Überwachung langsamdrehender Wälzlager in der Papierindustrie
Die Überwachung von langsamdrehenden Wälzlagern stellt eine besondere Herausforderung dar. Die Signalstärke für klassische Methoden wie Schwingungsmessung ist sehr oft nicht ausreichend, um eine qualifizierte Aussage über den Zustand zu erhalten. Trotz dem Einsatz von Schwingungsmessung kommt es daher in der betrieblichen Praxis bei langsamdrehenden Wälzlagern immer wieder zu ungeplanten Ausfällen. Die Kombination von Ultraschall / akustischen Emissionen mit Künstlicher Intelligenz stellt eine etablierte und sehr effiziente Alternative dar.
Verkettete Anlagen stellen in der Papierindustrie eine besondere Herausforderung dar. Aufgrund der Größe der Wälzlager und des zeitaufwändigen Wechsels ist eine präventive Instandhaltungsstrategie (= Tausch der Wälzlager auf Basis von Betriebsstunden/Zeit) sehr kostenintensiv. Durch eine zustandsorientierte Instandhaltungsstrategie, oder vorausschauende Strategie können erhebliche Kosten eingespart werden. In der vorliegenden Fallstudie wurden Wälzlager mittels dem Ultraschall Condition Monitoring System von Senzoro überwacht, welches akustische Emissionen / Ultraschall im Frequenzbereich von 20 kHz bis zu 700 kHz mit Künstlicher Intelligenz auswertet.
Veranschaulichung der Analyse
Die Künstliche Intelligenz (KI) vom Ultraschall Condition Monitoring System wurde auf Basis von mehr als 20 000 Wälzlagern trainiert. Dabei wurden über den Zeitraum von mehreren Jahren, viele hundert von Anlagendaten erhoben und KI-konform gespeichert. Die Restlebensdauer des Wälzlagers in der Fallstudie wurde mit weniger als drei Monate deklariert und der Kunde hat sich für einen Tausch entschieden, weshalb auch Daten „vorher“ und „nachher“ zur Verfügung stehen.
Vergleich „vorher“ und „nachher“
Das Ultraschall Condition Monitoring System zieht zur Beurteilung von Wälzlagern mehr als 400 verschiedene Faktoren im Zeit- und Frequenzsignal heran. Der „klassische Blick“ auf Bildern von Zeitsignal, Lagerfrequenzen und Frequenzspektrum ist nicht Teil der Analyse. Die Bilder des Zeitsignals dienen daher nur zur Veranschaulichung, um die Sensibilität des Systems zu zeigen.
Die hohe Sensibilität von Ultraschall ermöglicht auch die sichere Überwachung von langsamdrehenden Lagern. Die Kombination mit KI erlaubt die automatische und daher effiziente Auswertung ohne Expertenwissen.
Autor: Dipl. Ing. Mag. Markus Loinig, Senzoro GmbH
Email: markus@senzoro.com
