Die Digitalisierung der Antriebstechnik und der Produktion erfordert das Zusammenspiel von Sensorik, virtueller Sensorik, den Schnittstellen zu Bussystemen und intelligenter Software. Getriebemotoren in Produktions- oder Logistikanlagen werden meist über Frequenzumrichter gesteuert. Die Umrichter von Nord Drivesystems ermitteln standardmäßig wichtige Betriebsdaten wie Stromaufnahme, Spannung, Drehzahl und ihre Betriebstemperatur, die sich für die intelligente Zustandsüberwachung und die vorausschauende Wartung der Antriebe verwenden lassen.
Predictive Maintenance, also vorausschauende Wartung, ist die konsequente Fortführung des Condition Monitoring, das als Weiterentwicklung der klassischen Betriebsstundenerfassung schon länger in viele moderne Industrieanlagen integriert ist. Während Condition Monitoring nur das Erkennen eines Abnutzungszustandes ermöglicht, kann mit der vorausschauenden Wartung im Idealfall rechtzeitig im Voraus ein Wartungstermin eingeplant werden. In der Konsequenz bedeutet dieses Konzept höhere Anlagenverfügbarkeit, reduzierte Kosten, eine höhere Antriebslebensdauer und vor allen Dingen keine Ausfälle.
Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung eröffnen sich neue Möglichkeiten einer vorausschauenden Wartung mit überschaubarem Aufwand. Das Unternehmen will deshalb auch für kleinere Getriebemotoren, die in Intralogistik-Installationen in großer Zahl verbaut sind, wirtschaftliche Konzepte für netzbasiertes Condition Monitoring und Predictive Maintenance entwickeln und anbieten. Zusätzliche reale Sensoren für das Condition Monitoring, wie sie in Industriegetrieben zum Einsatz kommen, sind in diesen Anlagen oft zu kostenintensiv.
Mit virtueller Sensorik, die auf intelligenten mathematischen Algorithmen basiert, und der integrierten PLC können die Frequenzumrichter durch Vorverarbeitung der internen Zustandswerte Größen berechnen, die sie nicht direkt messen können: Aus den gemessenen elektrischen Daten berechnet sich die Antriebsleistung, die in Kombination mit den bekannten physikalischen Parametern des Getriebeöls hinreichend genau auf die Öllebensdauer schließen lässt. So wird der Ausnutzungsgrad des Getriebeöls und damit der voraussichtliche Ölwechseltermin zugänglich. Je nach Beanspruchung, Auslastung und Aufstellung des Getriebemotors können sich diese Termine innerhalb einer Anlage mit gleichaltrigen Getriebemotoren deutlich unterscheiden.
Ein weiteres Szenario plant Ähnliches für die Vorhersage des Verschleißzustandes und des idealen Wartungstermins durch einen Soll- und Ist-Abgleich per Algorithmus: In einer Lernphase werden an der neuen Förderanlage im unbelasteten und belasteten Zustand die elektrischen Daten ermittelt und als Referenzwerte festgelegt. Werden diese im späteren Realbetrieb überschritten, erkennt der Frequenzumrichter, dass sich am mechanischen System etwas verändert hat. Das kann durch stärkere Reibung, Verschleiß, ein beschädigtes Lager oder Getriebe sowie durch eingeklemmte Fremdkörper (etwa Verpackungsmaterial oder Klebebänder) geschehen. Sind die mathematischen Zusammenhänge der Anlage bekannt und in validierte intelligente Algorithmen für die Datenauswertung überführt, kann auch ohne reale Sensorik eine vorausschauende Wartung für die Antriebstechnik durchgeführt werden.
Intelligente Frequenzumrichter mit PLC können autarke Entscheidungen treffen
Industriegetriebe sind die Schwergewichte in der Antriebstechnik und müssen hohe Drehmomente übertragen. Kleine unbemerkte Defekte können aufgrund der großen einwirkenden Kräfte schnell zum Totalschaden führen. Das wäre nicht nur teuer, sondern fatal: Wichtige Anlagenteile stünden still bis Ersatz geliefert und eingebaut ist. Der Hersteller setzt deshalb auch bei den Industriegetrieben auf Condition Monitoring und Predictive Maintenance, um maximale Anlagenverfügbarkeit bei hoher Wirtschaftlichkeit zu erreichen. Voraussetzung sind auch hier intelligente Frequenzumrichter mit integrierter PLC, die autarke Entscheidungen treffen können. Allerdings sind die Kosten physischer Sensoren im Verhältnis zu den Getriebekosten nicht so gravierend, weshalb ergänzend auch reale Temperatur- und Schwingungssensoren sinnvoll sein können.
Speziell die Schwingungssensorik bietet eine Reihe von Vorteilen: Für die Lager gibt es detaillierte Herstellerdatenbanken, die die charakteristischen Schwingungsfrequenzen von Innenring, Außenring und Wälzkörpern jedes Lagertyps enthalten. Bekannt sind auch Zahneingriffsfrequenz, Lagerfrequenz und Drehzahl. Die einzelnen Frequenzen lassen sich also klar identifizieren und zuordnen. Anhand der Zeitsignale oder einer FFT-Analyse (Fast Fourier-Transformation) kann das Frequenzspektrum untersucht werden, um die Ursachen der auftretenden Schwingungen zu erkennen. Die FFT-Analyse ist ein Algorithmus zur effizienten Berechnung der diskreten Fourier-Transformation (DFT). Mit ihr lässt sich ein digitales Signal in seine Frequenzanteile zerlegen und analysieren.
Abgleich mit Schwingungsdatenbanken
erlaubt detaillierte Zustandsdiagnose
Die Ermittlung der Frequenzanteile, Amplituden und Phasen der Schwingungen und ihr Abgleich mit den Schwingungsdatenbanken erlauben eine detaillierte Zustandsdiagnose. So kann nicht nur der Wartungszeitpunkt berechnet werden, es wird auch klar, wo der Fehler liegt und welche Ersatzteile erforderlich sind.
Grundsätzlich ist eine Cloud-Anbindung selbst beim Retrofitting bestehender Anlagen nicht schwer umzusetzen. Alle Antriebe haben eine eigene IP-Adresse, über die sie mittels eines Routers erreicht werden können. Die durch Condition Monitoring und Predictive Maintenance gewonnen Daten jedes Antriebes lassen sich abfragen, ohne in die Gerätesteuerung oder die Software einzugreifen. Die intelligenten Antriebskomponenten übertragen die Werte über ein Internet-Gateway an eine sichere Cloud. Dort stehen sie für die Auswertung mit Filter- und Analyse-Tools zur Verfügung. An einem beliebigen anderen Ort kann ein Techniker die Daten in einem Web-Interface analysieren und die Anlage auf jedem mobilen Endgerät in einer 3D-Darstellung überschauen.
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