DE60218169T2

DE60218169T2 - Vibrationsanalyse zur prädiktiven wartung an maschinen

Info

Publication number: DE60218169T2
Application number: DE60218169T
Authority: DE
Inventors: Patrick Leith Pinkenba HITCHCOCK; Nicholas Newport SCHMITZ
Original assignee: Shell Internationale Research Maatschappij BV
Current assignee: Shell Internationale Research Maatschappij BV
Priority date: 2001-07-09
Filing date: 2002-07-08
Publication date: 2007-10-31
Anticipated expiration: 2022-07-09
Also published as: MY129261A; ES2282441T3; CA2453092A1; DE60218169D1; EP1405047B1; US20040199348A1; NZ530428A; ZA200400167B; AU2002321195B2; US7099782B2; JP2005504269A; ATE354078T1; WO2003006935A1; BR0210966A; KR20040015339A; EP1405047A1; TW579424B

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein eine Schwingungsanalyse in Maschinen und im spezielleren eine Schwingungsanalyse zum Zweck einer Predictive Maintenance (voraussagenden Instandhaltung) in einer rotierenden, sich hin- und herbewegenden und zyklischen Maschine.
HINTERGRUND
Die Predictive Maintenance zielt darauf ab, die Verfügbarkeit von Geräten aufrechtzuerhalten und katastrophale Ausfälle zu vermeiden, die schwere Folgeschäden an weiteren Komponenten der Geräte nach sich ziehen, bevor die Geräte abgeschaltet werden können. Die Vermeidung katastrophaler Ausfälle reduziert oft die Anzahl von auszutauschenden Komponenten. Die Predictive Maintenance ist ferner insofern von Vorteil, als eine Gerätestillstandszeit vorausgesagt und geplant werden kann. Somit kann eine ungeplante Stillstandszeit minimiert werden, und Verzögerungen die, auf Grund einer Beschaffung von Ersatzteilen entstehen können, können vermieden werden.
Rotierende und sich hin- und herbewegende Maschinen stellen sehr häufig in der Industrie anzutreffende Gerätetypen dar, und aus diesem Grund wurde extensiv an Techniken geforscht, um Predictive-Maintenance-Programme an solchen Geräten zu unterstützen, die eine Schwingungsanalyse, Infrarot-Thermographie und Ölanalyse umfassen.
Zwei bekannte Techniken, die bei der Schwingungsanalyse Verwendung finden, sind Time Synchronous Averaging (TSA = Zeitsynchrone Mittelwertbildung) und Order Tracking (Ordnungsanalyse). Beide Techniken werden in Verbindung mit einer herkömmlichen schnellen Fourier-Transformation (FFT) verwendet, um ein Frequenzspektrum der Schwingungsdaten für eine Analyse zu erzeugen und Schwingungssignaturen (oder Vibrationssignaturen) zu detektieren, die bezeichnend für tatsächliche oder potentielle Fehlerbedingungen sind.
Verschiedene Schwingungsanalysetechniken sind gut dokumentiert und sind nachweisbar erfolgreich bei der Voraussage von katastrophalen Ausfällen. Ein wenig beachteter Bereich ist jedoch der der Analyse von sich häufig umkehrenden Antrieben, insbesondere von solchen, wie sie in rotierenden und sich hin- und herbewegenden Maschinen anzutreffen sind. Keine aktuellen Techniken sind derzeit für die erfolgreiche Analyse von Geräteschwingungen bekannt, während das Gerät beschleunigt oder verzögert und um zwischen Schwingungssignaturen in der Vorwärts- und Rückwärtsrichtung zu unterscheiden. Ein Grund liegt darin, daß sich die Systemdynamik mit der Drehzahl (oder Geschwindigkeit), Richtung und, was noch wichtiger ist, mit der Belastung ändert. Ein weiterer Grund für die eingeschränkte Analyse von sich häufig umkehrenden Antrieben besteht darin, daß die Zeitspanne, während der das Gerät bei einer konstanten Drehzahl läuft, normalerweise nicht ausreichend für eine durchzuführende Schwingungsanalyse ist.
Somit besteht ein Bedarf an einer Schwingungsanalysetechnik, die auf sich häufig umkehrende, rotierende, sich hin- und herbewegende und zyklische Maschinen anwendbar ist. Schürfkübelbagger, Löffelbagger, Fördermaschinen und Kräne sind nur einige Beispiele von rotierenden und sich hin- und herbewegenden Maschinen, die einen offensichtlichen Nutzen aus einer erfolgreichen voraussagenden Instandhaltungsstrategie, die fortgeschrittene Schwingungsanalysetechniken, wie z.B. TSA und Order Tracking umfaßt, ziehen würden.
In dem Artikel „A multichannel monitoring system based upon vibration signal processing for mine-shafty installation" von Lipowzcan et al., Measurement Vol. 9, Nr. 1, 1991, S. 10–12, sind Schwingungsdaten eines Schachts für verschiedene kartesische Komponenten, Lagerpositionen und Rotationen nach links und rechts angegeben.
Die US-Patentschrift US 5 501 105 offenbart ein Verfahren und ein System zur Analyse einer Torsions- und Biegeschwingung einer Fördermaschine.
ZUSAMMENFASSUNG
Gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren zum Detektieren von Schwingungssignaturen in einem Umkehrantrieb vorgesehen, wobei das Verfahren die Schritte umfaßt:
Erfassen von digitalen Daten, die für Schwingungen in dem Umkehrantrieb repräsentativ sind, wobei der Umkehrantrieb seine Bewegungsrichtung, wie beispielsweise seine Drehrichtung ändert, während die Daten erfaßt werden;
Identifizieren von Abschnitten der Daten unter Verwendung eines Prozessormittels; und
Gruppieren der identifizierten Abschnitte von Daten zu einer Vielzahl von Gruppen; ,
wobei sich jeder der identifizierten Abschnitte von Daten auf eine bestimmte Drehrichtung des Umkehrantriebes bezieht und die Vielzahl von Gruppen sich auf verschiedene Bewegungsrichtungen des Umkehrantriebes bezieht;
und wobei das Gruppieren der identifizierten Abschnitte von Daten, die sich auf eine bestimmte Bewegungsrichtung beziehen, durch Anhängen (144, 146) aufeinanderfolgender Abschnitte an eine Sammlung vorheriger Datenabschnitte, die sich ebenfalls auf die bestimmte Richtung beziehen, erfolgt.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein System zum Detektieren von Schwingungssignaturen in einem Umkehrantrieb vorgesehen, das umfaßt:
ein Wandlermittel zum Erfassen von digitalen Daten, die für Schwingungen in dem Umkehrantrieb repräsentativ sind;
ein Prozessormittel zum Identifizieren von Abschnitten der Daten; und
ein Prozessormittel zum Gruppieren der identifizierten Abschnitte von Daten zu einer Vielzahl von Gruppen durch Anfügen aufeinanderfolgender Abschnitte an eine Sammlung vorheriger Datenabschnitte, die sich ebenfalls auf die bestimmte Richtung beziehen;
wobei sich jeder der identifizierten Abschnitte von Daten auf eine Bewegung in eine bestimmte Bewegungsrichtung des Umkehrantriebes bezieht und die Vielzahl von Gruppen sich auf verschiedene Bewegungsrichtungen des Umkehrantriebes bezieht.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Computerprogramm-Produkt vorgesehen, das ein computerlesbares Medium mit einem darin aufgezeichneten Computerprogramm zum Detektieren von Schwingungssignaturen in einem Umkehrantrieb aufweist, umfassend:
ein Computerprogramm-Codemittel zum Erfassen von digitalen Daten, die für Schwingungen in dem Umkehrantrieb repräsentativ sind;
ein Computerprogramm-Codemittel zum Identifizieren von Abschnitten der Daten; und
ein Computerprogramm-Codemittel zum Gruppieren der identifizierten Abschnitte von Daten zu einer Vielzahl von Gruppen durch Anfügen aufeinanderfolgender Abschnitte an eine Sammlung vorheriger Datenabschnitte, die sich ebenfalls auf die bestimmte Richtung beziehen;
wobei sich jeder der identifizierten Abschnitte von Daten auf eine Bewegung in eine bestimmte Bewegungsrichtung des Umkehrantriebes bezieht, und die Vielzahl von Gruppen sich auf verschiedene Bewegungsrichtungen des Umkehrantriebes beziehen.
Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung sind die identifizierten Abschnitte von Daten repräsentativ für eine im wesentlichen konstante Betriebsdrehzahl des Umkehrantriebes. Die digitalen Daten können Daten umfassen, die bei entweder einer Abtastrate mit fixem Zeitintervall- oder einer variablen Abtastrate, welche mit der Drehzahl des Antriebes synchronisiert ist, abgetastet wurden. Daten, die bei einer Abtastrate mit fixem Zeitintervall abgetastet wurden, können resamplet (oder erneut abgetastet bzw. abgefragt) werden, so daß jede aufeinanderfolgende Abtastung der resampleten Daten einer aufeinanderfolgenden Position des Umkehrantriebes entspricht und der Abstand zwischen jeder der aufeinanderfolgenden Positionen ein konstanter Betrag ist. Der Abstand kann ein Winkelabstand sein.
Vorzugsweise entspricht jede aufeinanderfolgende Abtastung jeder Gruppe von identifizierten Abschnitten von Daten einer aufeinanderfolgenden Abtastungsposition des Umkehrantriebes.
Vorzugsweise wird zumindest eine der Gruppen von identifizierten Abschnitten von Daten verarbeitet, um Daten zu erzeugen, die für eine oder mehrere Schwingungssignaturen repräsentativ sind. Der Verarbeitungsschritt kann einen oder mehrere der folgenden umfassen:
Sammeln des Durchschnittes in der Zeitdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
Sammeln des Durchschnittes in der Winkeldomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
Sammeln des Durchschnittes in der Frequenzdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
Sammeln des Durchschnittes in der Ordnungsdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
Berechnen einer zeitsynchronisierten Durchschnittszeit-Wellenform der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
Berechnen eines Frequenzspektrums eines zeitsynchronisierten Durchschnittes der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
Berechnen eines Frequenzspektrums ausgewählter Ordnungen der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
Berechnen der Kurtosis eines gesammelten Zeitdomäne-Durchschnittes;
Berechnen der Kurtosis eines gesammelten Winkeldomäne-Durch-achnittes;
Berechnen der Kurtosis einer zeitsynchronisierten Durchschnittszeit-Wellenform; und
Berechnen eines demodulierten Frequenzspektrums der Daten, die eine der Gruppen umfassen.
BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Merkmale und bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung sind hierin nachfolgend unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben, in denen:
1 ein Flußdiagramm ist, das ein Verfahren einer Schwingungsanalyse zur Anwendung auf einen Umkehrantrieb zeigt;
2 ein Zeitdiagramm ist, das eine Bestimmung der Drehrichtung und eines Triggerpunktes einer Welle von Interesse gemäß Ausführungsformen der Erfindung zeigt;
3 eine perspektivische Darstellung eines Abschnittes eines Zahnrades ist, die einen allgemeinen Verschleiß der Zähne zeigt;
4 eine vergrößerte perspektivische Darstellung eines in 3 gezeigten Zahnes ist;
5 eine grafische Darstellung einer TSA-Zeit-Wellenform für das in 4 gezeigte Zahnrad nach 500 Durchschnitten ist;
6 eine perspektivische Darstellung eines Abschnittes des Zahnrades von 3 ist, die einen Verschleiß spezifischer Zähne zeigt;
7 eine grafische Darstellung eines TSA-Frequenzspektrums des Zahnrades von 3 nach 500 Durchschnitten ist;
8 eine grafische Darstellung einer TSA-Zeit-Wellenform für ein Zahnrad ist, das weniger Verschleiß als das Zahnrad von 3 nach 500 Durchschnitten aufweist;
9 eine perspektivische Darstellung eines Abschnittes des in 8 dargestellten Zahnrades ist;
10 eine vergrößerte perspektivische Darstellung eines spezifischen in 9 gezeigten Zahnes ist;
11 eine vergrößerte perspektivische Darstellung eines weiteren Zahnes des in 8 dargestellten Zahnrades ist;
12 eine grafische Darstellung eines TSA-Frequenzspektrums des in 8 dargestellten Zahnrades nach 500 Durchschnitten ist;
13 eine grafische Darstellung einer TSA-Zeit-Wellenform für ein Zahnrad an der Eingangswelle eines Friction-Winders nach 500 Durchschnitten ist, wobei von dem Ausgangsende der Eingangswelle abgetastete Daten verwendet werden;
14 eine perspektivische Darstellung einer großen Vertiefung an einem Zahn des in 13 dargestellten Zahnrades ist;
15 eine vergrößerte Darstellung von 14 ist;
16 eine grafische Darstellung einer TSA-Zeit-Wellenform für das in 13 dargestellte Zahnrad nach 500 Durchschnitten ist, wobei von dem Antriebsende der Eingangswelle abgetastete Daten verwendet werden;
17 eine grafische Darstellung einer Ordnungsspektrum-Wellenform für das in 13 dargestellte Zahnrad nach 500 Durchschnitten ist, wobei von dem Ausgangsende der Eingangswelle abgetastete Daten verwendet werden;
18 eine grafische Darstellung von zwei übereinander gelegten TSA-Zeit-Wellenformen, eine nach 4 Durchschnitten und die andere nach 4000 Durchschnitten ist;
19 eine grafische Darstellung des Korrelationskoeffizienten zwischen der TSA nach 4000 Durchschnitten und der TSA nach der Anzahl von als x-Achse gezeigten Durchschnitten ist;
20 eine grafische Darstellung von zwei übereinander gelegten TSA-Zeit-Wellenformen, eine nach 63 Durchschnitten und die andere nach 4000 Durchschnitten, ist;
21 eine grafische Darstellung eines Streuungswertes als eine Funktion der Anzahl von Durchschnitten nach Anwenden eines modifizierten Algorithmus zum Bestimmen der Streuungswerte ist;
22 eine grafische Darstellung der Hauptdifferenz der Größe als eine Funktion der Anzahl von Durchschnitten ist;
23 eine grafische Darstellung von zwei übereinander gelegten TSA-Zeit-Wellenformen, eine nach 100 Durchschnitten und die andere nach 4000 Durchschnitten, ist;
24 eine grafische Darstellung von zwei übereinander gelegten TSA-Zeit-Wellenformen, eine nach 500 Durchschnitten und die andere nach 4000 Durchschnitten, ist;
25 ein Blockdiagramm eines Computersystems ist, mit dem Ausführungsformen der Erfindung ausgeführt werden können;
26 bis 30 Flußdiagramme sind, die zusätzliche Details von verschiedenen Schritten von 1 zeigen; und
31, 32 und 33 bildhafte Darstellungen eines Softwareprogrammcodes zum Verfolgen vorübergehend unterirdischer Wellen sind.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Ein Verfahren, eine Vorrichtung und ein Computerprogramm-Produkt für eine Schwingungsanalyse in Maschinen sind hierin nachfolgend offenbart. Die Prinzipien des Verfahrens, der Vorrichtung und des Computerprogramm-Produktes gemäß Ausführungsformen der Erfindung sind allgemein anwendbar auf rotierende und/oder zyklische Maschinen, die typischerweise Umkehrantriebe umfassen. Die vorliegende Erfindung soll jedoch nicht auf das/die beschriebene Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm-Produkt beschränkt sein. Zum Beispiel können Aspekte der Erfindung auf drehzahlgeregelte Antriebe, die mehrere Einstellungen mit konstanter Drehzahl aufweisen, und auf Antriebe mit variierender Drehzahl angewendet werden, wobei die Analyse Perioden einer Beschleunigung und einer Verzögerung solcher Antriebe umfaßt. Aspekte der Erfindung sind auch auf Geräte anwendbar, die die Richtung in einer Anzahl unterschiedlicher Orientierungen ändern. Zum Beispiel kann sich das Gerät nach links, rechts, oben, unten, vorwärts und rückwärts bewegen. Ein Umkehrantrieb ist als ein Geräteteil definiert, das ein oder mehrere Elemente enthält, welche/s die Richtung entweder linear, angular oder rotatorisch ändert/n.
In einer bevorzugten Ausführungsform des Systems der vorliegenden Erfindung sind die identifizierten Abschnitte von Daten repräsentativ für eine im wesentlichen konstante Betriebsdrehzahl des Umkehrantriebes.
In dem System der vorliegenden Erfindung umfassen die digitalen Daten vorzugsweise Daten, die mit einer variablen Abtastrate, welche mit der Drehzahl des Umkehrantriebes synchronisiert ist, abgetastet wurden.
In einer weiteren Ausführungsform des Systems der vorliegenden Erfindung umfassen die digitalen Daten Daten, die bei einer Abtastrate mit fixem Zeitintervall abgetastet wurden.
In einer weiteren Ausführungsform des Systems der vorliegenden Erfindung umfaßt das System ferner ein Prozessormittel zum Resampling der digitalen Daten, wobei jede aufeinanderfolgende Abtastung der resampleten digitalen Daten einer aufeinanderfolgenden Position des Umkehrantriebes entspricht und der Abstand zwischen jeder der aufeinanderfolgenden Positionen ein konstanter Betrag ist.
Vorzugsweise entspricht in dem System der vorliegenden Erfindung jede aufeinanderfolgende Abtastung einer jeden der einen oder mehreren Gruppen von identifizierten Abschnitten von Daten einer aufeinanderfolgenden Abtastposition des Umkehrantriebes.
In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des Systems der vorliegenden Erfindung umfaßt das System ferner ein Prozessormittel zum Verarbeiten von zumindest einer der Gruppen von identifizierten Abschnitten von Daten, um Daten zu erzeugen, die für eine oder mehrere Schwingungssignatur/en repräsentativ sind.
Das Prozessormittel umfaßt ein oder mehrere Prozessormittel, das/die aus der Gruppe gewählt ist/sind, die besteht aus:
einem Prozessormittel zum Sammeln des Durchschnittes in der Zeitdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Prozessormittel zum Sammeln des Durchschnittes in der Winkeldomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Prozessormittel zum Sammeln des Durchschnittes in der Frequenzdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Prozessormittel zum Sammeln des Durchschnittes in der Ordnungsdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Prozessormittel zum Berechnen einer zeitsynchronisierten Durchschnittszeit-Wellenform der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Prozessormittel zum Berechnen eines Frequenzspektrums eines zeitsynchronisierten Durchschnittes der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Prozessormittel zum Berechnen eines Frequenzspektrums ausgewählter Ordnungen der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Prozessormittel zum Berechnen der Kurtosis eines gesammelten Zeitdomäne-Durchschnittes;
einem Prozessormittel zum Berechnen der Kurtosis eines gesammelten Winkeldomäne-Durchschnittes;
einem Prozessormittel zum Berechnen der Kurtosis einer zeitsynchronisierten Durchschnittszeit-Wellenform; und
einem Prozessormittel zum Berechnen eines demodulierten Frequenzspektrums der Daten, die eine der Gruppen umfassen.
In einer Ausführungsform des Computerprogramm-Produktes der vorliegenden Erfindung sind die identifizierten Abschnitte von Daten repräsentativ für eine im wesentlichen konstante Betriebsdrehzahl des Umkehrantriebes.
In einer weiteren Ausführungsform des Computerprogramm-Produktes der vorliegenden Erfindung umfassen die digitalen Daten Daten, die mit einer variablen Abtastrate abgetastet wurden, welche mit der Geschwindigkeit des Umkehrantriebes synchronisiert ist.
In einer weiteren Ausführungsform des Computerprogramm-Produktes der vorliegenden Erfindung umfassen die digitalen Daten Daten, die bei einer Abtastrate mit fixem Zeitintervall abgetastet wurden.
Das Computerprogramm-Produkt der vorliegenden Erfindung kann ferner ein Computerprogramm-Codemittel zum Resampling der digitalen Daten umfassen, wobei jede aufeinanderfolgende Abtastung der resampleten digitalen Daten einer aufeinanderfolgenden Position des Umkehrantriebes entspricht und der Abstand zwischen jeder der aufeinanderfolgenden Positionen ein konstanter Betrag ist.
In einer weiteren Ausführungsform des Computerprogramm-Produktes der vorliegenden Erfindung entspricht jede aufeinanderfolgende Abtastung jeder der einen oder mehreren Gruppen von identifizierten Abschnitten von Daten einer aufeinanderfolgenden Abtastungsposition des Umkehrantriebes.
In einer weiteren Ausführungsform des Computerprogramm-Produktes der vorliegenden Erfindung umfaßt das Computerprogramm-Produkt ferner ein Computerprogramm-Codemittel zum Verarbeiten von zumindest einer der Gruppen von identifizierten Abschnitten von Daten, um Daten zu erzeugen, die für eine oder mehrere Schwingungssignaturen repräsentativ sind.
Das Computerprogramm-Codemittel umfaßt ein oder mehrere Computerprogramm-Codemittel, die aus der Gruppe ausgewählt sind, die besteht aus:
einem Computerprogramm-Codemittel zum Sammeln des Durchschnittes in der Zeitdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Computerprogramm-Codemittel zum Sammeln des Durchschnittes in der Winkeldomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Computerprogramm-Codemittel zum Sammeln des Durchschnittes in der Frequenzdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Computerprogramm-Codemittel zum Sammeln des Durchschnittes in der Ordnungsdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Computerprogramm-Codemittel zum Berechnen einer zeitsynchronisierten Durchschnittszeit-Wellenform der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Computerprogramm-Codemittel zum Berechnen eines Frequenzspektrums eines zeitsynchronisierten Durchschnittes der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Computerprogramm-Codemittel zum Berechnen eines Frequenzspektrums ausgewählter Ordnungen der Daten, die eine der Gruppen umfassen;
einem Computerprogramm-Codemittel zum Berechnen der Kurtosis eines gesammelten Zeitdomäne-Durchschnittes;
einem Computerprogramm-Codemittel zum Berechnen der Kurtosis eines gesammelten Winkeldomäne-Durchschnittes;
einem Computerprogramm-Codemittel zum Berechnen der Kurtosis einer zeitsynchronisierten Durchschnittszeit-Wellenform; und
einem Computerprogramm-Codemittel zum Berechnen eines demodulierten Frequenzspektrums der Daten, die eine der Gruppen umfassen.
Richtungsnormalisierung
Für die erfolgreiche Analyse von Schwingungen in Umkehrantrieben ist es vorteilhaft, daß die Abtastungen in der Vorwärts- und Rückwärtsrichtung getrennt und einzeln verarbeitet werden. Dies geschieht auf Grund des Vorliegens unterschiedlicher Drehzahl- und Belastungsbedingungen in der Vorwärts- und Rückwärtsrichtung. In dem speziellen Fall von Zahnrädern stehen unterschiedliche Zahnflächen miteinander in Kontakt, wenn sie sich in verschiedenen Richtungen bewegen oder drehen.
Eine fundamentale Einschränkung bei der Schwingungsanalyse von Umkehrantrieben ist die Zeit, die zur Verfügung steht, um Daten in einer bestimmten Richtung zu erfassen, bevor der Antrieb sich umkehrt. Eine Lösung, die eine Datenerfassung zuläßt, während sich das Gerät in kommerziellem Betrieb befindet, besteht darin, die erfaßten Abtastungen in der Vorwärts- und Rückwärtsrichtung zu trennen und dann alle für jede Bewegungsrichtung erfaßten Abtastungen zu gruppieren. Dieser Prozeß wird als „Richtungsnormalisierung" bezeichnet. Für den Fall von Geräten, die die Richtung in einer Anzahl unterschiedlicher Orientierungen ändern, werden die Daten in jede Richtung oder Orientierung getrennt richtungsnormalisiert.
Drehzahländerungen und -schwankung
Es ist auch notwendig, die Drehgeschwindigkeit der Welle von Interesse zu detektieren und Drehzahlschwankungen zu normalisieren. Geringfügige Drehzahlschwankungen üben einen minimalen Einfluß aus, vorausgesetzt, die Daten werden in der Winkeldomäne abgetastet oder in diese transformiert. TSA und Order Tracking erfordern eine fixe Anzahl von Abtastungen pro Umdrehung in der Winkeldomäne, so daß jede Abtastung einer spezifischen Position an der Welle entspricht. Wenn sich die Drehgeschwindigkeit der Welle ändert und die Daten in der Zeitdomäne erfaßt werden, zeigt das Frequenzspektrum, insbesondere für die höheren Ordnungen der Welle, verschmierte spektrale Komponenten. Hingegen behält ein Frequenzspektrum von Daten, die in der Winkeldomäne erfaßt werden, unabhängig von Schwankungen einer Drehzahl scharfe Spitzen bei. Ein Verschmieren von spektralen Komponenten tritt auf, da die in der Zeitdomäne erfaßten Datenabtastungen nicht einer spezifischen Position an der Welle, die die Schwingung erzeugt, sondern vielmehr einem Zeitpunkt von dem Beginn der Wellenrotation entsprechen.
Die vorhergehende Beschreibung betrifft eine TSA, die an einer rotierenden Maschine vorgenommen wird, indem sichergestellt wird, daß die Daten in der Winkeldomäne abgetastet oder in diese transformiert werden. Dieses Konzept kann gleichermaßen auf Geräte angewendet werden, die sich auf eine beliebige andere Weise bewegen. Im wesentlichen müssen die Daten in der Positionsdomäne abgetastet oder in diese transformiert werden, wobei sich die Position auf einen physikalischen Punkt in dem Zyklus anstatt auf einen Zeitpunkt von dem Beginn des Zyklus bezieht. Wenn z.B. ein Geräteteil sich linear bewegt, wäre es wichtig, daß die Daten entweder in der linearen Domäne abgetastet oder in diese transformiert werden, so daß sich jede Ab tastung auf einen spezifischen Abstand von dem Beginn eines jeden Zyklus bezieht.
Die Auswirkungen von sich ändernden Betriebsdrehzahlen können im Gegensatz zu bloßen Drehzahlschwankungen im wesentlichen beseitigt werden, indem Abschnitte konstanter Drehzahl der Daten identifiziert und verwendet werden. In den meisten Fällen ist es besonders vorteilhaft, Daten konstanter Drehzahl zu verwenden, da die Systemdynamik bei einer bestimmten Drehzahl dieselbe bleibt. In einigen Fällen kann es jedoch von Vorteil sein, Daten zu analysieren, die während Perioden einer Beschleunigung und/oder Verzögerung erfaßt wurden. Diese Daten können auch drehzahlnormalisiert und/oder richtungsnormalisiert und dann mit Hilfe verschiedener Techniken verarbeitet werden.
Datenabtastung und Resampling mit Interpolation
Zwei Verfahren zum Beschaffen von Schwingungssignalen in der Winkeldomäne umfassen ein Abtasten der Daten direkt in der Winkeldomäne mit Hilfe eines phasenstarren Frequenzvervielfachers und ein Resampling von Schwingungsdaten, die ursprünglich in der Zeitdomäne abgetastet wurden.
Ein phasenstarrer Frequenzvervielfacher paßt die Abtastfrequenz unter Anteilnahme mit Änderungen der Wellenrotationsfrequenz an und versucht, dieselbe Anzahl von Abtastpunkten für jede Umdrehung der Welle zu erfassen. Die Abtastfrequenz ist wirksam mit der Frequenz der Zahnradrotation synchronisiert, um Maschinendrehzahlanstiege oder -abnahmen auszugleichen. Somit kann eine ausreichende Anzahl von gleich beabstandeten Impulsen in der Winkeldomäne für jede Umdrehung des Zahnrades erzeugt werden. Die erforderliche Abtastfrequenz ist durch die Zeit zwischen den Impulsen bestimmt. Wenn die Welle beschleunigt und die Zeit zwischen jedem Impuls kürzer wird, erhöht sich die Abtastfrequenz mit einer entsprechenden Rate, um dieselbe Anzahl von Datenabtastungen pro Umdrehung beizubehalten. Die phasenstarre Technik kann auch auf Situationen angewendet werden, in denen die Welle von Interesse nicht, eine andere Welle in dem Getriebe jedoch sehr wohl zugänglich ist. In solch einem Fall wird ein geeigneter Frequenzvervielfacher gewählt, um eine Impulsfolge zu erzeugen, die der Welle von Interesse entspricht. Ein potentielles Problem bei der phasenstarren Technik ist die Schwierigkeit, mehr als ein paar wenige Impulse pro Umdrehung an einem Gerät in kommerziellem Betrieb zu erzeugen, da die Welle von Interesse nicht ohne weiteres zugänglich ist und eine nicht ausreichende Anzahl von Umdrehungen einer entsprechend zugänglichen Welle vorhanden ist. Somit ist es am besten, die Vorrichtung im Planungsstadium aufzunehmen. Des weiteren ist der Phasendetektor, wenn Änderungen der Drehzahl zu schnell auftreten, möglicherweise nicht in der Lage, die Änderungen der Wellendrehzahl schnell genug zu verfolgen. Die Verzögerung, die sich ergibt, wenn Änderungen einer Frequenz oder einer Phase auftreten, erzeugt Fehler, die die Genauigkeit des gemittelten Zeitsignals einschränken. Weitere potentielle Nachteile umfassen die Anfälligkeit gegenüber einer falschen Auslösung und eine endliche Zeit, die erforderlich ist, um das Eingangssignal zu sperren, und die oft zu lang sein kann. Das Ergebnis ist, daß nur ein kleiner Anteil einer großen Anzahl von Abtastungen für eine zeitsynchrone Mittelwertbildung verwendet werden kann. Dies ist für den Fall von Umkehrmaschinen mit einer besonders kurzen Zykluszeit weiter verschlimmert.
Ein einfacheres und genaueres Verfahren, Änderungen einer Drehgeschwindigkeit zu erlauben, besteht darin, die bei einer fixen Abtastrate erfaßten Daten digital resamplen, so daß jede Abtastung einer spezifischen Winkelposition an der Welle von Interesse entspricht. Dies ergibt effektiv eine variable Abtastrate, die sich mit Änderungen der Drehgeschwindigkeit der Welle ändert, um eine fixe Anzahl von Abtastpunkten für jede Umdrehung der Welle sicherzustellen. Ein Vorteil besteht darin, daß diese Verfahren abgesehen von einer Standard-Datenerfassungsvorrichtung, die mit einer konstanten Rate abtastet, und einem Digitalrechner zum Nachbearbeiten und Resampling der Daten, keine zusätzliche Hardware erfordert. Ein Resampling der Daten kann erfolgen, wenn die Daten erfaßt werden (d.h. prozeßgekoppelt unter Verwendung eines Puffers), oder indirekt prozeßgekoppelt erfolgen. Ein indirekt prozeßgekoppeltes Resampling erlaubt mehr Zeit zum Filtern und Verarbeiten, um Interferenz und Rauschen in dem Signal zu entfernen. Ein Vorteil des indirekt prozeßgekoppelten Resamplings besteht darin, daß in dem Mittelwertbildungsprozeß mehr aufgezeichnete Daten verarbeitet werden können und mehr Umdrehungen verwendet werden können. Der Hauptvorteil diese Verfahrens ist die Einfachheit, mit der die Impulsreihe behandelt werden kann, um eine Mittelwertbildung an einer verdeckten Welle durchzuführen. Im Gegensatz zu komplexen Schleifenfiltern, die für den phasenstarren Schleifenfrequenz-Vervielfacher erforderlich sind, kann eine einfache lineare Interpolation angewendet werden, um die neuen Ankunftszeiten der Impulsfolge zu bestimmen.
Es ist zwingend erforderlich, daß die spektralen Eigenschaften, die die dynamische Natur des Signals beschreiben, in der Umwandlung von der Zeitdomäne in die Winkeldomäne gewahrt bleiben. Dies kann erreicht werden, indem eine lineare Interpolation verwendet wird, um die gewünschte Zeit von dem Referenzimpuls bis zu jeder gewünschten Abtastung zu bestimmen, was unter der Voraussetzung, daß die interpolierte Funktion stark bandbegrenzt ist, ein geeignetes Verfahren darstellt. Zusammen mit den gewünschten Resampling-Zeiten (die spezifi schen Winkelpositionen entsprechen) werden Interpolationstechniken verwendet, um die Schwingungsdaten zu resamplen. Es gibt eine Anzahl von verschiedenen Interpolationstechniken, die angewendet werden können. Ein Erhöhen der Ordnung einer Interpolation verkleinert die Amplitude von Seitenzipfeln und erzeugt so eine bessere Sperrbandleistung, ein flacheres Paß-Band und eine schärfere Cut-Off-Rate. Die kubische Funktion stellt einen guten Frequenzgang bereit, obwohl die höhere Ordnung die Berechnungszeiten verlängert.
Signalverarbeitung
Eine Anzahl von verschiedenen bekannten Signalverarbeitungstechniken kann auf das/die Schwingungssignale/e angewendet werden, nachdem es/sie richtungsnormalisiert und/oder drehzahlnormalisiert wurde/n. Die Zeitsynchrone Mittelwertbildung (TSA), Order Tracking und Demodulation sind einige der Techniken, die auf die richtungsnormalisierten Daten angewendet werden.
Zeitsynchrone Mittelwertbildung (TSA)
Die Zeitsynchrone Mittelwertbildung erzeugt einen kumulativen Durchschnitt eines Signals in der Winkeldomäne. Die Technik kann auch angewendet werden, um einen kumulativen Durchschnitt eines Signals in entweder der Zeitdomäne oder der Positionsdomäne zu erzeugen. Es ist zu bevorzugen, das Signal in der Positionsdomäne (Winkeldomäne für rotierende Wellen) abzutasten oder zu resamplen, um sicherzustellen, daß sich jede Abtastung auf eine spezielle Stelle in dem Zyklus anstatt auf einen festgelegten Zeitpunkt von dem Beginn des Zyklus bezieht. Wenn die Daten in der Zeitdomäne abgetastet werden und die Drehzahl des Antriebes schwankt, tritt ein Verschmieren des Frequenzspektrums auf. Wenn die Daten jedoch in der Positionsdomäne abgetastet oder resamplet werden, ist das Verschmieren des Frequenzspektrums minimiert, wenn nicht beseitigt. Die TSA benötigt einen Referenztrigger, der synchron mit dem speziellen analysierten Zyklus ist, um den Anfang eines jeden Abtastfensters zu bestimmen. Der Referenztrigger kann ein einziger Trigger, der sich auf den Beginn eines jeden Zyklus bezieht, oder eine Vielzahl von Triggern sein, die sich jeweils auf eine spezifische Position in dem Zyklus beziehen. Bei einer Schwingungsanalyse verbessert die TSA die synchronen Schwingungskomponenten, während die nicht synchronen Komponenten und Rauschen im wesentlichen reduziert sind. Eine Isolierung einer spezifischen Maschinenkomponente, wie z.B. einer einzelnen Walze an einer Papiermaschine oder einer spezifischen Welle in einem komplexen Getriebe, ist somit möglich und die Einflüsse einer Erregung von außen, wie z.B. Erregerfrequenzen von benachbarten Maschinen, sind minimiert. Infolgedessen hat sich die TSA als erfolgreich zum Detektieren wiederholter wellensynchroner Fehler, wie z.B. Wellenrisse, Fehlausrichtungen, Unwucht und Zahnschäden, erwiesen. Wenn die TSA allerdings über eine Umdrehung einer Welle durchgeführt wird, mittelt die TSA die meisten Frequenzen, die Lagerfehlern zugehörig sind, da solche Fehler nicht synchron mit der Wellenrotation sind. Im Vergleich dazu entfernt das Order Tracking nicht synchrone Frequenzen nicht und zeigt daher Lagerfehler an.
Bei der TSA erhöht ein gleichmäßig verteilter Verschleiß (d.h. wo das Zahnprofil unverändert bleibt) nur die Zahneingriffsfrequenz und ihre Oberschwingungen und verursacht keine Seitenbänder. Ungleichmäßig verteilte Fehler führen zu Komponenten mit anderen Frequenzen, einschließlich niedriger Oberschwingungen, die durch periodisch wiederholte Impulse verursacht werden, und Seitenbändern, die wiederum zur Folge haben, daß eine Amplituden- und Frequenzmodulation auftritt. Des weiteren kann die TSA eine „Geisterfrequenz" erzeugen, die im wesentlichen eine saubere Linie ist, die in der Frequenzdomäne erscheint, nachdem eine schnelle Fourier-Transformation (FFT) an den Zeitdomänendaten durchgeführt wurde, und keinerlei bekannten Komponenten der Welle entspricht. Man nimmt an, daß die Ursache für die „Geisterfrequenz" im Typ des bei der Herstellung von Zahnrädern verwendeten Schneidwerkes liegt.
Wenn eine TSA mit einem Mittelwertbildungsfenster von einer Umdrehung durchgeführt wird, ist der Frequenzabstand zwischen den Linien des Spektrums immer die Rotationsfrequenz der Welle oder eine Ordnung. Somit kann die Auflösung des Spektrums durch Erhöhen der Abtastrate – dies verbessert nur die maximale Ordnung, die dargestellt werden kann – nicht verbessert werden. Wenn eine höhere Auflösung erforderlich ist, sollte die Mittelwertbildung über mehrere Umdrehungen durchgeführt werden. Wenn z.B. ein Fenster von zwei Umdrehungen für den Durchschnitt verwendet wird, beträgt der Frequenzabstand in dem Spektrum eine halbe Ordnung.
Order Tracking
Order Tracking ist der TSA insofern ähnlich, als darin eine Frequenzganganalyse von Daten in der Winkeldomäne abgetasteten Daten einbezogen ist. Das Order Tracking unterscheidet sich von der TSA jedoch darin, daß eine Signalmittelung in der Frequenz- oder Ordnungsdomäne nach einer Transformation der Daten mittels einer FTT anstatt in der Zeit- oder Winkeldomäne erfolgt. Das Order-Tracking unterscheidet sich von der Ordnungsnormalisierung darin, daß die Analyse in der Winkeldomäne anstatt in der Zeitdomäne durchgeführt wird. Das Order Tracking kann eine Vielzahl von Problemen, umfassend Schmierprobleme, Unwucht, Fehlausrichtungen und Lagerfehler, erfolgreich detektieren. Im wesentlichen kann das Order Tracking auf dieselbe Weise wie die Standard-Frequenzanalyse auf in der Zeitdomäne erfaßte Daten angewendet werden. Die Hauptvorteile des Order Trackings bestehen darin, daß es Drehzahlschwankungen erlaubt und daß Schwingungen immer relativ zu der Wellendrehgeschwindigkeit angezeigt werden.
In einem Ordnungsspektrum bleiben Ordnungen oder Oberschwingungskomponenten trotz Drehzahländerungen oder -schwankungen fest in Position. Dies stellt einen deutlichen Vorteil dar, wenn die Kennlinien von drehzahlgeregelten Maschinen über eine Zeitspanne verglichen werden. Der Nachteil eines Ordnungsspektrums besteht darin, daß sich feste Frequenzkomponenten bewegen können, wodurch es schwierig wird, drehzahlabhängige Amplitudenänderungen zu erkennen. Im speziellen bleiben, da eine Resonanz direkt mit der Wellendrehzahl in Beziehung steht, die resultierenden Amplituden in der Zeitdomäne fest, jedoch nicht in der Winkeldomäne. Diese Frequenzen bewegen sich, wenn sie in einem Ordnungsspektrum aufgetragen werden, wohingegen ihre Position fest bleibt, wenn sie in einem Frequenzspektrum aufgetragen werden. Dies ist bei einer Ordnungs-Wasserfalldarstellung besonders offensichtlich.
Demodulation
Modulation ist die Veränderung des Werts eines Parameters, der eine periodische Schwingung kennzeichnet. Somit ist eine Amplitudenmodulation einer Sinusschwingung eine Veränderung der Amplitude der Sinusschwingung. Eine Phasenmodulation einer Sinusschwingung ist eine Veränderung der Phase der Sinusschwingung. Eine Amplituden- und Phasenmodulation tritt in Schwingungssignalen der meisten Geräte auf.
Demodulation ist der Prozeß des Extrahierens des/der ursprünglichen modulierenden Signals/e. Demzufolge ist eine Demodulation bei der Verarbeitung der angehängten Daten notwendigerweise umfaßt.
Bei einer Schwingungsanalyse wird typischerweise eine Demodulation verwendet, um einen beginnenden Schaden bei Lagern und Zahnrädern vorauszusagen. Die gebräuchlichsten Techniken umfassen ein Bandpaßfiltern und eine Hüllkurvenbildung zur Unterstützung der Detektion solcher Fehler.
Die Kurtosis
Eine Berechnung der Kurtosis, auch als das normalisierte vierte statistische Moment bekannt, ist eine nützliche Analysetechnik zur Bestimmung des Zustandes eines Getriebes. Die Kurtosis K kann unter Verwendung der folgenden Formel berechnet werden:
wobei:

N: = Anzahl von Abtastungen
M: = Mittelwert
S: = Standardabweichung
X_i: = i-te Abtastung

Die Kurtosis ist größer für Fälle, in denen einzelne große Spitzen vorliegen, im Gegensatz zu einer normalen Gauß'schen Verteilung, für die eine Kurtosis von drei erwartet werden kann. Somit kann die Kurtosis als eine Anzeige des Ausmaßes verwendet werden, bis zu dem große Spitzen die Zeit-Wellenform dominieren. Der tatsächliche Wert sollte überwacht und mit dem Wert verglichen werden, der berechnet wurde, als das Getriebe neu oder zumindest in einem guten Zustand war.
Die Verwendung der Kurtosis, um einen Ermüdungsriß in einem Getriebe zu detektieren, wurde erfolgreich demonstriert. Die Kurtosis wurde nach einer Erhöhung der TSA-Zeit-Wellenform durch Bandpaßfiltern um die vorherrschende Zahneingriffs-Oberschwingung herum und nachfolgendes Entfernen der Eingriffs-Oberschwingung berechnet. Die sich ergebende Zeit-Wellenform wies eine ausgeprägte Spitze an der Stelle des Ermüdungsrisses auf, und der Kurtosis-Wert stieg von drei auf ungefähr sieben an.
Allgemeine Ausführungsform
1 ist ein Flußdiagramm eines allgemeinen Verfahrens einer Schwingungsanalyse zur Anwendung auf einen Umkehrantrieb.
Schwingungsdaten von einem Umwandler, wie z.B. einem Beschleunigungsmesser, und Wellendrehzahl-, Richtungs- und Positionsdaten von einem oder mehreren Umwandler/n, wie z.B. einem Drehzahlmesser, werden bei Schritt 110 erfaßt.
Bei Schritt 120 wird ein Datenverarbeitungs-Trigger aus den erfaßten Daten extrahiert. Der Trigger bezieht sich auf einen Referenzpunkt an der Welle von Interesse und ermöglicht eine weitere Datenverarbeitung. Im speziellen ermöglicht der Trigger eine Identifizierung von Abschnitten der Daten, die sich auf jede Bewegungsrichtung der Welle von Interesse beziehen, und eine Identifizierung von Daten konstanter Drehzahl. Die Bestimmung des Triggers und der Drehrichtung der Welle von Interesse sind in diesem Dokument später weiter beschrieben.
Bei Schritt 130 werden die Daten drehzahlnormalisiert. Dies umfaßt ein Resampling der Daten für eine Transformation von der Zeitdomäne in die Winkeldomäne. Gleichzeitig werden Abtastungen, die sich auf Perioden einer Beschleunigung und Verzögerung beziehen, identifiziert und von den Daten eliminiert. Sowohl das Resampling als auch die Bestimmung von Daten konstanter Drehzahl sind in diesem Dokument später weiter beschrieben.
Die Schritte 142, 144 und 146 bilden den Prozeß der Richtungsnormalisierung. Bei Schritt 142 werden Abschnitte der drehzahlnormierten Daten in der Winkeldomäne, die sich auf die Vorwärts- und Rückwärtsrichtung beziehen, identifiziert. Dann, bei Schritt 144, werden aufeinanderfolgende Abschnitte von Daten, die sich auf die Vorwärtsrichtung beziehen, gruppiert, indem aufeinanderfolgende Abschnitte an eine Sammlung vorheriger Datenabschnitte, die sich ebenfalls auf die Vorwärtsrichtung beziehen, angehängt werden. In ähnlicher Weise werden bei Schritt 146 aufeinanderfolgende Abschnitte von Daten, die sich auf die Rückwärtsrichtung beziehen, gruppiert, indem aufeinanderfolgende Abschnitte an eine Sammlung vorheriger Datenabschnitte, die sich ebenfalls auf die Rückwärtsrichtung beziehen, angehängt werden. Die Abschnitte von Daten werden auf eine derartige Weise gruppiert, daß die erste Abtastung eines jeden aufeinanderfolgenden angehängten Abschnittes der Position des Umkehrantriebes entspricht, die unmittelbar auf die Position des Umkehrantriebes folgt, welche der letzten Abtastung des zuletzt angehängten Datenabschnittes entspricht.
Bei Schritten 154 und 156 werden die in der Vorwärts- bzw. Rückwärtsrichtung gruppierten Daten einer Signalaufbereitung unterzogen. Die Signalaufbereitung der Daten wird durchgeführt, um Aliasing- und spektrale Streuungseffekte zu beseitigen. Während eines Resamplings wird die Anzahl von Abtastungen relativ zu der Anzahl von ursprünglichen Abtastungen erhöht (d.h. Upsampling unter Verwendung einer kubischen Interpolation). In Übereinstimmung mit dem Nyquist-Kriterium wird somit ein digitaler Tiefpaßfilter an die Daten angelegt, um jegliche Frequenzen oberhalb jener, die durch Daten, welche mit der ursprünglichen Abtastrate abgetastet wurden, genau dargestellt werden können, zu entfernen. Allerdings werden Aliasing-Fehler auf Grund des Resamplings durch den zeitsynchronen Mittelwertbildungsprozeß gedämpft. Die resamplete Wellenform wird durch ein Tiefpaß-Butterworth-Filter 9. Ordnung gefiltert, um Frequenzen oberhalb der halben ursprünglichen Abtastfrequenz zu entfernen und somit Fehler auf Grund eines Aliasing zu vermeiden.
Eine Streuung tritt auf, wenn eine schnelle Fourier-Transformation (FFT) durchgeführt wird, und ist auf die Tatsache zurückzuführen, daß die Daten über eine endliche Zeitperiode abgetastet werden und ein Schnitt der Frequenzkomponenten in der Zyklusmitte vorgenommen wird. Eine Streuung wird durch die Technik reduziert, die als Windowing des Signals (Fenstertechnik) bekannt ist. Verwendete Fenster umfassen Hanning, Hamming, 7-Term-B-Harris, 4-Term-B-Harris, Flat Top, Blackman, Exact Blackman und Blackman-Harris.
Bei Schritten 164 und 166 werden die in den jeweiligen Richtungen gesammelten Daten einer Signalverarbeitung unterzogen. Die Signalverarbeitung umfaßt typischerweise Standard-Schwingungsanalysetechniken. Eine Analysetechnik umfaßt eine Mittelwertbildung der gefilterten Zeit-Wellenform in der Zeitdomäne, um einen Zeitsynchronisierten Durchschnitt zu erzeugen. Dann wird an der digitalen TSA-Zeit-Wellenform eine Ordnungs-FFT berechnet, wodurch das Spektrum von Frequenzen identifiziert wird, die ganzzahlige Vielfache einer Wellenrotationsfrequenz sind. Auch die Kurtosis kann unter Verwendung der Daten der digitalen TSA-Zeit-Wellenform berechnet werden.
Eine weitere Analysetechnik umfaßt die Verwendung der resampleten Daten, um ein Spektrum ausgewählter Ordnungen (Order Tracked Spectrum) zu erzeugen, das in der Frequenzdomäne gemittelt wird. Dies erfordert eine Transformation der Daten in die Frequenzdomäne mit Hilfe einer FFT vor einer Signalmittelung.
Bei Schritten 174 und 176 werden die in den Vorwärts- bzw. Rückwärtsrichtungen verarbeiteten Daten an einen Anzeigemonitor oder Drucker für eine optische Analyse durch einen Menschen ausgegeben. Die Interpretation von Schwingungssignalen ist eine hochspezialisierte Technik, die ein umfangreiches Wissen über Maschinen und ein genaues Verständnis mechanischer Schwingungen erfordert. Bestimmte bekannte Korrelationen können angewendet werden, um beginnende Schäden vorauszusagen. Beispielsweise kann ein spezifischer Typ von Fehlerbedingung durch eine spezifische Schwingungssignatur identifizierbar sein. Des weiteren kann das Ausmaß eines bestehenden Schadens in einer Beziehung zu der Größe einer oder mehrerer spezifischen/r Frequenzkomponente/n stehen.
Die verarbeiteten Daten können einer weiteren Verarbeitung unterzogen werden, um eine Klassifizierung vordefinierter Fehlerbedingungen durch eine maschinenbasierte Korrelation erfaßter Schwingungssignaturen mit gespeicherten Schwingungssignaturen zu ermöglichen, wobei Kennlinien der gespeicherten Signaturen repräsentativ für spezifische Fehlerbedingungen sind.
Die weiterverarbeiteten Daten können verwendet werden, um Alarmstufen mit Hilfe optischer und/oder akustischer Indikato ren vorzusehen. Die Alarmstufen können in Warnungs-, Gefahren- und Abschaltkategorien eingeteilt werden. Die Abschaltkategorie kann die Stufe sein, bei der die Maschine automatisch abgeschaltet wird, um einen katastrophalen Ausfall zu vermeiden.
Richtungs- und Trigger-Bestimmung
2 zeigt eine Bestimmung der Drehrichtung und eines Trigger-Punktes einer Referenzwelle. Zwei Laserdrehzahlmesser werden verwendet, um einmal pro Umdrehung durch Detektion einer Keilnut, einer Markierung oder eines Stückes eines reflektierenden Bandes an der Referenzwelle einen Rechteckimpuls zu erzeugen. Die zwei Laserdrehzahlmesser sind voneinander um einen Winkel von ca. 60 Grad versetzt. Der spezifische Winkel ist nicht kritisch, der Versatz muß jedoch ausreichen, um ein falsches Auslösen auf Grund von Reflexionen von dem anderen Laser zu beseitigen, aber kleiner als 180 Grad sein. Die Laserdrehzahlmesser sind jeweils mit getrennten Kanälen auf einer Datenerfassungskarte in einem Personal Computer (PC) verbunden und werden gleichzeitig mit den Schwingungsinformationen abgetastet. Wenn sich die Welle in der Rückwärtsrichtung dreht, detektiert der erste Laser (Laser A) das reflektierende Band und erzeugt einen Rechteckimpuls. Wenn sich die Welle weiter dreht, detektiert der zweite Laser (Laser B) das reflektierende Band und erzeugt einen Rechteckimpuls.
Ein Softwareprogramm wird verwendet, um die Ankunftszeiten eines jeden Impulses zu berechnen, indem die ansteigende Flanke (positive Flanke) eines jeden Impulses geortet wird. Eine lineare Interpolation wird verwendet, um die Ankunftszeiten genauer zu bestimmen. Die Zeit zwischen einem Impuls von dem Laser A und einem nachfolgenden Impuls von dem Laser B (dt) wird durch die Differenz zwischen den Ankunftszeiten dieser Impulse bestimmt. Wenn jedoch eine Änderung einer Richtung erfolgt, wird ein Impuls von dem Laser A von einem weiteren Impuls von dem Laser A gefolgt, bevor ein Impuls von dem Laser B auftritt. Somit muß eine gültige Zeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Impulsen immer dt im Gegensatz zu dy oder dx entsprechen. Anders ausgedrückt, die Zeit, die verglichen wird, muß kleiner als die halbe Drehgeschwindigkeit der Referenzwelle sein, somit ist dt < dT/2. Nach dem Bestimmen, daß das richtige dt verwendet wird, wird die Richtung durch das Vorzeichen von dt bestimmt. Wenn dt negativ ist, erfolgt eine Rotation der Welle in eine Richtung, und wenn dt positiv ist, erfolgt eine Rotation der Welle in der entgegengesetzten Richtung.
Der zum Bestimmen von dt anstelle von dx oder dy verwendete Softwareprogramm-Mechanismus ist ein Satz von „wenn"-Befehlen, der jeden Fall findet, in dem dt < dT/2 ist. Die Ankunftszeiten werden in einer logischen Sequenz ausgewertet, um sicherzustellen, daß die richtige Impulsankunftszeit in einer möglichst kurzen Zeit gefunden wird. Die relative Position eines Impulses von dem Laser B wird sich nur verändern, wenn eine Änderung der Richtung erfolgt, wobei die Welle zwischen zwei Impulsen anhält. Um die Suche nach der Referenzposition für jedes Segment konstanter Drehzahl zu vermeiden, erinnert sich das Softwareprogramm an die Position für den nächsten Vergleich.
Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, daß der erste Laser (Laser A) verwendet wird, um den Beginn und das Ende einer jeden Umdrehung zu bestimmen. Das Softwareprogramm verwendet diese Informationen, um die Schwingungsdaten von der Zeitdomäne in die Winkeldomäne umzuwandeln. Es ist wichtig, daß dieser Impuls genau und wiederholbar ist, da die von jeder Umdrehung resampleten Winkeldomäne-Daten der exakt gleichen Position an der Welle entsprechen müssen. Der zweite Laser (Laser B) wird nur verwendet, um die Richtung zu bestimmen, und hat mit dem Resampling der Daten nichts zu tun.
Wenn die Welle von Interesse in einem Getriebe verdeckt ist, ist eine Bestimmung der Wellenankunftszeit schwieriger. Die Ankunftszeiten der verdeckten Welle werden unter Verwendung des ersten Referenzimpulses berechnet, um den Beginn der Umdrehung anzuzeigen. Das Übersetzungsverhältnis wird dann verwendet, um exakt zu bestimmen, wie viele Umdrehungen der Referenzwelle sich auf eine Umdrehung der Welle von Interesse beziehen. Dieses Verhältnis wird mit den Referenzwellen-Ankunftszeiten verwendet, um die Ankunftszeiten der Welle von Interesse linear zu interpolieren. In Fällen, in denen die Referenzwelle ihre Richtung mehr als einmal ändert, ist es wichtig, die relative Position der verdeckten Welle zu verfolgen und sicherzustellen, daß die erste Abtastung immer derselben Position an der verdeckten Welle entspricht.
Das vorhergehende Verfahren zum Bestimmen von Ankunftszeiten einer verdeckten Welle kann angewendet werden, um eine TSA an einer beliebigen Komponente durchzuführen, die eine Drehgeschwindigkeit aufweist, die entweder ein Bruchteil einer Drehgeschwindigkeit, ein ganzzahliges Vielfaches einer Drehgeschwindigkeit oder ein nicht ganzzahliges Vielfaches einer Drehgeschwindigkeit ist. Ein gutes Beispiel dafür, wo dieses angewendet werden kann, ist eine Lagerkäfigrotation. Die Drehgeschwindigkeit des Käfigs kann direkt mit der Drehgeschwindigkeit der Referenzwelle in Beziehung stehen, wodurch unter der Voraussetzung, daß zwischen den Kugeln und den Laufflächen ein Grenzschlupf auftritt, eine TSA an dem Lagerkäfig durchgeführt werden könnte.
Bestimmung einer konstanten Drehzahl
Das Softwareprogramm vergleicht jede Umdrehungszeit (dT), um Datenabschnitte konstanter Drehzahl zu identifizieren. Wenn die Umdrehungszeit dTn für eine bestimmte Umdrehung n innerhalb eines bestimmten Prozentanteils der Umdrehungszeit dT_n-1 der vorhergehenden Umdrehung n-1 liegt, wird bestimmt, daß die Drehzahl konstant ist. Die Zeit für jede aufeinanderfolgende Umdrehung wird mit der der vorherigen Umdrehung verglichen, bis die prozentuelle Schwankung größer als eine bestimmte Schwelle ist. Diese Schwelle kann in dem Softwareprogramm festgelegt sein und besitzt typischerweise eine Standardeinstellung von 1 %. Ein Minimum von drei aufeinanderfolgenden Umdrehungen konstanter Drehzahl sind für ein Resampling erforderlich. Somit werden bei einem Nichtvorhandensein von drei aufeinanderfolgenden Umdrehungen mit konstanter Drehzahl die relevanten Abtastungen verworfen und das Programm schreitet zu der nächsten Ankunftszeit voran. Dieser Prozeß wird wiederholt, bis alle Ankunftszeiten von Umdrehungen konstanter Drehzahl bestimmt sind.
Resampling
Abtastungen von Schwingungsdaten, die über jede Umdrehung für jeden Abschnitt konstanter Drehzahl mit einer festen Abtastrate erfaßt wurden, werden resamplet, um eine feste Anzahl von Abtastungen pro Umdrehung bereitzustellen. Die minimale Anzahl von Abtastungen pro Umdrehung, um ein Aliasing zu vermeiden, ist der Quotient aus der ursprünglichen Abtastrate (H_z) und der minimalen Wellendrehzahl (H_z). Nach dem Resampling eines jeden Abschnittes konstanter Drehzahl unter Verwendung einer kubischen Interpolation werden alle Abschnitte, die sich auf jede bestimmte Bewegungsrichtung des Antriebes beziehen, aneinan dergehängt. Dies ergibt einen kontinuierlichen Satz von Abtastungen in bezug auf jede Bewegungsrichtung mit einer festen Anzahl von Abtastungen pro Umdrehung. Die Gesamtzahl von Abtastungen in jeder Bewegungsrichtung ist die Anzahl von Abtastungen pro Umdrehung multipliziert mit der Anzahl von Umdrehungen konstanter Drehzahl, die in jeder entsprechenden Richtung identifiziert wird. Diese Abtastungssätze werden als kontinuierliche Daten behandelt, die unter Verwendung verschiedener Schwingungsanalysetechniken verarbeitet werden können.
Softwareimplementierung
Das Softwareprogramm wurde in der Matlab- und Labview-Umgebung entwickelt. Labview wurde hauptsächlich verwendet, um eine Schnittstelle zwischen den Matlab-Script-Dateien und der in dem Personal Computer (PC) verwendeten Datenerfassungskarte zu bilden.
Die Tabellen 1 bis 7 am Ende der detaillierten Beschreibung enthalten Matlab-Script-Dateien, die verwendet werden, um Ausführungsformen der Erfindung auszuführen:
Tabelle 1: Ankunftszeiten-Script 1 (Hauptprogramm)
Tabelle 2: Ankunftszeiten-Script 2 (Funktion, die in dem Ankunftszeiten-Script 1 verwendet wird)
Tabelle 3: Ankunftszeiten-Script der Welle von Interesse
Tabelle 4: Resampling von Schwingungsdaten in ein Vorwärts- und Rückwärtsrichtungs-Script
Tabelle 5: Impulsreferenzüberprüfungs-Script (Richtungsbestimmung)
Tabelle 6: Resampling-Script (einschließlich Interpolation)
Tabelle 7: Kurtosis-Berechnungs-Script
Weitere Details in bezug auf die allgemeine Ausführungsform
Die 26 bis 30 stellen zusätzliche Details in bezug auf bestimmte der Schritte in 1 bereit.
Die Daten werden in Blöcken erfaßt, deren Größe so gewählt ist, daß sichergestellt ist, daß Daten, die sich auf zumindest zwei vollständige Umdrehungen beziehen, in jedem Block erfaßt sind. Ein SD_Segment ist ein Segment von Daten, die kontinuierlich in der Zeitdomäne sind und die sich auf eine/n spezifische/n Drehzahl- und Beschleunigungsbereich und Richtung beziehen. Die nachfolgenden Variablen sind definiert:

N: = die Anzahl von Kanälen,
K: = die Datenerfassungsblocknummer,
L: = die SD-Segmentnummer,
Revs: = die Anzahl von Umdrehungen in jeder zu erfassenden Richtung, und
Z: = die Anzahl von Punkten pro Umdrehung, die resamplet werden sollen (dieser Wert wird auf der Basis der Abtastrate, der Drehgeschwindigkeit der Welle und des gewünschten Upsampling-Verhältnisses bestimmt).
S_x: = Wellennummer x

26 zeigt zusätzliche Details, die sich auf die Schritte 110 und 120 von 1 beziehen, welche sich auf die Erfassung der Schwingungsdaten und die Extraktion von Datenverarbeitungs-Triggern beziehen. Im speziellen beziehen sich die Schritte 101–104, 105 und 119 von 26 auf den Schritt 110 von 1, und die Schritte 201–204 von 26 beziehen sich auf den Schritt 120 von 1.
Bei Schritt 100 werden die nachfolgenden Variablen jeweils auf Null initialisiert:

• die Datenerfassungsblocknummer (K),
• die SD-Sektionsnummer (L),
• die Gesamtanzahl von Umdrehungen in jeder erforderlichen Richtung (R_FWD, R_REV), und
• die Anzahl von verwendbaren Umdrehungen für jede Richtung einer jeden Welle (Act_Revs_SxDFWD, Act_Revs_SxDREV).

Wenn eine Richtung nicht initialisiert ist, werden die SD-Segmente für diese Richtung nicht erfaßt.
Die Referenztriggerdaten werden bei Schritt 101 erfaßt, und die Richtungstriggerdaten werden bei Schritt 102 erfaßt. Die tatsächlichen Schwindungsdaten für die Kanäle 1, 2 und N werden bei Schritten 103, 104 bzw. 119 erfaßt. Die Anzahl von Kanälen zum Erfassen tatsächlicher Schwingungsdaten ist typischerweise durch die Datenerfassungshardware oder die Datenverarbeitungsanforderungen begrenzt. Die Schritte 101 bis 104 und 119 erfolgen typischerweise gleichzeitig auf Grund einer parallelen Implementierung der Abtasthardware für jeden Kanal.
Bei Schritt 105 wird die Datenerfassungsblocknummer inkrementiert, um einen nachfolgenden Satz von Abtastungen bei den Schritten 101 bis 104 und Schritt 119 zu erfassen.
Bei Schritten 201 und 203 wird der K-te Block von Daten für die Referenz- bzw. Richtungstrigger gelesen.
Bei Schritten 202 und 204 werden die Drehzahlmesserankunftszeiten A_1k(t) und A_2k(t) für Drehzahlmesser 1 bzw. 2 für den K-ten Block von Daten berechnet. Diese Werte werden verwendet, um die Geschwindigkeit, Beschleunigung und Richtung für jede Umdrehung zu bestimmen. Die Verarbeitung setzt bei Schritt 501 von 28 nach Schritt 204 von 26, bei Schritt 350 von
29 nach Schritt 307 von 27 und bei Schritt 301 von 27 nach Schritt 202 von 26 fort.
Die 27 und 28 und Schritte 361, 371, 381, 362, 372 und 382 von 29 zeigen zusätzliche Details, die sich auf Schritte 142 bzw. 130 von 1 beziehen, welche sich auf eine Drehzahlnormalisierung der Schwingungsdaten beziehen.
Unter Bezugnahme zuerst auf 28 werden die Triggerinformationen interpretiert, um die Richtung der Umdrehungen, die während des K-ten Blocks erfolgen, bei Schritt 501 zu bestimmen. Der Schritt 501 folgt auf Schritt 204 von 26.
Dann wird bei Schritt 502 die Gesamtanzahl von Umdrehungen in dem K-ten Block (R_k) berechnet. Dieser Wert wird verwendet, um die Gesamtzahl von Umdrehungen in jeder Richtung zu verfolgen und stellt Informationen bereit, die benötigt werden, um die relative Position jeglicher verdeckter Wellen zu bestimmen.
Wenn die Umdrehungen in dem K-ten Block in der Vorwärtsrichtung erfolgen, wird bei einem Entscheidungsschritt 510 die Anzahl von Umdrehungen in der Vorwärtsrichtung um die Anzahl von Umdrehungen in dem aktuellen Block bei Schritt 511 inkrementiert. Alternativ, wenn die Umdrehungen in dem K-ten Block in der umgekehrten Richtung erfolgen, wird bei dem Entscheidungsschritt 510 die Anzahl von Umdrehungen in der umgekehrten Richtung um die Anzahl von Umdrehungen in dem aktuellen Block bei Schritt 513 inkrementiert. Für beide vorhergehenden Fälle setzt die Verarbeitung bei Schritt 302 von 27 fort. Die Bestimmung des Triggers und der Richtung einer Drehung der Wellen von Interesse sind in diesem Dokument an anderer Stelle beschrieben.
Unter nunmehriger Bezugnahme auf 27 werden die Triggerinformationen interpretiert, um die Geschwindigkeit und Beschleunigung der Umdrehungen, die während des K-ten Blocks stattfinden, bei Schritt 301 zu bestimmen. Der Schritt 301 folgt auf Schritt 302 von 26.
Die Drehzahl-, Beschleunigungs- und Richtungsinformationen werden bei Schritt 302 analysiert. Wenn die aktuelle Richtung nicht benötigt wird, und/oder die Drehzahl- und Beschleunigungswerte nicht innerhalb des gewünschten Bereiches liegen (NEIN), wird bei dem Entscheidungsschritt 302 der K-te Block für jeden Kanal bei Schritt 309 aus dem Speicher gelöscht. Dann wird die Datenerfassungsblocknummer (K) bei Schritt 310 inkrementiert. Die Verarbeitung setzt danach bei den Schritten 201 und 203 von 26 zum Verarbeiten des nächsten Blocks (K + 1) fort.
Das erste Mal, bei dem die erfaßten Daten innerhalb des angegebenen Drehzahl- und Beschleunigungsbereiches fallen, und in einer Richtung sind, die benötigt wird (JA), werden die Daten bei dem Entscheidungsschritt 302 in dem Speicher gespeichert. Jeder nachfolgende Block von Daten, die sich in der Zeitdomäne benachbart zu dem vorhergehenden Block von Daten innerhalb der gewünschten Drehzahl befinden, werden Beschleunigungs- und Richtungsparameter bei Schritt 304 an das Ende des vorhergehende Blocks angehängt.
Dieser Prozeß ergibt ein kontinuierliches Segment von Daten (in der Zeitdomäne), das innerhalb der Beschleunigungs-, Drehzahl- und Richtungsanforderungen liegt. Dieses Segment wird als SD-Segment (Drehzahl- & Richtungssegment) bezeichnet. Wenn die aufeinanderfolgenden Blöcke nicht mehr dieselbe Richtung aufweisen und/oder nicht mehr innerhalb derselben Drehzahl- und Beschleunigungsbedingungen fallen, wird ein neue SD-Seg ment begonnen. Dieser Prozeß wird durch die Schritte 303, 307 und 308 gesteuert.
Der Schritt 303 überprüft, ob der vorhergehende gültige Block benachbart (in der Zeitdomäne) zu dem aktuellen Block war. Wenn nicht, wird das vorhergehende SD-Segment bei Schritt 307 bis Schritt 350 in 29 für eine zusätzliche Verarbeitung exportiert. Danach wird die SD-Segmentnummer (L) bei Schritt 308 inkrementiert und bei Schritt 304 fortgesetzt.
Nachdem jeder Block bei Schritt 304 an das aktuelle SD-Segment angehängt wurde, wird die Anzahl von verwendbaren Umdrehungen einer jeden Welle bei Schritt 305 berechnet. Die Anzahl von verwendbaren Umdrehungen der verdeckten Wellen wird berechnet, indem ein Algorithmus verwendet wird, der die relative Position der Wellen verfolgt und die Anzahl von vollständigen und kontinuierlichen Umdrehungen der verdeckten Welle bestimmt.
Bei Schritt 306 wird die tatsächliche Anzahl von Umdrehungen einer jeden Welle in jeder Richtung getestet. Wenn die Anzahl von Umdrehungen in der aktuellen Richtung die für diese Richtung erforderliche Gesamtanzahl übersteigt (JA), wird der Richtungsparameter bei Schritt 312 in „nicht mehr erforderlich" geändert. Dies bedeutet dem Steuerprogramm, keine weiteren Daten in der bestimmten Richtung zu verarbeiten, da genügend Umdrehungen erfaßt wurden.
Als nächstes wird bei Schritt 311 bestimmt, ob genügend Umdrehungen für jede Richtung und jede Welle erfaßt wurden. Wenn JA, beendet der Prozeß die Erfassung von Daten bei Schritt 313 und schreitet zu Schritt 650 von 30, wo das Programm darauf wartet, daß alle SD-Segmente resamplet und an die entsprechende SDNU (Speed Direction Normalised Unit = drehzahlrichtungsnormalisierte Einheit) angehängt werden. Wenn NEIN, müs sen noch zusätzliche Umdrehungen erfaßt werden, und die Blocknummer (K) wird bei Schritt 310 inkrementiert. Die Verarbeitung setzt dann bei den Schritten 201 und 203 von 26 in bezug auf den nächsten Block fort.
29 zeigt zusätzliche Details, die sich auf den Schritt 307 von 27 beziehen, der sich auf eine Verarbeitung der Daten eines vorhergehenden SD-Segments bezieht, während Daten eines aktuellen SD-Segments erfaßt werden.
Bei Schritt 350 werden die Ankunftszeiten (d.h. die Zeiten, zu denen eine Welle den ursprünglichen Triggerpunkt der Welle durchläuft) für jede der Wellen berechnet.
Bei Schritten 361, 371 und 381 werden die aktuellen SD-Segmentdaten für jeden entsprechenden Kanal von dem Speicher abgerufen. Dann werden bei Schritten 362, 372 und 382 die SD-Segmentdaten für jeden entsprechenden Kanal in die Winkeldomäne resamplet. Der Resamplingprozeß ist in diesem Dokument an anderer Stelle erläutert.
Bei Schritten 363, 373 und 383 werden die Zeitdomänen-SD-Segmentdaten für jeden entsprechenden Kanal aus dem Speicher gelöscht und nur die resampelten Winkeldomänen-SD-Segmentdaten im Speicher belassen.
Die Schritte 142, 144 und 146 von 1, die Schritte 501 bis 513 von 28 und die Schritte 600, 610 und 620 von 29 bilden den Prozeß einer Richtungsnormalisierung. Die Richtung der Daten in des aktuellen SD-Segments wurde bei den Schritten 501 bis 513 von 28 identifiziert.
Nunmehr zurückkehrend zu 29 werden die aufeinanderfolgenden Abschnitte von Daten, die sich auf dieselbe Richtung be ziehen, gruppiert, indem aufeinanderfolgende Abschnitte an eine Sammlung von vorhergehenden Datenabschnitten, die sich ebenfalls auf diese Richtung beziehen, bei den Schritten 600, 610 und 620 angehängt werden. Die Daten in diesem Format werden als Speed Direction Normalised Unit (SDNU) bezeichnet.
In ähnlicher Weise werden, wenn ein SD-Segment eine andere Richtung aufweist (d.h. vorwärts im ersten Fall und rückwärts im zweiten Fall), wie in 1 als Schritte 144 und 146 gezeigt, die aufeinanderfolgenden Abschnitte von Daten, die sich auf diese Richtung beziehen, gruppiert, indem aufeinanderfolgende Abschnitte an eine Sammlung von vorhergehenden Datenabschnitten, die sich ebenfalls auf diese Richtung beziehen, angehängt werden.
Eine SDNU ist für jeden Kanal und jede für diesen Kanal verfügbare Richtung vorhanden. Die Abschnitte von Daten werden auf solche Weise gruppiert, daß die erste Abtastung eines jeden aufeinanderfolgenden angehängten Abschnitts der Position des Umkehrantriebs entspricht, die unmittelbar auf die Position des Umkehrantriebs folgt, die der letzten Abtastung des zuletzt angehängten letzten Datenabschnitts entspricht.
Die synchronen Komponenten einer jeden SDNU sind kontinuierlich, da jedes SD-Segment sowohl in der Winkel- als auch der Zeitdomäne kontinuierlich ist, und wenn jedes SD-Segment angehängt wird, um eine SDNU zu bilden, wird die Winkeldomänenkontinuität (d.h. synchrone Komponenten) beibehalten. Wie in diesem Dokument an anderer Stelle erklärt, ist solch eine Kontinuität für den Prozeß einer zeitsynchronen Mittelwertbildung zwingend.
Das Anhängen von SD-Abschnitten, um eine SDNU zu erzeugen, verursacht jedoch Diskontinuitäten in jeglichen nicht synchro nen Komponenten. Diese Diskontinuitäten treten an dem Punkt auf, wo zwei SD-Segmente angehängt werden, und treten als Ergebnis nicht synchroner Komponenten auf, die sich nicht über jede Umdrehung wiederholen. Somit ändert sich die Phase dieser nicht synchronen Komponenten, wenn in dem Zeitdomänen-Datenerfassungsprozeß eine Pause auftritt (d.h. wenn SD-Segmente angehängt werden).
Wenn alle Komponenten des Signals nicht kontinuierlich sind, kann der Order Tracking- oder Demodulationsprozeß unerwünschte Komponenten in dem FFT-Spektrum zum Ergebnis haben. Dies auf Grund der Tatsache, daß der FFT-Prozeß voraussetzt, daß ein Signal über die Periode des analysierten Signals kontinuierlich ist.
Bei Schritten 601, 611 und 621 wird die Länge des aktuellen SD-Segments in den Header dieses SD-Segments geschrieben. Diese Informationen werden verwendet, um die Position jeglicher Diskontinuitäten zu verfolgen, und können entweder verwendet werden, um Diskontinuitäten zu vermeiden, wenn die SDNUs verarbeitet werden, die Diskontinuitäten zu glätten, die Diskontinuitäten zu entfernen, oder die Auswirkung der Diskontinuität auf die FFT zu verstehen. Eine nachfolgende Verarbeitung setzt bei Schritt 308 von 27 fort.
Unter nunmehriger Bezugnahme auf 30 wartet das Programm darauf, daß alle Umdrehungen in jeder erforderlichen Richtung an jeder Welle bei Schritt 650 erfaßt und in die Winkeldomäne resamplet werden. Dieser Programmschritt folgt auf Schritt 314 von 27. Wenn alle Daten verfügbar sind, erfolgt bei Schritten 800 und 850 eine Signalaufbereitung an jeder SDNU für die jeweiligen Richtungen. Die Signalaufbereitung der Daten wird ausgeführt, um Aliasing- und spektrale Streuungseffekte zu beseitigen. Während eines Resampling wird die Anzahl von Abtastungen relativ zu der Anzahl ursprünglicher Abtastungen erhöht (d.h. Upsampling unter Verwendung einer kubischen Interpolation). Ein digitales Tiefpaßfilter wird daher auf die Daten angewendet, um jegliche Frequenzen oberhalb jener, die durch Daten genau repräsentiert werden können, die bei der ursprünglichen Abtastrate gemäß dem Nyquist-Kriterium abgetastet wurden, zu entfernen. Allerdings werden Aliasingfehler auf Grund eines Resampling durch den zeitsynchronen Mittelwertbildungsprozeß gedämpft. Die resampelte Wellenform wird durch ein Tiefpaß-Butterworth-Filter 9. Ordnung gefiltert, um Frequenzen oberhalb der halben ursprünglichen Abtastfrequenz zu entfernen und somit Fehler auf Grund eines Aliasing zu vermeiden.
Eine Streuung tritt auf, wenn eine schnelle Fourier-Transformation (FFT) durchgeführt wird, und ist auf die Tatsache zurückzuführen, daß die Daten über eine endliche Zeitperiode abgetastet werden und ein Schnitt der Frequenzkomponenten in der Zyklusmitte vorgenommen wird. Eine Streuung wird durch die Technik reduziert, die als Windowing des Signals (Fenstertechnik) bekannt ist. Verwendete Fenster umfassen Hanning, Hamming, 7-Term-B-Harris, 4-Term-B-Harris, Flat Top, Blackman, Exact Blackman und Blackman-Harris.
Bei Schritten 900 und 950 von 30 und Schritten 164 und 166 von 1 werden die in den jeweiligen Richtungen gesammelten Daten einer Signalverarbeitung unterzogen. Die Signalverarbeitung umfaßt typischerweise Standard-Schwingungsanalysetechniken. Eine Analysetechnik umfaßt eine Mittelwertbildung der gefilterten Zeit-Wellenform in der Zeitdomäne, um einen zeitsynchronisierten Durchschnitt zu erzeugen. Dann wird an der digitalen TSA-Zeit-Wellenform eine Ordnungs-FFT berechnet, wodurch das Spektrum von Frequenzen identifiziert wird, die ganzzahlige Vielfache einer Wellenrotationsfrequenz sind. Auch die Kurtosis kann unter Verwendung der Daten der digitalen TSA-Zeit-Wellenform berechnet werden.
Eine weitere Analysetechnik umfaßt die Verwendung der resampleten Daten, um ein Spektrum ausgewählter Ordnungen (Order Tracked Spectrum) zu erzeugen, das in der Frequenzdomäne gemittelt wird. Dies erfordert eine Transformation der Daten in die Frequenzdomäne mit Hilfe einer FFT vor einer Signalmittelung.
Bei Schritten 1000 und 1050 von 30 und Schritten 174 und 176 von 1 werden die in den Vorwärts- bzw. Rückwärtsrichtungen verarbeiteten Daten an einen Anzeigemonitor oder Drukker für eine optische Analyse durch einen Menschen ausgegeben. Die Interpretation von Schwingungssignalen ist eine hochspezialisierte Technik, die ein umfangreiches Wissen über Maschinen und ein genaues Verständnis mechanischer Schwingungen erfordert. Bestimmte bekannte Korrelationen können angewendet werden, um beginnende Schäden vorauszusagen. Beispielsweise kann ein spezifischer Typ von Fehlerbedingung durch eine spezifische Schwingungssignatur identifizierbar sein. Des weiteren kann das Ausmaß eines bestehenden Schadens in einer Beziehung zu der Größe einer oder mehrerer spezifischen/r Frequenzkomponente/n stehen.
Die verarbeiteten Daten können einer weiteren Verarbeitung unterzogen werden, um: jegliche Diskontinuitäten innerhalb von SDNUs zu glätten, Diskontinuitäten innerhalb von SDNUs zu entfernen oder eine Klassifizierung vordefinierter Fehlerbedingungen durch eine maschinenbasierte Korrelation erfaßter Schwingungssignaturen mit gespeicherten Schwingungssignaturen zu ermöglichen, wobei Kennlinien der gespeicherten Signaturen repräsentativ für spezifische Fehlerbedingungen sind.
Die weiterverarbeiteten Daten können verwendet werden, um Alarmstufen mit Hilfe optischer und/oder akustischer Indikatoren vorzusehen. Die Alarmstufen können in Warnungs-, Gefahren- und Abschaltkategorien eingeteilt werden. Die Abschaltkategorie kann die Stufe sein, bei der die Maschine automatisch abgeschaltet wird, um einen katastrophalen Ausfall zu vermeiden.
Wellenverfolgung
Die 31, 32 und 33 zeigen einen Softwareprogrammcode zum Verfolgen der Position jeglicher Zwischenwellen, die in einem Getriebe verdeckt sein können, indem die Anzahl von Vorwärts- und Rückwärtsrotationen einer Referenzwelle verfolgt wird. Der Programmcode ist in Labview^TM geschrieben, das eine von National Instruments entwickelte grafische Programmiersprache ist. Der Begriff „verdeckte Welle" bezieht sich auf eine Welle, die von außen nicht zugänglich ist, um einen Trigger zu erzeugen. Dieser Programmcode ist somit nur in Fällen erforderlich, in denen die Welle von Interesse eine verdeckte Welle ist. In Fällen, in denen der Trigger direkt von der Welle von Interesse abgeleitet werden kann, besteht keine Notwendigkeit, die relative Wellenposition zu verfolgen, da der Triggerimpuls die Null-Grad-Position der Welle von Interesse angibt.
Die Null-Grad-Position der verdeckten Welle ist der Punkt, an dem sich die Referenzwelle zum ersten Mal in dem Datenerfassungsfenster in ihrer Null-Grad-Position befindet. Die Null-Grad-Position der verdeckten Welle tritt nicht immer auf, wenn sich die Referenzwelle in ihrer Null-Grad-Position befindet, da sich die verdeckte Welle mit einer anderen Drehzahl als die Referenzwelle dreht, und aus diesem Grund ist es zwingend erforderlich, daß die Anzahl von Vorwärts- und Rückwärtsrotationen der Referenzwelle verfolgt wird, um die tatsächliche Posi tion der verdeckten Welle zu bestimmen. Die tatsächliche Position der verdeckten Welle bezieht sich darauf, wo die Null-Grad-Stelle der verdeckten Welle in bezug auf die Referenzwelle auftritt. Ein Verfolgen der Null-Grad-Position der verdeckten Welle stellt sicher, daß in Fällen, in denen die Welle die Richtung mehr als ein Mal ändert, die erste Abtastung eines Resampling in eine Winkeldomäne immer derselben Position der verdeckten Welle entspricht.
Die Eingänge in diesen Abschnitt des Programmcodes sind die Arrtime(Ankunftszeit)-Matrix, die tatsächlichen Umdrehungen am Ende eines Ersten gültigen Zyklus, das Drehzahlverhältnis und die Richtungsabhängigkeit. Die Arrtime-Matrix ist eine Matrix von Ankunftszeiten für die Referenzwelle (Triggerwelle), die sich auf die Null-Grad-Position der Referenzwelle in dem SD-Segment bezieht. Wie in diesem Dokument an anderer Stelle erklärt, ist das SD_Segment ein Segment von Schwingungsdaten, die unter spezifischen wünschenswerten Drehzahl-, Beschleunigungs- und Richtungsbedingungen erfaßt werden. Die variable tatsächliche Umdrehungen am Ende des Ersten gültigen Zyklus repräsentiert die tatsächlichen Umdrehungen, die die Referenzwelle (Triggerwelle) vom Beginn des gesamten Datenerfassungsprozesses erfahren hat. Dies umfaßt den ersten Zyklus in dem aktuellen SD_Segment (d.h. den Zyklus von der ersten Ankunftszeit bis zu der zweiten Ankunftszeit). Das Drehzahlverhältnis ist das Verhältnis der Drehzahl der verdeckten Welle zu der Drehzahl der Referenzwelle (Drehzahl der verdeckten Welle/Drehzahl der Referenzwelle). Der Richtungsabhängigkeits-Eingang ist eine Bool'sche Steuervariable, die die Drehrichtung dem SD_Segment angibt: Wahr für Vorwärts und Falsch für Rückwärts.
Unter Bezugnahme auf 31 wird die Richtungsabhängigkeit des aktuellen SD_Segments bei Schritt 110 gelesen und inter pretiert. Wenn die aktuelle Richtung vorwärts ist (Wahr), gibt der Fall 110 einen Wert 1 aus, und wenn sie rückwärts ist, gibt der Fall 110 einen Wert von –1 aus. Der Ausgangswert wird bei Schritt 120 verwendet, um eine Matrix von Indizes zu erstellen, die die Ankunftszeiten (arrtime) mit der Position der verdeckten Welle in Bezug setzt. Dies wird erreicht, indem die relative Drehposition der Referenzwelle mit dem Drehzahlverhältnis multipliziert wird. Die Indizes, die die Ankunftszeiten mit der relativen Position der verdeckten Welle in Bezug setzen, werden dann an die Schritte 150 und 130 gesendet.
Der Code zwischen den Schritten 120 und 130 (umfassend die Schritte 120 bis 123) extrahiert im wesentlichen die maximalen und minimalen Werte in der Matrix. Diese maximalen und minimalen Werte werden dann bei Schritt 130 verwendet, um den Anfang und das Ende des SD_Segments zu bestimmen. Ob der maximale Wert der Anfang oder das Ende eines SD_Segments ist, hängt von der Richtungsabhängigkeit des aktuellen SD_Segments ab. Wenn die Richtung vorwärts ist, ist der Fall 130 wahr, und der Fall 131 wird verarbeitet, um zu bestimmen, ob die Referenz auf die erste Umdrehung um 1 inkrementiert werden soll oder nicht. Wenn der Rest der Division bei Schritt 123 Null ist, dann muß der erste Wert bei Schritt 131 nicht inkrementiert werden, wenn der Rest der Division bei Schritt 123 jedoch nicht Null ist, dann muß der erste Wert bei Schritt 131 um 1 erhöht werden. Dies auf Grund der Tatsache, daß das Ergebnis des ganzzahligen Quotienten bei Schritt 121 in dem Fall um 1 unter der ersten vollständigen Umdrehung der verdeckten Welle liegt. Einem ähnlichen Prozeß wird bei Schritt 130 gefolgt, wenn die Richtungsabhängigkeit des aktuellen SD_Segments umgekehrt ist.
Der Ausgang von Schritt 130 ist eine ganze Start- und Endzahl, die in Schritt 140 verwendet wird, um eine Matrix von ganzen Zahlen zu erzeugen, die sich auf die Null-Grad-Position der verdeckten Welle beziehen. Diese Werte werden verwendet, um die Ergebnisse des Schrittes 160 zu interpolieren und die Ankunftszeiten der Null-Grad-Position der verdeckten Welle zu ermitteln.
Bei dem Fall 160 wird der Cluster, der die Ankunftszeiten und den Index relativer Positionen der verdeckten Welle enthält, umgedreht, wenn die Richtung des SD_Segments umgekehrt ist. Wenn die Richtung des aktuellen SD_Segments vorwärts ist, dann besteht keine Notwendigkeit, den Cluster umzudrehen, da die relativen Positionen der verdeckten Welle bereits in ansteigender Reihenfolge vorliegen.
Der letzte Schritt in dem Programm besteht darin, die Ankunftszeiten und relativen Positionen der verdeckten Welle zu interpolieren, um die Zeitpunkte zu bestimmen, zu denen sich die verdeckte Welle in einer Null-Grad-Position befindet. Auf die Ankunftszeiten der verdeckten Welle wird in dem Programmcode als die Ankunftszeiten der Welle von Interesse (shoiarr-time) Bezug genommen, und diese werden später in Verbindung mit den Schwingungsdaten-Abtastzeiten verwendet, um die Schwingungsdaten dort in die Winkeldomäne zu resampeln, wo sich die Winkeldomäne für diese Fälle auf die verdeckte Welle bezieht (d.h. 0 bis 360 Grad der verdeckten Welle).
Beispiel einer Harrison Drehmaschine
Eine TSA wurde an einer 30 Jahre alten Harrison Drehmaschine unter Verwendung einer Ausführungsform der Erfindung durchgeführt, um die Auswirkung von kleinen Fehlern auf die Zeit-Wellenform und das Frequenzspektrum zu demonstrieren.
Das Getriebe der Drehmaschine umfaßt eine Antriebswelle, eine Zwischenwelle und eine Ausgangswelle mit drei Zahnrädern daran. Die erste Analyse ist eine der Rückwärtsrichtungsseite des Zahnrades 2, das an der Ausgangswelle angeordnet ist und 49 Zähne aufweist. Das Zahnrad 2 ist das Ausgangszahnrad für die häufigste Bearbeitungsgeschwindigkeit in dem Getriebe und repräsentiert daher das am meisten benutzte Zahnrad in dem Getriebe.
Die 3 und 4 zeigen ein typisches Zahnprofil des Zahnrades 2. 4 zeigt eine vergrößerte Darstellung eines in 3 gezeigten Zahnradzahnes 310. Das gesamte Zahnrad zeigt Zonen von lokaler Haftung, Abriebverschleiß und Polieren. Zonen von lokaler Haftung 410 und 420 sind in 4 gezeigt. Es ist sehr wahrscheinlich, daß eine Haftung zuerst auftrat, was dazu führte, daß feine Partikel von der Oberfläche des Zahns entfernt wurden, die in der Folge ein/en Abriebverschleiß und Polieren verursacht haben. Der Zahn zeigt auch Zeichen eines moderaten Kunststoff-Metallflusses 430 in 4.
Abweichungen von einem vollkommenen Zahnprofil resultieren in verschmierten und ungleichmäßigen Spitzen in der TSA-Zeit-Wellenform auf Grund dessen, daß der Kontakt zwischen zwei kämmenden Zähnen nicht mehr reibungslos ist. Zusätzliche Schwingungen werden eingebracht, wenn die unebenen Flächen aneinander vorbeigleiten. Die TSA-Wellenform von 5 zeigt nach 500 Durchschnitten deutlich eine Energiespitze zwischen 180 und 200 Grad, und 6 zeigt die Zähne, denen diese Spitzen entsprechen.
Die Zähne, die der Energiespitze zwischen 180° und 200° entsprechen, zeigen Eigenschaften, die wahrscheinlich zu dem in 5 ersichtlichen erhöhten Schwingungsbetrag beitragen. Das Erste ist eine sehr tiefe Rille 650, wie in 6 gezeigt. Da das Getriebe keine Kupplung aufweist, und die Zahnräder während eines Schaltens einfach ineinander gleiten, ist es sehr wahrscheinlich, daß die Rille 650 von einem Schaltvorgang herrührt, der erfolgte, während sich die Zahnräder noch drehten. Es scheint, daß die Ecke des kämmenden Zahnrads mit diesem Zahnrad zusammengestoßen ist, während es versuchte, den Eingriff zu sperren. Da sich die Drehung fortsetzte und das Zahnrad sich weiter in Richtung eines vollen Eingriffs bewegt hat, wurde der Winkel auf dem in 6 gezeigten Zahn zerkratzt. Dies repräsentiert einen nicht lokalen Abriebverschleiß. Ein lokaler Schaden durch Abriebverschleiß 620 und 630 und ein Ermüdungsversagen durch Rollkontakt 640 sind in 6 ebenfalls gezeigt. Der Verschleiß trägt wahrscheinlich zu den in 5 gezeigten Energiespitzen bei.
7 zeigt das Spektrum ausgewählter Ordnungen für den zeitsynchronisierten Durchschnitt als Anzahl von Nebenbanden, die der Zahneingriffsordnung zugehörig sind. Diese Nebenbanden können jedem von einem unregelmäßigen Verschleiß an den Zahnradzähnen, einem Zahnschaden und einer nicht korrekten Beabstandung zwischen Zahnrädern zugeschrieben werden. In diesem Fall ist es der Zahnschaden, der dazu geführt hat, daß die Ordnungen um einen Zahneingriff relativ hoch sind. Wenn der Zahn in einem besseren Zustand wäre, würden die Nebenbanden um die Zahneingriffsordnung kleinere relative Amplituden aufweisen.
Ein Spektrum für ein vollkommenes Zahnprofil würde einer Sinuswelle nahe kommen, wobei die Frequenz der Zahneingriffsfrequenz oder einer ihrer Oberschwingungen entspricht. Wenn das Zahnrad jedoch nicht vollkommen ist, gibt es immer Abweichungen von dem vollkommenen Profil. Der zeitsynchrone Durchschnitt des Zahnrades 3 in der Rückwärtsrichtung nach 500 Durchschnitten ist in 8 gezeigt. Das Zahnrad 3 weist 81 Zähne auf und ist ebenfalls an der Ausgangswelle angeordnet. 8 weist im Vergleich mit 5 ein viel glatteres Profil auf und stellt ein gutes Beispiel einer Zeit-Wellenform für ein Zahnrad in einem relativ guten Zustand bereit.
Die TSA-Zeit-Wellenform von 8 weist sehr ausgeprägte Spitzen auf jeder Seite von 100° auf. Der Zahn genau vor 100° ist der 22. Zahn, daher entsprechen Spitzen 810 und 820 auf jeder Seite dem 21. bzw. dem 23. Zahn. Ein Ermüdungsversagen durch Rollkontakt oder ein Schaden durch ein mögliches Eindringen eines harten Partikels an dem 21. Zahn 940 und dem 23. Zahn 910 ist in 9 gezeigt. 10 zeigt eine vergrößerte Darstellung eines Ermüdungsversagens durch Rollkontakt oder eines Schadens durch ein mögliches Eindringen eines harten Partikels 1010 und 1020, der an dem 23. Zahn 910 von 9 erlitten wurde. Der 22. Zahn, der zwischen dem 21. Zahn 940 und dem 23. Zahn 910 angeordnet ist, scheint in gutem Zustand zu sein.
Die TSA-Zeit-Wellenform in 8 zeigt auch eine ausgeprägte Spitze 830, die dem 9. Zahn entspricht. Diese Spitze ist sehr wahrscheinlich dem Abdruck 1110 des kleinen harten Partikels, der in 11 gezeigt ist, zuzuschreiben. Es ist möglich, daß der Abdruck durch ein Teil des Gegenrades verursacht wurde, das abgesplittert sein kann, während ein Schaltvorgang in Bewegung versucht wurde.
12 zeigt das Spektrum der TSA für das Zahnrad 3 (nach 500 Durchschnitten) mit einer sehr scharfen Spitze bei 81 Ordnungen, was der Zahneingriffs-Grundordnung entspricht. Darüber hinaus sind keine Nebenbanden zu sehen, da die Ordnungen um die Zahneingriffsordnung herum sehr klein sind. Dies bestätigt, daß sich das Zahnrad 3 in einem guten Zustand befindet.
Beispiel eines Friction-Winder-Getriebes
Eine weitere Analyse wurde an einem sechs Monate alten Getriebe eines Friction-Winders durchgeführt, der in der Lage ist, zehn Tonnen Erz von einer unterirdischen Goldmine zu heben. Dem Transportkübel steht ein Gegengewicht von einer Masse von 10 Tonnen gegenüber, daher ist das Zahnrad am stärksten belastet, wenn der Transportkübel leer ist und sich nach unten bewegt.
Die Analyse erfolgte am Eingangswellenantrieb. Zu Beginn wurde ein Beschleunigungsmesser in der vertikalen Richtung über dem Antriebsendlager (Ausgangsende) montiert. Die resultierende Zeit-Wellenform für die Rückwärtsrichtung nach 500 Durchschnitten ist in 13 gezeigt, die ausgeprägte Spitzen 1310 um 90° herum zeigt. Eine Überprüfung des Zahnrades, das 17 Zähne aufweist, zeigte kleine Schäden an dem Zahn, der dieser Position entspricht. Der Zahn, der den Spitzen 1310 um 90° herum entspricht, weist einen großen Abdruck 1410 am Rücken auf, wie in den 14 und 15 gezeigt. 15 zeigt eine vergrößerte Darstellung des in 14 gezeigten Abdrucks, die sehr wahrscheinlich während des Einbaues des Zahnrades auftrat.
16 zeigt die resultierende TSA-Zeit-Wellenform für die Rückwärtsrichtung nach 500 Durchschnitten, wobei der Beschleunigungsmesser in der vertikalen Richtung an dem Antriebsende der Welle montiert ist. Da das Zahnrad in Richtung der Ausgangsseite des Getriebes angeordnet ist, zeigt die TSA-Zeit-Wellenform, die an Daten durchgeführt wurde, die über dem ausgangsseitigen Lager erfaßt wurden, wie durch 13 gezeigt, diesen Fehler deutlicher. 16 zeigt die Beträge als viel kleiner und weniger ausgeprägt.
Das Ordnungsspektrum für das Zahnrad 3 ist in 17 gezeigt. Es ist zu sehen, daß die dominanten Eingriffsoberschwingungen für das Zahnrad 3 die vierte Oberschwingung 1710 und die fünfte Oberschwingung 1720 der Zahneingriffsfrequenz sind. Dies erklärt, weshalb so viele Spitzen auftreten, nämlich zwischen 4 und 5 Spitzen für jeden Zahn. Der Zahn, der 180° entspricht, weist insofern einen kleinen Fehler auf, als ein sehr kleiner Fleck vorhanden ist, wo ein geringer Abriebverschleiß aufgetreten ist. Es ist ferner wahrscheinlich, daß Fehler an weiteren Zähnen in dem Getriebe vorhanden sind, da weitere deutliche Spitzen bei 5° und 290° vorhanden sind.
Konvergenz
Die optimale Anzahl von zeitsynchronisierten Durchschnitten entspricht der minimalen Anzahl von Durchschnitten, die erforderlich sind, um ein ausreichendes Rauschen und nicht synchrone Schwingungen zu entfernen und die wesentlichen Eigenschaften der TSA-Zeit-Wellenform anzugeben. Es besteht ein Kompromiß zwischen der Anzahl von Durchschnitten und den Kosten einer Datenerfassung. Im wesentlichen wird es umso länger dauern, die Daten zu sammeln, und werden die Kosten einer Durchführung der Analyse umso größer sein, desto mehr Durchschnitte erfaßt werden. Dies ist insbesondere der Fall bei Umkehrantrieben, da einige Daten, die erfaßt werden, wenn der Antrieb langsamer wird, die Richtung ändert und dann beschleunigt, nicht verarbeitet werden können.
In der Praxis schwankt die minimale annehmbare Zahl von Durchschnitten gemäß den Eigenschaften einer bestimmten Maschine. Es wurde jedoch gezeigt, daß eine Verdoppelung der Anzahl von Durchschnitten das Signal/Rausch-Verhältnis um einen Faktor √2 verringert. Somit ist die minimale annehmbare Anzahl von Durchschnitten auch von dem Getriebe selbst abhängig, da das Signal/Rausch-Verhältnis für jedes Getriebe anders ist.
Ein bekannter Algorithmus kann verwendet werden, um die Anzahl von Durchschnitten, die erforderlich ist, zu bestimmen, bevor die TSA-Zeit-Wellenform beginnt, sich zu stabilisieren. Der Algorithmus analysiert einen vereinfachten Korrelationskoeffizienten zwischen dem kumulativen Durchschnitt (nach N Durchschnitten) und dem kumulativen Durchschnitt nach N/2 Durchschnitten, wobei N im Allgemeinen jede Zahl von Durchschnitten ist, die eine Potenz von 2 ist. Der Algorithmus ist unten stehend gezeigt.
Beende Mittelwertbildung, wenn:
wobei:

L: = Streuungsrate (per Definition)
X_n.j: = j-te Punkt in dem aktuellen Durchschnitt bei n Umdrehungen
X_n/2.j: = j-te Punkt in dem Durchschnitt bei n/2 Umdrehungen
N: = Anzahl von Punkten in dem Durchschnitt

Der Algorithmus wurde überprüft, indem eine TSA an einem verrauschten Getriebe durchgeführt wurde, da mehr Durchschnitte für den Fall eines hohen Signal/Rausch-Verhältnisses erforderlich sind. Der Algorithmus sagte voraus, daß eine Konvergenz für ein spezielles Zahnrad nach 4 Durchschnitten auftrat. Dies war deshalb der Fall, da nach 4 Durchschnitten der Streuungsfaktor 0,037 betrug, was kleiner ist als ein Streuungsfaktor von 0,05 wie gemäß dem Algorithmus berechnet.
18 zeigt die TSA-Zeit-Wellenformen für 4 Durchschnitte und für 4000 Durchschnitte. Ein Vergleich der Wellenformen zeigt an, daß die Haupteigenschaften im wesentlichen dieselben sind. Es bestehen jedoch Unterschiede, was zu dem Schluß führt, daß der berechnete Streuungsfaktor von 0,05 zu hoch ist und modifiziert werden sollte.
Um einen geeigneteren Streuungswert zu bestimmen, wurde der TSA-Zeit-Wellenform-Korrelationskoeffizient zwischen jedem Durchschnitt und die TSA nach 4000 Durchschnitten berechnet. Da sich die TSA-Zeit-Wellenform jener der TSA von 4000 Durchschnitten annähert, nähert sich der Korrelationskoeffizient einem Wert von eins an. Wie schnell dies geschieht, zeigt den Effekt, den jeder zusätzliche Durchschnitt auf die Eigenschaften der TSA-Zeit-Wellenform hat.
19 zeigt einen Graph des Korrelationskoeffizienten vs. die Anzahl von Durchschnitten. Der höchste Korrelationskoeffizient, der auf drei signifikante Stellen erzielt wurde, betrug 0,989. Dies war nach 63 Durchschnitten der Fall, was somit den Schluß nahelegt, daß die Zeit-Wellenform nach 63 Durchschnitten eine sehr gute Darstellung der Eigenschaften des Getriebes bereitstellt.
20 zeigt eine grafische Darstellung einer TSA-Zeit-Wellenform nach 63 Durchschnitten, die über eine grafische Darstellung einer TSA-Zeit-Wellenform nach 4000 Durchschnitten gelegt ist. 20 zeigt, daß die Eigenschaften der zwei Zeit-Wellenformen im wesentlichen dieselben sind. Der Streuungsfaktor nach 63 Durchschnitten beträgt 0,0001. Somit müßte die Streuung auf 0,0001 gesetzt werden, um dieses Genauigkeitsniveau zu erreichen.
Der vorhergehende Algorithmus ging davon aus, daß der Mittelwert für jeden Satz von Datenpunkten Null betrug. Diese Annahme wurde präsumptiv getroffen, um die Berechnung des Korrela tionskoeffizienten zu vereinfachen und die Rechenzeit zu reduzieren. Während der vorhergehende Algorithmus nur die letzten 50 Abtastungen analysierte, um ein „Droop" zuzulassen, verwendet die hierin nachfolgend beschriebene modifizierte Version alle Abtastpunkte in der Berechnung, um sicherzustellen, daß der Korrelationskoeffizient durch jede Abweichung in der Zeit-Wellenform beeinflußt wird, ganz gleich, wo die Abweichungen auftreten. Des weiteren eliminiert die hierin nachfolgend beschriebene modifizierte Version des Algorithmus die Annahme, daß der Mittelwert für jeden Satz von Daten Null beträgt.
Die modifizierte Version des Algorithmus lautet wie folgt: Beende Mittelwertbildung, wenn:
wobei:

L: = Streuungsrate (per Definition), typischerweise auf 0,05 festgelegt
X_n.j: = j-te Punkt in dem aktuellen Durchschnitt (n Umdrehungen)
X_n/2.j: = j-te Punkt in dem Durchschnitt bei n/2 Umdrehungen
N: = Anzahl von Punkten in dem Durchschnitt

21 zeigt eine grafische Darstellung des Streuungswerts vs. der Anzahl von Durchschnitten unter Verwendung der modifizierten Version des Algorithmus. In dieser Darstellung ist deutlich zu erkennen, daß sich nach 63 Durchschnitten der modifizierte Streuungsfaktor noch immer verbessert, der modifizierte Streuungsfaktor sich nach 100 Durchschnitten jedoch sehr wenig ändert. Somit beträgt der Streuungsfaktor, der bei der modifizierten Version des Algorithmus verwendet werden sollte, um sicherzustellen, daß eine optimale Konvergenz er folgt ist, 0,0007, wobei dieser Wert den Streuungsfaktor nach 100 Durchschnitten repräsentiert.
Um die Gültigkeit des modifizierten Algorithmus zu bestätigen, wurde eine Analyse der mittleren Größendifferenz durchgeführt. Dies umfaßte ein Berechnen der mittleren Differenz zwischen jedem Datenpunkt und dem entsprechenden Datenpunkt nach 4000 Durchschnitten. Dieses Verfahren demonstriert die Differenz der Beträge der Zeit-Wellenformen, liefert jedoch keine besonders gute Angabe darüber, wie genau die wesentlichen Eigenschaften angezeigt werden. Der Korrelationskoeffizient ist wahrscheinlich ein besserer Indikator, da es in den meisten Fällen wichtiger ist, daß die Eigenschaften genau gezeigt werden und nicht die Beträge.
22 zeigt einen Graph der mittleren Differenz des Betrags zwischen der TSA-Zeit-Wellenform einer variierenden Anzahl von Durchschnitten und der TSA-Zeit-Wellenform für 4000 Durchschnitte. Nach 100 Durchschnitten hat sich die mittlere Betragsdifferenz stabilisiert und beträgt nur –0,6 g's, wohingegen nach 63 Durchschnitten die mittlere Betragsdifferenz noch immer um –1,2 g's herum schwankt. Die Analyse der mittleren Differenz legt den Schluß nahe, daß für diesen Fall ca. 100 Durchschnitte ausreichend sind, um den Großteil der Rausch- und nicht synchronen Komponenten zu entfernen.
23 zeigt, daß die TSA-Zeit-Wellenform von 100 Durchschnitten die Zahnradsignatur exakt veranschaulicht, während sie eine vernünftige Darstellung der Beträge im Vergleich mit einer entsprechenden TSA-Wellenform von 4000 Durchschnitten zeigt. 24 zeigt, daß die TSA-Zeit-Wellenform von 500 Durchschnitten eine noch größere Genauigkeit im Vergleich mit der entsprechenden TSA-Wellenform von 4000 Durchschnitten aufweist. Der Korrelationskoeffizient zwischen 500 Durchschnitten und 4000 Durchschnitten beträgt 0,988, und die mittlere Betragsdifferenz betrug –0,156 g's.
Wie zuvor erläutert, ist die optimale Anzahl von erforderlichen Durchschnitten abhängig von dem Signal/Rausch-Verhältnis und dem Betrag nicht synchroner Komponenten. Diese zwei Faktoren sind eine Funktion des eigentlichen Getriebes unter Bewertung. Die optimale Anzahl von Durchschnitten ist daher abhängig von einem spezifischen Getriebe und eine Analyse ähnlich der hierin nachfolgend gezeigten sollte durchgeführt werden, um die optimale Anzahl von Durchschnitten für jedes einzelne Getriebe zu bestimmen.
Computerimplementierung
Das Verfahren zum Analysieren von Schwingungen von Umkehrantrieben kann unter Verwendung eines Computerprogrammproduktes in Verbindung mit einem Computersystem 2500, wie in 25 gezeigt, implementiert werden. Im speziellen kann das Verfahren zum Analysieren von Schwingungen von Umkehrantrieben als Software oder als computerlesbarer Programmcode implementiert werden, die/der auf dem Computersystem 2500 arbeitet.
Das Computersystem 2500 umfaßt einen Computer 2550, eine optische Anzeige 2510 und Eingabevorrichtungen in der Form einer Computertastatur 2530 und einer Computermaus 2532. Zusätzlich kann das Computersystem 2500 beliebige einer Anzahl weiterer Ausgabevorrichtungen, einschließlich Zeilendrucker, Laserdrukker, Plotter und andere mit dem Computer 2550 verbundene Wiedergabevorrichtungen, umfassen. Das Computersystem 2500 kann mit einem oder mehreren weiteren Computern über eine Kommunikationsschnittstelle 2564 unter Verwendung eines geeigneten Kommunikationskanals 2540, wie z.B. einem Modem-Kommunika tionspfad, einem elektronischen Netzwerk od.dgl., verbunden sein. Das Netzwerk kann ein lokales Netzwerk (LAN), ein landesweites Netz (WAN), ein Intranet und/oder das Internet 2520 sein.
Der Computer 2550 umfaßt das Steuermodul 2566, einen Speicher 2570, der einen Direktzugriffsspeicher (RAM) oder einen Festspeicher (ROM) umfaßt, eine Kommunikationsschnittstelle 2564, eine Eingangs-/Ausgangs (E/A)-Schnittstelle 2572, eine Videoschnittstelle 2560 und ein oder mehrere Speichervorrichtungen, die allgemein durch die Speichervorrichtung 2562 dargestellt sind. Das Steuermodul 2566 wird unter Verwendung eines Zentralprozessors (CPU) implementiert, der einen computerlesbaren Programm-Code ausführt oder ablaufen läßt, welcher eine bestimmte Funktion oder einen in Beziehung stehenden Satz von Funktionen ausführt.
Die Videoschnittstelle 2560 ist mit der optischen Anzeige 2510 verbunden und liefert Videosignale von dem Computer 2550 für eine Anzeige auf der optischen Anzeige 2510. Eine Benutzereingabe, um den Computer 2550 zu betätigen, kann durch eine oder mehrere Eingabevorrichtung/en 2530, 2532 über die E/A-Schnittstelle 2572 vorgesehen sein. Zum Beispiel kann ein Benutzer des Computers 2550 eine Tastatur als E/A-Schnittstelle 2530 und/oder eine Zeigeeinrichtung, wie z.B. eine Maus, als E/A-Schnittstelle 2532 verwenden. Die Tastatur und die Maus stellen eine Eingabe in den Computer 2550 bereit. Die Speichervorrichtung 2562 kann aus einer oder mehreren der folgenden Vorrichtungen bestehen: einem Diskettenlaufwerk, einem Festplattenlaufwerk, einem magneto-optischen Plattenlaufwerk, einer CD-ROM, einem Magnetband oder einer beliebigen anderen von einer Anzahl von nicht flüchtigen Speichervorrichtungen, die dem Fachmann gut bekannt sind. Jedes der Elemente in dem Computersystem 2550 ist typischerweise mit den anderen Vorrichtungen über einen Bus 2580 verbunden, der wiederum aus Daten, Adreß- und Steuerbussen bestehen kann.
Ein Datenerfassungsmodul (nicht gezeigt) kann ebenfalls mit dem Bus 2580, entweder direkt oder über die E/A-Schnittstelle 2572, verbunden sein. Das Datenerfassungsmodul umfaßt typischerweise mehrere Eingangs- und Ausgangskanäle zum gleichzeitigen Erfassen von Eingangssignalen und Liefern von Ausgangssignalen.
Die Verfahrensschritte zum Analysieren von Schwingungen von Umkehrantrieben werden durch Anweisungen in der Software beeinflußt, die von dem Computersystem 2500 ausgeführt werden. Wiederum kann die Software als ein oder mehrere Modul/e zum Implementieren der Verfahrensschritte implementiert sein.
Im speziellen kann die Software in einem computerlesbaren Medium, das die Speichervorrichtung 2562 umfaßt, gespeichert sein, oder von einem entfernten Ort über die Schnittstelle 2564 und den Kommunikationskanal 2540 von dem Internet 2520 oder einem/r anderem/r Netzwerkort oder -stelle heruntergeladen werden. Das Computersystem 2500 umfaßt das computerlesbare Medium, das eine/n aufgezeichnete/n Software oder Programmcode aufweist, so daß Anweisungen der Software oder des Programmcodes ausgeführt werden können.
Das oben Stehende dient lediglich als ein Beispiel der Arten von Computern oder Computersystemen, mit denen die Ausführungsformen der Erfindung ausgeführt werden können. Typischerweise sind die Prozesse der Ausführungsformen als Software oder ein computerlesbarer Programmcode resident, die/der auf einer Festplatte als dem computerlesbaren Medium aufgezeichnet ist, und unter Verwendung des Steuermoduls 2566 gelesen und gesteuert wird. Eine Zwischenspeicherung des Programmcodes und jeglicher Daten, umfassend Entitäten, Tickets u.dgl., kann unter Verwendung des Speichers 2570, möglicherweise in Zusammenarbeit mit der Speichervorrichtung 2562 bewerkstelligt werden.
In einigen Fällen kann das Programm an den Benutzer auf einer CD-ROM oder einer Diskette (beide allgemein durch die Speichervorrichtung 2562 gezeigt) codiert ausgeliefert werden, oder könnte alternativ durch den Benutzer von dem Netzwerk über eine mit dem Computer 2550 verbundene Modem-Vorrichtung gelesen werden. Überdies kann das Computersystem 2500 die Software von anderen computerlesbaren Medien laden. Diese können ein Magnetband, einen ROM oder einen Chip, eine magnetooptische Platte, einen Funk- oder Infrarot-Übertragungskanal zwischen dem Computer und einer weiteren Vorrichtung, eine computerlesbare Karte, wie z.B. eine PCMCIA-Karte, und das Internet 2520 und Intranetze mit E-Mail-Übertragungen und auf Internet-Seiten gespeicherte Informationen u.dgl, umfassen. Das oben Stehende dient lediglich als Beispiele von entsprechenden computerlesbaren Medien.
Das Verfahren zum Analysieren von Schwingungen von Umkehrantrieben kann zentralisiert in einem Computersystem 2500 oder verteilt, wobei verschiedene Elemente über mehrere miteinander verbundene Computersysteme verteilt sind, realisiert sein.
Computerprogramm-Mittel oder Computerprogramm bedeuten in dem vorliegenden Kontext jeden Ausdruck in jeder/m Sprache, Code oder Notation eines Satzes von Anweisungen, der darauf abzielt, zu bewirken, daß ein System mit einem Informationsverarbeitungsvermögen eine bestimmte Funktion entweder direkt oder nach einem der folgenden: a) Umwandlung in eine/n andere/n Sprache, Code oder Notation oder b) Wiedergabe in einer anderen materiellen Form ausführt. TABELLE 1

TABELLE 2

TABELLE 3
TABELLE 4

TABELLE 5

TABELLE 6

TABELLE 7

Claims

Verfahren zum Detektieren von Vibrationssignaturen in einem Umkehrantrieb, wobei das Verfahren die Schritte umfaßt: Erfassen (110) von digitalen Daten, die für Vibrationen in dem Umkehrantrieb repräsentativ sind, wobei der Umkehrantrieb seine Bewegungsrichtung, wie beispielsweise seine Drehrichtung ändert, während die Daten erfaßt werden; Identifizieren (142) von Abschnitten der Daten unter Verwendung eines Prozessormittels; und Gruppieren der identifizierten Datenabschnitte zu einer Vielzahl von Gruppen; wobei sich jeder der identifizierten Abschnitte von Daten auf eine bestimmte Drehrichtung des Umkehrantriebes bezieht, und die Vielzahl von Gruppen sich auf verschiedene Bewegungsrichtungen des Umkehrantriebes beziehen; und wobei das Gruppieren der identifizierten Abschnitte von Daten, die sich auf eine bestimmte Drehrichtung beziehen, durch Anhängen (144, 146) aufeinanderfolgender Abschnitte an eine Sammlung vorheriger Abschnitte von Daten, die sich ebenfalls auf die bestimmte Drehrichtung beziehen, erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß jede aufeinanderfolgende Abtastung jeder der einen oder mehreren Gruppen von identifizierten Abschnitten von Daten einer aufeinanderfolgenden Abtastungsposition des Umkehrantriebes entspricht.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner dadurch gekennzeichnet, daß die identifizierten Abschnitte von Daten repräsentativ für eine im wesentlichen konstante Betriebsgeschwindigkeit des Umkehrantriebes sind.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner dadurch gekennzeichnet, daß die digitalen Daten Daten umfassen, die mit einer variablen Abtastrate abgetastet wurden, welche mit der Geschwindigkeit des Umkehrantriebes synchronisiert ist.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner dadurch gekennzeichnet, daß die digitalen Daten Daten umfassen, die bei einer Abtastrate mit fixem Zeitintervall abgetastet wurden.
Verfahren nach Anspruch 5, mit dem weiteren Schritt eines erneuten Abtastens der digitalen Daten, dadurch gekennzeichnet, daß jede aufeinanderfolgende Abtastung der erneut abgetasteten digitalen Daten einer aufeinanderfolgenden Position des Umkehrantriebes entspricht und der Abstand zwischen jeder dieser aufeinanderfolgenden Positionen ein konstanter Betrag ist.
Verfahren nach Anspruch 1, mit dem weiteren Schritt eines Verarbeitens (164, 166) zumindest einer der Gruppen von identifizierten Abschnitten von Daten, um Daten zu erzeugen, die für eine oder mehrere Vibrationssignaturen repräsentativ sind.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß der Verarbeitungsschritt einen oder mehrere Schritte umfaßt, die aus der folgenden Gruppe gewählt sind: Sammeln des Durchschnittes in der Zeitdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen; Sammeln des Durchschnittes in der Winkeldomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen; Sammeln des Durchschnittes in der Frequenzdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen; Sammeln des Durchschnittes der Ordnungsdomäne der Daten, die eine der Gruppen umfassen; Berechnen einer zeitsynchronisierten Durchschnittszeit-Wellenform der Daten, die eine der Gruppen umfassen; Berechnen eines Frequenzspektrums eines zeitsynchronisierten Durchschnittes der Daten, die eine der Gruppen umfassen; Berechnen eines Frequenzspektrums ausgewählter Ordnungen der Daten, die eine der Gruppen umfassen; Berechnen der Kurtosis eines gesammelten Zeitdomäne-Durchschnittes; Berechnen der Kurtosis eines gesammelten Winkeldomäne-Durchschnittes; Berechnen der Kurtosis einer zeitsynchronisierten Durchschnittszeit-Wellenform; und Berechnen eines demodulierten Frequenzspektrums der Daten, die eine der Gruppen umfassen.
System zum Detektieren der Vibrationssignaturen in einem Umkehrantrieb, wobei das System umfaßt: ein Wandlermittel zum Erfassen der digitalen Daten, die für Vibrationen des Umkehrantriebes repräsentativ sind; ein Prozessormittel (2566) zum Identifizieren (142) von Abschnitten von Daten; und ein Prozessormittel (2566) zum Gruppieren der identifizierten Abschnitte von Daten zu einer Vielzahl von Gruppen durch Anfügen (144, 146) aufeinanderfolgender Abschnitte an eine Sammlung vorheriger Abschnitte von Daten, die sich ebenfalls auf die bestimmte Richtung beziehen, wobei sich jeder der identifizierten Abschnitte von Daten auf eine bestimmte Bewegungsrichtung des Umkehrantriebes bezieht, und die Vielzahl von Gruppen sich auf verschiedene Bewegungsrichtungen des Umkehrantriebes beziehen.
Computerprogramm-Produkt mit einem computerlesbaren Medium, in dem ein Computerprogramm aufgezeichnet ist, um Vibrationssignaturen in einem Umkehrantrieb zu detektieren, wobei das Computerprogramm umfaßt: ein Computerprogramm-Codemittel zum Erfassen der digitalen Daten, die für Vibrationen in dem Umkehrantrieb repräsentativ sind; ein Computerprogramm-Codemittel zum Identifizieren (142) von Abschnitten der Daten; und ein Computerprogramm-Codemittel zum Gruppieren der identifizierten Abschnitte von Daten zu einer Vielzahl von Gruppen durch Anfügen (144, 146) aufeinanderfolgender Abschnitte an eine Sammlung vorheriger Abschnitte von Daten, die sich ebenfalls auf die bestimmte Richtung beziehen; wobei sich jeder der identifizierten Abschnitte von Daten auf eine bestimmte Drehrichtung des Umkehrantriebes bezieht, und die Vielzahl von Gruppen sich auf verschiedene Bewegungsrichtungen des Umkehrantriebes beziehen.