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传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

2018-08-17 10:37
来源: 微迷网

2. 频域分析

通过频域分析,时间变化的振动信号可以通过快速傅立叶变换(FFT)分解为其频率分量。得到的幅度与频率的频谱图能够用于监测特定的频率分量及其谐波和边带。如图5所示。

传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

图5:振动与频率关系的频谱图

FFT是一种广泛用于振动分析的方法,特别适用于检测轴承损坏情况。它可以为每个频率分量分配相应的分量。因为滚动元件和缺陷区域之间互相接触会引起某些故障,通过FFT分析,该故障的重复脉冲的主频就可以被过滤掉。由于它们的频率分量不同,就可以区分不同类型的轴承损坏(如外圈损坏、内圈损坏或滚珠轴承损坏等)。但是,该分析方法仍然需要有关轴承、电机和完整系统的精确信息。

此外,FFT分析过程需要在微控制器中重复记录和处理振动的离散时间块。尽管这比时域分析需要略多的计算时间,但该方法可以进行更详细的损坏分析。

3. 时频结合分析

这种类型的分析是最全面的,因为它结合了两种方法的优点。时域中的统计分析提供了关于系统随时间变化的振动强度的信息,同时也提供了系统是否在允许的范围内运行的信息。基于频率的分析能够监测基频形式的速度,以及精确识别故障症状所需的其它谐波分量。

基频的跟踪尤其具有决定性,因为有效值和其他统计参数会随速度变化。如果统计参数与上次测量相比有明显变化,技术人员就必须检查其基频,以防误报。

随着时间变化,以上三种分析方法中,各个测量值有所变化是正常的。用于监测系统的方法可以包括首先记录机器“健康状况”或生成所谓的“指纹”(初始数据)。然后将其与不断记录的数据进行比较。如果出现过度偏差或超过相应的阈值时,则需做出反应。如图6所示,FFT可能会做出的反应有警告(2)或警报(4)。根据严重程度,可能还需要技术人员当场采取措施。

传感器赋能机器状态监测 预测性维护大势所趋

图6:FFT的阈值和反应

采用磁场分析的CBM

随着集成磁力计的快速发展,对电机周围杂散磁场的测量是对旋转机械状态监测的另一种有效测量方法。测量是非接触式的,也就是说,机器和传感器之间不需要直接连接。就像振动传感器一样,磁场传感器也分单轴和多轴。

对于故障检测,应在轴向(平行于电机轴)和径向方向(垂直于电机轴)测量杂散磁场。径向磁场力通常被定子铁心和电机外壳所削弱。同时,它还会受到空隙中磁通量的影响。轴向磁场是由鼠笼式转子中的电流和定子的端部绕组产生的。磁力计的位置和方向对这两个磁场的测量都有决定性的作用。因此,建议磁力计安装在靠近轴或电机外壳的位置。同时温度测量也是必要的,因为磁场强度与温度具有直接关系。因此,如今大部分的磁场传感器都集成了温度传感器。但同时,我们也不能忽视了校准传感器(如温度漂移补偿)。

将FFT用于电机磁场状态监测,其情况与振动测量是一样的。然而,对于电机状况的评估,即使在几赫兹的低频到约120Hz范围内的频率也是足够的。线路频率突出明显,如果出现故障,低频分量的频谱将会占据主导地位。

当鼠笼式转子中的转子条损坏时,滑移值就起着决定性的作用。它的大小取决于负载量,在无负载的理想情况下,其数值为0%。在额定负载下,对于完好的机器来说,它的数值在1%到5%之间,发生故障时,数值会相应增加。因此,进行CBM时,应在相同的负载条件下进行测量,以消除负载方面的影响。

预测性维护(PM)现状

无论是何种类型的状态监测,即使采用最智能的监测概念,也不能100%保证不会出现意外停机、机械故障或安全事故等。我们只能将这些风险降低。如今PM越来越多地成为工业领域中大家普遍探讨的话题,它被视为生产设施在未来可持续发展的先决条件。因此,我们需要不断创新,推进技术的改进和快速发展。目前,财务赤字主要体现在客户利益和成本的比较上。

尽管如此,许多工业领域的企业已经认识到了PM的重要性,不仅仅是在服务领域,也为未来的业务发展提供更多机会。尽管面临着极大的挑战,PM的技术可行性仍然很大,特别是在数据分析领域。然而,PM目前正处于机会主义的驱动状态。预计未来的商业模式将主要由软件组件决定,硬件的增值份额将相继减少。总之,考虑到更长的机器运行时间会带来更高的收益,现在我们对PM的软硬件投资都是值得的。

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