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technical
Abb.4 Der CPB 6% Plot zeigt erhöhte mittlere und hoch frequente Schwingun-
gen, verursacht durch ein überhöhtes Spiel im Wälzlagerelement (beachten
Sie, die kleine Änderung in der Drehfrequenz).
Abb. 5 Beispiel einer automatischen
Drehzahlanpassungsroutine. In die-
sem Beispiel ist jeder CPB Balken
6% breit, so dass eine Änderung der
Drehzahl um 19% mit einer Verände-
rung des gesamten Spektrums von 3
Balken entspricht.
digen Energiegehalt. Das bedeutet,
dass ein gut entwickelter Fehler den
Summenwert möglicherweise nur
gering ansteigen lässt. Um dennoch
den Fehler zu detektieren, müssen
mehr einzelne, regelmäßige Messun-
gen in einer Offline-Überwachungs-
anwendung durchgeführt werden.
Anders als der Summenwert, enthält
das FFT-Spektrum eine große Men-
ge an diagnostischen Informationen.
FFT-Spektren sind ideal zur Analyse
und Diagnose einer breiten Vielzahl
von Störungen. Allerdings reagiert
es auch sehr empfindlich auf Pro-
zess- und Drehzahländerungen. Eine
geringfügige Änderung der Maschi-
nendrehzahl kann zu deutlichen Än-
derungen im FFT-Spektrum führen.
Aus diesem Grund kann es schwierig
sein, ein schmales Überwachungs-
band in einem FFT-Spektrum einzu-
stellen, ohne das Risiko für falsche
Alarme zu erhöhen. Das FFT-Spek-
trum benötigt auch mehr Zeit um
mehr Mittelungen als eine CPB-Mes-
sung, um gleiche
Reproduzierbarkeit
zu gewährleisten,
was bei Offline-Über-
wachungsanwendun-
gen ungünstig sein
kann.
Zusätzlich zum FFT-
Spektrum gibt es
andere Messarten, die
zur Diagnose und Analy-
se geeignet sind, wie:
Selective Envelope Detection
(SED selektive Hüllkurven-
analyse) Analysiert modulierte
hochfrequente Nebengeräusche
und Stöße auf Wälzlagern.
Cepstrum (Kepstrum) Analysiert
Harmonische und Seitenband-Fa-
milien, die z.B. durch Getriebefeh-
ler erzeugt werden.
Orbit Zwei um 90° versetzte
berührungslose Wegsensoren zur
Messung der relativen Wellen-
schwingung und des Wellenver-
haltens.
Zusammenfassung
Das CPB-Spektrum ist eine der
verlässlichsten, stabilsten und wirt-
schaftlichsten Methoden, um einen
breiten Bereich an Maschinenfehlern
in einem frühen Stadium der Entwick-
lung zu ermitteln. Es hat eine gute
Reproduzierbarkeit mit einer optima-
len Auflösung und sollte deshalb als
ein ,,Standard" bei der Fehlerfrüher-
kennung Anwendung finden.