Die Schwingungsanalyse ist ein Verfahren der Zustandsüberwachung, bei dem Sensoren an Maschinenteilen Daten über deren Hin- und Herbewegung erfassen und diese Daten ausgewertet werden, um mögliche Ausfälle vorherzusagen. Dieser Artikel erklärt, wie Schwingungsdaten entstehen und interpretiert werden, welche Rolle Spektrum, Trends und die Fourier-Transformation dabei spielen und wie sich Fehler an charakteristischen Frequenzen erkennen lassen.
Um die Schwingungsanalyse zu verstehen, ist es wichtig, zuerst das Konzept der Schwingung selbst zu erfassen. Schwingung ist im Wesentlichen die Hin- und Herbewegung eines Maschinenteils von seiner normalen Position. Anfangs mögen Vibrationen harmlos erscheinen und nur Energieverschwendung und Lärm verursachen. Wenn sie jedoch nicht behoben werden, können sie sich bis zu dem Punkt verschärfen, an dem Maschinen unbrauchbar werden. Dies kann zu finanziellen Problemen wie hohen Instandhaltungskosten, verlängerten Ausfallzeiten, erhöhten Ausgaben für Ersatzteile und sogar der schweren Entscheidung führen, teure Ausrüstung auszumustern.Vibrationen treten in verschiedenen Maschinenkomponenten wie Getrieben und Elektromotoren während ihres Betriebs auf. Diese Vibrationen können durch verschiedene Probleme wie unausgeglichene rotierende Teile, Schmierprobleme, Getriebeschäden oder die inhärenten Eigenschaften der Ausrüstung selbst verursacht werden. Schwingung ist ein zweischneidiges Phänomen – sie weist auf Probleme hin und kann Probleme verursachen. Das Versäumnis, diese Probleme rechtzeitig zu erkennen, kann zu schweren Schäden führen, die jede Branche vermeiden möchte.
Verständnis von Schwingungsdaten
Bei der Schwingungsanalyse werden Sensoren an Maschinenteilen angebracht, um Daten zu sammeln, die dann verarbeitet werden, um mögliche Ausfälle vorherzusagen. Diese Schwingungssignale, die aus verschiedenen Kräften und Faktoren resultieren, erscheinen als komplexe Wellenformen. Das Interpretieren dieser Fehlerdaten durch das Studium von Zeitbereichsgraphen kann herausfordernd sein. (Siehe unseren Artikel: Verständnis von Maschinendaten)Hier kommt die Spektrumanalyse ins Spiel – sie ist der Schlüssel zum Verständnis von Schwingungssignalen. Das in diesem Bereich am häufigsten verwendete Werkzeug ist das Frequenz-Amplituden-Diagramm. Die Frequenz gibt an, wie oft sich Vibrationen in einer Sekunde wiederholen, gemessen in Hertz (Hz) oder Umdrehungen pro Minute (RPM), insbesondere bei Vibrationen in rotierenden Geräten. Die Amplitude hingegen gibt die Stärke von Schwingungen an und kann in verschiedenen Einheiten gemessen werden. Es ist wichtig zu beachten, dass Abweichungen bei den Einheiten verschiedener Software oder Produkte manchmal zu Fehlinterpretationen führen können. Zu den gängigen Amplitudeneinheiten gehören Peak-to-Peak, Peak und RMS. (Link)
Schwingungsspektrum und Trends
Bei der Schwingungsanalyse ist es wichtig zu erkennen, dass die Schwingungsmessung kein eigenständiges Konzept ist; es handelt sich eher um einen mathematischen Ausdruck. Mechanische Schwingungen können in Bezug auf Position, Geschwindigkeit oder Beschleunigung gemessen werden. Beschleunigung, gemessen in Metern pro Quadratsekunde (m/s²) oder in g, wird in der Regel für Frequenzen über 1000 Hz verwendet, während Geschwindigkeit, ausgedrückt in Millimetern pro Sekunde (mm/s), für Frequenzen im Bereich von 10 Hz ≤ f ≤ 1000 Hz geeignet ist – auch die Grenzwerte nach ISO 10816/20816 sind in mm/s (Effektivwert) angegeben. Für Vibrationen mit niedrigeren Frequenzen (unter 10 Hz) ist die Position die bevorzugte Einheit, gemessen in Mikrometern.Da die Spektralanalyse ein spezialisiertes Gebiet ist, ist die gängige Praxis, die Schwingungsleistung unter Verwendung des Effektivwerts (RMS-Wert) zu überwachen. Obwohl er nicht alle Details liefert, ist dies eine effektive Möglichkeit, Änderungen in der Schwingungsintensität zu verfolgen. Sie können sich den RMS-Wert als eine Darstellung der Leistungsverteilung der Vibration auf dem Frequenz-Amplituden-(RMS-)Diagramm vorstellen.
Abb. 1 Vibrationsspektrum und Trenddiagramme
Die Bedeutung der Spektralanalyse in der Schwingungsanalyse
Für die Schwingungsanalyse spielt die Spektralanalyse eine zentrale Rolle bei der Entschlüsselung der Geheimnisse von Maschinengesundheit und -leistung. Um ihre Bedeutung vollständig zu verstehen, müssen wir die Feinheiten von Schwingungssignalen durchqueren, die von verschiedenen Kräften und Faktoren geprägt werden.
Die Fourier-Transformation
Die Spektralanalyse stützt sich auf die transformative Fähigkeit der Fourier-Transformation. Dieses mathematische Werkzeug ist entscheidend, um komplexe, zeitbasierte Schwingungssignale in eine harmonische Welt, bekannt als der Frequenzbereich, umzuwandeln. Hier werden Schwingungen zu unterschiedlichen musikalischen Noten, die Frequenzspektren bilden und den Zustand einer Maschine aufdecken. Frequenzen, ähnlich wie das Tempo in einer musikalischen Komposition, führen uns durch die Schwingungen der Maschine. Die Amplitude, der Partner der Frequenz, repräsentiert die Intensität der Vibration. Obwohl sie in verschiedenen Einheiten gemessen werden kann, ist es wichtig, mögliche Fehlinterpretationen zu beachten, wenn unterschiedliche Software oder Produkte verwendet werden.Gängige Amplitudeneinheiten umfassen Peak-to-Peak, Peak und RMS (Root Mean Square). Die Amplitude gibt an, wie laut oder leise eine Frequenz innerhalb des Schwingungsspektrums ist, ähnlich wie die Lautstärke einer musikalischen Note. Eine hohe Amplitudenfrequenz weist auf starke Vibrationen hin, während eine niedrige Amplitudenfrequenz auf schwächere Vibrationen hindeutet. Experten bewerten die Schwere von Maschinenschäden oder -defekten, indem sie diese Amplituden über Frequenzen hinweg untersuchen.
Fehler und Frequenzen
Die Spektralanalyse zeigt ein interessantes Phänomen auf – bestimmte Maschinenfehler oder -defekte zeigen sich bei bestimmten Frequenzen, ähnlich wie charakteristische Melodien im Schwingungsspektrum. Wenn sie unbeachtet bleiben, nehmen diese “charakteristischen Frequenzen” in der Amplitude zu, ähnlich wie eine musikalische Note lauter und prominenter wird.
Überwachung, Interpretation und RMS
In der Praxis beinhaltet die Spektralanalyse eine sorgfältige Überwachung von Frequenzen und Amplituden im Spektrum. Dieser Prozess wird durch einen Frequenz-Amplituden-Graphen visualisiert, der Expertenanalysten eine Leinwand bietet, um Unregelmäßigkeiten und Trends zu erkennen. Er bietet wertvolle Einblicke in die Gesundheit der Maschine. Im Kern dieser Analyse steht der Effektivwert (RMS-Wert). Obwohl er keine detaillierten Informationen liefert, dient er als zuverlässige Möglichkeit, Änderungen in der Intensität der Vibration zu verfolgen. Er ist die Quadratwurzel aus der Summe der Quadrate der Spektralkomponenten – gleichbedeutend mit der Quadratwurzel der Fläche unter dem Leistungsdichtespektrum – und damit ein wertvolles Werkzeug zur Bewertung der Gesamtleistung der Vibration. (Link)
Abb. 2 Frequenz-Amplituden-Diagramm (RMS).
Weiterführende Literatur
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Häufig gestellte Fragen
Was ist Schwingungsanalyse?
Bei der Schwingungsanalyse werden Sensoren an Maschinenteilen angebracht, um Daten über die Hin- und Herbewegung von Bauteilen zu sammeln. Diese Daten werden anschließend verarbeitet, um mögliche Ausfälle vorherzusagen, bevor die Maschine Schaden nimmt.
Was verursacht Vibrationen an Maschinen?
Vibrationen treten in Komponenten wie Getrieben und Elektromotoren während des Betriebs auf. Ursachen sind unter anderem unausgeglichene rotierende Teile, Schmierprobleme, Getriebeschäden oder die inhärenten Eigenschaften der Ausrüstung selbst.
Welche Einheiten werden bei der Schwingungsmessung verwendet?
Beschleunigung in Metern pro Quadratsekunde (m/s²) oder in g wird in der Regel für Frequenzen über 1000 Hz verwendet, Geschwindigkeit in Millimetern pro Sekunde (mm/s) für den Bereich von 10 Hz bis 1000 Hz; auch die Grenzwerte nach ISO 10816/20816 sind in mm/s (Effektivwert) angegeben. Für Frequenzen unter 10 Hz ist die Position in Mikrometern die bevorzugte Einheit.
Wofür wird der RMS-Wert in der Schwingungsanalyse verwendet?
Der Effektivwert (RMS-Wert) ist die gängige Kennzahl zur Überwachung der Schwingungsleistung. Er liefert zwar keine Detailinformationen, ist aber eine zuverlässige Möglichkeit, Änderungen der Schwingungsintensität zu verfolgen. Er ist die Quadratwurzel aus der Summe der Quadrate der Spektralkomponenten – gleichbedeutend mit der Quadratwurzel der Fläche unter dem Leistungsdichtespektrum.
Warum ist die Spektralanalyse für die Schwingungsanalyse wichtig?
Die Spektralanalyse wandelt mithilfe der Fourier-Transformation komplexe zeitbasierte Schwingungssignale in den Frequenzbereich um. Da sich bestimmte Maschinenfehler bei charakteristischen Frequenzen zeigen und deren Amplitude bei Vernachlässigung zunimmt, lässt sich so die Schwere eines Schadens beurteilen.
