Мониторинг состояния оборудования завода

Это небольшой шаг, чтобы перейти от простого порога тревоги к отслеживанию тенденции сглаженных данных и предупреждению пользователя о развитии ситуации, которая может привести к сбою в будущем.

Для ошибки рассогласования должен быть установлен как минимум датчик вала, что обычно имеет место в приложениях для точного управления движением. . Однако во всех приложениях привод также имеет доступ к специальному измерению, которое трудно получить с помощью внешних измерительных приборов — крутящему моменту двигателя.

Измерение крутящего момента двигателя

Обычно для измерения крутящего момента двигателя с помощью преобразователя чаще всего устанавливают тензодатчик или тензодатчик в крепление корпуса двигателя. Это требует специальной установки двигателя, если он должен дать разумное измерение крутящего момента, а на измерение влияет момент инерции тяжелой рамы двигателя, что снижает чувствительность к более высоким частотам.

Еще сложнее измерить фактический динамический крутящий момент на валу. , так как для этого необходимо закрепить на валу вращающийся тензодатчик с телеметрией для передачи данных на неподвижную сторону. Это дорогостоящая операция, и ее редко делают даже для специального теста. Маловероятно, что это будет постоянная установка.

Однако привод имеет внутренние данные для тока, создающего крутящий момент в двигателе, который является хорошим показателем крутящего момента на валу и доступен бесплатно! Данные доступны даже тогда, когда сам двигатель недоступен, будь то глубоко внутри машины, под водой или в опасной зоне. Точность измерения крутящего момента является наилучшей в полностью замкнутой системе, но даже в простом приводе с разомкнутым контуром данные о крутящем моменте достаточны для многих целей, за исключением самых низких скоростей.

Как только мы поймем, что данные о крутящем моменте доступны в приводе практически бесплатно, а также соответствующие данные о скорости, мы сможем войти в новую область мониторинга машин и установок. Ниже приведен ряд возможностей, с которыми мы столкнулись в Control Techniques.

У читателей могут быть новые идеи для определенных типов машин — требуется детальное знание машины, чтобы изобретать новые методы использования данных о крутящем моменте, выдаваемых приводом.

В следующем списке показана информация, которой накопитель обладает или мог бы обладать при умеренных затратах, и все это можно отслеживать и сопоставлять для получения полезной информации о машине:

Простые ограничения для среднего или пикового крутящего момента

Данные крутящего момента в реальном времени могут быть сглажены, чтобы получить текущее среднее значение, когда привод активен, или пиковое значение может быть зафиксировано в масштабе времени, выбранном в соответствии с приложением, это может быть что угодно от миллисекунд до дней в зависимости от процесса. Аварийный сигнал может быть сгенерирован, если значение выходит за пределы ожидаемого диапазона (т. е. превышает ожидаемое значение или, реже, падает ниже ожидаемого значения).

Тенденции крутящего момента

Одни и те же данные о крутящем моменте могут быть зарегистрированы и проанализированы на предмет тенденций с течением времени или любых других переменных с установкой сигналов тревоги, указывающих на нездоровую тенденцию.

Простые корреляции среднего крутящего момента со скоростью

Во многих процессах крутящий момент сильно зависит от скорости по четко определенной схеме. Например, вентилятор или насос, приводящий жидкость в движение через фиксированный воздуховод, трубу или контур или их сеть, будет иметь четко определенную кривую крутящий момент/скорость. Любое значительное отклонение от нормальной кривой указывает на изменение, которое может представлять собой проблему. Некоторые примеры:

Низкий крутящий момент:

• Порванный приводной ремень или другая муфта.
• Потеря жидкости в насосе
• Препятствие потоку, например забитый фильтр или сетчатый фильтр (для насосов или вентиляторов с крыльчаткой может применяться также к конвейеру и т. д.)
• Скопление отложений на роторе вентилятора или насоса.
• Кавитация в насосе из-за попадания воздуха, завихрения или других неисправностей (также вызывает пульсации – см. ниже)

Высокий крутящий момент:

• Захват ротора или других частей (частичный или полный)
• Препятствие потоку (насос объемного типа)
• Значительная утечка (крыльчатка насоса или вентилятора)

Можно установить профиль крутящего момента/скорости, за пределами которого генерируется аварийное состояние, например, как показано на рисунке 1:

Данные о крутящем моменте должны подвергаться достаточной фильтрации нижних частот или усреднению, чтобы динамические эффекты (ускоряющий крутящий момент) или нормальные пульсации не вызывали ложных тревог.

Другие переменные могут иметь влияние, например переменное давление подачи жидкости, поэтому диапазоны допусков должны быть установлены достаточно широкими, чтобы предотвратить ложные срабатывания по этой причине.

Многовариантные корреляции

В более сложных процессах крутящий момент будет зависеть от нескольких переменных, которые могут быть или не быть доступными для привода. Например, рассмотрим вентилятор, нагнетающий воздух через систему воздуховодов, некоторые из которых имеют регуляторы заслонок для изменения местного воздушного потока. Тогда кривая крутящий момент/скорость зависит от положения демпферов.

Если доступны данные о состоянии демпфера или падении давления на демпферах, то для этого может быть возможна корреляция с несколькими переменными. На рис. 2 показана простая иллюстрация случая с двумя ответвлениями воздуховода с заслонками.

Другая возможность заключается в использовании измеренных значений крутящего момента и скорости для определения расхода и давления в насосе или вентиляторе по их характеристическим кривым, которые затем можно сравнить с измеренным значением датчика. Любое несоответствие может означать либо неисправность насоса или вентилятора, либо неисправность преобразователя.

Динамический анализ крутящего момента

Данные о крутящем моменте в приводе имеют широкий диапазон частот и в принципе могут использоваться для динамического анализа. Довольно часто полоса пропускания крутящего момента составляет порядка 1 кГц или более, хотя может быть невозможно получить доступ и проанализировать данные с такой высокой скоростью — канал передачи данных обычно ограничивает доступ к данным примерно до 250 кГц. интервал выборки мс.

Данные о крутящем моменте относятся к электрическому крутящему моменту в двигателе, который передается на выходной вал, но зависит от инерции ротора двигателя и эффективной жесткости алгоритма управления двигателем. Они образуют фильтр нижних частот, характеристики которого могут быть неизвестны.

В полностью замкнутой системе можно вывести передаточную функцию и получить точные данные о крутящем моменте на валу, чтобы, например, можно было обнаружить высокочастотные изменения крутящего момента. Однако измерение не обязательно должно быть точно откалибровано, чтобы сравнение или анализ тенденций были успешными.

На практике пульсации с частотами в диапазоне 100–500 Гц успешно отслеживаются по данным об электрическом крутящем моменте двигателя.

Блоки данных можно собирать в режиме реального времени и подвергать динамическому анализу в автономном режиме. Анализ может быть во временной области, например, путем расчета величины колебаний (общая пульсация или флуктуация крутящего момента, среднеквадратическая амплитуда с усреднением по времени или без него, пиковые значения или пиковые отрицательные значения) или в частотной области посредством преобразования Фурье относительно ко времени или какой-либо другой переменной, такой как положение. Затем это может позволить обнаружить развивающиеся изменения, особенно в характере пульсации крутящего момента:

• Чрезмерная общая амплитуда крутильных колебаний, широкополосная или ограниченная из-за сломанных деталей машин или кавитации в насосах
• Чрезмерный пиковый крутящий момент, который может привести к механическому повреждению или преждевременному износу.
• Частое изменение крутящего момента, что может вызвать вибрацию шестерен, приводящую к преждевременному износу или поломке.
• Торсионные резонансы, т.е. из-за слабой связи, что приводит к пикам в частотном спектре, частота которых не зависит от скорости, хотя они могут усиливаться на определенных скоростях
• Торсионные пульсации с одним или несколькими циклами на один оборот, т.е. от треснутого вала, повреждения рабочего колеса или зубчатого колеса или другого механического повреждения, с возможностью отслеживания источника в сложной машине по частоте спектральных пиков, скорости и знанию коробки передач или других передаточных чисел привода.

Динамический анализ крутящего момента с корреляцией скорости

В некоторых из приведенных выше примеров явно полезно учитывать скорость вала в сочетании с динамическим анализом крутящего момента, потому что пульсации, связанные с вращением вала, будут на частоте вращения (эффект один раз на оборот) или кратно этому (например, треснутый вал дает два оборота на оборот, рабочие колеса могут иметь N на оборот, зубья шестерни на N или N₁ /Н₂ – за оборот).

Может быть полезно построить составные графики спектрального анализа вибрации в зависимости от скорости, которые будут четко отличать эффекты N на оборот от эффектов резонанса, частота которых фиксирована, но может стимулироваться только в определенных диапазонах скоростей. Они называются каскадными диаграммами или диаграммами водопада и широко предлагаются поставщиками оборудования для анализа вибрации.

Внимание! Частота дискретизации и псевдонимы

В системах с быстрыми пульсациями крутящего момента требуется осторожность. Данные о крутящем моменте выбираются со скоростью, которая может быть ограничена способностью привода сохранять или экспортировать данные со скоростью, с которой они собираются внутри. Частота дискретизации будет создавать ошибки псевдонимов на таких частотах, как (f_s – ф_д ), где f_d - частотный состав данных и f_s - частота дискретизации. ф_с должен быть выше примерно в 3 раза f_d во избежание создания запутанных новых частотных продуктов в интересующей области.

Дополнительным преимуществом каскадных графиков является то, что продукты-псевдонимы хорошо видны, их частота падает по мере увеличения скорости, в то время как с подлинными эффектами частота увеличивается или остается постоянной.

Анализ искусственного интеллекта

Во всем вышеизложенном я сосредоточился на приложениях, в которых физическое понимание процесса используется для определения ожидаемого поведения, а доступные данные используются для сравнения фактической работы с ожидаемой. Даже если масштабирование амплитуды является неопределенным, частоты уникальны, и тренды можно определить.

Преимущество этого подхода заключается в том, что люди, участвующие в процессе, могут понимать данные и работать с информацией и формируемыми сигнальными состояниями для диагностики установки.

Альтернативой является использование некоторой формы алгоритма машинного обучения для отслеживания всех доступных данных и стремления вывести закономерности нормального и ненормального поведения. Это предмет текущих исследований, например https://phys.org/news/2016-02-scientist-ai-algorithm-machinery-health.html .

В заключение

Приведенные выше идеи являются общими, основанными на широком представлении о машине с вращающимися частями, муфтами и шестернями, насосе или вентиляторе. Я надеюсь, что, указав на особый доступ, который дает привод к некоторым ценным данным, особенно к данным о динамическом крутящем моменте, разработчики машин смогут применить эти идеи в своих конкретных и уникальных приложениях.