined by the distribution of the individual deflections in the cepstral diagram. Ie. It does not depend on the absolute values of the rashes, but only where or when in which temporal repetition rates the rashes occur.
  • the patterns may be compared with previously stored patterns representing particular operating conditions to detect faults such as bearing or wheel damage. If an error is detected, this is then output in step 8 in a suitable manner. For this purpose, error signals can be transmitted to other control or control modules or acoustically or visually the error can be signaled.
  • Fig. 2 shows examples of ways in which a vibration sensor 20 or 22 can be arranged on the electric motor.
  • the sensor 20 is placed in a terminal box 24 disposed on the motor housing 26. This arrangement is very advantageous because the sensor is protected on the one hand in the terminal box 24 and on the other there can be arranged very easily with other electronic components. In addition, the cabling routes are short.
  • the sensor 22 is arranged directly on the mechanical structure of the electric motor 23, here on the motor housing 26.
  • the sensor 22 is preferably arranged as close as possible to the bearing of the motor shaft in order to be able to detect particularly well the vibrations or noises occurring in the bearing.
  • FIGS. 3 and 4 show further examples of the arrangement of a vibration sensor.
  • a sensor 28 can be arranged directly on a pump housing 30 in order to be able to detect vibrations here.
  • a sensor 32 may be integrated into the pump housing 30.
  • Vibratory signal acquisition module (vibrometer sensor)

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Detektieren von Fehlern in einem Pumpenaggregat mit einem Elektromotor oder in einem Elektromotor mit zumindest einer rotierenden Welle, dadurch gekennzeichnet, dass ein Vibrationssignal erfasst wird (1), das erfasste Vibrationssignal derart aufbereitet wird (2), dass der Einfluss der aktuellen Drehzahl der Welle beseitigt wird (3), periodische Signale aus dem aufbereitetem Vibrationssignal herausgefiltert werden (4), und anhand der periodischen Signale der vibrationsmässige Betriebszustand und insbesondere mögliche Fehler erkannt werden (5, 7), sowie ein Pumpenaggregat mit einem Elektromotor oder einen Elektromotor, in welchem dieses Verfahren zu Anwendung kommt.

Description

Beschreibung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Detektieren von Fehlern in einem Pumpenaggregat mit einem Elektromotor oder in einem Elektromotor.
In Pumpenaggregaten, welche von Elektromotoren angetrieben werden oder auch Elektromotoren selber können verschiedene Fehler, insbesondere Lagerschäden oder in den Pumpenaggregaten auch Schäden an Laufrädern oder Verunreinigungen auftreten. Es ist wünschenswert, diese Fehler möglichst frühzeitig feststellen zu können, um ein derartiges Aggregat frühzeitig austauschen oder instand setzen zu können, bevor es zu einem Totalausfall des Aggregates kommt.
Im Hinblick auf diese Problematik ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren sowie entsprechende Vorrichtungen bereitzustellen, mit welchen auf einfache Weise zuverlässig verschiedene Fehler in einem Pumpenaggregat mit einem Elektromotor oder in einem Elektromotor detektiert werden können.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den in Anspruch 1 ange- gebenen Merkmalen sowie durch ein Pumpenaggregat oder einen Elektromotor mit den in Anspruch 7 angegebenen Merkmalen gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen ergeben sich aus den zugehörigen Unteransprüchen, der nachfolgenden Beschreibung sowie den beigefügten Figuren. Das erfindungsgemäße Verfahren dient zum Delektieren von Fehlern in einem Pumpenaggregat, welches einen Elektromotor zum Antrieb aufweist, oder in einem Elektromotor. Diese Aggregate weisen stets zumindest eine rotierende Welle auf. Diese Welle ist in Lagern gelagert, in welchen beispielsweise Fehler auftreten können, wie sie durch das erfindungsgemäße Verfahren detektiert werden können.
Zur Fehlerdetektion wird in dem Elektromotor oder im Falle eines Pumpenaggregates in dem Pumpenaggregat bzw. gegebenenfalls dessen Antriebsmotor ein Vibrationssignal erfasst. Hierzu können bekannte Sensoren zur Vibrationserfassung eingesetzt werden. Das erfasste Vibrationssignal wird anschließend in einem ersten Verarbeitungsschritt derart aufbereitet, dass der Einfluss der aktuellen Drehzahl der Welle beseitigt wird. Auf diese Weise wird das aufbereitete Signal drehzahlunabhängig, so dass unabhängig von der aktuellen Drehzahl verschiedene Betriebs- zustände, insbesondere Fehlertypen erkannt werden können. Die Aufbereitung zur Beseitigung des Drehzahleinflusses erfolgt vorzugsweise in der Weise, dass die Abtastfrequenz mit der aktuellen Drehzahl multipliziert und durch einen konstanten Drehzahlwert dividiert wird, wodurch die Abtastfrequenz praktisch auf diesen konstanten Drehzahlwert bezogen wird, so dass die weitere Frequenzanalyse ohne Einfluss der aktuellen Drehzahl ausgeführt werden kann. Um einen Aliasing-Effekt zu vermeiden, kann das Vibrationssignal vor der Aufbereitung in einem Tiefpass gefiltert werden, beispielsweise in einem Butterworth-Filter 20. Ordnung mit einer Grenzfrequenz von 40% der aufbereiteten Abtastfrequenz. Die Aufbereitung des Vibrationssignals erfolgt, gegebenenfalls nach Durchlaufen des Tiefpassfilters, durch Resampling bzw. Veränderung der Abtastrate mit der auf die konstante Drehzahl bezogenen Abtastrate. Das Resampling kann beispielsweise durch Filtern des zeitdis- kreten Signals unter Verwendung einer nicht kausalen Sinusfunktion als Impulsübertragungsfunktion (impulse response function) erfolgen. Die erforderliche Drehzahl der Welle kann auf verschiedene bekannte Weisen ermittelt werden, beispielsweise durch Drehzahlgeber oder auch direkt aus dem Vibrationssignal im Sinne eines virtuellen Drehzahlsensors, wie beispielsweise in US 7,031 ,873 B2 offenbart ist. Beispielsweise kann das Drehzahlsignal aus dem Vibrationssignal auch durch Down- sampling bzw. Abtastratenverringerung auf 128 Hz und anschließendes Ermitteln der zehn höchsten Ausschläge des Spektrums für jedes Zeitfenster erfolgen. Die höchsten Ausschläge des aktuellen Zeitfensters werden über diejenigen des nachfolgenden Zeitfensters innerhalb be- stimmter Grenzen gelegt. Anschließend wird ein Drehzahlverlauf basierend auf der Übereinstimmung der Ausschläge aufgezeichnet.
Das in dieser Weise aufbereite Vibrationssignal wird anschließend einer Filterung unterzogen, bei welcher periodische Signale aus dem aufbe- reitetem Vibrationssignal herausgefiltert werden. Anhand dieser periodischen Signale kann dann der vibrationsmäßige Betriebszustand des Pumpenaggregates bzw. Elektromotors erkannt werden. Insbesondere ist es möglich, derartige vibrationsmäßige Betriebszustände zu erkennen, welche auf Fehler, beispielsweise Lagerfehler schließen lassen. Die periodischen Signale können beispielsweise in der Weise erkannt werden, dass die Amplitude bestimmter charakteristischer Signale, insbesondere charakteristischer Fehlersignale erfasst wird und anschließend die zeitlichen Abstände zwischen diesen Amplituden gemessen werden. Auf Grundlage der zeitlichen Abstände zwischen den Amplituden kann dann festgestellt werden, ob es sich hierbei um periodische Signale handelt oder nicht.
Das aufbereitete Vibrationssignal wird zum Herausfiltern der periodischen Signale oder Signalteile bevorzugt direkt einer Cepstralanalyse unterzogen. Das bedeutet, vor der Cepstralanalyse werden keine weiteren Transformationen oder Auswertungen des Vibrationssignals vorgenommen. Der Betriebszustand bzw. mögliche Fehler werden an- schließend anhand des durch die Cepstralanalyse erzeugten Cepstral- Diagramms erkannt. Bestimmte Betriebszustände zeichnen sich durch bestimmte Charakteristika in dem Cepstral-Diagramm aus, woran insbesondere Fehler erkannt werden können.
Bei der Cepstralanalyse handelt es sich um eine doppelte Frequenzanalyse, d.h. das Ergebnis einer Frequenzanalyse wird einer nochmaligen Frequenzanalyse unterzogen. Dabei werden periodische Signalanteile aus dem Vibrationssignal herausgefiltert bzw. extrahiert.
Als Cepstralanalyse bzw. Cepstral-Transformation kann eine Kurzzeit- Cepstralanalyse von dem Spektrogramm des Vibrationssignals durch Ausführen einer Frequenzanalyse in der Frequenzdomäne ausgeführt werden. Um Einflüsse der Motorkonstruktion zu beseitigen, kann eine Hochpassfilterung der Frequenzdomäne vor Ausführen der Fouriertrans- formation der Frequenzdomäne durchgeführt werden. Die daraus resultierende Cepstral-Domäne wird dann vorzugsweise nur Lagereinflüsse, keine Motoreinflüsse enthalten.
Die Auswertung des Cepstral-Diagramms zur Erkennung der Betriebszustände bzw. von Fehlern erfolgt vorzugsweise durch eine Mustererkennung, bei welcher insbesondere berücksichtigt wird, an welchen Stellen in dem Cepstral-Diagramm Ausschläge auftreten. D. h. hier wird die Erkennung bevorzugt an der Verteilung bzw. Position einzelner Aus- schlage im Cepstral-Diagramm durchgeführt, weniger an den absoluten Werten der Ausschläge. Durch die durchgeführte Cepstralanalyse, bei welcher eine Frequenztransformation eines Fourier-Spektogramms durchgeführt wird, wird erreicht, dass das charakteristische Rauschen des Elektromotors bzw. des Pumpenaggregates weitgehend beseitigt wird und von den periodischen Signalen getrennt wird. An der Verteilung der Signale bzw. deren Lage im Cepstral-Diagramm, insbesondere an der periodischen Wiederholungsrate einzelner Signale kann dann ein bestimmter Betriebszustαnd erkannt und insbesondere auf die Art eines Fehlers geschlossen werden.
Besonders bevorzugt werden die Betriebszustände anhand vorbekann- ter Muster in den periodischen Signalen und insbesondere dem Cepstral-Diagramm erkannt. D. h. für bestimmte Fehlerarten sind z.B. die Muster der auftretenden Signale, d. h. die Position bzw. Verteilung einzelner Ausschläge bekannt. Durch Vergleich des aktuellen Signalmusters bzw. Cepstral-Diagramms mit den bekannten Mustern, kann dann auf bestimmte Betriebszustände oder bekannte Fehlertypen geschlossen werden. Dabei können vorbekannte Muster auf zweierlei Weise zum Erkennen von Betriebszuständen genutzt werden. Zum Einen ist es möglich, dass die vorbekannten Muster bestimmten zu erkennenden Betriebszuständen und bestimmten Fehlertypen entsprechen, sodass er- kannt werden kann, wenn ein solches oder ähnliches Muster auftritt und dann daraus geschlossen werden, dass eben ein solcher Betriebszustand oder Fehler vorliegt. Alternativ ist es auch denkbar, dass die vorbekannten Muster gewünschten, d.h. insbesondere fehlerfreien Betriebszuständen entsprechen und ein Vergleich in der Weise durchge- führt wird, dass unerwünschte Betriebszustände daran erkannt werden, dass in den aktuellen periodischen Signalen bzw. im Cepstral- Diagramm Muster auftreten, welche nicht den vorbekannten Mustern entsprechen.
Die vorbekannten Muster können einer Steuerelektronik eines Pumpenaggregats oder Elektromotors werkseitig eingespeichert sein. Alternativ oder zusätzlich ist es jedoch denkbar, dass die Muster, welche bestimmten Betriebszuständen, insbesondere fehlerfreien Soll-Betriebszuständen entsprechen, z.B. bei Inbetriebnahme des Pumpenaggregates oder des Elektromotors selbstständig von der Steuer- bzw. Regelelektronik erfasst werden. Dabei wird dann vorzugsweise davon ausgegangen, dass das Pumpenaggregat oder der Elektromotor nach der Ausliefe- rung und bei der Inbetriebnahme fehlerfrei arbeitet.
Weiter bevorzugt erfolgt die Erkennung von Betriebszuständen, insbesondere Fehlern in ausgewählten Abschnitten des Cepstral- Diagrammes, wobei es sich vorzugsweise um vorbestimmte Abschnitte handelt. D. h. für die Erkennung, insbesondere die Mustererkennung, wird nicht das gesamte Cepstral-Diagramm betrachtet, sondern lediglich ein relevanter Ausschnitt. Dazu können vorbestimmte Ausschnitte betrachtet werden, in welchen üblicherweise bestimmte charakteristi- sehe Signale bei bestimmten Betriebszuständen, insbesondere Fehlern auftreten. Um diese bestimmten Betriebszustände erkennen zu können, ist es dann nicht erforderlich, das gesamte Cepstral-Diagramm bzw. Cepstrum auszuwerten. Es finden somit Ausschnittsvergrößerungen statt.
Die Erkennung von vibrationsmäßigen Betriebszuständen bzw. Fehlern anhand des Cepstral-Diagramms erfolgt weiter bevorzugt mittels eines neuralen Netzwerks und/oder einer Fuzzy-Logik. Hierdurch wird eine intelligente Auswertung möglich, welche auch Varianten von vorbekannten Betriebszuständen berücksichtigen und sich an äußere Einflussfakto- ren anpassen kann.
Weiter ist es bevorzugt, nach der Cepstralanalyse vor der Erkennung von Betriebszuständen eine Normierung des Cepstral-Diagrammes in der Weise stattfinden zu lassen, dass die Ausschläge in dem Diagramm ins Verhältnis zum Hintergrundrauschen gesetzt werden. So kann die Auswertung an unterschiedliche Pumpen bzw. Elektromotortypen an- gepasst werden, welche unterschiedliche Geräuschpegel bzw. unterschiedliche Hintergrundgeräusche aufweisen. Dadurch, dass die Ausschläge bzw.Signale ins Verhältnis zu diesen Hintergrundgeräuschen gesetzt werden, kann eine einheitliche Auswertung für verschiedene Pumpen bzw. Motortypen durchgeführt werden, da die Auswertung unabhängig von dem aktuellen Geräuschpegel erfolgt. Die Erfindung wird weiterhin durch ein Pumpenαggregαt mit einem Elektromotor oder durch einen Elektromotor gelöst, in welche eine Einrichtung zur Durchführung einer Fehlerdetektion gemäß dem vorange- hend beschriebenen Verfahren integriert ist.
Ein solches Pumpenaggregat weist zu seinem Antrieb einen Elektromotor auf. Der Elektromotor bzw. das Pumpenaggregat weist zumindest eine rotierende Welle auf, um welche bei einem Motor der Rotor rotiert bzw. über welche bei einem Pumpenaggregat zumindest ein Laufrad angetrieben wird. Erfindungsgemäß ist in das Pumpenaggregat bzw. den Elektromotor ein Fehlerdetektionssystem integriert. Dies kann eine eigene Elektronik bzw. separate Elektronikbauteile umfassen, kann jedoch auch in ohnehin zur Steuerung bzw. Regelung des Pumpenag- gregates bzw. Elektromotors vorhandene Elektronikkomponenten, insbesondere Mikroprozessoren integriert sein bzw. diese nutzen.
Das Fehlerdetektionssystem weist zumindest einen Vibrationssensor und eine mit dem Vibrationssensor verbundene Auswerteeinrichtung auf, wobei die Auswerteeinrichtung vorzugsweise von einem oder mehreren Mikroprozessoren gebildet wird. Die Auswerteeinrichtung ist mit einem Aufbreitungsmodul versehen, welches ausgebildet ist, um den Einfluss der aktuellen Drehzahl der Welle aus einem von dem Sensor erfassten Vibrationssignal zu beseitigen. Dies kann in der oben anhand des Ver- fahrens beschriebenen Weise erfolgen, indem die Abtastrate auf eine konstante Drehzahl bezogen wird und das Vibrationssignal dann diese Abtastrate aufbereitet bzw. resampelt wird. Hierzu weist das Aufbereitungsmodul vorgegebene Rechnerstrukturen auf, welche die entsprechenden Berechnungen durchführen können.
Das Fehlerdetektionssystem weist darüber hinaus ein Filtermodul auf, welches so ausgebildet ist, dass es periodische Signale aus dem von dem Aufbereitungsmodul aufbereiteten Vibrationssignal herausfiltern bzw. extrahieren kann. Ferner ist ein Erkennungsmodul vorgesehen, welches ausgebildet ist, um anhand der herausgefilterten periodischen Signale bzw. Signalanteile den vibrationsmäßigen Betriebszustand des Pumpenaggregates bzw. Elektromotors erkennen zu können. Dabei wird im Erkennungsmodul anhand charakteristischer periodischer Signale eine automatisierte Erkennung bestimmter Betriebszustände bezüglich der im Aggregat auftretenden Vibrationen durchgeführt. Insbesondere können Betriebszustände erkannt werden, welche auf einen feh- lerhaften Betrieb schließen lassen, beispielsweise auf einen Lagerschaden.
Die Auswerteeinrichtung weist als Filtermodul bevorzugt ein Cepstrala- nalysemodul auf, welches zur Durchführung einer Cepstralanalyse bzw. Cepstral-Transformation an dem von dem Aufbereitungsmodul aufbereiteten Vibrationssignal in der oben beschriebenen Weise ausgebildet ist. Das Cepstralanalysemodul ist eine Rechnereinheit oder eine Softwarekomponente, welche die Cepstral-Transformation bzw. Analyse des Vibrationssignals durchführt. Gegebenenfalls können, wie oben beschrieben, vor das Aufbereitungs- oder das Cepstral-Analyssemodul noch Tief- und/oder Hochpassfilter integriert werden, um störende Signaleinflüsse zu beseitigen.
Femer weist die Auswerteeinrichtung bevorzugt ein Erkennungsmodul auf, welches zur Erkennung von Betriebszuständen bzw. Fehlern anhand des von den Cepstralanalysemodul erzeugten Cepstral-Diagrammes ausgebildet ist. Das Erkennungsmodul kann ebenfalls eine Hardware- und/oder Softwarekomponente des Aufbereitungsmoduls sein, welches zur entsprechenden Auswertung des Cepstral-Diagrammes ausgebildet ist. Dabei ist das Erkennungsmodul so ausgebildet, dass es in der oben anhand des Verfahrens beschriebenen Weise aus dem Cepstral-
Diagramm verschiedene Betriebszustände oder Fehler erkennen kann. Vorzugsweise weist das Erkennungsmodul eine Fuzzy-Logik und/oder ein neurales Netzwerk auf, um die Erkennung anhand des Cepstral- Diagrammes durchzuführen. Durch diese Strukturen kann eine künstli- che Intelligenz bereitgestellt werden, welche es ermöglicht, verschiedene für einzelne Betriebszustände charakteristische Muster in dem Cepstral-Diagramm zu erkennen, auch solche Muster, welche möglicherweise von vorbekannten Mustern abweichen. Ein solches System kann auf veränderte Randbedingungen selbsttätig reagieren.
Vorzugsweise weist die Auswerteeinrichtung ein Speichermodul auf, in welchem fürbestimmte Betriebszustände charakteristische Muster eines periodischen Signals, insbesondere eines Cepstral-Diagrammes oder von Ausschnitten eines Cepstral-Diagrammes abgelegt sind, und das Erkennungsmodul ist zur Erkennung von bestimmten Betriebszuständen an dem periodischen Signal oder Cepstral-Diagramm anhand der gespeicherten Muster ausgebildet. Das Speichermodul kann ein separater Speicherbaustein sein, es können jedoch auch Speicherbausteine, welche in einer Steuereinrichtung des Pumpenaggregates oder des Elekt- romotors ohnehin vorhanden sind, mitbenutzt werden. Das Erkennungsmodul vergleicht die aktuellen Signalmuster bzw. Cepstral- Diagramme bzw. Ausschnitte aus diesen mit den vorbekannten und gespeicherten Mustern und erkennt, sobald es Identität oder Ähnlichkeiten zu den bekannten Mustern feststellt, die entsprechenden Be- triebszustände. Über eine Ausgabeeinrichtung kann dann eine Meldung, insbesondere Fehlermeldung ausgegeben werden. Dazu kann an dem Elektromotor oder dem Pumpenaggregat beispielsweise eine Warnleuchte angebracht sein. Auch kann in einem Display ein Fehlercode oder eine Fehlerbezeichnung im Klartext ausgegeben werden. Auch ist es denkbar, die Fehlerart auf eine externe Auswerteeinrichtung, beispielsweise eine Fernbedienung zu übertragen, um hier eine nähere Fehlerauswertung vornehmen zu können. In dem Speichermodul können zum Einen Muster gespeichert sein, welche unerwünschten Betriebszuständen, beispielsweise charakteristischen Fehlern entsprechen. Wenn das Erkennungsmodul im aktuellen Signal ein entsprechendes Muster erkennt, kann es somit auf einen solchen unerwünschten Betriebszustand schließen. Alternativ oder zusätzlich ist es zum Anderen auch möglich, in dem Speichermodul Muster abzulegen, welche Soll-Betriebszuständen, d.h. insbesondere fehlerfreien Betriebszuständen entsprechen. Hier kann die Erkennung von uner- wünschten Betriebszuständen dann genau umgekehrt erfolgen, indem ein unerwünschter Betriebszustand daran erkannt wird, dass das aktuelle Signalmuster von dem vorbekannten gespeicherten Muster abweicht.
In dem Speichermodul können die Muster werkseitig eingespeichert sein. Alternativ oder zusätzlich ist es jedoch auch möglich, das Fehler- detektionssystem mit einem Kalibrierungsmodul zu versehen, welches zur Erfassung der zu speichernden vorbekannten Muster ausgebildet ist. Das Kalibrierungsmodul kann beispielsweise derart ausgebildet sein, dass es bei der Inbetriebnahme, insbesondere der ersten Inbetriebnahme des Aggregates, d.h. des Pumpenaggregates bzw. Elektromotors, den vibrationsmäßigen Betriebszustand erfasst bzw. verschiedene vibrationsmäßige Betriebszustände erfasst und diese als vorbekannte Muster in dem Speichermodul ablegt. Dabei wird davon ausgegangen, dass das Aggregat bei der ersten Inbetriebnahme im Wesentlichen fehlerfrei arbeitet. Darüber hinaus kann das Kalibrierungsmodul auch so ausgebildet sein, dass es im späteren Betrieb des Aggregates Muster speichern kann. So ist es beispielsweise denkbar, dass das Kalibrierungsmodul aktiviert werden kann, um vorbekannte Muster nach einer Reparatur des Aggregates, wenn es fehlerfrei arbeitet, zu speichern.
Der Vibrationssensor ist vorzugsweise an der mechanischen Struktur des Pumpenαggregαtes oder des Elektromotors, in einem Klemmenkαsten, innerhalb einer Anordnung elektronischer Bauteile und/oder in einer Fluidleitung für ein von dem Pumpenaggregat zu förderndes Fluid angeordnet. So kann es je nach Art der zu erfassenden Vibration, bei- spielsweise Lagerfehler oder Laufradfehler bei einem Pumpenaggregat andere bevorzugte Einbauorte für einen oder mehrere Vibrationssensoren geben, um die entsprechende Vibration besonders gut erfassen zu können. Über die mechanische Struktur werden Vibrationen besonders gut übertragen und können somit dort gut erfasst werden. Die Anord- nung eines Vibrationssensors innerhalb einer Anordnung elektronischer Bauteile oder in einem Klemmenkasten hat den Vorteil, dass die Verkabelung und Montage vereinfacht wird. Wenn der Vibrationssensor mit anderen elektronischen Bauteilen, wie beispielsweise einer Steuereinrichtung oder einem Frequenzumrichter, gemeinsam in einem Klem- menkasten angeordnet wird, kann darauf verzichtet werden, zusätzliche Sensoren in das Aggregat zu integrieren und dann mit Steuer- oder Anzeigekomponenten im Klemmenkasten zu verkabeln. Ferner kann der Sensor geschützt in dem Klemmenkasten angeordnet sein. Insgesamt wird die Montage erheblich vereinfacht, da der Sensor im Idealfall gemeinsam mit den anderen elektronischen Bauteilen auf einer Platine platziert werden kann. Auch die Vibrationserfassung in einem von einem Pumpenaggregat geförderten Fluid kann sehr vorteilhaft sein, da hierzu ein möglicherweise ohnehin benötigter Drucksensor eingesetzt werden kann, welcher in das Fluid eintaucht. Beispielsweise Laufrad aber gegebenenfalls auch Lagerfehler übertragen sich als Vibrationen auf das zu fördernde Fluid und können hier durch einen ausreichend sensiblen Sensor auch indirekt im Fluid detektiert werden.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform erfolgt die Signal- Übertragung zwischen Vibrationssensor und Auswerteeinrichtung drahtlos, besonders bevorzugt über Funk. Auf diese Weise kann der Sensor sehr einfach in dem Elektromotor oder Pumpenaggregat platziert wer- den, wobei die Anordnung bevorzugt danach ausgewählt wird, wo die zur Auswertung erforderlichen Vibrationen am besten erfasst werden können. Auf die Verkabelung muss dabei keine Rücksicht genommen werden. Zur Energieversorgung kann der Vibrationssensor mit einer Bat- terie versehen sein, es ist jedoch auch denkbar, dass die erforderliche elektrische Energie durch Energieumwandlung, beispielsweise von Vibrations- oder Wärmeenergie in dem Vibrationssensor selber bereitgestellt wird.
Weiter bevorzugt weist die Auswerteeinrichtung ein Normierungsmodul auf, welches zur Normierung des von dem Cepstralanalysemodul erzeugten Cepstral-Diagrammes ausgebildet ist, derart, dass die Ausschläge in dem Diagramm wie oben beschrieben ins Verhältnis zum Hintergrundrauschen gesetzt werden. Dieses Normierungsmodul kann als Hardwarekomponente in das Fehlerdetektionssystem integriert sein oder aber auch als reine Softwarekomponente in diesem bereitgestellt werden.
Es ist zu verstehen, dass das Fehlerdetektikonssystem insgesamt durch separate Hardwarekomponenten, welche die beschriebenen Funktionen bereitstellen, aufgebaut werden kann. Es ist hier doch auch denkbar, dass alle oder einzelne Funktionen bzw. Module des Fehlererkennungssystems als Softwarekomponenten ausgebildet werden, welche in einer Rechnereinheit, welche einen Mikroprozessor aufweist, ausgeführt werden. Hierzu kann eine separate Rechnereinheit vorgesehen sein, es ist jedoch auch denkbar, dass die Softwarekomponenten in eine Rechnereinheit integriert sind, welche gleichzeitig andere Funktionen in dem Elektromotor bzw. Pumpenaggregat übernimmt, beispielsweise diese steuert oder regelt.
Nachfolgend wird die Erfindung beispielhaft anhand der beigefügten Figuren und Diagramme beschrieben. In diesen zeigt: Fig. 1 In einem Ablαufdiαgrαmm den Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens,
Fig. 2, 3, 4 schematisch die mögliche Anordnung von Vibrationssensoren,
Fig. 5 ein Cepstral-Diagramm, wie es bei dem erfindungsgemäßen Verfahren erzeugt wird,
Fig. 6 eine Ausschnittsbetrachtung eines Cepstral-Diagrammes entsprechend Fig. 5, und
Fig. 7 den normierten Ausschnitt gemäß Fig. 6
Bezug nehmend auf Fig. 1 wird nachfolgend der grundsätzliche Verfahrensablauf gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung beschrieben.
Im Schritt 1 in Fig. 1 findet eine Vibrationsmessung bzw. eine Vibrationssignal-Erfassung durch einen geeigneten Sensor, beispielsweise einen Beschleunigungssensor, einen optischen Sensor, ein Mikrofon oder Hyd- rofon statt. Das Ausgangssignal dieses Sensors bzw. der Vibrationsmessung wird den Schritten 2 und 3 zur Verfügung gestellt. Im Schritt 2 er- folgt eine Signalvorbereitung bzw. -aufbereitung, in welcher der Einfluss der aktuellen Drehzahl der Motorwelle bzw. des Pumpenlaufrades, je nachdem in welches Gerät das erfindungsgemäße Fehlererkennungssystem integriert ist, minimiert oder beseitigt wird. Diese Aufbereitung des Vibrationssignals erfolgt durch ein Resampling mit einer Abtastfre- quenz, welche auf eine konstante vorbestimmte Drehzahl bezogen wird. Dazu wird die aktuelle Abtastfrequenz mit der aktuellen Drehzahl multipliziert und durch eine konstante Drehzahl, beispielsweise 3.000 Umdrehungen pro Minute, dividiert. Auf diese Weise wird eine neue Ab- tαstrαte gebildet, mit welcher das Resampling bzw. die Veränderung der Abtastrate an dem Vibrationssignal durchgeführt wird. Auf diese Weise erscheint das Vibrationssignal bei dieser konstanten Drehzahl aufgenommen worden zu sein, so dass die nachfolgende Auswertung unabhängig von der aktuellen Motordrehzahl wird. Um einen Aliasing- Effekt zu vermeiden, wird das Vibrationssignal ferner durch einen Tief- pass gefiltert, bevor das Resampling durchgeführt wird.
Das erforderliche Drehzahlsignal wird dem Aufbereitungsschritt 2 über den Schritt 3 zugeführt. Das Drehzahlsignal kann durch geeignete Messaufnehmer direkt erfasst werden (fs), oder beispielsweise im Schritt 3 auch direkt aus dem erfassten Vibrationssignal ermittelt werden, wie es beispielsweise in dem Patent US 7,031 ,873 beschrieben ist.
Nach der Aufbereitung des Vibrationssignals wird im Schritt 4 eine Filterung in Form einer Cepstralanalyse bzw. -transformation durchgeführt, um periodische Signale bzw. Signalanteile aus dem Vibrationssignal zu extrahieren. Eine solche Cepstralanalyse umfasst eine Fourier- Transformation, wobei das Fourierspektrogramm einer Frequenzanalyse in der Frequenzdomäne unterzogen wird. Der Vorteil einer solchen Cepstralanalyse liegt darin, dass das charakteristische Geräusch des Motors oder des Pumpenaggregates gegen Null gesetzt wird und so von einem periodischen Signal getrennt werden kann.
Bei der Cepstralanalyse wird ferner, um Einflüsse der Motorkonstruktion auszuschließen, eine Hochpassfilterung der Frequenzdomäne vor der Fourier-Transformation der Frequenzdomäne durchgeführt. Die resultierende Cepstraldomäne enthält dann im Wesentlichen keine Einflüsse des Motorgeräusches mehr.
Die eigentliche Signalverarbeitung des Vibrationssignals ist nach dem Schritt 4 abgeschlossen. Im Schritt 5 beginnt dann die eigentliche Erkennung von Betriebszuständen bzw. Fehlern. Hierzu wird im Schritt 5 zunächst eine Ausschnittsvergrößerung des Signals vorgenommen, wie es anhand der Fig. 5 und 6 dargestellt ist. Fig. 5 zeigt ein Cepstral- Diagramm bzw. Cepstral-Spekrogramm (Cepstrum) wie es in Schritt 4 des Verfahrens erzeugt wird. Hier ist deutlich zu erkennen, dass im linken Bereich mehrere starke Ausschläge gegeben sind, welche charakteristische Signale darstellen. Zur nachfolgenden Analyse wird nur ein Bereich betrachtet, in dem die charakteristischen Signale auftreten und daher ein solcher Bereich zunächst als Ausschnitt betrachtet, wie er beispielsweise in Fig. 6 dargestellt ist. Dieser Ausschnitt kann entweder daran bestimmt werden, wo im Cepstrum Ausschläge auftreten, oder es können vorbestimmte Ausschnitte betrachtet werden, in welchen bekanntermaßen charakteristische Signale, insbesondere Fehlersignale zu er- warten sind. Im Schritt 6 erfolgt anschließend eine Normierung des Cepstrums bzw. Signals des in Fig. 6 gewählten Ausschnittes. Diese Normierung dient dazu, Einflüsse unterschiedlicher Motor- bzw. Aggregatsgrößen auszuschließen. Je nach Größe und Leistung des Aggregats weichen die auftretenden Ausschläge voneinander ab. Durch die Normierung werden diese Ausschläge ins Verhältnis zu dem auftretenden Hintergrundgeräusch gesetzt, welches ebenfalls nach Leistung des Aggregats unterschiedlich ist. Dadurch, dass die Kurve bzw. die Ausschläge ins Verhältnis zum Hintergrundgeräusch gesetzt werden, wird die Auswertung unabhängig von der aktuellen Dimension des Motors bzw. des Aggregates, so dass ein und dasselbe Fehlererkennungssystem für verschieden dimensionierte Aggregate eingesetzt werden kann.
Dies ist in Figur 7 dargestellt. Dort ist der Mittelwert des Hintergrundge- räusches als Linie 10 dargestellt. Auf diesen Wert werden die Ausschläge bzw. zu untersuchenden Signale bezogen. Die eigentliche Erkennung der Betriebszustände bzw. Fehler erfolgt dann im Schritt 7 mittels eines neuronalen Netzes oder Fuzzy logic, wobei eine Mustererkennung stattfindet. Die Betriebszustände werden an der Verteilung der einzelnen Ausschläge im Cepstral-Diagramm ermittelt. D. h. es kommt hier nicht auf die absoluten Werte der Ausschläge an, sondern nur wo bzw. wann in welchen zeitlichen Wiederholfrequenzen die Ausschläge auftreten. Die Muster können mit zuvor gespeicherten Mustern, welche bestimmte Betriebszustände repräsentieren, verglichen werden, um so Fehler, beispielsweise einen Lager- oder Laufradschaden, zu erkennen. Wird ein Fehler erkannt, wird dies dann im Schritt 8 auf geeignete Weise ausgegeben. Hierzu können Fehlersignale an weitere Steuer- bzw. Regelbaugruppen übertragen werden oder akustisch oder visuell der Fehler signalisiert werden.
Fig. 2 zeigt Beispiele für Möglichkeiten, wie ein Vibrationssensor 20 oder 22 am Elektromotor angeordnet werden kann. Der Sensor 20 ist in einem Anschluss- bzw. Klemmenkasten 24, welcher an dem Motorgehäuse 26 angeordnet ist, platziert. Diese Anordnung ist sehr vorteilhaft, da der Sensor zum einen im Klemmenkasten 24 geschützt ist und zum anderen dort sehr einfach mit weiteren elektronischen Bauteilen ange- ordnet werden kann. Darüber hinaus sind die Verkabelungswege kurz. Der Sensor 22 ist direkt an der mechanischen Struktur des Elektromotors 23, hier am Motorgehäuse 26 angeordnet. Der Sensor 22 ist vorzugsweise möglichst nahe dem Lager der Motorwelle angeordnet, um hier besonders gut die im Lager auftretenden Vibrationen bzw. Geräusche erfassen zu können.
In Figuren 3 und 4 sind weitere Beispiele für die Anordnung eines Vibrationssensors gezeigt. So kann entsprechend Sensor 22 ein Sensor 28 direkt an einem Pumpengehäuse 30 angeordnet werden, um hier Vibra- tionen erfassen zu können. Entsprechend kann, wie in Figur 4 gezeigt, auch ein Sensor 32 in das Pumpengehäuse 30 integriert sein. Darüber hinaus ist beispielsweise auch möglich, einen Vibrationssensor 34 außen am Anschlussstutzen eines Pumpenaggregates anzuordnen. Alternativ ist es möglich, einen Sensor 36 im Anschlussstutzen, d.h. in der Strömung anzuordnen und die Vibrationen indirekt über das zu fördernde Fluid zu erfassen.
Bezυgszeichenliste
1 Vibrαtionssignαl-Erfαssungsmodul (Vibrαtionssensor)
2 Aufbereitungsmodul
3 Modul zur Drehzαhlermittlung
4 Cepstrαlαnαlysemodul/Filtermodul
5 Vergrößerungsmodul bzw. Modul zur Bildung von Aus schnitten aus dem Cepstral-Diagramm
6 Normierungsmodul
7 Erkennungsmodul
8 Ausgabemodul
20, 22 Vibrationssensor
24 Klemmenkasten
23 Elektromotor
26 Motorgehäuse
28 Vibrationssensor
30 Pumpengehäuse
32, 34, 36 Vibrationssensor

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren zum Detektieren von Fehlern in einem Pumpenaggregat mit einem Elektromotor (23) oder in einem Elektromotor (23) mit zumindest einer rotierenden Welle, dadurch gekennzeichnet, dass ein Vibrationssignal erfasst wird, das erfasste Vibrationssignal derart aufbereitet wird, dass der Ein- fluss der aktuellen Drehzahl der Welle beseitigt wird,
periodische Signale aus dem aufbereitetem Vibrationssignal her- ausgefiltert werden, und anhand der periodischen Signale der vibrationsmäßige Betriebszustand und insbesondere mögliche Fehler erkannt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass das aufbereitete Vibrationssignal einer Cepstralanalyse unterzogen wird und anhand des durch die Cepstralanalyse erzeugten
CepstraLDiagramms der vibrationsmäßige Betriebszustand, insbesondere mögliche Fehler erkannt werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass zur Erkennung des Betriebszustandes aus dem Cepstral-Diagramm eine Mustererkennung durchgeführt wird, bei welcher insbesondere berücksichtigt wird, an welchen Stellen in dem Cepstral- Diagramm Ausschläge auftreten.
4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Betriebszustand anhand vorbekannter Muster in dem Cepstral-Diagramm erkannt werden.
5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Erkennung des Betriebszustandes in ausgewählten Abschnitten des Cepstral-Diagrammes erfolgt, wobei es sich vorzugsweise um vorbestimmte Abschnitte handelt.
6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Erkennung des Betriebszustandes anhand des Cepstral-Diagrammes mittels eines neuralen Netzwerks und/oder Fuzzy-Logik erfolgt.
7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass nach der Cepstralanalyse vor der Erkennung des Betriebszustandes eine Normierung des Cepstral- Diagrammes derart stattfindet, dass die Ausschläge in dem Diagramm ins Verhältnis zum Hintergrundrauschen gesetzt werden.
8. Pumpenaggregat mit einem Elektromotor (23) oder Elektromotor (23) mit zumindest einer rotierenden Welle, gekennzeichnet durch ein Fehlerdetektionssystem mit zumindest einem Vibrationssensor (20, 22) und einer mit dem Vibrationssensor (20, 22) verbunden Auswerteeinrichtung, wobei die Auswerteeinrichtung versehen ist mit einem Aufbereitungsmodul (2), welches zur Beseitigung des Einflusses der aktuellen Drehzahl der Welle aus einem von dem
Vibrationssensor (20, 22) erfassten Vibrationssignal ausgebildet ist, ein Filtermodul (4), welches zum Ausfiltern periodischer Signale aus dem von dem Aufbereitungsmodul aufbereiteten Vibrationssignal ausgebildet ist, und ein Erkennungsmodul (7), welches zur Erken- nung des vibrationsmäßigen Betriebszustandes anhand der periodischen Signale ausgebildet ist.
9. Pumpenaggregat nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass Filtermodul von einem Cepstralanalysemodul (4) gebildet ist. welches zur Durchführung einer Cepstrαlαnαlyse an dem von dem Aufbreitungsmodul (2) aufbereiteten Vibrationssignal ausgebildet ist, und dass das Erkennungsmodul (7) zur Erkennung des Betriebszustandes anhand des von dem Cepstralanalysemodul erzeugten Cepstral-Diagrammes ausgebildet ist.
10. Pumpenaggregat mit einem Elekromotor oder Elektromotor nach Anspruch 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass das Erkennungsmodul (7) eine Fuzzy-Logik und/oder ein neutrales Netzwerk aufweist.
1 1 . Pumpenaggregat mit einem Elektromotor oder Elektromotor nach einem der Ansprüche 8 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinrichtung ein Speichermodul aufweist, in welchem für bestimmte Betriebszustände charakteristische Muster eines Cepstral-Diagrammes abgelegt sind, und das Erkennungsmodul (7) zur Erkennung des Betriebszustandes an dem Cepstral-
Diagramm anhand der gespeicherten Muster ausgebildet ist.
12. Pumpenaggregat mit einem Elektromotor oder Elektromotor nach einem der Ansprüche 8 bis 1 1 , dadurch gekennzeichnet, dass der Vibrationssensor (20, 22) an der mechanischen Struktur (26) des Pumpenaggregats oder des Elektromotors (23), in einem Klemmenkasten (24), innerhalb einer Anordnung elektronischer Bauteile und/oder in einer Fluidleitung für ein von dem Pumpenaggregat zu förderndes Fluid angeordnet ist.
13. Pumpenaggregat mit einem Elektromotor oder Elektromotor nach einem der Ansprüche 8 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die
Signalübertragung zwischen Vibrationssensor (20, 22) und Auswerteeinrichtung drahtlos erfolgt.
14. Pumpenαggregαt mit einem Elektromotor oder Elektromotor nach einem der Ansprüche 8 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinrichtung ein Normierungsmodul (6) aufweist, welches zur Normierung des von dem Cepstralanalysemodul (4) erzeugten Cepstral-Diagrammes ausgebildet ist, derart, dass die Ausschläge in dem Diagramm ins Verhältnis zum Hintergrundrauschen gesetzt werden.
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